宽表引擎
兼容 HBase 与 Cassandra 协议，支持海量稀疏数据的高并发随机读写，适合设备元数据、订单流水与用户画像等场景。
产品概述
Lindorm 是阿里云自研的云原生多模数据库，一个实例同时提供宽表、时序、搜索、文件与计算五种引擎，可承载物联网、车联网、监控、广告、推荐等场景的海量数据。Lindorm 支持 PB 级存储、千万级 TPS 与毫秒级延迟，且各引擎数据可互通，避免多套系统拼装带来的复杂度。
五模合一：宽表、时序、搜索、文件、计算引擎在同一实例内，数据互通
海量低成本：PB 级存储，冷热分层，存储成本显著低于纯内存方案
高性能：千万级 TPS 写入、毫秒级查询延迟
线性扩展：容量与吞吐随节点数线性扩展，无需分库分表
场景化封装：针对物联网、车联网、监控等场景提供开箱即用的数据模型
最适合谁
物联网、车联网、监控、广告归因等需要同时处理时序、宽表与搜索数据的场景。如果只需要单一数据模型，选择更专一的产品（如 Tablestore 或 Elasticsearch）可能更经济。
规格速查
以下参数用于快速比对本产品的核心能力边界。
| 引擎 | 宽表引擎、时序引擎、搜索引擎、文件引擎、计算引擎 |
|---|---|
| 兼容协议 | HBase、Cassandra、OpenTSDB、Prometheus、SQL、S3 |
| 存储规模 | PB 级 |
| 写入能力 | 千万级 TPS |
| 查询延迟 | 毫秒级 |
| 扩展方式 | 按节点水平扩展，在线扩容 |
| 冷热分层 | 支持冷存储，降低长期留存成本 |
| 可用性 | 99.99% |
价格与计费
价格为整理时的参考区间，实际以下单页面为准。计费模式：按量付费 · 包年包月 · 资源包。
| 套餐 / 规格 | 配置说明 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 入门版 | 按节点规格 | 按配置 元/小时 | 开发测试 |
| 标准版 | 按节点规格与数量 | 按配置 元/小时 | 生产环境 |
| 冷存储 | 低频数据 | 约为热存 1/5 | 长期留存 |
| 资源包 | 预付费 | 低至 7 折 |
省钱提示：长期稳定负载优先包年包月并叠加节省计划；无状态批处理可用抢占式实例，成本可低至按量价的 10%。 查看成本优化指南 →
适用场景
物联网设备数据与元数据 车联网轨迹与时序数据 应用监控与 APM 数据 广告投放与归因分析 推荐系统特征存储 日志与搜索一体化 工业数据采集与存储
功能拆解
时序引擎
兼容 OpenTSDB 与 Prometheus 协议，针对时间序列数据优化压缩与降采样，写入性能与时序查询效率显著优于通用宽表。
搜索引擎
内置倒排索引与向量检索能力，可直接对宽表数据建立索引，实现多条件组合查询、全文检索与相似度检索，无需额外部署 Elasticsearch。
多模互通
宽表数据可直接建立搜索索引，时序数据可与宽表关联查询，避免传统方案中在 HBase、ES、TSDB 之间做数据同步的复杂链路。
冷热分层
支持把历史数据自动转入冷存储，查询时透明访问。对于需要长期留存但访问频率低的监控与轨迹数据，成本可降低 80% 以上。
Serverless 弹性
存储与计算解耦，可按业务量弹性扩缩容，避免为峰值长期预留资源。
常见问题
Lindorm 和 HBase 自建哪个好？
Lindorm 兼容 HBase 协议，免去集群运维、故障处理与容量规划，且内置搜索与时序引擎，通常比自建 HBase + ES + TSDB 的组合更省成本与人力。
能替代 Elasticsearch 吗？
在检索需求以「宽表数据的多条件查询」为主时可以替代，且避免了数据同步链路。但如果需要复杂的相关性打分、自定义分析器或大规模全文检索，专业 ES 仍更合适。
成本优势体现在哪？
主要在多模合一减少了系统数量与数据同步成本，以及冷热分层降低了长期存储成本。对于数据量持续增长的业务，总成本优势会随时间放大。
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