Tablestore は、大量の構造化データ向けのサーバーレステーブルストレージサービスです。Wide Column、AI（Agent Memory）、TimeSeries、Timeline の 4 種類のデータモデルをサポートします。Tablestore は、AI データ、メタデータ、メッセージデータ、時空間データを扱うシナリオに適しています。検索インデックス、ベクトル検索、SQL クエリなどの機能を提供します。また、MaxCompute、Flink、Spark、Presto などのコンピュートエコシステムとシームレスに統合され、Dify、LangChain、LlamaIndex などの主要な AI フレームワークとも互換性があります。さらに、AI チャットアプリケーション向けに MCP インテリジェント Agent アーキテクチャを提供し、IoT 向けに IoTstore ソリューションを提供することで、あらゆるシナリオにおけるデータストレージおよびインテリジェント分析を実現します。
用語
Tablestore をご利用になる前に、以下の基本概念をご理解ください。
用語 | 説明 |
リージョン | リージョンは物理データセンターです。Tablestore は複数の Alibaba Cloud リージョンにデプロイされています。必要に応じてリージョンを選択し、Tablestore サービスを使用できます。詳細については、「リージョンとゾーン」をご参照ください。 |
読み取り／書き込みスループット | 読み取りスループットおよび書き込みスループットは、それぞれ読み取り容量単位および書き込み容量単位で計測されます。容量単位（CU）は、読み取りおよび書き込み操作の最小課金単位です。詳細については、「読み取り／書き込みスループット」をご参照ください。 |
インスタンス | インスタンスは、Tablestore サービスを管理・利用するためのエンティティです。各インスタンスはデータベース 1 つ分に相当します。Tablestore では、アプリケーションに対するアクセス制御およびリソース使用量の計測をインスタンス単位で実行します。詳細については、「インスタンス」をご参照ください。 |
エンドポイント | 各インスタンスにはエンドポイントが割り当てられます。アプリケーションは、テーブルおよびデータに対する操作を行う際に、このエンドポイントを指定する必要があります。詳細については、「エンドポイント」をご参照ください。 |
データライフサイクル | 生存時間（TTL）はデータテーブルのプロパティであり、データの保存期間（秒単位）を指定します。Tablestore はバックグラウンドで期限切れのデータを自動的に削除します。これにより、データストレージ領域およびストレージコストを削減できます。詳細については、「データバージョンおよび生存時間（TTL）」をご参照ください。 |
データストレージモデル
Tablestore では、Wide Column、TimeSeries、Timeline の 3 種類のデータストレージモデルを提供しています。ご自身のシナリオに応じてモデルを選択できます。各データストレージモデルがサポートする機能については、「機能」をご参照ください。
モデル | 説明 |
ワイドテーブルモデル | このモデルは Bigtable や HBase のモデルと類似しており、メタデータやビッグデータなど、さまざまなシナリオで利用できます。データバージョン、TTL、自動採番主キー列、条件付き更新、ローカルトランザクション、アトミックカウンター、フィルターなどの機能をサポートします。詳細については、「Wide Column モデル」をご参照ください。 |
TimeSeries モデル | このモデルは、時系列データの特性に基づいて設計されており、IoT デバイスのモニタリング、デバイスデータの収集、機器のモニタリングデータなどのシナリオで利用できます。時系列メタデータインデックスの自動作成および多様な時系列クエリ機能をサポートします。詳細については、「TimeSeries モデル」をご参照ください。 |
メッセージモデル | このモデルは、メッセージデータのシナリオ向けに設計されています。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メッセージシナリオで利用できます。メッセージの順序保証、大規模なメッセージストレージ、リアルタイム同期といった要件を満たします。また、全文検索および多次元複合クエリもサポートします。詳細については、「タイムラインモデル」をご参照ください。 |
方法
Tablestore は、以下の方法でご利用いただけます。
利用方法 | 説明 |
コンソール | Alibaba Cloud では、Tablestore を簡単に操作できる Web サービスページを提供しています。詳細については、Tablestore コンソールをご参照ください。 |
SDK | Java、Go、Python、Node.js、.NET、PHP などの主要な開発言語をサポートしています。詳細については、「SDK リファレンス」をご参照ください。 |
コマンドラインインターフェイス | シンプルなコマンドを使用して Tablestore を操作できます。詳細については、「コマンドラインインターフェイス」をご参照ください。 |
クイックスタート
コンソールまたはコマンドラインインターフェイスを使用して、Wide Column モデルのデータテーブルまたは TimeSeries モデルの時系列テーブルに対して、素早く操作を実行できます。詳細については、「Wide Column モデルのクイックスタート」および「TimeSeries モデルのクイックスタート」をご参照ください。
コンピューティングおよび分析
