经过前期大量的调研，我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。...同时它提供了托管的内存缓存，比较适用于需要存储大量数据并且同时要求低延迟的应用服务。...DynamoDB 有几个关键概念，它是由表（tables）、数据项（items）和每项数据的属性（attributes）来构成的。表是数据项的集合，不同类型的数据项都可以放到一张表里。...每条数据类似于关系型数据库表中的某一行或者多行的集合。数据的属性组合成了每条数据，每条数据由多个数据属性构成。属性类似于关系型数据库表中的列。...DynamoDB 要求每一项数据都至少包含构成该数据主键的属性。 表中的每项数据由主键唯一标识。在创建表的时候，必须定义由哪些属性构成主键。
Amazon DynamoDB 是一项快速灵活的 NoSQL 数据库服务，适合所有需要一致性且延迟低于 10 毫秒的任意规模的应用程序。它是完全托管的云数据库，支持文档和键值存储模型。...通过DynamoDB Local，开发人员可以在本地使用DynamoDB API脱离真实的DynamoDB Web服务来开发应用。但可以获取到几乎和使用真实DynamoDB Web服务相同的效果。...例如CreateTable和DeleteTable几乎都是瞬间完成，数据库中的表几乎都是ACTIVE状态。...在DynamoDB Local模式中，会有很强的读一致性。这是因为所有本地操作都是在本地完成的，几乎可以忽略脏数据的影响。除非用户的机器性能有点低.... Local模式不记录占用的容量。...在使用DynamoDB数据流时也有区别：DynamoDB Web Service所创建的分片会受到表分区的影响。而在Local模式中，不存在表分区。
并将计算结果保存到S3，同时也可以用EMR对DynamoDB做备份） 8） 容灾（容错、完善的监控、安全、物美价廉、管理方便，这些都是云服务应该做到的） DynamoDB 数据库有表(tables)，数据项...表中的记录拥有单属性简单哈希主键或两属性Hash Key+Range Key组合主键。记录内容可包含任意多个属性，属性分单值或多值两种。属性值可以是字符串或数值类型。...3、batchGetItem：获取一个或多个表中的多条记录或某些属性，只能用最终一致性读。...实现分页的方法同query 可以看到DynamoDB不但提供了单记录的CRUD操作，还提供了条件更新、多记录读、范围扫描、全表扫描等功能，还算比较灵活。...此外，还可以用MapReduce来分析DynamoDB中的数据。特别的，因为DynamoDB已经是表结构，可以很方便的用Hive来分析。
存储库通常是旨在支持具有高复制性的NoSQL操作的自定义文件系统。 NoSQL是“不仅仅是SQL”的缩写，它是指非关系数据可以从多个不同的查询机制中受益。...- 查询依赖 扩展成本 高 低 低 低 因架构而不同已分片的: 低, 未分片的: 高 大容量操作的总体成本 高 低 中 中 因架构而不同已分片的:中,未分片的:高 图2：复杂性和TCO 文档型和键值型存储是最受欢迎的...您可以从我的GitHub页面下载完整的副本：https：//github.com/adamfowleruk/nodejs-dynamodb-sample 点击“下载Zip”获取完整的存储库内容。...注意：您可能需要使用us-west-2或其他区域标题而不是eu-west-1 现在因为我们使用不同的DynamoDB实例，我们需要重新创建表并加载项。...在AWS管理控制台中，搜索DynamoDB服务。 点击表，你应该看到这样的列表。 通过点击“电影”，您可以在“物料”表中查看表格中的项目，访问应用程序的指标，并查看“容量”选项卡中的估计每月成本。
ScyllaDB 是一种低延迟、高性能的 NoSQL 数据库，与 Apache Cassandra 和 DynamoDB 兼容。...在视频流服务的环境中，低延迟对于提供无缝的用户体验至关重要。为了奠定高性能的基础，您需要设计一个符合您需求的数据模型。让我们继续以数据建模过程的示例来了解其具体情况。...视频流应用数据建模 在 ScyllaDB 大学的数据建模课程中，我们教授 NoSQL 数据建模应始终从您的应用程序和查询开始。然后您逆向思考，并根据您想在应用程序中运行的查询创建模式。...在 ScyllaDB 中创建新的 UDF 可以是解决您独特数据建模挑战的一个好方法。 然后，这些时间戳值可以用来查询我们想要在页面上展示的实际视频内容。...，并且它有助于您使用 ScyllaDB 构建低延迟和高性能的应用程序。
