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。...Local secondary index - 一种分区键与表中的相同但排序键与表中的不同的索引。 最多可以为每个表定义 5 个全局二级索引和 5 个本地二级索引。...或者，也可以创建一个或多个二级索引并为表启用 DynamoDB Streams。 DescribeTable - 返回有关表的信息，例如，表的主键架构、吞吐量设置、索引信息等。...还可以对索引使用此操作，前提是该索引同时具有分区键和排序键。 Scan - 检索指定表或索引中的所有项目。我们可以检索整个项目，也可以仅检索其属性的子集。...DynamoDB Streams DynamoDB Streams 操作可对表启用或禁用流，并能允许对包含在流中的数据修改记录的访问。
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。...在一个分区键决定的散列索引里，数据按照排序键进行排列，每个排序键所对应的数据行数没有上限，除非你有本地二级索引。 本地二级索引 (LSI) 可以选择与表不同的排序键，每个表分区对应一个索引分区。...每个分区键可以存储最多 10 GB 的数据，包括表分区和索引分区的数据量。 除本地二级索引，另外一种索引方式是全局二级索引 (GSI)。...全局二级索引可以选择与表不同的分区键以及排序键，且每个索引分区会对应所有的表分区。 GSI 和 LSI 该如何选择呢？对于 GSI 来说，索引尺寸没有上限，读写容量和表是独立的，只支持最终的一致性。...动手实验二假设开发者正在构建一个有 50 名玩家同时在线的大逃杀游戏。游戏时间通常为 30 分钟左右，在游戏中，开发者必须更新某特定玩家的记录，以指明该玩家玩游戏的时长、创纪录的杀敌数量或者是否获胜。
映射到编程语言的对象图。 开发人员最受欢迎的NoSQL数据库选项。 通常与搜索引擎配对以处理复杂的非结构化文本。...如果有疑问，从一个简单的也支持二级索引的数据库结构开始。...亚马逊DynamoDB是一个很好的候选数据库，因为它在其键值存储中原始地存储简单的JSON值，而且还提供了二次索引来拉回记录和数据概要，就像更复杂的文档存储一样。...文档数据库用例也简要介绍了DynamoDB，因为它存储了JSON值和二级索引，允许记录查询。 亚马逊DynamoDB DynamoDB是一个键值NoSQL数据库，支持最终和强大的一致性。...它还可以以Web应用程序友好的JSON格式存储和检索数据。 该数据可以像其他键值存储一样由行或分区键检索。您还可以添加二级索引来支持不同属性的查询。这些索引允许更复杂的查询机制。
开发人员可以在本地任意的创建表，修改数据。这些变化都会被DynamoDB Local记录并跟踪起来。...只有当UpdateTable影响到全局二级索引时，会有短暂的CREATING和DELETING状态，很快就会恢复为ACTIVE状态。而在实际DynamoDB服务中，这些都会消耗大量的时间。 ...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。...如果API要求返回此值，那么就是nulls Local模式也不记录项目记录信息。 ...但在查询索引时有一些区别，DynamoDB Web Service仅计算Key和Value所占数据量，而Local会计算所有项目数据。
除了必要的主键以外，DynamoDB 还提供附加索引（Secondary Index）来满足不同的查询模式。...在迁移每张表的过程中，首先我们将原来在 MySQL 中需要迁移的相关表的 SQL 语句都整理了出来，利用之前所设计的主键以及附加索引将这些 SQL 语句对应到 DynamoDB 中各个 API。...默认值的变化 在 MySQL 中是有默认值的，而在 DynamoDB 是没有默认值存在的，如果不传某种属性的写入，该条记录则没有对应属性。...这个现象是由于请求 2 本该读到的记录应该是请求 1 更新之后的记录，但因为两个并发请求同时读到的都是更新之前的记录，所以最终更新成的值也就不是我们预期的值。...因为 DynamoDB 使用的是最终一致性读取，虽然它也提供了一个 ConsistentRead 参数来支持强一致性读取，但是只有主键支持，全局二级索引是不支持强一致性读取的。
