Table Store支援通過MaxCompute、Spark、Hive或者HadoopMR、Function Compute、Flink、Presto、Table Store多元索引以及Table StoreSQL查詢進行計算與分析。
分析工具選擇
Table Store支援寬表模型、時序模型等多種資料模型。使用不同資料模型時支援的分析工具不同，請根據實際情境選擇相應分析工具。
分析工具 | 適用模型 | 操作 | 描述 |
MaxCompute | 寬表模型 | 通過MaxCompute用戶端為Tablestore的資料表建立外部表格，即可訪問Tablestore中的資料。 | |
Spark | 寬表模型 | 使用Spark計算引擎時，支援通過E-MapReduce SQL或者DataFrame編程方式訪問Tablestore。 | |
Hive或者HadoopMR | 寬表模型 | 使用Hive或者HadoopMR訪問Tablestore中的資料。 | |
Function Compute | 寬表模型 | 通過Function Compute訪問Tablestore，對Tablestore增量資料進行Realtime Compute。 | |
Flink |
| 通過Realtime ComputeFlink訪問Tablestore中的源表、維表或者結果表，實現巨量資料Realtime Compute與分析。 目前資料表支援作為源表、維表或者結果表，時序表只支援作為結果表。 | |
PrestoDB | 寬表模型 | 使用PrestoDB對接Tablestore後，基於PrestoDB on Tablestore您可以使用SQL查詢與分析Tablestore中的資料、寫入資料到Tablestore以及匯入資料到Tablestore。 | |
Tablestore多元索引 | 寬表模型 | 多元索引基於倒排索引和列式儲存，可以解決巨量資料的多維查詢和統計分析難題。當日常業務中有非主鍵列查詢、多列組合查詢、模糊查詢等多維查詢需求，以及求最值、統計行數、資料分組等資料分析需求時，您可以將這些屬性作為多元索引中的欄位，並使用多元索引查詢與分析資料。 | |
TablestoreSQL查詢 |
| SQL查詢為多資料引擎提供統一的提供者。通過SQL查詢功能，您可以對Tablestore中資料進行複雜的查詢和高效的分析。 |
計費說明
各個計算引擎訪問Table Store，會根據具體的讀寫請求按照讀寫輸送量計量計費。更多資訊，請參見計費概述。