DynamoDB 是亚马逊 AWS 的一种高性能、全托管的 NoSQL 数据库服务。作为一种数据源，DynamoDB 能够提供高度可扩展性、低延迟和可靠性。...DynamoDB 的数据模型非常灵活，可以根据需要对数据进行读取和写入。此外，DynamoDB 还提供了强大的数据查询和扫描功能，可以根据指定的条件快速查找和获取数据。...图片 步骤三：书写/选择查询方法并展示/使用查询结果。...图片 在码匠中使用 DynamoDB 操作数据： 在码匠中可以对 DynamoDB 数据进行增、删、改、查的操作 使用数据： 用户可以在左侧的查询面板内查看数据结构，并通过{{yourQueryName.data...}}来引用查询结果 图片 关于码匠 码匠是面向开发者的低代码平台，在帮助企业实现个性化系统搭建的同时，还能够省去前端开发，可极大提高开发时效，为企业实现降本增效。
用户量动辄百万以上，数据量从 TB 增长至 PB，性能要求达到毫秒甚至微妙级别的延迟...... 与此同时开发者希望免去繁重、重复的运维和部署工作，将更多的精力投入到开发业务中去。...这样的做法避免了仅采用关系型数据库产生的因数据集增大而带来的性能下降问题。在海量数据集下依旧可以保持高并发请求和持续低响应延迟，且几乎没有扩展上限。...如果需要大量 joins 或者灵活的即席查询，那么 SQL 一定是不二的选择。但是，如果需要海量扩展、低可预期的延迟和灵活的 schema，那么 NoSQL 才是更优的选择。...具有很高的可扩展性、可用性和健壮性，适合存储大量数据并且同时要求低延迟的应用服务。...DynamoDB 使用主键来表示表中的项目。分区键用来构建一个非排序的散列索引，使得表可以进行分区，从而满足扩展性的需求。
具体到实现上，DynamoDB 用了三个令牌桶： 分区预留令牌桶。对应前面例子中的那 100 RCUs，当分区流量不超过这个值时，允许读写且从该令牌桶中扣除相应数量令牌。 节点总量令牌桶。...GAC 实例：使用令牌桶方式产生令牌，每个实例会维护一个或者多个表级别的令牌桶。 请求路由器：request router，GAC 的客户端，与 GAC 服务通信，获取令牌进行流控。...论文中没有提，估计是使用滑动时间窗口之类的，但这类信号也不太好做，总会出现刻画不准或延迟太大的情况，不知道 DynamoDB 具体是如何实现的。...如果应用持续流量大于之前尖峰的二倍，则会通过按流量拆分分区等方法进一步提高整体配额。...DynamoDB 通过论文披露了其从配额静态划分、打补丁演进，到全局动态划分的一个演进过程。
当“租户元数据”目录发生变化时，TCS 将“租户元数据”的转换视图导入 AWS DynamoDB。此外，TCS 广泛使用 L1 内存缓存，以及基于 SNS 的缓存失效广播系统。...它不需要检测失败的请求，因为“后备”请求已经在进行中。 Atlassian 的主要开发者 David Connard 解释了这种方法的细节。...不能让跨区域停机（例如某个目标区域中的 AWS SNS 故障）延迟或阻止从该 TCS 服务器向其他区域发送失效广播。...除了提高系统的可用性外，Atlassian 的工程师还采用了多种方法来伸缩系统，包括使用 SNS 扇出模式、包含边车网络监控功能的自定义请求负载平衡策略，以及采用 gRPC 作为 HTTP API 的低延迟替代方案...Htmx意外走红，我们从React“退回去”后：代码行数减少 67%，JS 依赖项从 255 下降到 9 硅谷“网红”技术大牛 Steve Yegge：退休后面试工程主管，他们居然让我写点代码 智联招聘
三、目标 由于实现延迟队列的方式有很多，我们在满足需求的前提下，制定了几个目标：云上成本低、运维成本低、开发成本低、稳定性高和延迟误差小。...既然如此，那我们是不是可以考虑将大于 15 分钟延迟时间的消息写入到一个成本低的存储上，然后在时间延迟时间小于 15 分钟的时候将其查询出来投递到 SQS 中即可。...尽管有多个 Service 会同时消费，但是对于单个 Service 来说，写入消息的数量较少，对 DynamoDB 来说，每一次的写入比较平稳，并非一次性写入大量的数据，从而写入失败的概率会小很多。...3）DynamoDB 性能指标 从 PutItem ThrottledRequests 这个指标可以看出，通过 DynamoDB 写入消息没有发生写入失败的情况。...从 QueryThrottledRequests 这个指标可以看出，通过 DynamoDB 查询消息也没有发生查询失败的情况。