为满足智能体对话场景中的高并发、低延迟和稳定性需求，Amazon DynamoDB的数据查询/存储方案主要包括以下几个方面：会话记录存储：使用Amazon DynamoDB的基表chat_session...这通常通过DynamoDB的全局二级索引（GSI）来实现，因为直接通过主键查询可能无法直接获取到最新的活跃会话（如果会话ID是动态生成的）。...在DynamoDB中，这通常通过更新会话记录的状态来实现，而不是直接删除记录（实现软删除）。可以在会话记录中添加一个时间戳字段（如delete_time），并将其设置为当前时间以标记会话为已删除。...这涉及到插入一条新的会话记录到DynamoDB，并更新或删除旧的会话记录的状态。...这可以通过DynamoDB的更新操作来实现，即根据会话ID（chat_id）更新会话记录中的AI版本字段。这种操作确保了在继续对话时，系统使用的是最新的AI模型版本。
在 DynamoDB 中，表、项目和属性是您使用的核心组件。表 是项目 的集合，而每个项目是属性 的集合。DynamoDB 使用主键来唯一标识表中的每个项目，并且使用二级索引来提供更大的查询灵活性。...您可以使用 DynamoDB 流 捕获 DynamoDB 表中的数据修改事件。...可以参考计算机上的 DynamoDB（可下载版本） 下载 DynamoDB 下载之后解压压缩包，Ubuntu 启动 DynamoDB，打开终端，导航到您提取 DynamoDBLocal.jar 的目录...http://localhost:8000 以上步骤便可以通过命令行操作数据库 ---- Node.js 和 DynamoDB 通过API的方式操作DynamoDB数据库 安装AWS提供的aws-sdk...过程中的笔记，更加详细可以参考官网更详细的教程 AWS API Amazon DynamoDB
文章目录一、limit深分页为什么会变慢二、优化方案2.1 通过子查询优化（覆盖索引）回顾B+树结构覆盖索引把条件转移到主键索引树2.2 INNER JOIN 延迟关联2.3 标签记录法（要求id是有序的...如果换成 limit 0,10，只需要0.006秒哦我们先来看下这个SQL的执行流程：通过普通二级索引树idx_update_time，过滤update_time条件，找到满足条件的记录ID。...我们先来复习下B+树索引结构InnoDB中，索引分主键索引（聚簇索引）和二级索引主键索引，叶子节点存放的是整行数据二级索引，叶子节点存放的是主键的值。...覆盖索引覆盖索引（covering index ，或称为索引覆盖）即从非主键索引中就能查到的记录，而不需要查询主键索引中的记录，避免了回表的产生减少了树的搜索次数，显著提升性能。...因为二级索引叶子节点是有主键ID的，所以我们直接根据update_time来查主键ID即可，同时我们把 limit 100000的条件，也转移到子查询，完整SQL如下：select id,name,balance
背景 谷歌在2006年的一份研究报告中首次对Bigtable进行了阐述，如果你熟悉Bigtable这个名词，那么：行先是以一种非常独特的方式被索引，随后Bigtable利用行键对数据进行分割，将它们分布到集群中...Cassandra已有10年+的沉淀，基于Amazon DynamoDB的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型。...上面的字太多了，总结一下： 分布式NoSQL数据库，基于Amazon DynamoDB的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型 极致在线、高并发、高存储、可调的一致性、灵活 类SQL（...Cassandra允许用户创建二级索引，Hbase缺乏二级索引支持，但是有开源解决方案。 Hbase有"协处理器"（coprocessors）这一概念，允许在HBase进程中执行用户自定义代码。...Cassandra集群配置更简单 使用场景 Hbase和Cassandra各种自己的特点，并没有所谓的谁更强。
如果换成 limit 0,10，只需要0.006秒哦 我们先来看下这个SQL的执行流程： 通过普通二级索引树idx_update_time，过滤update_time条件，找到满足条件的记录ID。...我们先来复习下B+树索引结构哈~ InnoDB中，索引分主键索引（聚簇索引）和二级索引 主键索引，叶子节点存放的是整行数据 二级索引，叶子节点存放的是主键的值。...把条件转移到主键索引树 如果我们把查询条件，转移回到主键索引树，那就不就可以减少回表次数啦。转移到主键索引树查询的话，查询条件得改为主键id了，之前SQL的update_time这些条件咋办呢？...因为二级索引叶子节点是有主键ID的，所以我们直接根据update_time来查主键ID即可，同时我们把 limit 100000的条件，也转移到子查询，完整SQL如下： select id,name,balance...因此，这个方案是可以的~ INNER JOIN 延迟关联 延迟关联的优化思路，跟子查询的优化思路其实是一样的：都是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。
