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》。值得一提的是，Tablestore可以支撑海量的数据规模，也提供了多种索引来支持丰富的查询模式，同时作为一个多模型数据库，提供了多种模型的抽象和特有接口。本文主要对Tablestore的存储和索引引擎进行介绍和解读，让大家对Tablestore引擎层的原理和能力，索引的作用和使用方式等有一个认识。
基本架构
Tablestore是一款云上的Serverless的分布式NoSQL多模型数据库，提供了丰富的功能。假设用户可以采用各种开源组件搭建一套类似服务，可以说是成本非常高昂，而使用Tablestore仅需在控制台上创建一个实例即可享受全部功能，而且是完全按量计费，可以说是0门槛。
整体架构如下图所示，本文不展开叙述每个模块的功能。
在服务端引擎层中，存在两个引擎：存储引擎和索引引擎。这两个引擎的数据结构和原理不同，为了方便读者理解，本文将这两个引擎称为表引擎(Table)和多元索引引擎(Searchindex)。整体来说，引擎层是基于LSM架构和共享存储(盘古)，支持自动的Sharding和存储计算分离。
表引擎
表引擎的整体架构类似于Google的BigTable，在开源领域的实现有HBase等。
数据模型可以定义为宽行模型，如下图所示。其中不同的分区可以加载到不同的机器上，实现水平扩展：
首先说明一下为什么Tablestore的主键可以包含多个主键列，而像HBase只有一个RowKey。这里有几点：
多列主键列按照顺序共同构成一个主键，类似MySQL的联合主键。如果使用过HBase，可以把这里的多列主键列，拼接起来看作一个RowKey，每一列其实都只是整体主键的一部分。
第一列主键列是分区键，使用分区键的范围进行分区划分，保证了分区键相同的行，一定在同一个分区(Partition)上。一些功能依赖这一特性，比如分区内事务(Transection)，本地二级索引(LocalIndex, 待发布)，分区内自增列等。
业务上常需要多个字段来构成主键，如果只支持一个主键列，业务需要进行拼接，多列主键列避免了业务层做主键拼接和拆解。
许多用户第一次看到多列主键列时，常会有误解，认为主键的范围查询(GetRange接口)可以针对每一列单独进行，实际上这里的主键范围指的是整体主键的范围，而非单独某一列的范围。
这个模型具有这样的一些优势：
完全水平扩展，因此可支撑的读写并发和数据规模几乎无上限。Tablestore线上也有一些业务在几千万级的tps/qps，以及10PB级的存储量。可以说一般业务达不到这样的上限，实际的上限仅取决于集群目前的机器资源，当业务数据量大量上涨时，只要增加机器资源即可。同时，基于共享存储的架构也很方便的实现了动态负载均衡，不需要数据库层进行副本数据复制。
提供了表模型，相比纯粹的KeyValue数据库而言，具有列和多版本的概念，可以单独对某列进行读写。表模型也是一种比较通用的模型，可以方便与其他系统进行数据模型映射。
表模型中，按照主键有序存储，而非Hash映射，因此支持主键的范围扫描。类似于HashMap与SortedMap的区别，这个模型中为SortedMap。
Schema Free, 即每行可以有不同的属性列，数据列个数也不限制。这很适合存储半结构化的数据，同时业务在运行过程中，也可以进行任意的属性列变更。
支持数据自动过期和多版本。每列都可以存储多个版本的值，每个值会有一个版本号，同时也是一个时间戳，如果设置了数据自动过期，就会按照这个时间戳来判断数据是否过期，后台对过期数据自动清理。
这个模型也有一些劣势：
数据查询依赖主键。可以把这个数据模型理解为SortedMap，大家知道，在SortedMap上只能做点查和顺/逆序扫描，比如以下查询方式：
主键点查：通过已知主键，精确读取表上的一行。