最近在工作中我需要把数据从公共的 Data Warehouse（数据仓库）导出来，放到属于我们 team 自己账号的云端存储资源中去，然后再在我们的应用中查询这样的资源。...需要导出数据是因为直接从 Data Warehouse 查询数据是一个缓慢而且异步的过程，而我们的应用数据查询需要实时性。...如果我最终决定使用文件系统来存储数据，它是一个好的选择。...选择文件存储不能提供数据库的条件查询等功能，目前我的场景下并不需要，我只需要根据不同的区域和数据唯一键来获取数据集就可以了，否则，我需要考虑数据库服务： DynamoDB：DynamoDB 是挂在云上的...从数据量来看，如果选择数据库服务，它是最适合解决我的问题。 SimpleDB：和 DynamoDB 相似，非关系型数据库，结构可随意变换，而且数据自动索引，所以查询是非常快的。
（类似于关系型数据库中的表） 项目 - 每个表包含多个项目。项目是一组属性，具有不同于所有其他项目的唯一标识。（类似于其他数据库系统中的行、记录或元组。） 属性 - 每个项目包含一个或多个属性。...为读取 Pets 表中的同一项目，DynamoDB 会计算 Dog 的哈希值，从而生成这些项目的存储分区。然后，DynamoDB 会扫描这些排序键属性值，直至找到 Fido。...所以即使需要在 Dog 表中存储数十亿 Pets项目，DynamoDB 也能这一需求。 二级索引 DynamoDB支持在一个表上创建一个或多个二级索引。...DynamoDB 至少会将键属性从基表投影到索引中。对于 GenreAlbumTitle 也是如此，只不过此时只有 Music 表中的键属性会投影到索引中。...DeleteTable - 从 DynamoDB 中删除表及其所有依赖对象。 数据层面 数据层面操作可让我们对表中的数据执行创建、读取、更新和删除（也称为 CRUD）操作。
真实案例：2015 年的AWS DynamoDB中断 AWS DynamoDB是一种高度可扩展的非关系型数据库服务，分布在多个数据中心，提供高度一致的读取操作和 ACID 事务。...正好DynamoDB在当时刚引入了一个新的功能，称为全球二级索引(GSI)。为了让客户可以更好地访问他们的数据，但缺点是会显著增加元数据表的大小。因此，处理时间要长得多。...这可能是编排系统、负载平衡器或任务调度系统的情况。为了解决级联故障，我们需要仔细研究所涉及的组件之间的关系。 跳出循环——如何修复级联故障 从DynamoDB的案例中可以看出，修复级联故障非常棘手。...尤其是从大型科技公司的角度来看，负载均衡会给系统增加很多复杂性，这使得跟踪各种依赖变得更加困难。 这里说明（级联）关系的一种基本方法是所谓的因果循环图（CLD）。...CLD 是一种建模方法，有助于可视化复杂系统中的反馈回路。下图CLD可视化了AWS DynamoDB的停电。 箭头表示初始变量和后续变量之间的动态。
由于你为每一行存储了电子邮件地址和电话号码，你也想确保这些在整个表中是唯一的（同样，它跨越了多个节点）。...- Werner Vogels Dynamo和Dynamo系列数据库提出了一个理念，即以一致的性能保证来存储绝对大量的难以想象的数据。它承诺了高可用性、低延迟和可线性扩展的写入性能。...这很有意思，因为在分布式系统中没有隔离保证，你的数据存储有可能有一个数据项的多个版本。 事实上，Dynamo论文中描述的数据库系统也是如此。...在这段时间里，数据存储将存储同一数据项的多个版本。Dynamo使用矢量时钟的概念来确定版本，并试图解决版本冲突，但它不能总是解决它们。...在读这一节的时候，我直觉地在想，为什么不直接用 "最后一次写入获胜 "的方法来确定所有数据项的当前状态，而这篇论文提供了一个非常好的例子，说明这种解决方案在什么时候是行不通的。
