Model Kolom Lebar adalah model yang kompatibel dengan Bigtable/HBase untuk metadata, data besar, dan skenario lainnya. Setiap tabel mendukung penyimpanan berskala petabyte, puluhan juta QPS, baris lebar tanpa skema, data multi-versi, serta manajemen siklus hidup berbasis TTL.
Ikhtisar model
Tablestore's Model Kolom Lebar adalah model yang kompatibel dengan Bigtable/HBase yang menyimpan data dalam tabel menggunakan struktur tiga dimensi (baris, kolom, dan waktu). Tabel bersifat tanpa skema—setiap baris dapat memiliki kolom yang berbeda, dan Anda dapat menambahkan atau menghapus kolom atribut tanpa perlu mendefinisikan skema.
Komponen model

Model Kolom Lebar terdiri dari komponen-komponen berikut.
|
Komponen |
Deskripsi |
|
Primary Key |
Mengidentifikasi secara unik setiap baris dalam tabel. Primary key terdiri dari satu hingga empat kolom primary key. |
|
Partition Key |
Kolom primary key pertama. Tablestore mendistribusikan data ke partisi berdasarkan nilai partition key untuk load balancing. |
|
Attribute Column |
Kolom non-primary-key dalam suatu baris. Setiap kolom atribut dapat menyimpan beberapa nilai versi. Tidak ada batasan jumlah kolom atribut per baris. |
|
Version |
Setiap nilai memiliki timestamp versi yang menentukan siklus hidup data. Nomor versi. |
|
Data Type |
Tablestore mendukung tipe data String, Binary, Double, Integer, dan Boolean. Tipe data. |
|
Time To Live (TTL) |
Menentukan siklus hidup data per tabel. Misalnya, dengan TTL satu bulan, Tablestore secara otomatis menghapus data yang lebih tua dari satu bulan. Masa hidup data. |
|
Max Versions |
Menetapkan jumlah maksimum versi per kolom atribut. Ketika jumlah versi melebihi batas ini, Tablestore secara asinkron menghapus versi lama. Jumlah maksimum versi. |
Komponen inti
Tabel data, baris, primary key, dan atribut merupakan komponen inti dari model Kolom Lebar Tablestore. Tabel adalah kumpulan baris, dan setiap baris terdiri dari primary key dan atribut. Kolom primary key pertama adalah partition key.
Tabel berikut menjelaskan komponen-komponen tersebut.
Tipe data primary key dan kolom atribut tercantum dalam Konvensi penamaan dan tipe data.
|
Komponen |
Deskripsi |
|
Primary key |
Mengidentifikasi secara unik setiap baris. Primary key terdiri dari satu hingga empat kolom. Saat membuat tabel, Anda harus menentukan komposisi primary key, nama dan tipe data setiap kolom, serta urutan kolom. Tablestore mengindeks data berdasarkan primary key tabel data. Baris dalam tabel data diurutkan secara ascending berdasarkan primary key secara default. |
|
Partition key |
Kolom primary key pertama. Tablestore mendistribusikan baris ke partisi dan mesin berdasarkan nilai partition key untuk load balancing. Baris dengan nilai partition key yang sama berada dalam partisi yang sama. Satu partisi dapat berisi beberapa nilai partition key. Tablestore secara otomatis membagi dan menggabungkan partisi sesuai kebutuhan. Catatan
Nilai partition key adalah unit partisi terkecil dan tidak dapat dibagi lagi. Untuk mencegah partisi terlalu besar, pastikan ukuran total semua baris untuk satu nilai partition key tidak melebihi 10 GB. Panduan pemilihan partition key tersedia di Operasi tabel. |
|
Attribute |
Terdiri dari beberapa kolom atribut tanpa batasan per baris. Kolom dapat berbeda antar baris, nilainya bisa kosong, dan kolom yang sama dapat menyimpan nilai dengan tipe data berbeda. Kolom atribut mendukung multi-versi untuk kueri dan masa hidup data (TTL) yang dapat dikonfigurasi. Versi data dan TTL. |
Perbedaan dari model relasional
Tabel berikut membandingkan model Kolom Lebar dengan model relasional.
|
Model |
Fitur |
|
Model Kolom Lebar |
Tiga dimensi (baris, kolom, waktu), tanpa skema, baris lebar, data multi-versi, dan manajemen siklus hidup. |
|
Model relasional |
Dua dimensi (baris, kolom), skema tetap. |
Batasan
Batasan umum tercantum dalam Batasan.
