Tablestore 架構(gòu)圖

表格存儲提供了多種數(shù)據(jù)模型，主要包括寬表模型（Widecolumn）、消息模型（Timeline）和時序模型（Timeseries）。

• 寬表模型主要承載表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)存儲，例如電商訂單數(shù)據(jù)。

• 消息模型主要承載消息數(shù)據(jù)存儲，例如 IM/Feeds 消息。

• 時序模型主要承載時序數(shù)據(jù)存儲，例如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備時序數(shù)據(jù)。

下面我們將以電商訂單場景為例子，帶大家體驗基于 Tablestore 的寬表模型構(gòu)建一個 Serverless 的訂單存儲系統(tǒng)。

Tablestore 體驗

Cloud Native

在體驗 Tablestore 帶來的極致彈性之前，需要準備如下幾個步驟：

（1）創(chuàng)建一個阿里云賬號，并獲取到阿里云賬號的 AK。（云賬號 AK 是訪問所有云服務包括 Tablestore 的密鑰，后續(xù)需要通過 AK 來訪問 Tablestore 服務）。

（2）下載并啟動 Tablestore 提供的命令行工具 Tablestore CLI，命令行工具提供一些簡單的指令來管理表格存儲服務。

首先通過 config 命令配置連接密鑰并通過 enable_service 命令開通 Tablestore 服務：

?

config --id accessKeyID --key accessKeySecretenable_service

（3）通過 create_instance 命令創(chuàng)建一個實例：

create_instance -d "order storage" -n serverless-db -r cn-hangzhou

實例相當于 MySQL 數(shù)據(jù)庫的概念，實例創(chuàng)建后無需思慮實例所在物理機集群的水位，只需專注開發(fā)業(yè)務邏輯即可。同時實例上的讀寫和存儲均為按量計費，若無讀寫無存儲，實際則不會產(chǎn)生任何費用。

至此，一個能夠支持 GB 到 PB 存儲的、無并發(fā)限制、零運維、完全彈性的 Serverless DataBase 就創(chuàng)建完成了。

寬表模型是（Widecolumn） 是 Schema-free 的一種數(shù)據(jù)表，與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 MySQL 不同的是，創(chuàng)建一張表 Widecolumn 模型的數(shù)據(jù)表僅需要定義主鍵結(jié)構(gòu)，并不需要定義屬性列結(jié)構(gòu)。

例如一張訂單表 order 的表結(jié)構(gòu)如下圖表格所示：

創(chuàng)建一張寬表模型的訂單表，屬性列信息無需定義，只需定義訂單表主鍵 id ，命令如下：

create_instance -d "order storage" -n serverless-db -r cn-hangzhou

執(zhí)行 create 命令后成功創(chuàng)建一張訂單寬表，剛創(chuàng)建的訂單寬表會被初始化 1 個數(shù)據(jù)分區(qū)。

隨著訂單數(shù)據(jù)量的增加或訪問量的增加，寬表模型會根據(jù)第一主鍵的分布范圍（上述數(shù)據(jù)模型中即是訂單 ID）分裂擴展成多個數(shù)據(jù)分區(qū)平均分布到多臺物理機上以支持更大的數(shù)據(jù)規(guī)模（TB 甚至 PB）和讀寫吞吐（十萬 TPS 以上），整個擴展過程完全由服務端自動完成，無需人工干預。

模擬生成了 100 萬條樣例訂單數(shù)據(jù)，并通過 import 命令批量導入到 order 表中。單數(shù)據(jù)分區(qū)的寫入速度可以達到幾萬行/s，隨著分區(qū)擴展，寫入吞吐還可以進一步提高。

import -i orderDataFile -l 1000000

Current speed is: 10000 rows/s. Total succeed count 10000, failed count 0.Current speed is: 12600 rows/s. Total succeed count 22600, failed count 0.......Current speed is: 9200 rows/s. Total succeed count 1000000, failed count 0.Import finished, total count is 1000000, failed 0 rows.

使用 get 命令按照訂單號（id）單行查詢寬表模型，得到一條訂單數(shù)據(jù)。get 命令只能夠基于 rowKey 來進行單行查詢。

查詢一條訂單示例：

id = "0000005be2b43dd134eae18ebe079774"

get --pk '["0000005be2b43dd134eae18ebe079774"]

+----------------------------------+-------+--------+---------+-------------+---------------+--------+--------+----------+--------+---------+-------+-------+--------+------------+| order_id                         | cId   | cName  | hasPaid | oId         | orderTime     | pBrand | pCount | pId      | pName  | pPrice  | pType | sId   | sName  | totalPrice |+----------------------------------+-------+--------+---------+-------------+---------------+--------+--------+----------+--------+---------+-------+-------+--------+------------+| 0000005be2b43dd134eae18ebe079774 | c0015 | 消周五  | false   | o0035062633 | 1507519847532 | 小米    | 3      | p0005003 | 小米 6 | 2299.21 | 手機   | s0017 | 售鄭七  | 6897.63    |+----------------------------------+-------+--------+---------+-------------+---------------+--------+--------+----------+--------+---------+-------+-------+--------+------------+

