10、Amazon DynamoDB 数据存储全解析

Amazon DynamoDB 数据存储全解析

1. Amazon DynamoDB 基础特性

Amazon DynamoDB 是一款强大的数据库服务,具有诸多特性:
- 数据存储 :数据存储在 SSD 上,确保了快速的读写性能。
- 原子操作 :支持原子更新和原子计数器,方便进行数据的精确操作。
- 条件操作 :支持针对 put、update 和 delete 的条件操作,增强了数据操作的灵活性。

不过,DynamoDB 也存在一些局限性:
- 不支持复杂查询 :不支持如连接(joins)或复杂事务等复杂的关系型查询。
- 不适合冷数据 :对于很少访问的大量数据存储不太适合,这种情况下 S3 可能是更好的选择。
- 可用区选择受限 :无法为 DynamoDB 表选择可用区,且数据的默认复制仅在区域内进行,以保证可用性和容错性。

为了提高读取性能,DynamoDB 支持本地和全局二级索引(LSI 和 GSI):
- LSI :可以看作是给定分区键值的替代排序键。
- GSI :包含基表的属性,并通过与基表不同的主键进行组织。

每个表最多可以创建 5 个 LSI 和 5 个 GSI。更多关于 LSI 和 GSI 的信息可参考:
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复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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