TableStore是阿里云自研的在线数据平台，提供高可靠的存储，实时和丰富的查询功能，适用于结构化、半结构化的海量数据存储以及各种查询、分析。

爬虫数据特点

在众多大数据场景中，爬虫类型的数据非常适合存储在TableStore。主要是因为爬虫类型数据的一些特征和TableStore和匹配：

数据量大

爬虫数据一般都是抓取的互联网上的某个行业或领域的数据，数据规模和这个行业的数据规模有关，比如资讯类，每时每刻都在产生大量新闻报道，这个数据规模可能在10 TB到100 TB级别，如果考虑到历史存量数据，那么规模可能会更大。这么大量的数据存储已经不适合用单机的关系型数据库了，也不适合分库分表了，而需要一款分布式NoSQL数据库，这样可以将数据按一定的路由规则分布到不同机器上，实现自动的水平扩展，非常适合存储海量数据，尤其是爬虫类。

宽行和稀疏列

爬虫的数据一般来源于多个数据源，比如资讯数据可以来自人民网、新浪或者腾讯，每个数据源的数据特征不可能完全一样，每家有每家的特殊性，这样就会出现每一行数据的属性列有差异，虽然可以归一化处理后，可以将通用的属性列统一，但是不同数据源还是会存在一定差异性。如果为每个数据源建立一张表，那么工作量就会非常大，也不适合。这时候，就需要用到宽行和稀疏列功能，既能保证列数无上限，也能保证不同行不同列，还可以不额外增加存储成本和运维成本。

查询类型多样

爬虫数据的存储后，一般有两个出口，一个是数据处理程序，数据处理程序会读取最新的爬虫数据，然后按照自定义的处理逻辑做数据加工，处理完后会新数据写入原表或新表。

数据处理完之后，数据可以提供给下游企业客户或终端用户使用了，场景的查询需求有下列几种：

多种属性列组合查询。比如全网简历信息里面，通过年龄、学历、专长查询，且每个人查询的条件可能都完全不一样，需要多种属性列的自由组合查询。
分词查询。不管是咨询类，还是简历类，都有大量的文本描述，这部分内容都需要支持分词后再查询。
排序能力。比如资讯类数据中，查询某个新闻后，需要按时间逆序返回，越新的数据价值越大。
随机读能力。如果是用来做全局数据分析或处理，那么随机读是一种必须要有的能力。
轻量级统计分析。比如资讯类，想查看某个热点新闻的传播时间段和趋势，就需要统计每个时间段的此类新闻出现次数。
这些查询能力，在传统的关系型数据库或者开源NoSQL中都无法提供。

开源解决方案

爬虫数据存储的方案已经演进了将近二十年了，千奇百怪的各种方案都有，主要的差异来源于两点：

当前能获取到的存储系统能力。
自身对系统可靠性、可用性的要求高低。
我们下面以当前业界流行的开源系统为材料，打造一个爬虫数据存储的系统。

当前业内的开源存储系统有两大类，一类是开源的关系型数据库，比如MySQL等，一类是NoSQL，比如HBase等。这两类数据存储系统都不能支持分词查询，那么还需要一个全文检索的系统，当前可选的有solr和Elasticsearch。

基于上述的素材，我们就可以搭建一个存储爬虫的系统了：

首先，选择存储系统，MySQL和HBase都可以，如果使用MySQL，则需要分库分表，两者架构图差不多，这里我们就选择HBase。
再次，选择查询系统，可选的solr和Elasticsearch，虽然是同一类型系统，但是Elasticsearch的目前更流行，那我们也选择Elasticsearch。
这样，架构图大致如下：

大概解释下：

流程：爬虫系统将抓取的数据写入HBase离线集群，然后数据处理系统周期性或流式的处理新到的数据，将处理后的结果写入HBase在线集群。HBase在线集群存储所有属性列的值，然后将需要查询的列通过co-processor发送给消息队列，最后再将消息队列中的数据被Elasticsearch消费，生成索引。最后，用户通过索引查询到PK，然后通过proxy到HBase在线集群读取这一行完整数据，最后返回给用户。
数据存储集群有两个，一个是在线集群，一个是离线集群，原因是为了避免减少离线集群对在线查询的影响，因为离线系统重吞吐，而在线系统重延迟，所以，这里会分成两个集群，目的是挺高系统可用性。
消息队列的目的是削峰填谷，减少对下游系统：Elasticsearch的压力，同时当Elasticsearch写入慢或者出故障后，不至于影响上游系统，目的也是为了提高系统可用性，避免单点故障导致整个系统雪崩。
Proxy的目的是减轻客户端工作量，提高易用性的工具，原因是爬虫数据是系数列，这些列不可能全部都在Elasticsearch中创建索引，只有部分需要查询、分析的属性列才会在Elasticsearch中建立索引，但是查询的时候也需要未建立索引的字段，这样就需要一个系统做反查和合并，就是先查Elasticsearch获取到PK，然后通过PK到HBase在线集群查询这一行完整数据。
这个系统中，需要运维6个不同开源系统，运维压力比较大。