如果换成 limit 0,10，只需要0.006秒哦 我们先来看下这个SQL的执行流程： 通过普通二级索引树idx_update_time，过滤update_time条件，找到满足条件的记录ID。...我们先来复习下B+树索引结构哈~ InnoDB中，索引分主键索引（聚簇索引）和二级索引 主键索引，叶子节点存放的是整行数据 二级索引，叶子节点存放的是主键的值。...把条件转移到主键索引树 如果我们把查询条件，转移回到主键索引树，那就可以减少回表次数啦。转移到主键索引树查询的话，查询条件得改为主键id了，之前SQL的update_time这些条件咋办呢？...因为二级索引叶子节点是有主键ID的，所以我们直接根据update_time来查主键ID即可，同时我们把 limit 100000的条件，也转移到子查询，完整SQL如下： select id,name,balance...因此，这个方案是可以的~ INNER JOIN 延迟关联 延迟关联的优化思路，跟子查询的优化思路其实是一样的：都是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。
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。...场景二: DynamoDB表的字段是固定的，所有记录的字段都是相同的。...DynamoDB数据流机制可以实现数据变更的动态捕获，支持的变更操作如下: 操作类型 DynamoDB TcaplusDB 说明 插入 INSERT 对应Tcaplus.AddRecord 插入一条记录...2.4.3 索引 DynamoDB的索引结构和TcaplusDB的有所区别，本文测试的TcaplusDB暂时不同步DynamoDB的全局索引和本地索引数据。...后续待TcaplusDB分布式索引功能上线后再补充这一块的内容。
深度分页介绍 查询偏移量过大的场景我们称为深度分页，这会导致查询性能较低，例如： # MySQL 在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录 SELECT * FROM t_order...id <= 100010 ORDER BY id # 也可以通过记录上次查询结果的最后一条记录的ID进行下一页的查询： SELECT * FROM t_order WHERE id > 100000...INNER JOIN 延迟关联 延迟关联的优化思路，跟子查询的优化思路其实是一样的：都是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。不同点是，延迟关联使用了 INNER JOIN 代替子查询。...覆盖索引的好处： 避免 InnoDB 表进行索引的二次查询，也就是回表操作: InnoDB 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 InnoDB 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话...而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了 IO 操作，提升了查询效率。
即使在二级索引中已经知道前10000条数据要丢掉，但是MySQL也会去聚集索引中去回表查询一下所以效率是很低的，同时这个也是一种随机IO所以来说更加慢 解决办法 方法一：产品上绕过 根据业务实际需求...id传输过来然后在聚集索引中快速查找 优点 能利用树的分支结构，过滤掉第n个数之前的数据 直接通过主键索引查找，省略了二级索引查找过程，性能更高 缺点 使用场景受限。...比如针对非主键索引判断再分页那么使用主键id查找不满足需求 把主键id暴露出去了，这个本身不应该是业务层面关心的字段 方法二：子查询 先查询出所需要的数据的主键id，因为在非聚集索引中每个叶子节点记录的数据为其...10) 优点 维持了分页需求，适用于所有的limit offset场景，大大减少了随机IO，提高了性能 二级索引上只查询id，传输数据包变小 缺点 二级索引还是会走下面的链表来遍历，这部分时间复杂度还是...O（n） 方法三：INNER JOIN 延迟查询 延迟关联的优化思路，跟子查询的优化思路其实是一样的：都是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。
