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    Tablestore:Analytical store

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    Tablestore:Analytical store

    Última atualização: Aug 03, 2026

    Os analytical stores oferecem armazenamento de longo prazo com baixo custo e análise rápida para dados de séries temporais.

    Recursos

    Os analytical stores são mecanismos de armazenamento de baixo custo projetados e otimizados pelo Tablestore para cenários de séries temporais. Eles proporcionam compressão eficiente de dados e capacidades avançadas de consulta e análise para processamento de grandes volumes de informações.

    Os analytical stores sincronizam automaticamente os dados das tabelas de séries temporais. Quando a taxa de gravação é estável, a latência de sincronização geralmente fica abaixo de 10 minutos. Em cargas de trabalho intensas, essa latência pode aumentar ligeiramente, pois o sistema prioriza a estabilidade do armazenamento. Os analytical stores funcionam de forma independente das tabelas de séries temporais. É possível definir um tempo de vida (TTL) separado para os dados do analytical store, e as consultas realizadas nele não afetam o desempenho de leitura e gravação das tabelas de origem.

    A tabela a seguir lista os recursos suportados.

    Recurso

    Descrição

    Criar um analytical store

    Crie um analytical store durante a criação de uma tabela de séries temporais ou adicione-o a uma tabela existente. As opções de configuração incluem TTL e modo de sincronização (completa ou incremental).

    Consultar e analisar dados executando instruções SQL

    Execute instruções SQL com diversas condições e operações de agregação para consultar e analisar dados no analytical store.

    Consultar informações de um analytical store

    Visualize a configuração, o status de sincronização e o uso de armazenamento de um analytical store.

    Atualizar o TTL de um analytical store

    Atualize o TTL de um analytical store para estender a retenção de dados ou remover dados históricos.

    Excluir um analytical store

    Exclua um analytical store que não esteja em uso para reduzir custos de armazenamento.

    Benefícios principais

    • Armazenamento de dados com baixo custo

      • Armazenamento hierárquico quente e frio: O Tablestore utiliza wide-column stores com formato híbrido linha-coluna para dados quentes e column stores para todos os dados históricos.

      • Alta taxa de compressão: Os column stores aproveitam a redundância de dados com algoritmos como RLE, DICTIONARY, DELTA e BIT-PACKING para maximizar a utilização do armazenamento e reduzir custos.

    • Análise em tempo real de grandes volumes de dados

      • Para dados quentes de séries temporais, o Tablestore usa wide-column stores com formato híbrido linha-coluna, permitindo gravações com incremento automático, substituições e consultas em escala em tempo real.

      • Para dados históricos, o Tablestore utiliza column stores que leem apenas as colunas necessárias, aumentando a eficiência da consulta e a velocidade de processamento.

    • Configurações flexíveis de TTL hierárquico

      O TTL de um analytical store é independente do TTL da tabela de séries temporais.

    Observações de uso

    • É possível criar apenas um analytical store por tabela de séries temporais.

    • O número total de índices Lastpoint e analytical stores criados para uma tabela de séries temporais não pode exceder 10.

    Preparativos

    Create an instance for the TimeSeries model.

    Nota

    As regiões que suportam o recurso analytical store incluem China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Beijing) e China (Zhangjiakou).

    Procedimento

    Criar um analytical store

    Criar um analytical store ao criar uma tabela de séries temporais

    Ao create a time series table, a chave Create Analytical Store é ativada automaticamente.

    Criar um analytical store para uma tabela de séries temporais existente

    1. Acesse a página Instance Management.

      1. Faça login no console do Tablestore.

      2. Na barra de navegação superior, selecione um grupo de recursos e uma região.

      3. Na página Overview, clique em no alias da instância ou em Manage Instance na coluna Actions da instância desejada.

    2. Na aba Instance Details da página Instance Management, clique em na aba Time Series Tables.

    3. Na aba Time Series Tables, clique em no nome da tabela de séries temporais.

    4. Na seção Analytical Store da aba Basic Information, clique em Create Analytical Store.

    5. Na caixa de diálogo Create Analytical Store, configure os parâmetros descritos na tabela a seguir.

      Parâmetro

      Descrição

      Name

      Nome do analytical store. As convenções de nomenclatura são as mesmas utilizadas para tabelas de séries temporais.

      TTL

      Período de validade dos dados no analytical store, em segundos. O valor deve ser -1 (dados nunca expiram) ou um inteiro positivo int32 maior ou igual a 2592000 (30 dias).

      O sistema exclui automaticamente os dados quando o tempo decorrido desde a passagem das colunas de dados excede o valor de TTL especificado.

      Nota

      • Em um analytical store, o tempo de geração dos dados baseia-se no momento em que as colunas de dados são passadas, e não no momento da gravação na tabela.

