DynamoDB 支持两种索引： Global secondary index - 一种带有可能与表中不同的分区键和排序键的索引。...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。...当创建表或secondary index时，必须指定每个主键属性（分区键和排序键）的名称和数据类型。此外，每个主键属性必须定义为字符串、数字或二进制类型。...列表用方括号括起：[ ... ]。列表类似于 JSON 数组。列表元素中可以存储的数据类型没有限制，列表元素中的元素也不一定为相同类型。...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。
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。...金融行业公司 Capital One 大量使用非关系型数据库 DynamoDB，而需要数据分析时则会用到 Amazon Redshift。...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。...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)。
数据容量：其实是针对存储资源，每个物理机有容量总额，每个副本也有容量预期（能随着容量自动分裂，所以刚开始可能都比较小），表的分区副本创建时，需要为其寻找物理机资源余量大于其需求量的目标机器。...DynamoDB 会追踪这些热点，并统计该分区上数据的流量分布，按流量对分区进行切分。相比单纯的按中点（均衡存储资源）进行分裂，按流量分布（计算和带宽）进行切分，对于消除热点来说，可能更为本质。...但有一些访问热点，并不能通过分区分裂来进行消除： 单数据条目热点 范围访问热点 DynamoDB 能够识别这类访问模式，从而避免在这样的分区上进行拆分。...这是静态配额的一个弊端，因此 DynamoDB 提供一种动态配额表（on-demand provisioning table，然后按用实际用量计费，这也是云计算的一大特征）。...如果单纯用 QPS 刻画流量，显然不合适，因为每个请求所涉及的数据量是不等的。因此 DynamoDB 引入单位时间内单位流量额度：RCU 和 WCU 来对读写流量进行刻画。
想象一下，大量的服务器，运行大量笨重的闭源专有软件，并没有真正关注规模和可用性。他们在当时的规模下挑战了商业数据库的极限。 重要的是要了解这是个不同的时代。..."Dynamo的论文广受好评，成为创建今天通常称为 "NoSQL "的分布式数据库技术类别的催化剂。" Dynamo启发了许多其他的NoSQL数据库，并为大规模的高可用分布式数据存储创建了一个框架。...大多数大型科技公司，如Netflix、苹果、Discord、AirBnB等，都使用Dynamo系列数据库（DynamoDB、Cassandra等）中的一种。...DynamoDB和Cassandra确实支持表，但没有分区键是不可能查询的。 它们还支持基本的排序水平，限制返回的结果等。...DynamoDB和Cassandra支持更丰富的数据模型，但仍然没有任何关系，关系，灵活的查询，等等。 选择你的分区键是决定你的数据模型的一个非常重要的部分，需要比关系型数据库考虑得更多。
单机版 - 键值存储 对于单个服务器来说，开发一个键值存储相对来说会比较简单，一种简单的做法是，把键值都存储在内存中的哈希表中，这样查询速度非常快。...通常可以用 CAP 的两个特性对键值存储进行分类： CP（一致性和分区容错性）系统：牺牲可用性的同时支持一致性和分区容错。 AP（可用性和分区容错性）系统：牺牲一致性的同时支持可用性和分区容错。...使用一致性哈希，在添加和删除节点时，只需要移动很少的一部分数据。 数据复制 为了实现高可用性和可靠性，一条数据在某个节点写入后，会复制到其他的节点，也就是我们常说的多副本。...可能当前节点的值是不一致的，但是等待一段时间的数据同步之后，所有节点的值最终会保持一致。 强一致性的通常做法是，当有副本节点因为故障下线时，其他的副本会强制中止写入操作。...下面的过程，展示了 Merkle 树是如何构建的。 第 1 步，把键值的存储空间划分为多个桶，一个桶可以存放一定数量的键值。 第 2 步，创建桶之后，使用哈希算法计算每个键的哈希值。
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。...其灵活的数据模型和可靠的性能令其成为移动、Web、游戏、广告技术、物联网和众多其他应用的不二之选。 如果使用DynamoDB，那么就要再Amazon中创建DynamoDB实例。哎，这都是钱啊。...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。
图1：NoSQL架构 一般来说，NoSQL架构提供： 一系列一致性选项，而不仅仅是与关系数据库ACID的一致性 高可用性，一些具有分区容忍（Cassandra）和一些具有ACID...你的应用程序设计是用于... 需要处理不同的数据模式（schema），还是有不能控制的schema？ 需要高吞吐量？ 需要处理大量的数据？...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。...我创建了一个名为nodejs-dynamodb-sample的文件夹。