TableStore云解决方案

最开始，我们说TableStore很适合存储爬虫数据，在介绍了开源系统的解决方案后，我们再来看一下TableStore的解决方案，以及相对于开源系统，可以为客户带来的收益。

也先看一下架构图：

大概解释下：

爬虫系统抓取的数据写入TableStore的离线表，然后经过TunnelService的流式通道，数据进入数据处理系统做处理加工，再将加工后的数据写入在线表，用户直接查询在线表即可。
将离线表和在线表同时放在TableStore服务中，会不会出现离线表干扰在线表的情况？这个不会的，TableStore服务内部有自动的负载均衡和隔离系统，会自动处理这些问题。
所有的查询都可以直接查询在线表及其索引，提供了多字段组合查询、分词查询、排序和统计分析等功能，完全可以满足用户对查询的需求。
数据处理部分一般有两种处理方式，一种是离线全量处理，这种可以使用阿里云的MaxCompute系统，MaxCompute可以直读TableStore的数据做计算，不需要额外把数据导过去。另一种是流式实时处理，TableStore提供了TunnelService系统，可以获取到实时的Table中的数据更新记录，然后将更新记录发送到函数计算、流式计算系统，或者自己的应用、flink等系统处理。
这个架构中，用户只需要运维2个系统即可。

示例

我们接下来举一个简历类爬虫数据存储和查询的示例，帮忙读者快速理解。

简历一般是一个PDF文档或者doc文档，是一个文件，但是我们可以从这些文件中抽取出结构化的信息，比如姓名、电话号码、身份证、邮箱、毕业学校、学历、专业领域、项目经验、兴趣、期望薪水和工作年限等。

首先，我们设计TableStore中主表结构：

主键列	属性列	属性列	属性列	属性列	属性列	属性列	属性列	属性列	属性列
身份证	姓名	电话号码	邮箱	毕业学校	学历	专业领域	项目经验	兴趣	期望薪水	工作年限
String	String	String	String	String	String	String	String	String	Long	Double
61xxx5	王一	152xxx7	aa@xx.com	MIT	硕士	[数据库，MySQL]	1.数据库binlog优化。	[足球]	20000	3.5

大概解释下：

主键列需要一个唯一值，用来唯一确定某个人，这里我们用了身份证，有些场景获取不到身份证，那可以用手机号或其他ID。
后面几个全部是属性列，包括姓名，电话号码等。期望薪水因为都是整数，所以可以选择Long类型，工作年限由于有小数，所以可以是Double类型。
通过这张表，我们可以通过身份证，查询到该用户的详细信息。但是无法通过属性列查询，如果需要通过属性列查询，则需要创建多元索引。

然后，我们再创建多元索引，多元索引的结构如下:

属性列	属性列	属性列	属性列	属性列	属性列	属性列	属性列	属性列
姓名	电话号码	毕业学校	学历	专业领域	项目经验	兴趣	期望薪水	工作年限
Text：单字分词	Keyword	Keyword	Keyword	Keyword Array	Text：多层语义	Keyword Array	Long	Double

解释下：

上面的多元索引结构中包括9列，比Table中少了2列，是因为不需要通过“邮箱”和“身份证”两个属性列查询，所以，在建立index的时候就不需要为这两列创建index了。但是如果业务中确实需要通过邮箱查询，那么多元索引创建时加上邮箱即可。
姓名的类型是Text：单字分词，意思是类型是Text，分词是单子分词，这样好处就是我可以通过搜索“小刚”搜索到“王小刚”、“冯小刚”等。
电话号码、毕业院校、学历都是Keyword类型（对应Table中的String），因为这些都字符串都比较短，且查询方式是直接完全匹配或者前缀查询，那么用String就可以了。
专业领域和项目经验两个属性列是Keyword Array的，因为是这两个属性列中会包括多个值，查询的时候只要有一个满足就可以返回，比如某个人的专业领域是：数据库、MySQL，那么我们查询“数据库”的时候，希望这个人返回。
期望薪水和工作年限是数字类型的Long和Double，这样这两个属性列就可以支持范围查找，比如查找工作年限大于2年，小于5年，且期望薪水小于2万的简历。

至此，我们就把简历库的table和index都建好了，用户就可以往Table中开始写数据，数据写入后会异步同步到Index中，这样就可以通过Index查询了。