相对DynamoDB表的schema-free模式，TcaplusDB采用的是schema架构，即需要用户提前定义好表的schema，但与传统关系型表结构定义相比，TcaplusDB支持更丰富的数据结构...2.迁移说明 2.1 Schema转换 从DynamoDB迁移到TcaplusDB需要考虑shema的转换问题，分两个场景： 场景一: DynamoDB表的字段是随意插入的，不同记录的字段可能不同。...)形式存储，同时把DynamoDB中的主键提取出来作为TcaplusDB的主键字段。...2.4.4 示例数据表 表信息项 DynamoDB示例表 TcaplusDB示例表 表名 migrate_test migrate_test 主键 "player_id":String,"player_time...参考代码包中的lambda_function.py。 4.2 SCF代码说明 主入口为index.main_handle函数，处理从Ckafka消费数据并解析保存到TcaplusDB。
Jeff Barr介绍，Amazon内部数据库的迁移工作进行了好几年，消费者业务部门的100多个团队参与了迁移工作。...低延迟服务已迁移到DynamoDB和其他高度可扩展的非关系数据库，例如Amazon ElastiCache；具有高数据一致性要求的事务性关系工作负载已移至Aurora和RDS；分析工作负载已迁移到云数据仓库...以下是成本、性能、管理开销等方面在迁移前后的对比： 降低成本：我们根据规模商定的折扣率大大降低了数据库成本，降低了60％以上。客户定期报告从Oracle切换到AWS可以节省90％的成本。...财务分类帐：该团队转移了120 TB的数据，将延迟减少了40％，将成本降低了70％，并将开销减少了同样的70％，所有这些都由DynamoDB提供支持。...钱包：该团队将超过100亿条记录迁移到DynamoDB，从而在此过程中将延迟减少了50％，并将运营成本减少了90％。
传统的数据管理没有提供大数据或NoSQL中的可扩展性，但现在事情变得简单了。你可以从所选择的供应商购买存储，在上面添加数据库，并把你所有的工作负载放到上面。...通常的做法是将数据存储在多个存储库中，或将它们从一个存储位置到另一个存储位置，如图2所示。...例如，当数据在不同阶段之间漫游时，跟踪数据安全性和数据世系是非常困难的，因为上下文或身份可能在翻译中丢失。长管道也意味着结果会延迟很多，因为它们需要在被分析之前遍历多个阶段。...这表明，即使传输率低（每秒低于1000个请求），S3的 IO和带宽成本远远超过通常所说的S3容量成本（每GB 3美分）。...关于AWS等云提供商的有趣之处在于，他们总是找到为同样的服务收费更多的方法。
他们首先调研了自身业务，发现大约70%对数据库的操作是key-value类型，这些操作仅仅使用主键来获取单条数据；大约20%的操作会返回一个数据集，但是这些数据集均来自于同一张表，而标准的关系型数据库在零售场景的实际需求并不频繁...由于数据可以复制到不同的机器上，用户可以从任意一台机器查找数据，如此获取同一份数据的吞吐量得到提高，而所有机器的数据最终会保持一致，也让用户能够接受。...顾凡说道，作为Oracle全球排名前几的大客户，亚马逊电商可以拿到非常好的折扣，但即便考虑到折扣的情况，经过我们初步计算，从Oracle切换到亚马逊云科技以后，亚马逊电商至少节省了60%的成本，同时面向亚马逊消费者端应用程序的延迟降低了...、PostgreSQL等开源数据库引擎，就用Amazon Aurora；对于非关系型托管的键值数据库，则推荐DynamoDB，可以达到毫秒级响应；满足竞价广告、排行榜等极致低响应延迟的需求，可选用内存数据库...亚马逊通过其Amazon DynamoDB Global Tables让迪斯尼+平台采用多区域复制来转移流量，实现了个位数的延迟，在全球各地得到统一的体验。
他们对数据库的要求如下： 线性可扩展性——不需要手动进行数据的分片 自动故障转移——尽可能的进行自我修复 维护成本低——设置好后就能工作，以后数据量增加后只需要增加节点即可。...例如，用户可能希望存储相同数据的两个、三个甚至更多副本，以确保在一个或多个节点丢失时其数据仍然安全。 Table(表)：在键空间内，数据存储在单独的表中。表是由列和行组成的二维数据结构。...一旦数据从内存表刷新到 SSTable，内存表（以及关联的提交日志段）就可以被删除。对记录的更新不会写入原始 SSTable，而是记录在新的 SSTable 中。...请注意，相同的数据会立即写入提交日志以确保持久性。 第二部分用于基于行的缓存。通常在基于 Linux 的操作系统中，数据以 4KB 块的形式从存储中获取。...虽然 NVMe SSD 的 ScyllaDB 已经提供了始终如一的低毫秒级延迟，但在内存中运行表的速度要快一个数量级，p99 延迟以数百微秒（微秒）为单位测量。
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