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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基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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