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基于表格存储Tablestore和OSS实现企业网盘

表格存储Tablestore是阿里云自研的结构化数据存储平台,提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务。表格存储Tablestore的分布式存储和强大的索引引擎能够支持PB级存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。

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Tablestore入门手册--全局二级索引使用

指定主键的前缀范围,可以实现对主表的范围扫描(GetRange),查询范围的指定必须和主键范围保持一致。如果查询范围无法表示成主键前缀的形式,则可以使用二级索引重新组合字段顺序。相比范围查询(GetRange)加过滤器(filter)的方式,二级索引可以大大减少扫描数据量,提升查询速度。

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深入浅出TableStore翻页

表格存储是阿里云提供的一个分布式存储系统,可以用来存储海量结构化、半结构化的数据。数据存储后就需要查询出来满足业务需求,但是有时候一次请求可以返回的数据量有限,不能返回完所有的数据,那这个时候就需要通过多次查询来返回需要的数据,这就是我们接下来要讲的“翻页”。

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详解TableStore模糊查询——以订单场景为例

# 背景 订单系统在各行各业中广泛应用,为消费者、商家后台、促销系统等第三方提供用户、产品、订单等多维度的管理和查询服务。为了挖掘出海量订单数据的潜能,丰富高效的查询必不可少。然而很多时候并不能给出完整准确的查询关键字,例如,只知道收货人姓氏,或是产品名称部分关键字,或是根据收货人手机尾号找到订单,我们将这类查询归为“模糊查询”。

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DLA访问TableStore的性能调优Hints、支持单字段update等

一、背景 Table Store是DLA最早支持的存储引擎,基于DLA+Table Store可以很好的满足大数据写入和分析的需求,具体如何使用可以看文章:DLA如何分析Table Store的数据 Hint是数据库系统中非常常用和重要的机制,用来干预SQL在数据库中的执行,从而实现性能调优、新功能灰度测试、紧急预案、执行计划选择、特殊功能选择性开启等等。

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Tablestore入门指南-GetRange范围查询详解

查询接口 表格存储Tablestore作为大数据存储服务,提供了多种数据输出接口,主要包含: 单行读(GetRow)、 批量读(BatchGetRow)、 范围读(GetRange)、多元索引检索(Search)以及通道服务的数据订阅(Tunnel Service)。

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Tablestore结合Spark的流批一体SQL实战

背景介绍 电子商务模式是指在网络环境和大数据环境下基于一定技术基础的商务运作方式和盈利模式,对于数据的分析和可视化是电商运营中最重要的部分之一,而电商大屏提供了数据分析和可视化的完美结合。电商大屏包含有全量订单和实时订单的聚合,全量订单的聚合提供的是全景的综合数据视图,而实时订单的聚合展示的是实时的运营指标数据。

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Tablestore结合Blink公共云使用手册

前言 本文将介绍在Blink实时计算平台建立以Tablestore作为流计算的源表以及结果表作业的流程。 表格存储通道服务 表格存储通道服务是基于表格存储(Tablestore)数据接口之上的全增量一体化服务,它通过一组Tunnel Service API和SDK为用户提供了增量、全量和增量加全量三种类型的分布式数据实时消费通道。

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Tablestore入门手册--表(Table)管理

表管理接口概述 API 描述 createTable 创建表 deleteTable 删除表 listTable 列出实例下的所有表 updateTable 更新表(在表被创建之后,动态的更改表的配置或预留吞吐量) describeTable 获取表的详细信息 上述API操作是Tablestore最基础的API。

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Tablestore入门手册--局部事务

局部事务介绍 表格存储提供的局部事务也可以称为是分区键事务:可以指定某个分区键下的操作是原子的,要么全部成功要么全部失败,并且所提供的隔离级别为串行化。也就是说表格存储的局部事务可以防止以下问题 脏读:事务之外的操作读到了尚未提交的写入 脏写:事务之外的写入覆盖了本事务尚未提交的写入 不可重复...

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Tablestore入门手册-数据管理-GetRow

GetRow接口概述 GetRow接口用于读取一行数据,是Tablestore最基础的API之一。官方提供了Java、Go、Node.js、Python、PHP、C#、C++ SDK。本文以Java代码为例,对GetRow接口进行详细说明。

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Tablestore入门手册--数据管理

为了让表格存储 Tablestore 用户更好的了解产品数据管理能力以及SDK使用,本文将结合代码讲述数据管理的功能与使用方式。本文仅讲述主表数据的管理使用,并非Tablestore全部的数据管理能力。

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Tablestore+Delta Lake(快速开始)

本文介绍如何在E-MapReduce中通过Tablestore Spark Streaming Source将TableStore中的数据实时导入到Delta Lake中。 背景介绍 近些年来HTAP(Hybrid transaction/analytical processing)的热度越来越高,通过将存储和计算组合起来,既能支持传统的海量结构化数据分析,又能支持快速的事务更新写入,是设计数据密集型系统的一个成熟的架构。

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通过EMR Spark Streaming实时读取Tablestore数据

本文将介绍如何在E-MapReduce中实时流式的处理Tablestore中的数据。 场景设计 随着互联网的发展,企业中积累的数据越来越多,数据的背后隐藏着巨大的价值,在双十一这样的节日中,电子商务企业都会在大屏幕上实时显示订单总量,由于订单总量巨大,不可能每隔一秒就到数据库中进行一次SQL统计,此时就需要用到流计算,而传统的方法都是需要借助Kafka消息队列来做流式计算,数据订单需要写入数据库与Kafka中,Spark Streaming 消费来自Kafka中的订单信息。

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