针对上述两个场景, 设计了相应的方案来解决schema迁移转换问题： 方案一: 针对场景一字段不明确的情况下，设计一种万能表schema, 即把DynamoDB的整条记录作为一个字段，以BLOB(字节数组...2.4.2 主键 DynamoDB主键由两部分组成: partition key和sort key, 前者用于分区，后者用于排序，支持只有partition key也支持两者的组合。...DynamoDB主键可以无缝对应TcaplusDB的主键，在TcaplusDB中，支持最多四个字段作为联合主键，同时以主键的第一字段作为分区键。...代码说明 这里的代码指Lambda和SCF的代码，为保证统一，用的同一个代码包(dynamodb_migrate_tcaplusdb.zip)，代码目录结构如下: . ├── kafka ├── kafka_python...4.1 依赖说明 4.1.1 kafka依赖 Lambda为将数据发送至Ckafka,需要依赖kafka-python的包，直接用如下命令安装: mkdir dynamodb-tcaplus-migration-realtime
2第 1 课：循环依赖会破坏你的运维工具 使用自己做出来的东西是一种很好的做法——毕竟，如果你都不这样做，你怎么能指望客户使用你的产品和服务呢？...为什么只为了监控用途就要再运行一种数据库？你的生产数据库本来运行得很好，所以把遥测数据也放在那里就行了。 这些循环也会在停机期间带来严重后果。...第 6 集，GitHub 的 43 秒网络分区：GitHub 的数据库自动化在一次为时 43 秒的网络分区期间，对一个主数据库进行了记录不完整的跨国提升。...第 5 集，Auth0 悄悄丢失了一些索引：创建索引时未受监控的失败导致一些查询突然变成扫描，从而大大增加了数据库的负载并最终导致停机。...备份表面上包含大量重要数据，但在上传时已损坏。你的公司完蛋了。 备份包含有效的数据库！但是由于备份脚本中的循环错误，每个分片都是分片 0。你公司的 87.5% 已经消失了。
AWS中所使用的组件列表如下: AWS IoT ： 用于数据收集和设备管理, DynamoDB： 文档存储以持久化数据读数, AWS Lambda ： 无服务器数据处理, S3：用作静态网站托管的块存储...总体数据流是以下方式工作的: 设备向 AWS IoT 发送小量数据(每5秒) , 物联网将数据存储到 DynamoDB 表中* Lambda函数每分钟和每小时被触发去做数据分析并将结果存储回 DynamoDB...DynamoDB 不是存储原始时间序列数据的最佳选择。...然而，这里是为了演示的目的。可以考虑使用 Firehose 作为从物联网到 S3/reshift 和 EMR 集群的传输流来进行数据处理，但对于这个简单实践而言，这里只是一个临时的做法。...另外，通过亚马逊的免费版，可以免费获得少量的资源 由于每个选定组件的性质，高度可扩展且可以从AWS中获取 启动只需的最基本知识，只需要定义规则和用一种非常流行的语言编写逻辑: JavaScript，Python
不说自己的程序装在几百台，几千台服务器上，是不是都不好意识出来见人。下图是最普遍的，大家见的最多的而且也是最简单的系统。负载均衡器后边是一排WEB服务器， 然后来个缓存， 再后来个数据库。...是不是很熟悉？之所以说它是最简单的系统， 是因为WEB服务器之间没有协同工作，是无态的。想加几个就加几个。当数据量大了，所有的压力都落到了后台数据服务器上。这个时候就要想法子把数据服务分布一下。...数据的分区(Partition)和复制(Replicate) 把数据放到多台机器上一般有两种方法。一种方法是按照数据的某一键值分块，不同块放在不同机器上。...另外一种方法是完全拷贝同样数据然后放在其他机器上。分区是分而治之，不同机器可以同时处理数据的不同部分。这样系统的效率和性能就会大大提高。复制可以增加用户读数据的机器，还可以备份数据，防止数据丢失。...实际应用中是先分区再复制，两者结合着用。既然数据被放到了多台机器上， 那数据不一致了怎么办？ ? 帽子理论(CAP) 现在数据放到了几台机器上，这下不用担心后台撑不住了。用户可以从任何机器拿数据。
因此有可能造成某个糟糕的服务实例占用了主机的所有内存或者CPU。 同一进程内多服务实例没有隔离。所有实例有可能，例如，共享同一个JVM heap。...有很多工具可以用来搭建自己的VMs。可以配置持续集成（CI）服务（例如，Jenkins）避免Aminator将服务打包成EC2 AMI。packer.io是自动虚机映像创建的另外一种选择。...除非使用如Boxfuse之类的工具，可以帮助减轻大量创建和管理虚机的工作；否则会占用大量时间从事与核心业务不太无关的工作。 那么我们来看看另外一种仍然具有虚机特性，但是比较轻量的微服务部署方法。...可以提供元数据，提供处理服务请求函数的名字（一个事件）。AWS Lambda自动运行处理请求足够多的微服务，然而只根据运行时间和消耗内存量来计费。当然细节决定成败，AWS Lambda也有限制。...总结 部署微服务应用也是一种挑战。用各种语言和框架写成的服务成百上千。每种服务都是一种迷你应用，有自己独特的部署、资源、扩充和监控需求。有若干种微服务部署模式，包括单虚机单实例以及单容器单实例。
DynamoDB 属于AWS 专有的 NoSQL 数据库服务。其实和Mongod类似。 由于DynamoDB 属于AWS的，需要下载专有的工具操作。...您可以使用 DynamoDB 流 捕获 DynamoDB 表中的数据修改事件。...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...npm install aws-sdk 创建一个名为 Movies 的表。...对象 var dynamodb = new AWS.DynamoDB(); // year – 分区键。
