Tapdata Cloud 场景通关系列：将数据导入阿里云 Tablestore，获得毫秒级在线查询和检索能力-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Tapdata Cloud 场景通关系列：将数据导入阿里云 Tablestore，获得毫秒级在线查询和检索能力。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata Cloud
自去年发布云版公测以来，吸引了近万名用户的注册使用。应社区用户上生产系统的要求，Tapdata Cloud 3.0
将正式推出商业版服务，提供对生产系统的 SLA 支撑。Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域，核心场景包括以下几大类：

实时数据库同步，如 Oracle → Oracle, Oracle → MySQL, MySQL → MySQL 等

数据入湖入仓，或者为现代数据平台供数，如：

常规 ETL 任务（建宽表、数据清洗、脱敏等）

为 Kafka/MQ/Bitsflow 供数或下推

具体场景则数不胜数，值此之际，我们将以系列文章形式，为大家盘点 Tapdata Cloud 可以支撑的业务场景和 3.0
版本新特性，以便大家更好在业务中应用 Tapdata。本期为系列文章第三弹，将详细介绍 Tapdata Cloud 如何快速打通数据与阿里云
Tablestore
之间的高速通路，加速体验海量数据低成本存储、毫秒级的在线数据查询和检索以及灵活的数据分析能力。（点击申请产品内测，抢先体验 →）

数字化进程持续加速的今天，随着业务的发展累积，以及企业对数据的重视，需要处理的信息量也越来越大。首先，是来自于海量数据的存储挑战，如在实现可靠的持久化的同时，如何实现数据的并发写入？复杂的分析场景需要对数据进行即时访问，存储系统运维如何更加高效。其次，大数据技术的发展以及运营水平的不断提升，也对后续的数据分析工作，如流批处理、ETL 等提出了新的要求。

上述种种行业变化与技术发展，都对数据的存储系统提出了更高的要求。传统方案依赖关系型数据库在面对海量规模数据与复杂数据检索业务场景时，为了弥补能力限制往往需要分库分表、引入搜索引擎等，大大增加了开发工作量与运维复杂度。在这样的背景下，阿里云表格存储（Tablestore）能够支持海量数据持久化存储、支持数据复杂检索的优势日益凸显。

一、阿里云 Tablestore：即开即用的 Serverless 表存储服务

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作为阿里云自研的结构化数据存储，Tablestore 面向海量数据提供 Serverless 表存储服务，以及快速查询和分析的服务，同时针对物联网场景深度优化提供一站式的 IoTstore 解决方案。该产品适用于海量账单、IM 消息、物联网、车联网、风控、推荐等场景中的结构化数据存储，提供海量数据低成本存储、毫秒级在线数据查询和检索以及灵活的数据分析能力。同时兼具零运维管控，即开即用，按量付费的特性。

如何在不影响原有业务的前提下，加速实现数据迁移，把分散的海量异构数据实时同步至 Tablestore，以应对更加复杂的数据存储及查询需求？

近日，以这一需求为出发点，Tapdata 作为异构数据实时同步及开发的领先平台，已与阿里云 Tablestore 完成产品集成认证。Tapdata 已支持 Tablestore 作为数据目标，从而为 Tablestore 提供海量异构数据导入能力支撑。（功能体验指路 👉 Tapdata Cloud 3.0 现已开放内测通道）

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