訂單場景中經(jīng)常會出現(xiàn)依賴多條件組合篩選，這種情況下需要依賴 Tablestore 的多元索引特性。多元索引是 Tablestore 提供的類似 Elasticsearch 的表數(shù)據(jù)索引，支持豐富的查詢方式和數(shù)據(jù)聚合能力，可在多個列上分別建立索引。和 MySQL 中的聯(lián)合索引不同的是，多元索引可根據(jù)任意字段組合查詢，不會按照多列的最左前綴來匹配。

例如我們在 id、pName、totalPrice 等字段上分別建立索引，采用倒排索引、分詞、BKDTree 等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提供了精確查詢、全文檢索、范圍查詢等查詢能力。另外，多元索引也支持按字段分組、多字段排序以及統(tǒng)計聚合能力。

使用 create_search_index 命令在寬表上建立多元索引，起到查詢加速的作用。

create_search_index -t order -n order_index{ "IndexSetting": null, "FieldSchemas": [{ "FieldName": "id", "FieldType": "KEYWORD", "Index": true, "EnableSortAndAgg": true, "Store": true },{ "FieldName": "pName", "FieldType": "TEXT", "Index": true, "EnableSortAndAgg": false, "Store": true },{ "FieldName": "totalPrice", "FieldType": "DOUBLE", "Index": true, "EnableSortAndAgg": true, "Store": true } ...//其他字段 ] }

Tablestore 支持 SQL 查詢能力，兼容了 MySQL 的查詢語法，并且盡量保留了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的使用習慣。SQL 能夠自動選擇索引并進行查詢加速，通過多元索引的查詢加速，在百億數(shù)據(jù)規(guī)模下也具備了毫秒級延遲查詢的能力。

根據(jù) sName、pBrand、pName 三個字段條件進行訂單檢索：

select * from `order` where sName = "售周五" and pBrand = "小米" and pName like "紅米%"limit 3;

+----------------------------------+-------+--------+---------+-------------+---------------+--------+--------+----------+---------+--------+-------+---------------+-------+--------+------------+| id                               | cId   | cName  | hasPaid | oId         | orderTime     | pBrand | pCount | pId      | pName   | pPrice | pType | payTime       | sId   | sName  | totalPrice |+----------------------------------+-------+--------+---------+-------------+---------------+--------+--------+----------+---------+--------+-------+---------------+-------+--------+------------+| 00001c760c04126da067e90409467c4e | c0022 | 消趙一  | true    | o0009999792 | 1494976931954 | 小米    | 3      | p0005004 | 紅米 5s | 499.01 | 手機   | 1494977189780 | s0005 | 售周五  | 1497.03    |+----------------------------------+-------+--------+---------+-------------+---------------+--------+--------+----------+---------+--------+-------+---------------+-------+--------+------------+| 0000d89f46952ac03da71a33c8e83eef | c0012 | 消錢二  | false   | o0024862442 | 1502415559707 | 小米    | 2      | p0005004 | 紅米 5s | 499.01 | 手機   | null          | s0015 | 售周五  | 998.02     |+----------------------------------+-------+--------+---------+-------------+---------------+--------+--------+----------+---------+--------+-------+---------------+-------+--------+------------+| 0000f560b62779285e86947f8e8d0e4c | c0008 | 消馮八  | false   | o0000826505 | 1490386088808 | 小米    | 1      | p0005004 | 紅米 5s | 499.01 | 手機   | null          | s0015 | 售周五  | 499.01     |+----------------------------------+-------+--------+---------+-------------+---------------+--------+--------+----------+---------+--------+-------+---------------+-------+--------+------------+

統(tǒng)計所有訂單中每個商品品牌的訂單數(shù)：

select pBrand,count(*) from `order` group bypBrand;

+--------+----------+| pBrand | count(*) |+--------+----------+| vivo   | 162539   |+--------+----------+| 聯(lián)想   | 304252   |+--------+----------+| oppo   | 242513   |+--------+----------+| 蘋果   | 96153    |+--------+----------+| 小米   | 194543   |+--------+----------+

總結(jié)

Cloud Native

表格存儲 Tablestore 作為一款廣泛應用 Serverless DataBase，提供了經(jīng)濟的計費模式，能大幅縮減業(yè)務成本。以上文訂單場景為例子，在一億訂單數(shù)據(jù)量級和平均 2000TPS 的讀寫量下，采用表格存儲 Tablestore 僅需不到 400元/月 的使用成本。與此同時，Tablestore 具備極致的彈性服務能力和完全零運維的特性，能夠給用戶帶來更絲滑的使用體驗。