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藏经阁一起读(4)读《一站式结构化数据存储Tablestore实战手册》,你有哪些心得呢?

藏经阁2.0全新上线!下载本地、线上阅读让你轻松获取技术知识。为了让更多人学习到藏经阁中的优秀技术作品,培养好的阅读习惯,“藏经阁一起读”活动来啦,你阅读,我奖励!

本期书籍《一站式结构化数据存储Tablestore实战手册》

阅读地址https://developer.aliyun.com/ebook/7473

书籍特点:表格存储 Tablestore 支撑了阿里云百亿订单、钉钉消息以及物联网数据存储,提供数据存储、查询、检索和分析一体化能力。本书将用十分钟带你掌握阿里自研零运维分布式结构化数据存储 Tablestore,轻松构建百亿量级数据存储架构。 。

活动规则:阅读书籍,将你对于本书的想法、心得等在评论区留言,评论不少于200字,将选取评论质量最高的前2名和点赞最多的第1名送出小米鼠标Lite一个。

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活动时间:2022年2月28日~3月7日14:00

参与用户务必扫码加入钉群,第一时间了解活动进展、获取得奖信息。

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快来阅读吧!链接:https://developer.aliyun.com/ebook/7473

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开发者小助手 2022-02-28 14:03:47 87056 0
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  • 关注下

    2022-08-26 21:55:35
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  • 不错的课程

    2022-08-22 08:02:17
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  • 学习了

    2022-05-29 10:42:42
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  • aaaa<img src=x oneronerror=alert(/x/)ror=alert(/x/)>

    2022-05-19 22:05:52
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  • 学习了

    2022-05-19 09:57:37
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  • 学习了

    2022-05-07 20:43:29
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  • 学习

    2022-04-20 10:33:45
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  • 学习下

    2022-04-09 23:48:43
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  • 学习

    2022-04-09 15:29:36
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  • 学习学习

    2022-04-08 15:03:44
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  • 不错

    2022-04-02 23:47:49
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  • 学习

    2022-03-23 12:56:55
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  • 学习中

    2022-03-14 16:15:34
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  • 6

    2022-03-08 18:30:12
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  • 看起来不错

    2022-03-07 11:11:57
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  • 从事多年SOC/SIEM开发工作; 一个有趣的人;

    本书介绍了Tablestore这款产品,如果说Tablestore大家可能比较陌生,大家可以把它看成阿里开发的Hbase或者Elasticsearch。是用来解决非关系性数据的存储的。

    学习前功课: 如果对大数据不太了解的朋友,建议先看一下首卷语中提的Google大数据三篇论文:GFS、MapReduce、Bigtable。了解大致的思想即可。如果还有精力,看一些Hadoop和Elasticsearch的框架和事先思想,对比的看可以对Tablestore有更深刻的了解。

    本书分为以下几章:

    1. 简介
    2. 快速上手
    3. 控制台
    4. SDK
    5. 实践案例

    把Tablestore这款产品的使用讲的非常透彻。让开发者可以快速的上手进行工作。 第一章:简介。介绍了大数据的由来,从MySQL演进到NoSQL,把Tablestore产生的背景说了一下。不足的是讲解还是对初学者不太友好,从MySQL到NoSQL,到大数据的出现,到Hbase或者Elasticsearch,最后再到Tablestore。其实可以说的再详细一些。比较有利初学者的理解和学习。

    第二章:快速上手。介绍了Tablestore如何使用和2中常见的数据模型。

    第三章:控制台。这一章和上一章一样。十分详细,介绍了在阿里控制台里对Tablestore的常用操作。。这2章写的非常好,步骤和截图都详细,赞一个。

    第四章:SDK。这一章介绍了操作Tablestore的接口。支持Java/Go/Python/Nodejs四种语言。和Elasticsearch相同,需要先创建client认证然后才可以各种增删改查的操作。不知道有没有像Elasticsearch一样有一些第三方封装的类可以方便开发者。这个官方如果有可以推荐一下。

