上述API操作是Tablestore最基础的API。官方提供了Java、Go、Node.js、Python、PHP、C#、C++语言的SDK。

createTable

创建表可以在控制台进行。在使用API进行创建的时候，需要指定表的配置信息和预留吞吐量等信息。

说明：

• 表格创建好后服务端有初始化时间，需要等待几秒钟才能对表进行读写，否则会出现异常

表限制

• 单个实例最多可以创建 64 张数据表
• 表名长度1-255 Bytes，需由[a-z, A-Z, 0-9]和下划线（_）组成。首字符必须是字母或下划线（_）
• 其它限制见: https://help.aliyun.com/document_detail/91524.html?spm=a2c4g.11186623.6.568.357f228382mAWN

参数说明

创建表的参数主要包括如下几部分：

• TableMeta:  表的结构信息，包含表的名称以及表的主键定义
• TableOptions:  表的配置选项，用于配置TTL、MaxVersions等
• ReservedThroughput：表的预留读写吞吐量设置

表结构 TableMeta

表配置 TableOptions

预留吞吐量 ReservedThroughtput

• ReservedThroughtput表的预留读/写吞吐量配置。

• 设置 ReservedThroughtput 后，表格存储按照您预留读/写吞吐量进行计费。
• 当 ReservedThroughtput 大于 0 时，表格存储会按照预留量和持续时间进行计费，超出预留的部分进行按量计费。更多信息参见计费，以免产生未期望的费用。
• 默认值为 0，即完全按量计费。
• 容量型实例的预留读/写吞吐量只能设置为 0，不允许预留。

Java代码示例

// 创建普通表（不使用索引等功能）
public void createTable() {
    TableMeta tableMeta = new TableMeta(TABLE_NAME);
    // 为主表添加主键列。
    tableMeta.addPrimaryKeyColumn(new PrimaryKeySchema("pk_1", PrimaryKeyType.STRING));
    tableMeta.addPrimaryKeyColumn(new PrimaryKeySchema("pk_2", PrimaryKeyType.INTEGER));
    tableMeta.addPrimaryKeyColumn(new PrimaryKeySchema("pk_3", PrimaryKeyType.BINARY));
    // 设置该主键为自增列
    tableMeta.addPrimaryKeyColumn(new PrimaryKeySchema("pk_4", PrimaryKeyType.INTEGER, PrimaryKeyOption.AUTO_INCREMENT));

    // 数据的过期时间，单位秒, -1代表永不过期，例如设置过期时间为一年, 即为 365 * 24 * 3600。
    int timeToLive = -1;
    // 保存的最大版本数，设置为3即代表每列上最多保存3个最新的版本。（如果使用索引，maxVersions只能等于1）
    int maxVersions = 3;

    TableOptions tableOptions = new TableOptions(timeToLive, maxVersions);
    CreateTableRequest request = new CreateTableRequest(tableMeta, tableOptions);
    // 设置读写预留值，容量型实例只能设置为0，高性能实例可以设置为非零值。
    request.setReservedThroughput(new ReservedThroughput(new CapacityUnit(0, 0)));
    client.createTable(request);
}

表设计相关技巧

分区键选择

表格存储Tablestore第一个主键是分区键，决定了数据分布式存储的位置。分区键的选择决定了数据是否均匀散列在不同的后端服务器上。散列是分布式数据库中常见的问题之一，数据的散列能够避免热点问题。因此在选择主键的时候，首先要选好分区键。其中比较常用的两种方式如下：

1. 分区键可以选择业务上比较分散的Key放到第一列，如userID、DeviceId等。如果每个用户数据分布严重不均匀，则需要另外选择其它字段。
2. 如果分区键不好设计，可以对想要当做分区键的值拼接MD5，这样能够保证数据散列。

更多的设计技巧见两篇表设计实践。  表设计的最佳实践 、表设计实践 

数据生命周期TTL设计

数据生命周期（Time To Live，简称 TTL）是数据表的一个特性，即数据的存活时间，单位为秒。表格存储会在后台对超过存活时间的数据进行清理，以减少用户的数据存储空间，降低存储成本。

