产品简介
阿里云自研的多模型结构化数据存储，提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务
一种<b>全托管</b>的结构化数据存储。使用户只需专注于业务研发，无需担心软硬件预置、配置、故障、集群扩展、安全等问题，在保证高服务可用性的同时，极大地减少了管理及运维成本
表格存储支持多种数据模型
Wide column模型：一款经典模型，目前绝大部分半结构化、结构化数据都存储在Wide column模型系统中
Timeline模型：表格存储自研模型，主要用于消息数据，适用于IM、Feed和物联网设备消息下推等消息系统中消息的存储和同步
Timestream模型：适用于时序数据、时空数据等核心数据场景
Grid模型：适用于科学大数据的存储和查询场景
通过数据分片和负载均衡技术，实现了存储无缝扩展
可支持不少于10 PB数据存储量，单表可支持不少于1 PB数据存储量或1万亿条记录
数据强一致
表格存储采用按量付费，能够以较低的成本满足访问波动明显、高并发、低延时的需求
应用场景
元数据
业务系统对文件元数据的存储和分析不可或缺
消息数据 <br>
Timeline模型主要用于消息数据，能够抽象出支撑海量Topic的轻量级消息队列，可以存储大量社交信息
轨迹溯源
面向轨迹类场景的Timestream模型，可以轻松管理、分析跑步、骑行、健走、外卖等轨迹数据
科学大数据 <br>
多维网格数据是一种科学大数据，在地球科学领域（气象、海洋、地质、地形等）应用非常广泛，且数据规模也越来越大
互联网大数据
热点新闻及娱乐八卦可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读
商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据
物联网 <br>
提供PB级数据存储规模，无需分库分表，同时支持千万QPS，可以轻松满足IoT设备、监控系统等时序数据的存储需求，大数据分析SQL直读
高效的增量流式读接口让数据轻松完成离线分析与实时流计算