Tablestore では、MaxCompute、Spark、Hive または HadoopMR、Function Compute、Flink、および Tablestore SQL クエリを通じて、コンピューティングおよび分析をサポートしています。ご自身のシナリオに応じて、分析ツールを選択できます。
分析ツール | 適用可能なモデル | 操作 | 説明 |
MaxCompute | ワイドテーブルモデル | MaxCompute クライアントを使用して、Tablestore のデータテーブルに対して外部テーブルを作成することで、Tablestore のデータにアクセスできます。 | |
Spark | ワイドテーブルモデル | Spark コンピュートエンジンを利用する場合、E-MapReduce SQL または DataFrame プログラミングを介して Tablestore にアクセスできます。 | |
Hive または HadoopMR | ワイドテーブルモデル | Hive または Hadoop MapReduce を使用して、Tablestore のデータにアクセスできます。 | |
Function Compute | ワイドテーブル モデル | Function Compute を使用して Tablestore にアクセスし、Tablestore の増分データに対してリアルタイムコンピューティングを実行できます。 | |
Flink |
| Real-time Compute Flink を使用して、Tablestore のソーステーブル、ディメンションテーブル、または結果テーブルにアクセスし、ビッグデータに対してリアルタイムコンピューティングおよび分析を実行できます。 | |
PrestoDB | ワイドテーブルモデル | PrestoDB を Tablestore に接続した後、SQL を使用して Tablestore のデータをクエリおよび分析したり、Tablestore にデータを書き込んだり、PrestoDB を介して Tablestore にデータをインポートしたりできます。 | |
Tablestore 検索インデックス | ワイドテーブルモデル | 多次元インデックスは、転置インデックスおよびカラムナーストレージを活用して、ビッグデータに対する複雑な多次元クエリおよび統計分析に対応します。プライマリキー列以外の列に対するクエリ、複数列の組み合わせクエリ、曖昧検索、最大値／最小値の算出、行数のカウント、グループ化などの分析が必要な場合、これらの属性を多次元インデックスのフィールドとして定義し、それらを使用してデータをクエリおよび分析できます。 | |
Tablestore SQL クエリ |
| SQL クエリは、複数のデータエンジンに対する統一されたアクセスインターフェイスを提供します。SQL クエリ機能を使用することで、複雑なクエリを実行し、効率的な分析を実行するために Tablestore のデータにアクセスできます。 |
マイグレーションおよび同期
Tablestore へ異種データをスムーズにマイグレーションおよび同期できます。また、Tablestore のデータを Object Storage Service（OSS）などの他のサービスへ同期することもできます。
カテゴリ | データ同期 | 説明 |
データインポート | Tablestore Sink Connector を使用して、Apache Kafka から Tablestore のデータテーブルまたは時系列テーブルへデータをバッチインポートできます。 | |
トンネルサービス、DataWorks、または DataX を使用して、ある Tablestore データテーブルから別のデータテーブルへデータを同期できます。 | ||
データエクスポート | DataWorks を使用して、Tablestore から完全データを MaxCompute へエクスポートできます。 | |
DataWorks を使用して、Tablestore から完全または増分データを OSS へエクスポートできます。 | ||
コマンドラインインターフェイスまたは DataX を使用して、データを直接ローカルファイルへダウンロードできます。また、DataWorks を使用してデータを OSS へ同期し、その後 OSS からローカルファイルへダウンロードすることもできます。 |
その他の機能
ユーザーのアクセス権限を制御するには、Resource Access Management（RAM）を使用してカスタム権限を実装できます。詳細については、「RAM ポリシーを使用した RAM ユーザーへの権限付与」をご参照ください。
さらに、リソースディレクトリ内のコントロールポリシー、Tablestore のネットワーク ACL、Tablestore インスタンスポリシーを使用して、ユーザーのアクセス権限をさらに制限できます。詳細については、「認可管理」をご参照ください。
データストレージのセキュリティおよびネットワークアクセスのセキュリティを確保するには、データテーブルの暗号化や VPC ネットワークアクセスなどの方法が利用可能です。詳細については、「データ暗号化」および「ネットワークセキュリティ管理」をご参照ください。
重要なデータが誤って削除されるのを防ぐには、データバックアップ機能を使用して、重要なデータを定期的にバックアップできます。詳細については、「データバックアップ」をご参照ください。
監視メトリクスに対するアラート通知を設定するには、Cloud Monitor を使用できます。詳細については、「データ監視およびアラート」をご参照ください。
チャートなどの形式でデータを可視化するには、DataV または Grafana を使用できます。詳細については、「データ可視化」をご参照ください。
よくある質問
Tablestore と MySQL や SQL Server などの従来のリレーショナルデータベースの違いは何ですか？