Tablestore:マルチモデルとエコシステム互換性

統一されたマルチモデルストレージ

Tablestore は複数のデータモデルをサポートし、さまざまなビジネスシナリオのデータストレージ要件を満たす、統一されたマルチモデルソリューションを提供します。

• ワイドテーブルモデル：Bigtable/HBase アーキテクチャに基づいたこのモデルは、スキーマフリーのデータ構造をサポートします。メタデータ、注文、メッセージなどの大量の構造化データや半構造化データの保存に最適です。

• 時系列モデル：IoT (Internet of Things) やモニタリングなどのシナリオに最適化されています。このモデルは、時系列データに対して効率的なストレージ、圧縮、クエリ機能を提供します。

• メッセージモデル：インスタントメッセージ (IM) やフィードストリームなどのソーシャルネットワーキングシナリオ向けに設計されています。このモデルは、メッセージの読み取り、書き込み、同期、取得をサポートします。

インデックス作成とクエリ機能

プライマリキークエリに加えて、Tablestore は複雑なデータ取得をサポートするためのさまざまなインデックス作成機能を提供します。

• 検索インデックス：転置インデックスをサポートし、Elasticsearch に似たクエリ機能を提供します。これらの機能には、全文検索、複数フィールド複合クエリ、範囲クエリ、地理空間クエリが含まれます。

  • 主なハイライト - ベクトル検索：Tablestore には、プロフェッショナルグレードのベクトル検索エンジンが組み込まれています。ベクトル検索、全文検索、スカラー検索を組み合わせたハイブリッド検索をサポートします。これは、検索拡張生成 (RAG) やエージェントメモリなどのシナリオに最適です。数百億のベクトルデータエントリを保存および取得でき、AI エコシステムとシームレスに統合します。

• セカンダリインデックス：グローバルセカンダリインデックスとローカルセカンダリインデックスをサポートし、属性列に基づいた高速な点クエリと範囲クエリを可能にします。

• SQL クエリ：SQL クエリ構文と互換性があり、開発を簡素化します。SQL を使用してデータのクエリと分析ができます。

エコシステムとの緊密な統合

Tablestore は、Alibaba Cloud のデータエコシステムおよび主流のオープンソースエコシステムと統合し、シームレスなデータ転送を可能にします。

• AI エコシステム：Dify、LangChain、LlamaIndex などの主流の AI 開発者フレームワークに対応しています。Tablestore は、AI アプリケーションの構築をサポートするためのメモリストレージバックエンドとして使用できます。

• コンピューティングと分析の概要：

  • MaxCompute/Hive/Spark：外部テーブルまたはコネクタを介して Tablestore データを直接読み書きし、オフラインバッチ処理を実行します。

  • Flink/Blink：Tablestore を Flink のソースおよびシンクとして使用し、リアルタイムストリームコンピューティングを実行します。

  • Function Compute (FC)：Tablestore トリガーを使用して、イベント駆動型のサーバーレスコンピューティングを実行します。

  • Presto：Presto を使用して対話型データ分析を実行します。

データトンネルと転送

• トンネルサービス：フルデータと増分データのリアルタイムサブスクリプションと消費を提供し、リアルタイムデータウェアハウスの構築をサポートします。

• データレイクへの配信：Tablestore データを Object Storage Service (OSS) データレイクに自動的に配信します。データは自動的に Parquet などのフォーマットに変換されます。このプロセスにより、Hive などのデータレイク分析エンジンとの統合が簡素化され、ホット/コールドデータ分離による低コストのアーカイブが可能になります。