使用 Amazon DynamoDB 进行高级数据建模

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, DynamoDB, Dynamodb Basics, Primary Keys, Condition Expressions, Complex Filtering, External Systems]

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视频

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导读

Amazon DynamoDB 是现代应用程序的热门选择，因为它是一种无服务器数据库，可在任何规模下提供个位数毫秒级的性能。优化 DynamoDB 的使用需要采用与传统关系数据库不同的数据建模方法。在本讲座中，Amazon Data Hero Alex DeBrie 将向您展示充分利用 DynamoDB 的高级技术。通过学习数据建模的 DynamoDB 基础和原则，了解如何“在 DynamoDB 中思考”，并学习实用策略和 DynamoDB 功能，以处理应用程序中的困难用例。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1000字，阅读时间大约是5分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

亚历克斯·德布里（Alex DeBrie）是亚马逊DynamoDB领域的知名专家。他在关于DynamoDB的高级数据建模技术的全面演讲中，详细列出了演讲议程。他希望确保每个人都具有相同的基础知识，从而系统地介绍DynamoDB的基础知识。他将深入讨论DynamoDB的独特架构和运营方面，以及如何通过实际世界中的案例研究来展示高级DynamoDB数据建模模式来解决复杂的使用场景。

从基础知识开始，亚历克斯清晰地阐述了学习DynamoDB中四个关键术语的重要性：表、项、主键和属性。DynamoDB表在概念上类似于传统的关系型数据库管理系统中的表，但存在一些重大区别。每个DynamoDB表都是完全独立且不同的数据库实体，而不仅仅是存储在单个关系型数据库服务器实例中的一个表。一个项表示存储在DynamoDB表中的单个数据记录，类似于标准关系型数据库表中的一行或MongoDB集合中的文档。DynamoDB表中的每个项都必须包含一个主键，该主键在表中唯一且可靠地识别该项。除了必填的主键外，项还可以选择包含任何数量的其他属性，这些属性与关系型数据库表模式中的列类似。然而，与关系型数据库不同，DynamoDB不会对这些属性施加除主键之外的其他任何约束或要求——这是一个完全无模式的数据库系统。

DynamoDB提供了两种不同类型的主键：简单主键和复合主键。简单主键只包含一个称为分区键的属性。相比之下，复合主键有两个元素：分区键和排序键。分区键确定项目将被放置在哪个内部存储分区中。具有简单主键的表只能支持对单个数据项目的简单键值访问。但是，复合键支持更复杂的访问模式，例如查询共享相同分区键值的多个项目。

为了提供更灵活的选项，DynamoDB表上的二级索引允许定义替代的主键模式。这种设计使得复制的数据以不同的方式结构化，以便使用备用主键实现新的访问模式。

接下来，我们将探讨DynamoDB的独特功能，使其与其他数据库技术相区别。Alex强调，DynamoDB在查询操作中直接使用索引的要求与关系系统不同。关系系统接受文本SQL查询，并依赖查询规划器在内部处理索引细节。他还解释，DynamoDB如何默认使用最终一致性读取，这对于许多应用程序来说，与强烈一致性的读取相比，可以显著提高性能并减少高达50%的成本，同时最小化缺点。此外，DynamoDB的定价模型仅基于读写操作等因素，而不基于计算、内存、存储和网络等基础设施资源消耗。这使得设计因素（如项目大小）对运营成本的影响变得透明。写入费用为每写入1KB收费1个写容量单位（WCU），最终一致的读取每读取1KB收费0.5个读取容量单位（RCU）。

关于有效数据建模的基本原则，Alex强调了在开始架构设计之前充分了解访问模式的重要性，这与传统的关系建模方法不同。紧密分析领域约束（如唯一性要求）和数据大小分布也是必不可少的准备工作。此外，熟练掌握用于执行单个操作（如获取和写入项目）和查询功能（如过滤项目集合）的本地DynamoDB API是必要的，因为应用程序会直接调用这些索引来实现所有行为。

Alex提供了一系列实际的高级数据建模技巧，这些技巧有助于构建高效、可扩展且具有成本效益的基于DynamoDB的应用程序。他的方法包括深入了解DynamoDB的独特功能，充分利用其核心API，深入研究领域访问模式和约束，通过成本建模对方法进行定量评估，以及明智地集成辅助服务并限制其应用范围。通过运用这些技巧，Alex提供了一些真实案例，如搜索航班选项、预订航班等复杂查询过滤功能。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

演讲者将首先介绍DynamoDB的基本知识及其关键概念，以确保每个人对这一主题有共同的理解。

领导者在讨论具有复合主键的DynamoDB表时强调，尽管多个记录可能共享相同的分区键，但分区键和排序键的组合必须是唯一的。

领导者解释了DynamoDB是如何通过使用分区和哈希键在各种规模上提供一致性能的。

亚马逊云科技的领导者强调了DynamoDB如何根据请求大小优化成本效益，其定价策略是基于操作的且会随着请求量的大小而调整。

DynamoDB通过与诸如DynamoDB流、导出到S3以及增量导出等功能集成为其他工具，从而使得数据的摄入和同步变得更加简便。

由于DynamoDB的独特架构，容量规划和性能优化变得简单明了，相较于其他数据库更具优势。

DynamoDB能够很好地与其他支持系统集成，以便高效地处理各种操作。

总结

一位演讲者探讨了在Amazon DynamoDB中使用高级数据建模技术的策略。他首先回顾了一些基本概念，如表、项目、属性和主键。接着，他解析了DynamoDB的特有特性，包括多租户架构、最终一致性和按需付费的模式。

通过详细的实际操作案例，演讲者深入阐述了这些概念。他以使用本地静态航班数据实现航班搜索功能为例，展示了如何在跨航段预订航班时维护数据完整性和事务性。此外，他还介绍了如何处理复杂的数据筛选问题，如过度获取小型数据集或利用辅助索引进行优化。

总之，这次演讲强调了在使用DynamoDB进行数据建模时充分了解其特性和访问模式的重要性。演讲者建议在设计过程中明确需求、评估操作成本，并适时地将DynamoDB与其他针对特定用途的数据库相结合。遵循这些最佳实践将有助于创建一个高效、可扩展且充分利用DynamoDB灵活数据模型的应用程序。

演讲原文

https://blog.youkuaiyun.com/just2gooo/article/details/134806001

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