大规模订单系统解读-架构篇
从最早的互联网高速发展、到移动互联网的爆发式增长，再到今天的产业互联网、物联网的快速崛起，各种各样新应用、新系统产生了众多订单类型的需求，比如购物订单、交流流水，外卖订单、支付账单、设备信息等。数据范围不仅越来越广，而且数据量越来越大，原有的经典架构方案已经很难满足当前新的业务场景。在新的需求下，对存储规模、开发效率、查询功能、未来扩展性等众多方面提出了更高的要求，要设计一款可靠稳定且扩展性好
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”。
如何高效存储海量GPS数据
GPS数据使用越来越广，但如何高性能存储海量GPS数据仍然具有挑战，本文会介绍一种非常适合存储GPS数据的存储系统：阿里云NoSQL数据库TableStore，同时会介绍多个不同场景的技术方案。
OTS（Table Store）
OTS（Table Store）是阿里云提供的分布式NoSQL数据库服务，支持海量结构化数据的存储、查询和分析。OTS具有高可用、高性能、高扩展性和低成本等特点，适用于各种场景下的数据存储和处理，例如电商、物流、游戏等。
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。
阿里云基础产品技术月刊 2019年4月
阿里云基础产品技术月刊 2019年4月，阿里云2018年建成国内首家IPv6 DDoS防御系统，提供IPv4+IPv6海量IP下的双栈DDoS秒级自动防护，为IPv6网络下的业务保驾护航。经过4个月申报答辩，成功入选工信部试点示范项目，工信部是国家IPv6总牵头政府部门，此次入选代表工信部的高度认可。
海量结构化数据解决方案-表格存储场景解读
数据是驱动业务创新的最核心的资产。不同类型的数据如非结构化数据（视频、图片等）、结构化数据（订单、轨迹），面向不同业务的使用要求需要选择适合的存储引擎，能够真正发挥数据的价值。针对于海量的非强事务的海量结构化/半结构数据，表格存储一站式解决。这里详细解读该适合场景的使用解读。
解密OpenTSDB的表存储优化
本篇文章会详细讲解OpenTSDB的表结构设计，在理解它的表结构设计的同时，分析其采取该设计的深层次原因以及优缺点。它的表结构设计完全贴合HBase的存储模型，而表格存储（TableStore、原OTS）与HBase有类似的存储模型，理解透OpenTSDB的表结构设计后，我们也能够对这类数据库的存储