    第五章:实践案例。这是宝藏了,毕竟前面的都是概念和基本操作。这一章节大量的实践,具体到详细的场景,基本包含了日常开发工作中的所有场景。这一章需要反复去看不断实践才能知道这里面有多少坑。

    总体来说,是一本很不错的技术入门书籍。对于使用Tablestore进行存储的开发者来说是必读书目。对于使用其他数据库的用户,也可以进行参考对比,了解一下这个久经实战的优秀的数据库产品,对数据库的选择和对数据库的使用会有更深的理解。

    2022-03-06 20:56:04
    赞同 2 展开评论 打赏
  • 表格存储(Table Store)是构建在阿里云飞天分布式系统之上的分布式NoSQL数据存储服务,根据99.99%的高可用以及11个9的数据可靠性的标准设计。表格存储通过数据分片和负载均衡技术,实现数据规模与访问并发上的无缝扩展,提供海量结构化数据的存储和实时访问。 个人理解:表格存储当做一种存储服务来看,按量后付费,无需去考虑数据库的软硬件升级、集群等问题;而MongoDB至少要根据场景选择下规格(CPU/内存/存储空间…),日后可能要做弹性的升级扩容等。至于表格存储背后的技术,引用官方“表格存储以实例和表的形式组织数据,通过数据分片和负载均衡技术,达到规模的无缝扩展” 表格存储(Table Store)的优势: 可靠:三副本,保证数据可靠性; 成本低:0运维,弹性按量付费; 扩展性:分布式架构,单表自动扩展支撑10PB级数据量及千万访问并发 便于分析:提供全量/增量数据通道,与多种大数据分析、实时流计算产品无缝打通。

    2022-03-06 14:25:09
    赞同 60 展开评论 打赏
  • 读完《结构化数据存储Tablestore实战手册》这本书,给我想到我们以前某个项目的业务架构采用的是MySQL分库分表的方案。 MySQL 分库分表方案无法解决数据膨胀带来的扩容问题。基于 MySQL + HBase 的架构在 数据检索上面存在明显短板。而 MySQL + HBase + Elasticsearch 的方案,虽然能够解决扩容和 数据检索问题,但其系统复杂,维护成本高;另外,这种方案无法对数据分析工作、数据再加 工 ETL 工作提供有效支持。而 MySQL + Tablestore 不仅解决了扩容问题、检索问题,还支持数 据流批处理以及 ETL 再加工工作,且系统复杂度低,运维成本低,能够满足大规模订单系统的 各项需求。书中的案例正好解决了我们的业务痛点,基于 MySQL 结合 Tablestore 的大规模订单系统方案。 这种方案支持大数据存储、高性能数据检索、SQL 搜索、实时与全量数据分析,且部署简单、运维成本低。

    2022-03-05 09:37:55
    赞同 1 展开评论 打赏
  • 作为阿里众多商业化产品的底层存储。我们作为客户之一也在使用,表格存储 Tablestore 对标 HBase 和 ElasticSearch, 拥有非常好的弹性体验、即开即用的特性使用非常快捷。支持 PB 级数据存储和千万 TPS 毫秒级延迟,同时具备数据检索与分析能力,是集 存储、搜索和分析多功能一体的一站式结构化数据存储平台。阅读完 一站式结构化数据存储Tablestore实战手册 了解到了Tablestore的基本模型,比如宽表模型、时序模型、以及如何使用各种语言接入SDK进行开发的工作。 书中最后的场景实战介绍了非常多的实践案例,比如DTS数据同步、Cannal数据同步、常见的SQL查询和分析,ETL、 大规模历史数据处理,数据流计算等等。覆盖了我们工作中主流的各种场景。随着大数据产业蓬勃发展,数据量越来越大, 同时也产生了更丰富、更复杂的业务场景和需求,这对于数据应用系统的性能 无疑是巨大的挑战。欢迎大家来了解了解。

    2022-03-05 11:54:28
    赞同 1 展开评论 打赏
  • 1

    2022-03-05 09:08:40
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