DynamoDB 特性： 1） 稳定的性能保证（固态硬盘SSD进行存储，十毫秒内完成，处理请求速度不会随着数据量的增加而减慢） 2） 读/写流量限制预设Provisioned Throughput（用户必须指定对数据库的读...的数据进行MapReduce，并将计算结果保存到S3，同时也可以用EMR对DynamoDB做备份） 8） 容灾（容错、完善的监控、安全、物美价廉、管理方便，这些都是云服务应该做到的） DynamoDB...然而DynamoDB是NoSQL数据库。也就是除了主键外，每个item都是可以任意自定义的，没有columns的概念，也不受其束缚。唯一的要求就是不要每个item不要超过64 KB大小。...这就是所有item name和item value加起来的大小不要超过64 KB。 每个item的attribute都是key-value的结构。...操作保证按主键顺序返回记录，因此可通过在下一条查询时指定上次返回的最大主键作为起始点来实现分页 7、scan：表扫描，可指定多个过滤条件，可指定返回条数限制。
根据上述对比，基于 DynamoDB 有着更加完善的安全服务及灾备容错能力，并且与 FreeWheel 的 AWS 云服务相匹配，因此我们最终决定选用 DynamoDB 作为迁移的数据库对象。...比如在 MySQL 中我们有这样的业务场景，select * from asset where xx_id = '123' ，如果 xx_id 不是主键的话，我们就需要将 xx_id 这一属性定义成为附加索引来满足我们的查询需求...如果该属性的类型是 string 时, 当没有传入这种属性时，默认写入 Null 值，如果该属性的类型时 int，当没有传入改属性时默认写入 0 大小写敏感的变化 在迁移前的业务系统的在查询过程中是大小写不敏感的...DynamoDB 数据大小的限制 在极限值的测试中我们发现，在更新一个 asset 的别名属性时，其属性的类型是数组，当其个数超过 1000 个的时候会发生更新失败的现象。...通过查阅 DynamoDB 的官方文档，我们发现对于 DynamoDB 的每个属性的 value，DynamoDB 都是有大小限制的，占用内存不能超过 400KB。
支持简单的查询功能，且由于不同数据库之间API的不同而造成移植性较差 总结： （二）SimpleDB SimpleDB基本结构图如下，包含了域、条目、属性、值等概念。...SimpleDB与其他AWS组件综合使用的方式 限制：SimpleDB中每个属性值的大小不能超过1KB。 导致：SimpleDB存储的数据范围极其有限。...DynamoDB中取消了对表中数据大小的限制，用户设置任意大小，并由系统自动分配到多个服务器上。DynamoDB不再固定使用最终一致性数据模型，而是允许用户选择弱一致性或者强一致性。...DynamoDB还在硬件上进行了优化，采用固态硬盘作为支撑，并根据用户设定的读/写流量限制预设来确定数据分布的硬盘数量。...自动对所有属性进行索引，提供了更加强大的查询功能。 DynamoDB：支持自动将数据和负载分布到多个服务器上，并未限制存储在单个表中数据量的大小，适用于较大规模负载的工作。
DynamoDB 支持两种不同类型的主键： 分区键 - 简单的主键，由一个称为分区键的属性组成。 如果表具有简单主键（只有分区键），DynamoDB 将根据其分区键值存储和检索各个项目。...字符串的长度必须大于零且受限于最大 DynamoDB 项目大小 400 KB。 "Bicycle" 数字 数字可为正数、负数或零。...DynamoDB 会在比较二进制值时将二进制数据的每个字节视为无符号。二进制属性的长度必须大于零且受限于最大 DynamoDB 项目大小 400 KB。...只要包含值的项目大小在 DynamoDB 项目大小限制 (400 KB) 内，列表或映射中值的数量就没有限制。 数据类型 说明 示例 列表 列表类型属性可存储值的有序集合。...命名规则 DynamoDB 中的表、属性和其他对象必须具有名称。名称应该简明扼要 - 例如，Products、Books 和 Authors 之类的名称是都是不言而喻的。
