快速认识OTS
## 什么是OTS
OTS 是Open Table Service的简称，现在已更名为表格存储Table Store，官网对它的解释为：OTS是构建在阿里云飞天分布式系统之上的 NoSQL 数据库服务，提供海量结构化数据的存储和实时访问。OTS 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。OTS 向应用程序屏蔽底层硬件平台的故障和错误，能自动从各类错误中快速
表格存储Tablestore权威指南（持续更新）
表格存储本着提升用户体验的思路，打造《表格存储Tablestore权威指南》。为用户提供可借鉴的开发指导、经典案例。经典案例按照场景应用类型划分，目前提供五类场景：元数据、消息数据、轨迹溯源、科学大数据以及物联网；每个类型下都会提供多种经典场景。
基于Tablestore打造亿量级订单管理解决方案
一、方案背景
订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大。
表格存储：使用TableStoreWriter进行高并发、高吞吐的数据写入
表格存储（原OTS）的一大特性是能够支撑海量数据的高并发、高吞吐率的写入，特别适合日志数据或物联网场景（例如轨迹追踪或溯源）数据的写入和存储。这些场景的特性是，会在短时间内产生大量的数据需要消化并写入数据库，需要数据库能够提供高并发、高吞吐率的写入性能，需要满足每秒上万行甚至上百万行的写入吞吐率。针
海量智能元数据管理系统实现解析
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（Mate）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。
TableStore数据模型 - WideColumn和Timeline
前言
TableStore是阿里云自研的一款分布式NoSQL数据库，提到NoSQL数据库，现在对很多应用研发来说都已经不再陌生。当前很多应用系统底层不会再仅仅依赖于关系型数据库，而是会根据不同的业务场景，来选型使用不同类型的数据库，例如缓存型KeyValue数据会存储在Redis，文档型数据会存储在MongoDB，图数据会存储在Neo4J等。
朋友圈不知你看到的那么简单，千万Feed流系统的存储技术解密
阿里巴巴高级技术专家木洛在2018云栖大会·深圳峰会中就Feed流的概念介绍、概念架构以及TableStore场景的Timeline模型等方面的内容做了深入的分析。本文带领大家一起了解并学习如何通过存储系统的性能特性，通过Feed流中的消息存储和推送机制支撑起千万Feed流的并发。
北京Workshop准备条件：《云数据·大计算：快速搭建互联网在线运营分析平台》
本手册为云栖大会Workshop之《云计算·大数据：海量日志数据分析与应用》场的前提准备条件所需。主要为保障各位学员在workshop当天能够顺畅进行动手实操，那么本场需要各位学员再参加之前确保自己云账号已免费开通表格存储TableStore、大数据计算服务MaxCompute、DataWorks和Quick BI。