表没有统一的模式，建表时只需要指定主键的定义，其余各记录都可以拥有自己不同的属性集合。记录由主键和多个属性组成这一点类似于SimpleDB与BigTable，这比简单的KV模型更易用。...2、操作 DynamoDB提供如下操作： 1、putItem：插入或更新一条记录，支持条件更新，支持在更新时返回属性旧值 2、getItem：获取一条完整的记录或某些属性，允许指定用最终一致性读还是严格一致性读.../新值、被更新属性旧/新值 5、deleteItem：删除一条记录，支持条件删除，支持删除时返回被删除记录 6、query：使用组合主键时查询同一Hash Key的多条记录或某些属性，可指定Range...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。...SimpleDB为了方便使用，所有属性都建索引，都可以搜索，这导致更新性能不可控，如果属性一多或数据量一大更新就很慢； 3、最终一致性难以使用。
的场景下，主要区别在于：两点： 对于二级索引处理的差异： MySQL 二级索引叶子节点是保存的主键的值（感谢 LiZN：公众号monstaxl 指正），PG 的二级索引叶子节点与主键索引一样直接是记录位置...，行记录发生更新的时候，由于 MVCC 与可变长度字段与 null 字段，很可能导致行位置变化，对于 PG 需要更新所有二级索引，但是 MySQL 不需要 PG 如果是非索引字段更新，缓冲池够的情况下...所以 MySQL 对于有二级索引的表高并发更新，以及涉及数据位置改变的更新（比如更新 varchar 字段为更长的），以及插入，会比 PG 表现好。...但是，这种设计下，MySQL 的二级索引读取性能肯定也不如 PG。因此，需要好好考虑场景。...另外，Uber 在 2015 年的时候，从分库分表的 PostgreSQL，转移到了分库分表的 MySQL 以应对他们的 OLTP 场景，原文：https://www.uber.com/en-HK/blog
，在需要通过复杂的多列排序键对行进行排序的用例中，此属性非常方便，这些键需要通过键的任何子集（不一定是键前缀）进行有效查询，从而使空间填充曲线对于简单的线性（或字典序）多列排序性能更优。...2.1 DynamoDB锁提供器 Hudi 在 0.8.0 中增加了对并发写入的支持，作为功能使用的一部分用户需要配置锁服务提供者。...Hoodie.write.lock.dynamodb.partition_keyhoodie.write.lock.dynamodb.region 此外要设置访问 AWS 资源的凭证，用户可以设置以下属性...字段，或 writer 按处理顺序比较记录：总是选择后面的记录。...小文件策略更加稳定，新策略中每个bucket分配任务单独管理一个文件组子集，这意味着bucket分配任务的并行度会影响小文件的数量。
-- 循环数据在点击调用changeli方法时将当前索引和本条数据传进去,并使用当前数据show的bool值添加或移除样式 --> ...-- 循环二级菜单数据并使用.stop阻止冒泡 --> <li v-for="(a,index) in item.list" v-on:click.stop...将其全部置为false,此时模板里的v-if判断生效关闭全部二级菜单,并移除样式 this.headerData.forEach(i => {...// 判断如果数据中的headerData[i]的show属性不等于当前数据的show属性那么headerData[i]等于false if (i.show !
除此以外，还有一些额外的优化，比如为了插入和删除的性能考虑，通常准备一些预留的空间，只要在当前块或者邻近块中找到空间写入，就避免了开销巨大的所有记录向后偏移的操作。...2、指定页查询 指定页就意味着具备分页的概念，比如在 DynamoDB 的查询接口设计上，可以传入一个 LastEvaluatedKey 这样的对象，通过主键读的方式定位到本页读取的起始位置。...常见实现：指定起始位置，条件查询的情况下返回数据子集。 3、范围查询 首先，数据可以根据某一属性排序，然后才存在范围查询的概念。比如用户的年龄在某个区间之内的查询。...4、全数据扫描 这种访问模型通常意味着低速和高开销，一般多用作异步任务，比如报表系统，在低访问时段做定时的数据统计。通常非索引键查询本质上也是全数据扫描。...5、插入或更新 upsert，如同 hash map 中的 put，不管之前该记录是否存在，存在就覆盖，不存在就插入。
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