选择文件存储不能提供数据库的条件查询等功能，目前我的场景下并不需要，我只需要根据不同的区域和数据唯一键来获取数据集就可以了，否则，我需要考虑数据库服务： DynamoDB：DynamoDB 是挂在云上的...NoSQL 数据库服务，每一张表都需要指定一个 hash 的主键或者是 hash 加 range 两层的主键，同时，它的数据读取和存储的最小单位是 4KB，也就是说，存取 0.5KB 和 4KB 的数据...SimpleDB：和 DynamoDB 相似，非关系型数据库，结构可随意变换，而且数据自动索引，所以查询是非常快的。...Jetty 在同时处理大量连接并且需要长时间保持这些连接的时候，性能上更有优势，因为它是基于 NIO，而不是 Tomcat 的 BIO 来处理请求的；但是我们也能找到很多性能测试的数据，在对于连接生命周期非常短而且非常频繁的请求...因为数据规模、问题大小，都不足以到了非得区分类似技术优劣的地步。
通过这种方式，客户端检查状态更新的所有流量会被重定向到 S3 API 上，而不是我们自己的 API 上。...根据 AWS 区域的不同，初始的流量暴增限制是 500 到 3000，这一限制适用于账户中的所有函数。我们让轮询不去消耗并发量，这样就会为其他的函数留下更多的容量。...关于 lambda 函数限制的完整列表，请查阅 AWS 的文档。 其他浪费的资源是 DynamoDB 的读取请求单元。...，我们估算的平均条目大小是 10KB，我们将会使用最终一致的读取。...平均条目大小为 10 KB / 4 KB = 每个条目需要 2.50 个读取请求 四舍五入（2.500000000） = 每个条目需要 3 个读取请求 1,000,000 个读取 x 1 个最终一致的分区
Local没有吞吐量限制。...例如，用户可以无限制的使用CreateTable，一天之内无限的UpdateTable。所有的吞吐量限制在Local模式都会被忽略。 DynamoDB的执行速度，仅仅与本地机器配置有关。...如果API要求返回，那么也是nulls 在实际的DynamoDB Web Service中，每次只会返回1MB的数据。在Local模式，同样存在此项限制。...但在查询索引时有一些区别，DynamoDB Web Service仅计算Key和Value所占数据量，而Local会计算所有项目数据。 ...所有的分片都是临时，因此在Local模式中，程序不应过分依赖分片结果。 恩。好了，DynamoDB Local的基本情况讲解完毕了，下节课可以尝试在Nodejs中使用DynamoDB了。
尽管可以在Lambda上运行标准的Python TensorFlow库，但很可能许多应用程序很快会遇到部署包大小和/或执行时间的限制，或者需要其他计算选项。...这种实例创建模式将基于为在云中运行具有成本效益的超参数优化而开发的一种模式。 将预测功能保留在Lambda中意味着由于加载TensorFlow而仍然可能存在大小限制。...为了减轻这种情况，所有Lambda函数都将为Node.js编写，这也将允许使用TensorFlow.js而不是标准的Python库。...当至少有一个新事件并且满足以下任一限制时，将触发此事件： batchSize -创建的最大项目数 batchWindow —创建第一个项目后的最长时间 由于train将主要负责启动EC2实例，因此还将定义一些其他特定的环境变量...ECR —允许提取Docker映像（仅EC2会使用，而不是Lambda函数使用）。 IAM —获取，创建角色并将其添加到实例配置文件。
长管道也意味着结果会延迟很多，因为它们需要在被分析之前遍历多个阶段。 下面的图表可以指导：如何为每一个特定的工作选择合适的服务。...picture3.png picture4.png 错误选择的代价很大 对于需要存储中等大小对象的应用程序，选择可能包括S3和DynamoDB（直观的决定是采取S3，因为它“更简单，更便宜”）。...让我们来看看几个用例的数学运算分析： 使用AWS价格计算器，结果显示，对于案例1，使用DynamoDB显然成本较低，而对于案例2，S3更便宜。...对象大小 写入/秒 读取/秒 总容量 情况1 2KB 500 500 10 TB 案例2 64KB 50 50 10 TB S3 DynamoDB 情况1 案例2 情况1 案例2 容量成本 236...分层逻辑应该在数据服务层面实现，而不是强迫应用程序开发人员编写不同的API去实现。
