Table Store（Tablestore）是阿里雲自研的結構化資料存放區，提供海量結構化資料存放區以及快速的查詢和分析服務。Table Store提供相容HBase的WideColumn模型、訊息模型Timeline以及時空模型Timestream，實現PB級儲存、千萬TPS以及毫秒級延遲的服務能力。
適用情境
Table Store單表支援PB級儲存、千萬QPS，以及多種索引方式（全域二級索引、全文索引、倒排索引以及時空索引），被廣泛用於社互動連網、物聯網、人工智慧、中繼資料和巨量資料等領域結構化資料業務情境。
- 中繼資料
使用者儲存海量的文檔、媒體檔案等資料的同時，對檔案中繼資料的儲存和分析不可或缺。此外，電商的訂單、銀行流水、電訊廠商話費賬單也需要儲存及分析大量的中繼資料。Table Store可以協助您實現高效的中繼資料管理。
- 訊息資料
Table Store自研的Timeline模型主要用於訊息資料，能夠抽象出支撐海量Topic的輕量級訊息佇列，可以儲存大量社交資訊，包括IM聊天，以及評論、跟帖和點贊等Feed流資訊。目前Table StoreTimeline模型已被應用在眾多IM系統中，例如支撐DingTalk海量訊息同步等。
- 軌跡溯源
Table Store提供了面向軌跡類情境的Timestream模型，協助您管理和分析跑步、騎行、健走、外賣等軌跡資料。
- 科學巨量資料
多維網格資料是一種科學巨量資料，在地球科學領域（氣象、海洋、地質、地形等）應用非常廣泛，且資料規模也越來越大。相關的科學工作者有快速探索資料的需求以及線上查詢的需求，查詢種類豐富、延遲要求高。Table Store可以解決科學巨量資料的海量儲存規模和查詢效能問題。
- 互連網巨量資料
互連網各類電商平台以及諮訊平台的產品設計者需要匯總統計和分析各類平台的資料做為依據，決定後續的產品發展，公司的公關和市場部門也需要根據輿情作出相應的及時處理。Table Store可以協助您實現百億級互連網輿情儲存及分析。
- 物聯網
Table Store可以滿足IoT裝置、監控系統等時序資料的儲存需求，巨量資料分析SQL直讀以及高效的增量流式讀介面讓資料完成離線分析與即時資料流計算。
效能
Table Store單表提供10 PB級資料量、萬億條記錄數、千萬層級的TPS以及毫秒級延遲的服務能力，支援自動負載平衡及熱點遷移，無需人工營運，提供高吞吐寫入能力以及穩定可預期的讀寫效能。詳情請參見Table Store效能白皮書。
資料持久性和服務可用性
Table Store將資料的多個備份儲存在不同機架的不同機器上，並會在備份失效時進行快速恢複，根據99.99%的高可用以及99.999999999（11個9）的可靠性標準設計。
擴充性和彈性
Table Store通過資料分區和負載平衡技術，實現了儲存無縫擴充。隨著表資料量的不斷增大，Table Store會進行資料分區的調整從而為該表配置更多的儲存。Table Store可支援不少於10 PB資料存放區量，單表可支援不少於1 PB資料存放區量或1萬億條記錄。
安全性
Table Store提供表層級和API層級的鑒權和授權機制，支援STS臨時授權和自訂許可權認證及主子帳號功能，實現使用者層級資源隔離。詳情請參見RAM和STS介紹。Table Store支援互連網、ECS內網及VPC私人網路訪問，提供網路存取控制功能。
介面
Table Store提供標準的RESTful API介面，開發人員一般使用工具或封裝了API介面的SDK來開發應用。Table Store目前提供包括Java、Python、PHP、Go在內的多種開發語言SDK。命令列工具CLI提供簡潔、方便的管理命令，包括執行個體操作、表操作、資料操作等，支援Windows、Linux、Mac平台。
Table Store管理主控台提供執行個體、資料表、多元索引的建立，基本的資料讀寫操作，以及執行個體和表層級的訪問監控資料（QPS、延時、請求數等）。
費用模型
使用Table Store，您可以按實際使用量付費，先使用，後付費，以較低的成本滿足訪問波動明顯大並發低延時的需要。您也可以通過訂用帳戶的方式，預先購買資源套件，之後使用資源時，扣除相應的額度。Table Store是按使用量計費的服務，計費項目包括資料存放區量、讀輸送量、寫輸送量、外網下行流量，如果使用多元索引和全域二級索引，也會產生相應的費用。詳情請參見計費概述。