TTL特性能够实现数据过期自动删除，因此在很多场景能够用到，这些场景中随着时间的流逝数据的价值会降低，特别适合TTL。

1. 舆情监控。如果用户只关心最近3个月的信息，因此超过3个月的数据可以自动删除。
2. 物流轨迹。物流轨迹的记录信息在用户收到货物后就失去了其大部分的价值，因此可以设置1个月的TTL，来节省大量的存储费用。
3. 系统日志。系统的运行日志大多数只有在系统出问题时候才会查看，而随着时间流逝，很早之前的系统日志也就失去了存在的价值，而这部分数据存储在数据库中会占用存储成本，设置合适的TTL能够自动将之前的数据删除。

TTL暂时仅支持主表，索引等还暂时不支持TTL特性。因此如果使用了二级索引或者多元索引，需要主表的TTL=-1，即永久不会失效，对于已经创建好表的用户，可以通过 UpdateTable 接口动态更改主表的 TTL。

Java 示例代码

    public void updateTTL() {
        UpdateTableRequest request = new UpdateTableRequest(TABLE_NAME);
        int ttl = -1;
        request.setTableOptionsForUpdate(new TableOptions(ttl));
        client.updateTable(request);
    }

主键自增

主键列自增功能是指若用户指定某一列主键为自增列，在其写入数据时，表格存储会自动为用户在这一列产生一个新的值，且这个值为同一个分区键下该列的最大值。

主键自增列的功能特性主要有生成数字ID且ID严格递增保证顺序，这个特性决定了许多场景能够使用。

• 如电商网站的商品 ID、大型网站的用户 ID等，这些场景中数值越大，表示该商品、用户越新。
• 如论坛帖子的 ID、聊天工具的消息 ID等消息保序的场景，这些场景需要严格保证消息递增，不然用户读取到的顺序就会乱序。举个例子，假如用户发朋友圈场景，用户在1点5分11.1秒时刻发送了一个朋友圈记录a，另一个用户在1点5分11.2秒发送了一个朋友圈记录b，则需要严格保证记录b的id比记录a的id大。主键自增在聊天系统IM中的应用见 Table Store主键列自增功能在IM系统中的应用

主键自增的一些限制：

• 表格存储支持多个主键，第一个主键为分区键，分区键不允许设置为自增列，其它任一主键都可以设置为自增列。
• 每张表最多只允许设置一个主键为自增列。
• 属性列不能设置为自增列。
• 仅支持在创建表的时候指定自增列，对于已存在的表不支持创建自增列。

Java示例代码

// 主键自增 创建主表
public void createTableWithPKAutoIncrement() {
    TableMeta tableMeta = new TableMeta(TABLE_NAME + "AUTO_INCREMENT");
    tableMeta.addPrimaryKeyColumn(new PrimaryKeySchema("pk_1", PrimaryKeyType.STRING));
    // 设置该主键为自增列
    tableMeta.addPrimaryKeyColumn(new PrimaryKeySchema("pk_autoI_increment", PrimaryKeyType.INTEGER, PrimaryKeyOption.AUTO_INCREMENT));
    tableMeta.addPrimaryKeyColumn(new PrimaryKeySchema("pk_3", PrimaryKeyType.INTEGER));

    TableOptions tableOptions = new TableOptions(-1, 1);
    CreateTableRequest request = new CreateTableRequest(tableMeta, tableOptions);
    client.createTable(request);
}

// 自增列的数据插入
public void putRow(){
    PrimaryKey primaryKey = PrimaryKeyBuilder.createPrimaryKeyBuilder()
        .addPrimaryKeyColumn("pk_1", PrimaryKeyValue.fromString("test1"))
        .addPrimaryKeyColumn("pk_auto_increment", PrimaryKeyValue.AUTO_INCREMENT)
        .addPrimaryKeyColumn("pk_3", PrimaryKeyValue.fromLong(100))
        .build();
    RowPutChange rowPutChange = new RowPutChange(TABLE_NAME , primaryKey);
    rowPutChange.addColumn("attr_1", ColumnValue.fromLong(100));
    PutRowRequest request = new PutRowRequest(rowPutChange);
    client.putRow(request);
}