主键范围查：按照顺序从开始主键(StartPrimaryKey)扫描到结束主键(EndPrimaryKey)，或者逆序扫描。即对Table进行顺序或逆序遍历，支持指定起始位置和结束位置。
主键前缀范围查：其实等价于主键范围查，这里只是说明，主键前缀的一个范围，其实可以转换成主键的一个范围，在表上进行顺序扫描即可。
针对属性列的查询需要使用Filter，Filter模式在过滤大量数据时效率不高，甚至变成全表扫描。通常来说，数据查询的效率与底层扫描的数据量正相关，而底层扫描的数据量取决于数据分布和结构。数据默认仅按照主键有序存储，那么要按照某一属性列查询，符合条件的数据必然分布于全表的范围内，需要扫描后筛选。全表数据越多，扫描的数据量也就越大，效率也就越低。
那么在实际业务中，主键查询常常不能满足需求，而使用Filter在数据规模大的情况下效率很低，怎么解决这一问题呢？
上面提到，数据查询的效率与底层扫描的数据量正相关，而Filter模式慢在符合条件的数据太分散，必须扫描大量的数据并从中筛选。那么解决这一问题也就有两种思路：
让符合条件的数据不再分散分布：使用全局二级索引，将某列或某几列作为二级索引的主键。相当于通过数据冗余，直接把符合条件的数据预先排在一起，查询时直接精确定位和扫描，效率极高。
**加快筛选的速度： **使用多元索引，多元索引底层提供了倒排索引，BKD-Tree等数据结构。以上面查询某属性列值为例，我们给这一列建立多元索引后，就会给这一列的值建立倒排索引，倒排索引实际上记录了某个值对应的所有主键的集合，即Value -> List, 那么要查询属性列为某个Value的所有记录时，直接通过倒排索引获取所有符合条件的主键，进行读取即可。本质上是加快了从海量数据中筛选数据的效率。
全局二级索引
全局二级索引采用的仍然是表引擎，给主表建立了全局二级索引后，相当于多了一张索引表。这张索引表相当于给主表提供了另外一种排序的方式，即针对查询条件预先设计了一种数据分布，来加快数据查询的效率。索引的使用方式与主表类似，主要的查询方式仍然是上面讲的主键点查，主键范围查，主键前缀范围查。常见的关系型数据库的二级索引也是类似的原理。
列举一个最简单的例子，比如我们有一张表存储文件的MD5和SHA1值，表结构如下：
通过这张表，我们可以查询文件对应的MD5和SHA1值，但是通过MD5或SHA1反查文件名却不容易。我们可以给这张表建立两张全局二级索引表，表结构分别为：
索引1:
索引2:
为了确保主键的唯一性，全局二级索引中，会将原主键的主键列也放到主键列中，比如上面的FilePath列。有了上面两张索引表，就可以通过主键前缀范围查的方式里精确定位某个MD5/SHA1对应的文件名了。
多元索引引擎
多元索引引擎相比于表引擎，底层增加了倒排索引，多维空间索引等，支持多条件组合查询、模糊查询、地理空间查询，以及全文索引等，还提供一些统计聚合能力(统计聚合功能待发布)。因为功能较单纯的二级索引更加丰富，而且一个索引就可以满足多种维度的查询，因此命名为多元索引。
上面在讲解决Filter模式查询慢的问题时，提到倒排索引加快了数据筛选的速度，因为记录了某列的Value到符合条件的行的映射，Value -> List 。实际上，倒排索引这一方式，不仅可以解决单列值的检索问题，也可以解决多条件组合查询的问题。
我们举一个订单场景的例子，比如下表为一个订单记录：
上面一共16个字段，我们希望按照任意多个字段组合查询，比如查询某一售货员、某一产品类型、单价在xx元之上的所有记录。可以想到，这样的排列组合会有非常多种，因此我们不太可能预先将任何一种查询条件的数据放到一起，来加快查询的效率，这需要建立很多的全局二级索引。而如果采用Filter模型，又很可能需要扫描全表，效率不高。折中的方式是，可以先对某个字段建立二级索引，缩小数据范围，再对其中数据进行Filter。那么有没有更好的方式呢？