项目中有一个小小的需求，实现对数据库的子键更新。...： 首先读出TestDemo表中的数据，然后和设备上传的数据对比，进行赋值操作，然后再把改变后的数据写入TestDemo表中。...DynamoDB中有函数只更新子键的操作，而其他子键不更新。 以上两种办法，肯定是第二种办法比较方便，而且只进行一次update操作，而第一种办法，先进行get操作，然后put操作，进行了两次读写。...方案１的实现过程 基本操作可以阅读文档Node.js 和 DynamoDB 创建数据库 var AWS = require("aws-sdk"); AWS.config.update({ region...通过Ｗeb DynamoDB 界面看的比较清楚。
1. atime, ctime 以及mtime 这三个名词属于文件/文件夹的属性，存在于inode数据结构之中。...，严格意义上说，ctime并不是创建文件的时间。...根本原因 起初我也怀疑过是不是OS的bug导致的，后来发现，在kernel版本2.6.30之前，linux的核心开发人员针对Ext3/Ext4文件系统的性能进行了讨论，其中包括atime。...在Linux上运行的，很少的应用程序需要获取精确的atime时间，并且Linux核心开发人员从Ext3/Ext4文件系统的性能角度出发，决定在2.6.30版本的内核中修改atime的更新方式，只有在以下三种情况之一才会更新...然后我查看了我使用的CentOS6和Redhat6的kernel版本是2.6.32的，而我用的Redhat5是2.6.30之前的内核版本，果不其然，然后下载了2.6.32.22的kernel代码，查看到了更新
而是有明确阶段性地演进，比如替换到 DynamoDB 这样的 NoSQL 数据库上面去；或者更彻底地，像我们接触到的某个产品，数据本身换到更廉价的存储 S3 上去，元数据才存在 DynamoDB 里，而原本...Oracle 数据库要淘汰，而且还看到了 NoSQL 数据库作为其中的一个替代方案，那是不是说 SQL 要慢慢淡出历史舞台了？ 不！...而我身边也有这样的例子，在我换组前，我原来的组，就把持着整个 Amazon 内部最大的 Oracle 数据库，一大堆分区，动不动成天几千万行的数据读写。...且不说这做法利弊各占多少，每次搞宣传招人的时候，造新轮子和大轮子这一点，确实是吸引人啊。...再一个例子，记得刚工作那会儿，去北京联通开局，负载分担是 F5，服务器挂在单板上，存储用的是磁盘阵列，数据库双机用的是 IBM 小型机（和美国车一样，“保修期” 内屁事儿没有，“保修期” 一过就开始噼里啪啦乱出问题
选择第一个或者最后一个 如果待排序数是随机的，那么选择第一个或者最后一个作基准是没有什么问题的，这也是我们最常见到的选择方案。但如果待排序数据已经排好序的，就会产生一个很糟糕的分割。...随机选择 随机选择基准是一种比较安全的做法。因为它不会总是产生劣质的分割。...通常的做法如下： 将基准元素与最后的元素交换，使得基准元素不在被分割的数据范围 i和j分别从第一个元素和倒数第二个元素开始。...但是有以下注意事项： 有大量重复元素时避免产生糟糕分区，因此在发现大于等于基准或者小于等于基准时，便停止扫描。 通常会将基准一开始移动到最后位置或倒数第二个位置，避免基准在待分区区间。...练习 采用第一种基准选择策略实现快速排序，并测试对有序数组的排序性能 实现通用快速排序算法，参考《高级指针话题－函数指针》 参考 《数据结构与算法分析》 《算法导论》 glibc qsort.c源码
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。...3 DynamoDB 技术特性 AWS DynamoDB 是一种完全托管的无服务器（Serverless）类型的 NoSQL 数据库，可以通过 HTTP API 来使用。...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。...除了上述由于数据库特点不一致所带来的实现上的变化之外，我们在迁移的过程中也发现了一些由于 DynamoDB 的限制所引发的一些问题。 数据一致性问题 在并发测试的过程中，我们发现了这样一种现象。...原因是当客户端发起创建新记录的请求后，服务端会先在主表中创建数据，然后会通过 GSI 拿到新创建的这条记录。
开发人员被迫使用单独的事务性存储 (如 DynamoDB) 来执行事务操作。在 DynamoDB 和 S3 之间构建两阶段写入在技术上并不困难，但它很令人烦躁，而且会导致丑陋的抽象。...S3E1Z缺少大量的标准 S3 特性，包括对象版本的支持、桶标签、对象锁、对象标签和 MD5 校验和 ETags。完整的清单非常令人震惊。 我们不能像对待普通的 S3 桶那样对待 S3E1Z 桶。...但是，AWS 用户的跨云成本并没有想象中的那么糟糕。Turbopuffer 的创始人兼首席执行官 Simon Eskildsen 关于该方面写过很多文章。...另一种方法是将元数据存储在 S3 之外的事务性存储中。 一旦开启了单独的元数据平面，你就会发现它的其他使用场景。...通过采用 DynamoDB 作为元数据层，系统可以获得很多好处。 最终，是放弃 S3 还是接受它的缺点取决于系统的使用场景和设计目标。
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