2012阿里云开发者大会-OTS.pptx

文档介绍：开放结构化数据服务(OTS)
飞天平台的NoSQL数据库服务
Web数据库应用的新挑战
用户和数据规模指数增长
服务可用性要求很高
数据schema变化频繁
用户数到达3500万
图片记录数达到10亿
总数据量近百TB
每秒新增近万条记录
三周
传统数据库方案
MySQL单机数据库无能为力
数据规模只能支持到~1TB
MySQL集群方案也有局限
静态数据分区,扩容时数据操作复杂、风险高
表的schema修改需要锁住表,影响可用性
OTS服务特性
数据存储可靠
规模可伸缩
故障自动恢复
数据模型灵活
全托管服务,安全简便
数据统一存储在分布式文件系统中
分布式文件系统负责数据多副本的检测和复制
表被分割成多个数据分区
数据分区的分裂和迁移
各类故障的自动检测
失效的数据分区自动迁移
每一行包含固定数目的主键列和任意数目的属性列
每一行的属性列可以随时动态增加或减少
简洁易用的RESTful API
零运维,开发者更加专注在应用层的逻辑
P1
P1
P2
P1
P2
P3
P4
P1
P2
P3
P4
Id(PK)
Column1
Column2
0012
1102
……
1203
2351
……
3567
……
5034
OTS系统架构
OTS服务能力
单表百TB级别数据规模
传统单机数据库的100倍
单表十万级别qps
传统单机数据库的100倍
十毫秒级别单行读写延迟
分钟级别单机故障恢复时间
故障期间<1%的数据访问受影响
OSS/OTS/RDS对比
OSS
OTS
RDS
数据模型
无结构
弱结构
强结构
目标数据量
10PB级别
单表100TB级别
单表TB级别
事务支持
无
有限支持
完整事务支持
编程接口
RESTful API
RESTful API
SQL语句(MySQL/SQLServer)
如何基于OTS开发应用
RESTful API
CreateTable/DeleteTable/ListTable
GetRow/PutData/DeleteData
GetRowsByRange/BatchModifyData
mitTransaction
SDK: python, C#, Java
应用案例–云OS手机云空间
数据模型
联系人、短信、通话记录
每一种数据存储在一张OTS表中
表以user_id列进行数据分区
数据量
百亿条总记录数
应用案例–手机云空间(续)
增加联系人记录或者修改属性
获取联系人的属性
批量上传短信
批量下载通话记录