深入对比 HBase 与阿里云的表格存储服务
谷歌的 Bigtable 于 2016 年推出了兼容 HBase 的接口，而作为国内最早推出分布式 NoSQL 数据存储服务的阿里云表格存储也在最近正式发布了HBase Client，能够帮助用户将业务轻松从 HBase 迁移至表格存储。
实时计算 Flink版产品使用合集之如何将MySQL的CDC实时数据写入到Hudi
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
Tablestore集成MCP协议: 标量与向量混合检索的新范式
基于表格存储（Tablestore）实现的MCP（Model Context Protocol）服务，支持文档存储与混合检索工具两大功能。通过Cherry-Studio界面和通义千问qwen-max模型进行演示，展示了文本数据上传、向量嵌入及查询过程。此外，详细说明了Python和Java版本的本地运行步骤、环境配置及二次开发方法，并提供了集成三方工具如Cherry Studio的应用示例。Tablestore凭借混合查询、Serverless低成本、弹性扩展等优势，为MCP场景提供高效解决方案。
现代IM系统中消息推送和存储架构的实现
前言
IM全称是『Instant Messaging』，中文名是即时通讯。在这个高度信息化的移动互联网时代，生活中IM类产品已经成为必备品，比较有名的如钉钉、微信、QQ等以IM为核心功能的产品。当然目前微信已经成长为一个生态型产品，但其核心功能还是IM。
Tablestore Timestream：为海量时序数据存储设计的全新数据模型
引言
随着近几年物联网的发展，时序数据迎来了一个不小的爆发。为了存储这些时序数据，各大企业纷纷推出自己的时序数据库。Tablestore作为阿里云自研的NoSQL多模型数据库，能够提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务，其在存储模型、数据规模以及写入和查询能力上，都能很好的满足时序数据的场景，另外已经支持很多时序类业务，例如监控类的云监控，事件类的阿里健康药品追踪以及快递包裹轨迹等。
详解TableStore模糊查询——以订单场景为例
# 背景
订单系统在各行各业中广泛应用，为消费者、商家后台、促销系统等第三方提供用户、产品、订单等多维度的管理和查询服务。为了挖掘出海量订单数据的潜能，丰富高效的查询必不可少。然而很多时候并不能给出完整准确的查询关键字，例如，只知道收货人姓氏，或是产品名称部分关键字，或是根据收货人手机尾号找到订单，我们将这类查询归为“模糊查询”。
表格存储（Tablestore）入门指南
表格存储（Tablestore）入门指南内容简介了表格存储（Tablestore）是阿里云自研的 NoSQL 多模型数据库，提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务。