一、方案背景
用户存储海量的文档、媒体文件等数据的同时，对文件元数据（Meta）的管理不可或缺。元数据拥有多维度的字段信息，基本信息包含文件大小、创建时间、用户等。随着人工智能的发展，通过AI技术提取文件核心要素也成为文件元数据的重要信息。以图片为例：用户通过智能媒体服务，获取分析图片核心标签并为标签打分，用户还可提取人脸识别相关信息，以及地理位置等信息，提取的信息也需要存储到文件元数据信息中。因而文件元数据的信息量不断增加，格式、类型也不断呈现多元化。
需求场景
某智能媒体管理平台，为用户提供文件（图片、视频等）管理服务，用户通过自研（或售卖）的智能媒体分析工具，为目标文件进行分析。用分析后的信息丰富原有的元数据信息。因此，平台需要一套有效的元数据管理方案，为用户提供元数据信息的管理、分析、统计功能。例如：
用户A：【用户A的文件】*【近1年】*【标签含[开心]】*的所有图片，按标签分数排序
用户B：【用户B的文件】*【出现某某明星】*的所有视频，按明星相似度排序
......
管理系统样例，如下所示：官网控制台地址：项目样例
技术点
对于智能元数据管理系统，通常需要考虑的技术点，包含以下方面：
- 查询能力：具备强大的查询能力，如多类型索引、多维度组合查询等，同时具备排序、统计等功能；
- 横向扩展（多字段）：元数据的字段类型丰富，字段变动、增删频繁，数据库尽量schema free来保证横向扩展能力；
- 纵向扩展（数据量）：海量文件就会对应海量元数据，面对数据膨胀，数据库要满足易扩展、低成本等基本要求；
- 服务性能：应对高并发请的同时，保证低延迟、强一致、高可用；
二、表格存储（TableStore）方案
使用表格存储（TableStore）研发的多元索引（SearchIndex）方案，可以有效解决海量元数据的管理问题。TableStore具有即开即用，按量收费等特点。
TableStore作为阿里云提供的一款全托管、分布式NoSql型数据存储服务，具有【海量数据存储】、【热点数据自动分片】、【海量数据多维检索】等功能，天然地解决了数据大爆炸这一挑战；在应对数据横向、纵向扩展上，充分发乎其优势。多元索引随时创建，是Meta元数据管理的合适方案。
同时，SearchIndex功能在保证用户数据高可用的基础上，提供了数据多维度搜索、统计等能力。针对多种场景创建多种索引，实现多种模式的检索。用户可以仅在需要的时候创建、开通索引。由TableStore来保证数据同步的一致性，这极大的降低了用户的方案设计、服务运维、代码开发等工作量。
基于表格存储搭建的智能元数据管理系统页面一览
样例内嵌在表格存储控制台中，用户可登录控制台体验系统（若为表格存储的新用户，需要点击开通服务后体验，开通免费，Meta数据存储在公共实例中，体验不消耗用户存储、流量、Cu）。
注：该样例提供了【亿量级】文件元数据。官网控制台地址：项目样例
二、搭建准备
若您对于智能元数据管理系统感兴趣，希望开始自己系统的搭建之旅，只需按照如下步骤便可以着手搭建了：
1、开通表格存储
通过控制台开通表格存储服务，表格存储即开即用（后付费），采用按量付费方式，已为用户提供足够功能测试的免费额度。表格存储官网控制台、[免费额度说明]。
2、创建实例
通过控制台创建表格存储实例，选择支持多元索引的Region。（当前阶段SearchIndex功能尚未商业化，暂时开放北京，上海，杭州和深圳四地，其余地区将逐渐开放）
创建实例后，提交工单申请多元索引功能邀测（现多元索引功能已商业化，无需申请）。
3、SDK下载
使用具有多元索引（SearchIndex）的SDK，官网地址，暂时java、go、node.js三种SDK增加了新功能
java-SDK
<dependency>
<groupId>com.aliyun.openservices</groupId>
<artifactId>tablestore</artifactId>
<version>4.8.0</version>
</dependency>
go-SDK
$ go get github.com/aliyun/aliyun-tablestore-go-sdk
Nodejs-SDK
$ npm install tablestore@4.1.0
4、表设计
表名：order_contract
三、开始搭建（核心代码）
1、创建数据表
创建智能元数据表，用户仅需维护一个实例，按如下方式在实例下建表：
通过控制台创建、管理数据表（用户也可以通过SDK直接创建）：
2、创建数据表索引
TableStore自动做全量、增量的索引数据同步：用户可以通过控制台创建、管理SearchIndex（用户也可通过SDK创建）：
3、数据导入
插入部分测试数据（控制台样例中插入了1亿条数据，用户自己可以通过控制台插入少量测试数据）；
| 文件编号 | 文件ID（md5主键） | 用户编号 | 标签（数组字符串） | 类型 | 链接 | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| f052535742 | 1bce.... | u05254 | [{"score":99.999999,"tag":"表格存储"},{"score":78.962224,"tag":"冰雹"},{"score":18.328385,"tag":"开心"},{"score":16.886812,"tag":"雪山"}] | image | [https: //prd-console-demo.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/image/imm1.jpg] | 9022066 |
4、数据读取
数据读取分为两类：
主键读取
基于原生表格存储的主键列获取：getRow, getRange, batchGetRow等。主键读取用于索引（自动）反查，用户也可以提供主键（文件编号md5）的单条查询的页面，亿量级下查询速度保持在十毫秒量级。单主键查询方式不支持多维度检索；
索引读取
基于新SearchIndex功能Query：search接口。用户可以自由设计索引字段的多维度条件组合查询。通过设置选择不同的查询参数，构建不同的查询条件、不同排序方式；目前支持：精确查询、范围查询、前缀查询、匹配查询、通配符查询、短语匹配查询、分词字符串查询、嵌套查询、GEO查询，并通过布尔与、或组合。
如【标签为：表格存储，创建时间[2018-01-01, 2018-12-01)】文件的信息：（SDK与控制查询）
List<Query> mustQueries = new ArrayList<Query>();
//嵌套字段Query
TermQuery termQuery = new TermQuery();
termQuery.setFieldName("tags.tag");
termQuery.setTerm(ColumnValue.fromString("表格存储"));
NestedQuery nestedQuery = new NestedQuery();
nestedQuery.setPath("tags");
nestedQuery.setScoreMode(ScoreMode.Avg);
nestedQuery.setQuery(termQuery);
mustQueries.add(nestedQuery);
//范围Query
RangeQuery rangeQuery = new RangeQuery();
rangeQuery.setFieldName("createdAt");
rangeQuery.setFrom(ColumnValue.fromLong(1514793600000, true);
rangeQuery.setTo(ColumnValue.fromLong(1543651200000, false);
mustQueries.add(rangeQuery);
//精确Query
TermQuery termQuery = new TermQuery();
termQuery.setFieldName("type");
termQuery.setTerm(ColumnValue.fromString("image"));
mustQueries.add(termQuery);
BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();
boolQuery.setMustQueries(mustQueries);
四、欢迎加入
这样，系统的核心代码已经完成，基于表格存储搭建智能元数据管理系统，是不是很简单？
对表格存储（TableStore）感兴趣的用户，欢迎加入【表格存储公开交流群】，群号：11789671。
