TableStore实战:智能元数据管理方案
发布于 7 个月前 作者 wangtantan 988 次浏览 来自 分享

一、方案背景

用户存储海量的文档、媒体文件等数据的同时,对文件元数据(Mate)的管理不可或缺。元数据拥有多维度的字段信息,基本信息包含文件大小、创建时间、用户等。随着人工智能的发展,通过AI技术提取文件核心要素也成为文件元数据的重要信息。以图片为例:用户通过智能媒体服务,获取分析图片核心标签并为标签打分,用户还可提取人脸识别相关信息,以及地理位置等信息,提取的信息也需要存储到文件元数据信息中。因而文件元数据的信息量不断增加,格式、类型也不断呈现多元化。

需求场景

某智能媒体管理平台,为用户提供文件(图片、视频等)管理服务,用户通过自研(或售卖)的智能媒体分析工具,为目标文件进行分析。用分析后的信息丰富原有的元数据信息。因此,平台需要一套有效的元数据管理方案,为用户提供元数据信息的管理、分析、统计功能。例如: 用户A:【用户A的文件】*【近1年】*【标签含[开心]】*的所有图片,按标签分数排序 用户B:【用户B的文件】*【出现某某明星】*的所有视频,按明星相似度排序 … 管理系统样例,如下所示:官网控制台地址:项目样例

immDemo.gif | center | 827x490

技术点

对于智能元数据管理系统,通常需要考虑的技术点,包含以下方面:

  • 查询能力:具备强大的查询能力,如多类型索引、多维度组合查询等,同时具备排序、统计等功能;
  • 横向扩展(多字段):元数据的字段类型丰富,字段变动、增删频繁,数据库尽量schema free来保证横向扩展能力;
  • 纵向扩展(数据量):海量文件就会对应海量元数据,面对数据膨胀,数据库要满足易扩展、低成本等基本要求;
  • 服务性能:应对高并发请的同时,保证低延迟、强一致、高可用; 20190107103121

二、表格存储(TableStore)方案

使用表格存储(TableStore)研发的多元索引(SearchIndex)方案,可以有效解决海量元数据的管理问题。TableStore具有即开即用,按量收费等特点。 TableStore作为阿里云提供的一款全托管、分布式NoSql型数据存储服务,具有【海量数据存储】、【热点数据自动分片】、【海量数据多维检索】等功能,天然地解决了数据大爆炸这一挑战;在应对数据横向、纵向扩展上,充分发乎其优势。多元索引随时创建,是Meta元数据管理的合适方案。 同时,SearchIndex功能在保证用户数据高可用的基础上,提供了数据多维度搜索、统计等能力。针对多种场景创建多种索引,实现多种模式的检索。用户可以仅在需要的时候创建、开通索引。由TableStore来保证数据同步的一致性,这极大的降低了用户的方案设计、服务运维、代码开发等工作量。

基于表格存储搭建的智能元数据管理系统页面一览

样例内嵌在表格存储控制台中,用户可登录控制台体验系统(若为表格存储的新用户,需要点击开通服务后体验,开通免费,Meta数据存储在公共实例中,体验不消耗用户存储、流量、Cu)。 注:该样例提供了【亿量级】文件元数据。官网控制台地址:项目样例

image.png | left | 827x465

image.png | left | 827x465

二、搭建准备

若您对于智能元数据管理系统感兴趣,希望开始自己系统的搭建之旅,只需按照如下步骤便可以着手搭建了:

1、开通表格存储

通过控制台开通表格存储服务,表格存储即开即用(后付费),采用按量付费方式,已为用户提供足够功能测试的免费额度。表格存储官网控制台免费额度说明

2、创建实例

通过控制台创建表格存储实例,选择支持多元索引的Region。(当前阶段SearchIndex功能尚未商业化,暂时开放北京,上海,杭州和深圳四地,其余地区将逐渐开放)

image | left

创建实例后,提交工单申请多元索引功能邀测(商业化后默认打开,不使用不收费)。

  • 邀测地址:提工单,选择【表格存储】>【产品功能、特性咨询】>【创建工单】,申请内容如下:
  • 问题描述:请填写【申请SearchIndex邀测】
  • 机密信息:请填写【地域+实例名】,例:上海+myInstanceName

image | left

3、SDK下载

使用具有多元索引(SearchIndex)的SDK,官网地址,暂时java、go、node.js三种SDK增加了新功能

java-SDK

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.openservices</groupId>
    <artifactId>tablestore</artifactId>
    <version>4.8.0</version>
</dependency>

go-SDK

$ go get github.com/aliyun/aliyun-tablestore-go-sdk

Nodejs-SDK

$ npm install tablestore@4.1.0

C#

$ Install-Package Aliyun.TableStore.SDK -Version 4.1.0

4、表设计

表名:order_contract

列名 数据类型 索引类型 字段说明
_id(主键列) String MD5(oId)避免热点
fId String KEYWORD 文件编号
userId String KEYWORD 用户编号
tags String Nested: [{tag: String,score: LONG}] 多标签使用嵌套索引(数组字符串) ‘[{“tag”:“表格存储”,“score”:97.317251},{“score”:50.770918,“tag”:“沙漠”}]’
size long LONG 文件大小
createdAt long LONG 创建时间(时间戳)
url String KEYWORD 文件链接(存储于oss)

