快速玩转Tablestore入门与实战

AI实战

向量数据库是AI应用的重要组成部分，表格存储集成了LangChain、LlamaIndex、PAI-RAG、LangEngine、LangChain4J、Dify、MCP等第三方开源框架。与传统数据库和专用向量数据库相比，表格存储提供向量和标量混合检索能力，支持PB级的数据处理能力和水平自动扩展，与阿里云大数据生态无缝对接，可以帮助您轻松快速搭建AI应用。

• 基于MCP协议的Tablestore实现

• 基于Dify和Tablestore快速搭建RAG应用

• 基于EAS和Tablestore搭建RAG检索增强对话系统

元数据

用户存储海量的文档、媒体文件等数据的同时，对文件元数据的存储和分析不可或缺。此外，电商的订单、银行流水、运营商话费账单也需要存储及分析大量的元数据。表格存储单表支持PB级存储、千万QPS，以及多种索引方式（全局二级索引、全文索引、倒排索引以及时空索引），满足不同场景在线的不同的查询需求，可以帮助您轻松实现高效的元数据管理。

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• 基于Tablestore打造亿量级订单管理解决方案

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消息数据

表格存储自研的Timeline模型主要用于消息数据，能够抽象出支撑海量Topic的轻量级消息队列，可以存储大量社交信息，包括IM聊天，以及评论、跟帖和点赞等Feed流信息，接口简单易用。目前表格存储Timeline模型已被应用在众多IM系统中，例如支撑钉钉海量消息同步等。此外，表格存储采用按量付费，能够以较低的成本满足访问波动明显、高并发、低延时的需求。

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轨迹溯源

表格存储提供了面向轨迹类场景的Timestream模型，可提供PB级存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力、以及多种索引方式（全局二级索引、全文索引、倒排索引以及时空索引）。使用表格存储时序模型，您可以轻松管理、分析跑步、骑行、健走、外卖等轨迹数据。

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科学大数据

多维的网格数据是一种科学大数据，在地球科学领域（气象、海洋、地质、地形等）应用非常广泛，且数据规模也越来越大。相关的科学工作者有快速浏览数据的需求以及在线查询的需求，查询种类丰富、延迟要求高。表格存储面向海量结构化数据提供Serverless表存储服务，可以提供超大规模的存储容量，支撑超大规模的并发访问和低延迟的性能，可以轻松解决科学大数据的海量存储规模和查询性能问题。

基于Tablestore的海量气象格点数据解决方案实战

互联网大数据

热点新闻及娱乐八卦可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说都是至关重要的。此外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据作为依据，决定后续的产品发展，公司的公关和市场部门也需要根据舆情作出相应的及时处理。表格存储单表提供PB级存储、千万QPS，以及多种索引方式，可以帮助您轻松实现百亿级互联网舆情存储及分析。

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物联网

表格存储单表提供PB级数据存储规模，无需分库分表，同时支持千万QPS，可以轻松满足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。

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