基於自研分布式儲存引擎，Table Store（Tablestore）在讀寫延遲、並發吞吐及資料檢索效能方面表現穩定，可滿足線上業務與巨量資料分析的效能需求。
低延遲讀寫效能
毫秒級響應：在海量資料規模下，單行資料的平均讀寫延遲（P99）在10ms以內，支援線上應用的即時訪問需求。
高並發吞吐：分布式架構支援橫向擴充，可支撐千萬級 QPS 的高並發讀寫請求。
資料檢索效能
Table Store在多種檢索情境下的效能表現：
大規模檢索：支援百億級資料規模下的毫秒級檢索響應。
對比 HBase：在點查（Point Query）和批量查詢（Batch Query）情境下，效能達到開源 HBase 的 3～9 倍。
對比 Elasticsearch：基於倒排索引的資料檢索延遲相比開源 Elasticsearch 降低 25% 以上。
向量檢索效能
針對 AI 情境的向量檢索需求，Table Store提供專門最佳化：
索引構建：向量索引支援即時資料流式構建，相比開源向量引擎，構建效率提升 65% 且成本更低。
查詢響應：在高維向量檢索情境下，查詢時延為開源向量引擎的 1/6，可提升 RAG、推薦系統等 AI 應用的響應速度。