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。

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。

MySQL異步主從復制通過binlog實現數據同步,提升讀性能和高可用性。 1)主服務器記錄變更到binlog;2)從服務器通過I/O線程讀取binlog;3)從服務器的SQL線程應用binlog同步數據。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL的安裝和基本操作包括:1.下載並安裝MySQL,設置根用戶密碼;2.使用SQL命令創建數據庫和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.執行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.創建索引和存儲過程以優化性能和實現複雜邏輯。通過這些步驟,你可以從零開始構建和管理MySQL數據庫。

InnoDBBufferPool通過將數據和索引頁加載到內存中來提升MySQL數據庫的性能。 1)數據頁加載到BufferPool中,減少磁盤I/O。 2)臟頁被標記並定期刷新到磁盤。 3)LRU算法管理數據頁淘汰。 4)預讀機制提前加載可能需要的數據頁。

MySQL適合初學者使用,因為它安裝簡單、功能強大且易於管理數據。 1.安裝和配置簡單,適用於多種操作系統。 2.支持基本操作如創建數據庫和表、插入、查詢、更新和刪除數據。 3.提供高級功能如JOIN操作和子查詢。 4.可以通過索引、查詢優化和分錶分區來提升性能。 5.支持備份、恢復和安全措施,確保數據的安全和一致性。


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