本来想写写进程、线程、轻量级线程、goroutine还有协程(coroutine),为什么我把goroutine单独列出来是因为它不是协程,所有翻译成协程的都是偷用概念,把比线程轻量的都叫做协程。算了,先不纠结这个,今天想写写DynamoDB,记录下经历。 就如官网描述到的
本来想写写进程、线程、轻量级线程、goroutine还有协程(coroutine),为什么我把goroutine单独列出来是因为它不是协程,所有翻译成协程的都是偷用概念,把比线程轻量的都叫做协程。算了,先不纠结这个,今天想写写DynamoDB,记录下经历。
就如官网描述到的,无限扩展,好吧,具体实现也不得而知,但这个无限扩展的前提是诸多限制。在确认DynamoDB是否适口你的项目使用的时候,记得多分析它的限制,否则迟早会成为项目的瓶颈,或者减缓业务的开发。
首先,DynamoDB统计不友好,想统计它的东西?最好还是放弃这个念头,扫描一遍的代价大得不可思议。在用DynamoDB之前,先弄好你的日志系统。
其次,它不是缓存,虽然是说SSD搞的,但是连这个东西(HTTPS)的代价不是普通缓存所会做的,就它内部查询性能来看,也是几十上百毫秒级别的。
再次,不要以为这个东西很容易用,各种SDK各种坑,拿python boto为例子,两个版本的实现,各自残缺,有些功能SDK根本提供不了,你要做好写RESTful requests的准备。
最后,你要是会看英文且真的想用DynamoDB就别继续往下看了,直接看官网文档各种详尽和指引,以下只是个人心得和坑的摘录。
第一个坑是数据类型,嗯,不完全符合JSON,也就是说,这个要做点格式转换,前不久才出了List和Map的支持,叫文档类型,官方建议可以把JSON压缩成Binary,这...。一条项目(就是一条record,叫item)最大存储容量为400KB(只是英文文档这样写,中文文档还没更新,依然写着64K,这有点小,除此以外,中文文档残缺不全,不值一嗔),这个还可以。读/写流量限制预设(Provisioned Throughput)是一个最大的坑,以流量限定读写速率和容量。单个读单位可在1秒内读1次且4KB以内的内容,40KB就要10个读单位,同样地,单个写单位每秒可写入1次且1KB以内内容。
第二个坑来了,就是这个读/写流量限制预设,全局二级索引是和主表分开预设流量计算。最坑在于,倘若你想写入主表,主表的预设流量是够的而全局二级索引预设流量不够,这样就会插不进,报错,这样使得全局二级索引和新建一张表无异,新建一张表还更灵活。预设流量的另一个坑是,你的hashkey(整个数据库以hashkey作为主键,不知道的请到官网中文版补习)必须hash得均匀才能得到预设流量的最大效用。比如说,你预设了1000个读(预设读容量超过10000还需要递表申请),amazon帮你自动分在20个区存放,那么你每个区只会获得50个读的流量,假如你现在急着要读某一类别的数据,并且这一类别的不小心集中在某一区域,不好意思,你的消费将乘以个几倍几十倍(amazon的服务本身就贵)。如果你要强一致性读(默认是不强一致性读的,不懂的自己脑补),那么将会消耗两倍于脏读的读单位。
第三大坑是索引,上面说到的全局索引是一个坑,还有一种叫二级本地索引也是一个坑,它居然有一条单个hashkey索引内容不超过10G的规定,这个索引内容投影属性*(这个概念请看官网)。这就是说,当你索引加投影单个item有200个字节(200个字节真心不多吧,一个uuid随便都32byte了,当然,你可以选择压缩...),200字节的情况下,该hashkey最多可以包含的条目是5000万条,这个规定直接给人限死了,你不能拿单个hashkey来玩,更别做太多投影。此外,索引是不能添加修改删除的,只能跟随表创建时添加。虽然有10G这个限定,但我觉得它的RangeKey和本地二级索引还是比较独特的,可以解决很大一部分的需求。前提是,最深的索引就是二级,你要做三级四级的索引就要想一下办法了,这个想一下办法也可以再解决一大部分的需求吧。
第四,别考虑太多事务啊原子操作之类,它做不了,简单的自增还是可以的。
最后就是SDK,如果你只是简单的使用,python的SDK boto没什么大问题,但你考虑到并发冲突,部分属性修改兼上是否覆盖写入等等的问题的时候,boto压根就不能解决,这就需要又花费一大块精力去手工Restful了,当然,如果你想用上tonado,没有现成的异步模块可用。
如果你已经跳过上述的坑,相信离DynamoDB符合你的项目需求已经不远了,当然,性能方面我还没做过多测试,准备上线亿级以上条目的项目了,详情敬请期待。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。

MySQLはプログラミング言語ではありませんが、そのクエリ言語SQLにはプログラミング言語の特性があります。1。SQLは条件付き判断、ループ、可変操作をサポートします。 2。ストアドプロシージャ、トリガー、機能を通じて、ユーザーはデータベースで複雑な論理操作を実行できます。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。


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