-
Jika Anda menggunakan secondary index atau search index, periksa batasan yang berlaku: Batasan secondary index, Batasan search index.
-
Jika Anda menggunakan kueri SQL, periksa batasan yang berlaku: Batasan kueri SQL.
Fitur
|
Fitur |
Deskripsi |
Referensi |
|
Operasi tabel |
Daftar, buat, perbarui, dan hapus tabel data dalam instans. |
|
|
Operasi data dasar |
Tablestore menyediakan operasi baris tunggal (PutRow, GetRow, UpdateRow, DeleteRow) dan operasi multi-baris (BatchWriteRow, BatchGetRow, GetRange) untuk membaca dan menulis data tabel. |
|
|
Versi data dan TTL |
Kelola retensi data dengan versioning dan TTL untuk mengurangi penggunaan storage space dan biaya. |
|
|
Kolom primary key auto-increment |
Saat kolom primary key non-partition diatur sebagai auto-increment, Anda tidak perlu menentukan nilainya saat menulis data. Tablestore menghasilkan nilai unik yang selalu meningkat per partition key untuk kolom tersebut. |
|
|
Pembaruan bersyarat |
Memperbarui data hanya jika kondisi tertentu terpenuhi. Jika tidak, pembaruan gagal. |
|
|
Transaksi lokal |
Membuat transaksi lokal dalam satu nilai partition key. Anda dapat melakukan operasi baca dan tulis, lalu commit atau batalkan transaksi tersebut. |
|
|
Penghitung atomik |
Menggunakan kolom sebagai penghitung atomik untuk statistik real-time, seperti menghitung page views (PV). |
|
|
Filter |
Memfilter hasil baca di sisi server dan hanya mengembalikan baris yang cocok, sehingga mengurangi transfer jaringan dan waktu respons. |
|
|
Secondary index |
Membuat tabel indeks untuk mengaktifkan kueri pada kolom non-primary-key. Termasuk secondary index global dan lokal.
|
|
|
Search index |
Dibangun di atas inverted indexes dan penyimpanan kolom untuk kueri data besar yang kompleks. Mendukung kueri non-primary-key, full-text search, kueri awalan/kabur (prefix/fuzzy), kondisi gabungan, kueri bersarang, kueri geografis, agregasi (max, min, count, sum, avg, distinct_count, group_by), dan parallel scan. |
|
|
Kueri SQL |
Menyediakan antarmuka SQL terpadu lintas mesin data untuk kueri dan analisis kompleks pada data di Tablestore, dengan optimisasi kueri berbasis indeks. |
|
|
Tunnel Service |
Tablestore menyediakan tiga saluran data real-time terdistribusi (incremental, full, dan incremental-plus-full) untuk mengonsumsi dan memproses data historis dan baru dalam tabel. |
Penagihan
Ditagih berdasarkan throughput baca/tulis, penyimpanan data, dan lalu lintas Internet keluar. Ikhtisar penagihan.
FAQ
Referensi
-
Buat instans redundansi-zona untuk pemulihan bencana tingkat zona. Penyimpanan redundansi-zona.
-
Lindungi data dan akses jaringan dengan enkripsi tabel dan akses VPC. Enkripsi data. Manajemen Keamanan Jaringan.
-
Lakukan backup data secara berkala untuk mencegah penghapusan tidak disengaja. Backup data.
-
Konsumsi dan proses data historis serta data baru tabel dengan Tunnel Service.
-
Konfigurasikan Pemberitahuan peringatan berbasis metrik dengan Cloud Monitor. Pemantauan dan Peringatan.
-
Visualisasikan data dengan DataV atau Grafana. Visualisasi data.