deleteTable

删除表，只需要指定表名字即可。

说明：

• 如果表中创建了多元索引，需要先删除多元索引才可以删除表。

Java代码示例

    public void deleteTable() {
        DeleteTableRequest request = new DeleteTableRequest(TABLE_NAME);
        client.deleteTable(request);
    }

listTable

该API能够列出当前实例下已创建的所有表的表名。

Java代码示例

   public void listTable() {
        ListTableResponse response = client.listTable();
        System.out.println("表的列表如下：");
        for (String tableName : response.getTableNames()) {
            System.out.println(tableName);
        }
    }   

updateTable

该API能够动态的更改表的配置或预留吞吐量。可以只修改配置或只修改预留吞吐量，也可以一起修改。

说明：

• 该API调用频率有限制，为每 2分钟1次。

Java代码示例

    public void updateTable() {
        UpdateTableRequest request = new UpdateTableRequest(TABLE_NAME);
        // 修改预留吞吐
        request.setReservedThroughputForUpdate(new ReservedThroughput(new CapacityUnit(0, 0)));
        // 修改表的最大保留版本、TTL等
        request.setTableOptionsForUpdate(new TableOptions(-1, 1));
        client.updateTable(request);
    }

describeTable

该API可以获得表的结构信息（TableMeta）、配置信息（TableOptions）和预留读/写吞吐量的情（ReservedThroughputDetails，包括调整时间）、表分区信息等, 如图所示。

Java代码示例

    public void describeTable() {
        DescribeTableRequest request = new DescribeTableRequest(TABLE_NAME);
        DescribeTableResponse response = client.describeTable(request);
        TableMeta tableMeta = response.getTableMeta();
        System.out.println("表的名称：" + tableMeta.getTableName());

        System.out.println("表的主键：");
        for (PrimaryKeySchema schema : tableMeta.getPrimaryKeyList()) {
            System.out.println("\t主键名字:" + schema.getName() + "\t主键类型:" + schema.getType()
                + "\t自增列:" + (schema.getOption() == null ? "false" : schema.getOption().equals(PrimaryKeyOption.AUTO_INCREMENT)));
        }

        System.out.println("预定义列信息：");
        for (DefinedColumnSchema schema : tableMeta.getDefinedColumnsList()) {
            System.out.println("\t主键名字:" + schema.getName() + "\t主键类型:" + schema.getType());
        }

        System.out.println("二级索引信息：");
        for (IndexMeta meta : response.getIndexMeta()) {
            System.out.println("\t索引名字:" + meta.getIndexName());
            System.out.println("\t\t索引类型:" + meta.getIndexType());
            System.out.println("\t\t索引主键:" + meta.getPrimaryKeyList());
            System.out.println("\t\t索引预定义列:" + meta.getDefinedColumnsList());
        }

        TableOptions tableOptions = response.getTableOptions();
        System.out.println("TableOptions:");
        System.out.println("\t表的TTL:" + tableOptions.getTimeToLive());
        System.out.println("\t表的MaxVersions:" + tableOptions.getMaxVersions());

        ReservedThroughputDetails rtd = response.getReservedThroughputDetails();
        System.out.println("预留吞吐量:");
        System.out.println("\t读：" + rtd.getCapacityUnit().getReadCapacityUnit());
        System.out.println("\t写：" + rtd.getCapacityUnit().getWriteCapacityUnit());
        System.out.println("\t最近上调时间: " + new Date(rtd.getLastIncreaseTime() * 1000));
        System.out.println("\t最近下调时间: " + new Date(rtd.getLastDecreaseTime() * 1000));

        List<PrimaryKey> shardSplits = response.getShardSplits();
        System.out.println("表分区信息:");
        for (PrimaryKey primaryKey : shardSplits) {
            System.out.println("\t分裂点信息: " + primaryKey.getPrimaryKeyColumnsMap());
        }
    }

专家服务

如有疑问或者需要更好的在线支持，欢迎加入钉钉群：“表格存储公开交流群”（群号：23307953）。群内提供免费的在线专家服务，欢迎扫码加入。