表格存储是 NoSQL 类型的数据存储服务，是基于云计算技术构建的一个分布式结构化和半结构化数据的存储和管理服务，与传统关系型数据库软件（RDBMS，例如 MySQL、SQL Server）在数据模型和技术实现上都有较大的区别。
表格存储的数据模型以二维表为中心。表有行和列的概念，但是与传统数据库不一样，表格存储的表是稀疏的，每一行可以有不同的列，可以动态增加或者减少属性列，建表时不需要为表的属性列定义严格的 schema。
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相对于传统数据库的丰富功能（视图、索引、事务、丰富的 SQL 语句支持），表格存储提供较为基础的功能，但是具有更好的规模扩展性，能够较容易地支持更大的数据规模（百 TB 级别）和并发访问（单表 10 万 QPS）。
在编程方面，表格存储提供统一的 HTTP Restful API，不支持传统的 SQL 语句标准。用户使用表格存储要按照实际占用的资源（存储和读/写吞吐量）进行付费。
表格存储适用于元数据、大数据、消息数据、时空数据、时序数据等场景下的系统搭建。云技术在线可以为您提供阿里云表格存储技术支持。
- 元数据
用户存储海量的文档、媒体文件等数据的同时，对文件元数据的存储和分析不可或缺。此外，电商的订单、银行流水、运营商话费账单也需要存储及分析大量的元数据。表格存储单表支持PB级存储、千万QPS，以及多种索引方式（全局二级索引、全文索引、倒排索引以及时空索引），满足不同场景在线的不同的查询需求，可以帮助您轻松实现高效的元数据管理。云技术在线将为您提供：
- 消息数据
表格存储自研的Timeline模型主要用于消息数据，能够抽象出支撑海量Topic的轻量级消息队列，可以存储大量社交信息，包括IM聊天，以及评论、跟帖和点赞等Feed流信息，接口简单易用。目前表格存储Timeline模型已被应用在众多IM系统中，例如支撑钉钉海量消息同步等。 此外，表格存储采用按量付费，能够以较低的成本满足访问波动明显、高并发、低延时的需求。
- 轨迹溯源
表格存储提供了面向轨迹类场景的Timestream模型，可提供PB级存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力、以及多种索引方式（全局二级索引、全文索引、倒排索引以及时空索引）。使用表格存储Timestream模型，您可以轻松管理、分析跑步、骑行、健走、外卖等轨迹数据。
- 科学大数据
多维网格数据是一种科学大数据，在地球科学领域（气象、海洋、地质、地形等）应用非常广泛，且数据规模也越来越大。相关的科学工作者有快速浏览数据的需求以及在线查询的需求，查询种类丰富、延迟要求高。表格存储是一款阿里云自研的分布式NoSQL服务，可以提供超大规模的存储容量，支撑超大规模的并发访问和低延迟的性能，可以轻松解决科学大数据的海量存储规模和查询性能问题。
- 互联网大数据
热点新闻及娱乐八卦可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读，如何能够实时的把握民情并作出对应的处理对很多企业来说都是至关重要的。此外，商品在各类电商平台的订单量，用户的购买评论也都对后续的消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总统计和分析各类平台的数据做为依据，决定后续的产品发展，公司的公关和市场部门也需要根据舆情作出相应的及时处理。表格存储单表提供PB级存储、千万QPS，以及多种索引方式，可以帮助您轻松实现百亿级互联网舆情存储及分析。
- 物联网
表格存储单表提供PB级数据存储规模，无需分库分表，同时支持千万QPS，可以轻松满足IoT设备、监控系统等时序数据的存储需求，大数据分析SQL直读以及高效的增量流式读接口让数据轻松完成离线分析与实时流计算。
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