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Tablestore入门手册-UpdateRow接口详解

Tablestore入门手册-UpdateRow接口详解

表格存储Tablestore入门手册系列主要介绍表格存储的各个功能接口和适用场景，帮助客户了解和使用表格存储Tablestore。本文对表格存储Tablestore的UpdateRow接口进行介绍，包括其参数、功能示例、使用场景等。 ## 接口概述 UpdateRow接口是表格存储Tablestore提供的基础读写接口之一，用于对某一行进行更新操作，若指定行不存在，UpdateRo

海量结构化数据存储技术揭秘：Tablestore表设计最佳实践

前言 表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库。在处理海量数据时，方案设计非常重要，合理的设计才能够发挥出数据库的性能水平。本文主要介绍Tablestore在表设计方面的一些实践经验，供大家参考。

海量结构化数据存储技术揭秘:Tablestore存储和索引引擎详解

前言 表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库。Tablestore在阿里云官网上有各种文档介绍，也发布了很多场景案例文章，这些文章收录在这个合集中《表格存储Tablestore权威指南》。

基于TableStore的海量气象格点数据解决方案实战

前言 气象数据是一类典型的大数据，具有数据量大、时效性高、数据种类丰富等特点。气象数据中大量的数据是时空数据，记录了时间和空间范围内各个点的各个物理量的观测量或者模拟量，每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模，且在爆发性增长。

90后实习生，是如何成长为阿里云分布式NoSQL领域专家

我是亦征，本名王怀远，现在是阿里云存储服务团队的研发。受云栖社区邀请，来分享下自己的成长故事。从5年前第一次进入阿里云实习到如今，我一直都在表格存储TableStore团队，参与分布式NoSQL的研发等工作。

基于云上分布式NoSQL的海量气象数据存储和查询方案

气象数据是一类典型的大数据，具有数据量大、时效性高、数据种类丰富等特点，每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模，且在爆发性增长。如何存储和高效的查询这些气象数据越来越成为一个难题，本文针对气象领域中海量模式数据的存储和查询问题，分别介绍了传统方案和采用表格存储(TableStore)的方案，并对方案优缺点进行了一些总结。

表格存储如何实现高可靠和高可用

本文会介绍表格存储(阿里自研的一款分布式NoSQL数据库)如何实现数据高可靠和服务高可用，读者可以通过本文了解高可靠和高可用的一些概念和技术，以及分布式系统是如何进行高可靠和高可用设计的，此外，我们还会有一篇专门的文章介绍容灾相关的话题。

表格存储如何实现跨区域的容灾

本文首先会介绍容灾的一些背景和相关场景，以及实现数据库容灾的两个重要能力，即数据同步和切换。然后介绍表格存储如何实现相应的功能，以及我们如何把相应的功能服务化，让用户能够方便而灵活的搭建容灾场景，给业务提供更高级别的可用性保障，或者是通过异地多活优化不同地域的终端用户的延迟。

表格存储的宽行流式读功能

表格存储的Java SDK优化经验

表格存储的Java SDK性能优化经验

201604深圳云栖大会Workshop - 使用推流软件加入视频直播

使用推流软件加入视频直播 我们提供了一个公共体验平台供大家体验。在直播公共体验网页上添加完成频道之后，可以在网页上获取到RTMP的推流链接。 在电脑上安装一个直播软件，这里使用开源软件OBS作为推流的来源。可以通过以下链接来下载。 OBS(WINDOWS) OBS(MAC) 这里以ma

201604深圳云栖大会Workshop - 使用登陆码获取用户信息