多元索引可以很好的解决这一问题，而且只需要建立一个多元索引，将所有可能查询的列加入到这个多元索引中即可，加入的顺序也没有要求。多元索引中的每一列默认都会建立倒排，倒排就记录了Value到List的映射。针对多列的多个条件，在每列的倒排表中找到对应的List，这个称为一个倒排链，而筛选符合多个条件的数据即为计算多个倒排链的交并集，这里底层有着大量的优化，可以高效的实现这一操作。因此多元索引在处理多条件组合查询方面效率很高。
此外，多元索引还支持全文索引、模糊查询、地理空间查询等，以地理空间查询为例，多元索引通过底层的BKD-Tree结构，支持高效的查询一个地理多边形内的点，也支持按照地理位置排序、聚合统计等。
索引选择
不是一定需要索引
如果基于主键和主键范围查询的功能已经可以满足业务需求，那么不需要建立索引。
如果对某个范围内进行筛选，范围内数据量不大或者查询频率不高，可以使用Filter，不需要建立索引。
如果是某种复杂查询，执行频率较低，对延迟不敏感，可以考虑通过DLA(数据湖分析)服务访问Tablestore，使用SQL进行查询。
全局二级索引还是多元索引
一个全局二级索引是一个索引表，类似于主表，其提供了另一种数据分布方式，或者认为是另一种主键排序方式。一个索引对应一种查询条件，预先将符合查询条件的数据排列在一起，查询效率很高。索引表可支撑的数据规模与主表相同，另一方面，全局二级索引的主键设计也同样需要考虑散列问题。
一个多元索引是一系列数据结构的组合，其中的每一列都支持建立倒排索引等结构，查询时可以按照其中任意一列进行排序。一个多元索引可以支持多种查询条件，不需要对不同查询条件建立多个多元索引。相比全局二级索引，也支持多条件组合查询、模糊查询、全文索引、地理位置查询等。多元索引本质上是通过各种数据结构加快了数据的筛选过程，功能非常丰富，但在数据按照某种固定顺序读取这种场景上，效率不如全局二级索引。多元索引的查询效率与倒排链长度等因素相关，即查询性能与整个表的全量数据规模有关，在数据规模达到百亿行以上时，建议使用RoutingKey对数据进行分片，查询时也通过指定RoutingKey查询来减少查询涉及到的数据量。简而言之，查询灵活度和数据规模不可兼得。
关于使用多元索引还是全局二级索引，也有另外一篇文章描述：《Tablestore索引功能详解》。
除了全局二级索引之外，后续还会推出本地二级索引(LocalIndex)，推出后再进行详细介绍。
常见组合方案
丰富的查询功能当然是业务都希望具备的，但是在数据规模很大的情况下，灵活的查询意味着成本。比如万亿行数据的规模，对于表引擎来说，因为水平扩展能力很强，成本也很低，问题不大，但是建立多元索引，费用就会非常高昂。全局二级索引成本较低，但是只适合固定维度的查询。
常见的超大规模数据，都带有一些时间属性，比如大量设备产生的数据(监控数据)，或者人产生的数据(消息、行为数据等)，这类数据非常适合采用Tablestore存储。对这类数据建立索引，会有一些组合方案：
对元数据表建立多元索引，全量数据表不建立索引或采用全局二级索引。
元数据表可以是产生数据的主体表，比如设备信息表，用户信息表等。在时序模型中，产生数据的主体也可以认为是一个时间线，这条线会不断的产生新的点。
Tablestore的时序数据模型(Timestream)采用的也是类似的方式，对时序数据中的时间线建立一张表，专门用来记录时间线的元数据，每个时间线一行。时间线表建立多元索引，用来做时间线检索，而全量数据则不建立索引。在检索到时间线后，对某个时间线下的数据进行范围扫描，来读取这个时间线的数据。
热数据建立多元索引，老数据不建立索引或者采用全局二级索引：
很多情况下仅需要对非常热的数据进行多种维度查询，对冷数据采取固定维度查询即可。因此冷热分离可以给业务提供更高的性价比。
目前多元索引还不支持TTL(后续会支持)，需要业务层区分热数据和冷数据。
总结
本文对Tablestore的存储和索引引擎进行了介绍和解读，并在如何选择和应用索引方面给了一些参考，目的是加深大家对Tablestore的认识和理解，更好的应用Tablestore来解决业务需求。
