DynamoDB 小结

本文介绍DynamoDB作为AWS提供的NoSql数据库服务的使用方法,并详细阐述了在实际应用中遇到的表项并发更新问题及PaginatedQueryList序列化问题的解决方案,同时讨论了网络抖动带来的挑战及其应对策略。

DynamoDB


简介

DynamoDB 是AWS 提供一个 NoSql 数据库服务。它是一个Region级别的服务,针对用户对读写性能的要求进行不同的收费。

注意

  • dynamodb 库中对一些数据类型支持不友好,dynamodb2 中对这些问题进行了完善。

遇到的问题

  • 表项并发更新问题
    dyanmo 数据表中数据进行 partial_save 时,产生ConditionCheckFailException 异常,这是由于拿到数据后提交更新前已经有其他人更新过数据。可以捕获该异常后重新获取数据并提交更新。
  • PaginatedQueryList(or PaginatedScanList) 序列化问题
    由于 List 等动态列表类型默认是不可序列化的,因此在涉及到将PaginatedQueryList 序列化的操作(比如缓存)时会报不可序列化异常。可以将其转化为数组再缓存。
  • 网络抖动问题
    如果网络不稳定,容易有网络抖动,但sdk中都对请求重连和请求错误处理进行了封装,一般情况下,用户可以忽略由于偶尔网络抖动引起的异常,如:ava.net.SocketException。
DynamoDB是一种高性能、可扩展的NoSQL数据库,适用于多种应用场景,具有灵活的数据操作能力,以下是关于它的详细信息: ### 应用场景 - **移动应用和游戏**:支持大量移动设备和游戏客户端的高并发访问,提供快速响应时间和灵活数据模型。 - **物联网(IoT)**:可存储和处理海量的IoT设备数据,支持高吞吐量的数据接入和快速的数据查询。 - **实时分析和数据处理**:能与Amazon Kinesis等实时数据流服务集成,支持快速的数据摄取和分析。 - **电子商务和零售**:用于存储产品目录、订单信息、用户偏好等数据,支持高并发的读写操作。 - **内容管理系统**:可存储网站或应用的内容和文档,支持快速的内容检索和更新。 - **流式数据处理**:能与AWS Lambda、Amazon Kinesis等服务集成,构建实时的数据处理pipeline。 - **缓存和会话管理**:可作为应用程序的缓存层或会话存储,提供低延迟和高可用的数据访问 [^1]。 ### 核心组件 在DynamoDB中,表、项目和属性是核心组件。表是项目的集合,每个项目是属性的集合。使用主键来唯一标识表中的每个项目,使用二级索引来提供更大的查询灵活性。还可以使用DynamoDB流捕获DynamoDB表中的数据修改事件 [^2]。 ### 高级特性 DynamoDB为开发者提供了灵活和强大的数据操作能力,如条件写入、表达式属性、投影表达式以及更新表达式等。正确使用这些高级特性,可以显著提高数据处理效率并降低出错概率 [^3]。 ### 优势 作为NoSQL数据库,DynamoDB没有固定的schema,给业务带来很好的灵活性。它是云端数据库,存储空间等性能可以根据需求进行实时改变,适合数据空间需求大、方便拓展且响应及时的场景,如仓库数据存储 [^4]。 ### 使用示例 以下是一个将数据写入DynamoDB的示例代码: ```python # 写入 DynamoDB table.put_item( Item={ 'FileKey': object_key, 'BucketName': bucket_name, 'FileSize': file_size, 'EventTime': event_time } ) return { 'statusCode': 200, 'body': json.dumps('Data written to DynamoDB') } ``` 点击“部署”即可 [^5]。
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