表格存储 Tablestore 是阿里云自研的面向海量结构化和半结构化数据的 Serverless 多模型数据存储，采用与 Google Bigtable 类似的宽表模型，天然的分布式架构，能支撑高吞吐的数据写入以及 PB 级数据存储。
表格存储Tablestore于 2009 年阿里云成立之初即立项研发，基于底层飞天平台从零开始构建，在 2014 年正式商业化面向公有云提供服务。历经 10 年多的打磨，目前已在阿里巴巴集团、阿里云公共云以及专有云内得到广泛应用，涵盖电商、金融风控、物联网、人工智能、大数据、社交媒体等不同业务领域，支撑钉钉、优酷、手淘、IoT、计算平台等多个内部核心 BU 和业务。
Tablestore 如何支撑钉钉海量消息存储？
如何构建百亿级订单存储系统？
如何提供物联网设备消息数据、元数据和时序数据一站式存储？
……
面对以上难题，是否往往手足无措？别担心！阿里云基础产品事业部Tablestore团队联合阿里云开发者社区《玩转 Tablestore 入门与实战》重磅来袭！466页技术干货，分享阿里内部基于 Tablestore 的优秀架构设计经验和典型应用场景，带你揭开Tablestore 的神秘面纱！
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本书主要分为4大章节内容：
章节一：基础入门
Tablestore 数据模型讲解、表格存储快速上手及教你免费试用一款免运维、无线容量的表存储服务，从基本出发，5分钟带你入门。
章节二：技术进阶
通过本章节，你可领略到Tablestore存储和索引引擎、Tablestore 表设计最佳实践等知识，对Tablestore 进一步了解。
章节三：学习架构设计思想
本节解读数据中台的结构化大数据存储设计、云上应用系统数据存储架构演进、Lambda plus的云上大数据解决方案，带你掌握架构原理，学习架构设计思想。
章节四：场景实战
“检验真理的最佳方式是实践”，本节着重讲解场景实践，通过对电商订单、IM消息、Feeds 流、轨迹溯源、物联网、大数据等典型场景的详细解读，再次加深你的架构设计思想，同时实践能力得到提升。
精彩内容抢先看
第一章 基础入门 - 五分钟入门
· Tablestore数据模型 - WideColumn和Timeline
第二章 技术进阶 - 全方位了解
第三章 架构原理 - 架构设计思想
第四章 场景实战 - 典型场景架构与实现
· 电商订单
o 基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-架构篇
o 基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-数据同步 DTS 篇
o 基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-数据同步 Canal 篇
o 基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-订单搜索篇
o 基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-SQL 查询和分析
o 基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-基于 DLA 的联邦查询
o 基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-数据处理ETL篇
o 基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-历史数据分析篇
o 基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-数据流计算篇
· IM 消息
· Feeds流
· 轨迹溯源
· 物联网
o 基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-场景篇
o 基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-表设计篇
o 基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-数据操作篇
o 基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-Spark 分析
o 基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-数据湖分析
o 基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-Flink 实时计算
· 大数据
o Tablestore + Blink实战：交易数据的实时统计
o 海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合
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