表格存储Tablestore的特性
多数据模型
支持宽行、时序、轻量消息模型
便于多类型数据抽象，可扩展更多
完全托管
无需自主管控水位、容量
无缝扩展支持PB级存储
无缝扩展支持千万TPS
弹性可扩展
提供分布式索引系统
二级索引、全文索引等索引
满足不同维度查询分析需求
高可用和高可靠
全面接入开源与自研生态体系
实时数据通道，对接流式计算
支持宽行、时序、轻量消息模型
便于多类型数据抽象，可扩展更多
无需自主管控水位、容量
无缝扩展支持PB级存储
无缝扩展支持千万TPS
提供分布式索引系统
二级索引、全文索引等索引
满足不同维度查询分析需求
全面接入开源与自研生态体系
实时数据通道，对接流式计算
在电商、金融、新零售等涉及交易与协定的场景中，都涉及大量的订单与数据。传统关系型数据只能支持强一致的在线业务，但海量的订单关系型数据无法保存全量数据，需要做数据分层
需要做实时数据与历史数据分层，要求实时同步在线业务
需要存储历史订单数据，要求能够低延迟数据点查搜索
需要针对历史库进行报备统计分析，要求计算组件分析统计
可弥补在线库容量问题，降低在线库压力
PB级历史库存储，全量保存所有数据，提供低延迟高并发查询
支持索引订单内多字段，提供任意条件组合查询
帮助某电商平台完成了架构的全面升级，降低了架构复杂度和维护难度，将多种数据统一存储，降低了成本，还实现了弹性扩容
针对舆情信息的分析与把控，可以有效的分析与洞察市场。比如针对点评、新闻评论等信息的收集分析。需要丰富的多类数据高并发写入与便捷的数据流转进行计算分析
海量原始数据爬虫需要高并发写入能力与PB级存储
爬取的内容与生成的标签类型丰富，需要写入Schema-Free
需要针对数据分阶段处理，要求能实时计算与离线计算对接
分布式 LSM 引擎数据存储，高并发高吞吐写入，PB 级数据存储
通过数据更新捕获，实时触发后续对数据的自定义处理逻辑
与大数据平台实时同步，分析结果写入结果表，应用层实时查询
帮助国外某支付平台支撑每天10亿+行的数据存储，提升了数据写入与分析的效率，有效提升了终端客户转化率
单表PB级数据规模及千万级QPS让表格存储轻松满足IoT设备、监控系统等时序数据的存储需求，大数据分析SQL直读以及高效的增量流式读接口让数据轻松完成离线分析与实时流计算
海量原始数据爬虫需要高并发写入能力与PB级存储
需要长期存储数据，要求能够监控查询与数据分析
需要高并发写入实时数据，对数据进行实时计算与分析
单表支持10PB级数据量及千万级TPS，满足大规模数据存储需求
对接多种离线、流式数据分析平台，满足不同业务分析计算场景
按量付费，超低使用成本，支持数据生命周期管理
帮助某物联网企业研发效率交付提效超过 30%，弹性资源成本减少 40%以上，支撑了高并发的洪峰流量请求