      • O TTL de um analytical store é independente do TTL da tabela de séries temporais.

      Synchronization Method

      Método de sincronização de dados. Valores válidos:

      • Full Synchronization: sincroniza tanto dados históricos quanto incrementais da tabela de séries temporais.

      • Incremental Synchronization: sincroniza apenas as alterações incrementais de dados na tabela de séries temporais ocorridas após a criação do analytical store.

      Importante

      Não é possível modificar o método de sincronização após sua definição. Proceda com cautela.

    6. Clique em OK.

    Consultar e analisar dados executando instruções SQL

    1. Acesse a página Manage Time Series Table .

      1. Faça login no console do Tablestore.

      2. Na barra de navegação superior, selecione um grupo de recursos e uma região.

      3. Na página Overview, clique em no nome da instância ou em Manage Instance na coluna Actions da instância.

      4. Na página Instance Management, clique em na aba Instance Details e, em seguida, na aba Time Series Tables.

      5. Na aba Time Series Tables, clique em no nome da tabela de séries temporais.

    2. Crie uma tabela de mapeamento para a tabela de séries temporais e ative o recurso analytical store.

      1. Na página Manage Time Series Table , clique em na aba Query by Executing SQL Statement e, em seguida, no ícone fig_createtablevirtual.

      2. Na caixa de diálogo Create Mapping Table, configure os parâmetros descritos na tabela a seguir.

        Parâmetro

        Descrição

        Table Type

        Tipo da tabela. Selecione Time Series Table.

        Table Name

        Nome da tabela de séries temporais.

        Mapping Table Name

        Identificador da tabela de mapeamento. Especifique um valor personalizado.

        Nota

        O sistema adiciona automaticamente o prefixo time series table name:: ao nome da tabela de mapeamento se você selecionar Time Series Table em Table Type.

        Enable Analytical Store

        Ative a chave Enable Analytical Store para usar o mecanismo do analytical store.

      3. Clique em Generate SQL Statement.

      4. Clique em Execute SQL Statement(F8).

        A tabela de mapeamento para a tabela de séries temporais será exibida na área esquerda da página.

    3. Use o recurso de consulta SQL para consultar dados.

      1. Na aba Query by Executing SQL Statement, insira uma instrução SELECT para consultar os dados desejados.

        Para obter informações sobre exemplos de consultas SQL e funções SQL, consulte SQL query examples e SQL functions.

      2. Clique em Execute SQL Statement(F8).

        Os resultados aparecem na seção Execution Results e podem ser exibidos como lista, gráfico de linhas ou histograma.

    Consultar informações de um analytical store

    1. Na página Instance Management, clique em na aba Instance Details e, em seguida, na aba Time Series Tables.

    2. Na aba Time Series Tables, clique em no nome da tabela de séries temporais.

    3. Na seção Analytical Store da aba Basic Information, visualize o nome, TTL, método de sincronização, status de sincronização, uso de armazenamento e tempo de sincronização.

    Atualizar o TTL de um analytical store

    1. Na página Instance Management, clique em na aba Instance Details e, em seguida, na aba Time Series Tables.

    2. Na aba Time Series Tables, clique em no nome da tabela de séries temporais.

    3. Na seção Analytical Store da aba Basic Information, clique em Edit na coluna Actions do analytical store.

    4. Na caixa de diálogo Update Analytical Store, modifique o TTL do analytical store.

    5. Clique em Yes.

    Excluir um analytical store

    1. Na página Instance Management, clique em na aba Instance Details e, em seguida, na aba Time Series Tables.

    2. Na aba Time Series Tables, clique em no nome da tabela de séries temporais.

    3. Na seção Analytical Store da aba Basic Information, clique em Delete na coluna Actions do analytical store.

    4. Na caixa de diálogo exibida, configure a chave Delete SQL Mapping Table for Analytical Store e clique em OK.

      • Se não existir uma tabela de mapeamento para a tabela de séries temporais, mantenha a configuração padrão da chave Delete SQL Mapping Table for Analytical Store.

      • Caso exista uma tabela de mapeamento, ative a chave Delete SQL Mapping Table for Analytical Store . O sistema excluirá automaticamente a tabela de mapeamento junto com o analytical store.

    Integração de desenvolvimento

    Recurso

    Método de chamada

    Criar um analytical store

    SDK: Java e Go

    Consultar e analisar dados executando instruções SQL

    SDK: Java, Go, Python, Node.js, .NET e PHP

    Atualizar o TTL de um analytical store

    SDK: Java e Go

    Consultar informações de um analytical store

    SDK: Java e Go

    Excluir um analytical store

    SDK: Java e Go

    Faturamento

    Os itens faturáveis incluem uso de armazenamento, throughput de gravação medido e throughput de leitura medido. Para mais informações, consulte Billable items of the TimeSeries model.