三、开始搭建(核心代码)

1、创建数据表

创建智能元数据表,用户仅需维护一个实例,按如下方式在实例下建表: 通过控制台创建、管理数据表(用户也可以通过SDK直接创建):

image.png | left | 827x323

2、创建数据表索引 TableStore自动做全量、增量的索引数据同步:用户可以通过控制台创建、管理SearchIndex(用户也可通过SDK创建):

image.png | left | 827x371

3、数据导入

插入部分测试数据(控制台样例中插入了1亿条数据,用户自己可以通过控制台插入少量测试数据);

文件编号 文件ID(md5主键) 用户编号 标签(数组字符串) 类型 链接 大小
f052535742 1bce… u05254 [{“score”:99.999999,“tag”:“表格存储”},{“score”:78.962224,“tag”:“冰雹”},{“score”:18.328385,“tag”:“开心”},{“score”:16.886812,“tag”:“雪山”}] “image” 'https://prd-console-demo.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/image/imm1.jpg 9022066

4、数据读取

数据读取分为两类:

主键读取

基于原生表格存储的主键列获取:getRow, getRange, batchGetRow等。主键读取用于索引(自动)反查,用户也可以提供主键(文件编号md5)的单条查询的页面,亿量级下查询速度保持在十毫秒量级。单主键查询方式不支持多维度检索;

索引读取

基于新SearchIndex功能Query:search接口。用户可以自由设计索引字段的多维度条件组合查询。通过设置选择不同的查询参数,构建不同的查询条件、不同排序方式;目前支持:精确查询、范围查询、前缀查询、匹配查询、通配符查询、短语匹配查询、分词字符串查询、嵌套查询、GEO查询,并通过布尔与、或组合。 如【标签为:表格存储,创建时间[2018-01-01, 2018-12-01)】文件的信息:(SDK与控制查询)

Node.js代码

client.search({
    tableName: TABLE_NAME,
    indexName: INDEX_NAME,
    searchQuery: {
        offset: 0,
        limit: 10, 
        query: {
            queryType: TableStore.QueryType.BOOL_QUERY,
            query: {
                mustQueries: [ 
                    { //查询条件一:NesterdQuery,嵌套字段检索,标签为“表格存储”
                        queryType: TableStore.QueryType.NESTED_QUERY,
                        query: {
                            path: "tags",
                            query: {
                                queryType: TableStore.QueryType.TERM_QUERY,
                                query: {
                                    fieldName: "tags.tag",
                                    term: "表格存储"
                                }
                            },
                        }
                    },
                    { //查询条件二:RangeQuery,创建时间大于1514793600000
                        queryType: TableStore.QueryType.RANGE_QUERY,
                        query: {
                            fieldName: "createdAt",
                            rangeFrom: 1514793600000,
                        }
                    },
                    { //查询条件三:TermQuery,文件类型为图片"image"
                        queryType: TableStore.QueryType.TERM_QUERY,
                        query: {
                            fieldName: "type",
                            term: "image"
                        }
                    }
                ],
            }
        },
        getTotalCount: true
    },
    columnToGet: {
        returnType: TableStore.ColumnReturnType.RETURN_ALL
    }
}, callback);

Java代码

List<Query> mustQueries = new ArrayList<Query>();

//嵌套字段Query
TermQuery termQuery = new TermQuery();
termQuery.setFieldName("tags.tag");
termQuery.setTerm(ColumnValue.fromString("表格存储"));

NestedQuery nestedQuery = new NestedQuery();
nestedQuery.setPath("tags");
nestedQuery.setScoreMode(ScoreMode.Avg);
nestedQuery.setQuery(termQuery);
mustQueries.add(nestedQuery);

//范围Query
RangeQuery rangeQuery = new RangeQuery();
rangeQuery.setFieldName("createdAt");
rangeQuery.setFrom(ColumnValue.fromLong(1514793600000, true);
rangeQuery.setTo(ColumnValue.fromLong(1543651200000, false);
mustQueries.add(rangeQuery);

//精确Query
TermQuery termQuery = new TermQuery();
termQuery.setFieldName("type");
termQuery.setTerm(ColumnValue.fromString("image"));
mustQueries.add(termQuery);

BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();
boolQuery.setMustQueries(mustQueries);

image.png | left | 747x394

四、欢迎加入

__引自云栖:原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/673797

这样,系统的核心代码已经完成,基于表格存储搭建智能元数据管理系统,是不是很简单? 对表格存储(TableStore)感兴趣的用户,欢迎加入【表格存储公开交流群】,群号:11789671。

panda.png

2 回复

去年九月开始用了一段时间,配合serverless用的,很多功能都是开发或者测试中,符合它场景的时候很好用,不在预设的应用场景下就很难受。后面更新的sql查询和索引功能,解决了不少问题,倒是方便了好多。不过当时看表格存储的文章和群里大佬直播啥的还是学到了很多。 总体下来,就是感觉node的方面的支持要比java方面的支持差了不少,基本都是java的文档和sdk之类的最全,每次参考都去看java的

@xiaoxiaoking Serverless场景紧密结合,您走在了前面! 新上线的索引功能,目前已经商业化,检索的能力有了大幅提升。 您提到的node支持,后续也会不断增加

回到顶部