Node.js 操作DynamoDB中的batchGet() API返回 : 返回 { ValidationException: Too many items requested for the...第二种办法 : 文档中详细描述到，如果要求检索100个项目，但每个项目的大小为300 KB，则系统将返回52个项目（以便不超过16 MB的限制）。...它还返回一个适当的UnprocessedKeys值，以便您可以获得下一页结果。如果需要，您的应用程序可以包含自己的逻辑，以将结果页面组合到一个数据集中。
用例只涉及简单的点查询；索引、分区和复杂的查询模式并不是主要关注点。 约 10TB 的数据，并有增长空间。 为什么从 DynamoDB 迁移？...据他们的后端工程师说：“DynamoDB 可以完美地支持我们的技术要求。但是，鉴于我们的数据大小和高（写入密集型）吞吐量，继续使用 DynamoDB 就相当于把钱扔进火里。”...根据他们对写入性能和成本的要求，他们决定探索 ScyllaDB。...结果如何？“我们以零错误命中组合负载。我们的 P99 读取延迟 为 9 毫秒，写入延迟小于 1 毫秒。” 这些低延迟以及显着的成本节约（超过 50%）说服他们放弃 DynamoDB。...“在我们的案例中，由于高吞吐量和低延迟的要求，DynamoDB无服务器并不是一个很好的选择。此外，不要低估硬件的作用。更好地利用硬件是降低成本同时提高性能的关键。”
在java中的使用【查询所有表】 /** * List all tables * 查询dynamodb 所有的表 */ public void listMyTables() { TableCollection.../** * scan方式查询 * scan方式查询dynamodb 表的数据 * * 为结果分页 DynamoDB 会对 Query 和 Scan 操作的结果进行分页。...从 Query 或 Scan 操作返回的数据限制为 1 MB；这意味着，如果结果集超出数据的 1 MB，您将需要执行另一个 Query 或 Scan 操作来检索数据的下一个 1 MB。...利用此方法，您能够以 1 MB 为增量渐进式查询或扫描新数据。 在处理完来自 Query 或 Scan 的整个结果集后，LastEvaluatedKey 是 null。...key查询某个字段的值 /** * 根据key查询某个字段的值 * 适合取某个字段的值 * * @param key key名 * @param keyValue key值 *
可扩展性：DynamoDB数据库支持无缝扩展，能够根据应用的需求自动调整计算资源和存储容量。无论是初创公司的小型项目还是大型企业的复杂应用，DynamoDB都能提供灵活的资源管理方案。...2.1、Amazon Bedrock + Amazon DynamoDB架构图在智能体对话系统中，Amazon Bedrock提供了强大的数据湖和分析服务，而Amazon DynamoDB则提供了高性能的...智能体通过Amazon EKS运行的服务接收用户的输入，利用Amazon Bedrock进行数据分析和处理，然后将结果存储在Amazon DynamoDB中，以供后续的对话使用。...获取指定聊天会话（GetChatByUser_Id_and_AI_Id）：当用户继续之前的对话时，系统需要根据用户ID和AI数字人ID查询当前活跃的聊天会话。...在DynamoDB中，这通常通过更新会话记录的状态来实现，而不是直接删除记录（实现软删除）。可以在会话记录中添加一个时间戳字段（如delete_time），并将其设置为当前时间以标记会话为已删除。
当查询前端就位时，应将传入的查询请求定向到查询前端，而不是 querier, 为了执行实际的查询，群集中仍需要 querier 服务。 查询前端在内部执行一些查询调整，并在内部队列中保存查询。...通过在租户之间公平调度查询。 分割 查询前端将较大的查询分割成多个较小的查询，在下游 querier 上并行执行这些查询，并将结果再次拼接起来。...这可以防止大型查询在单个查询器中造成内存不足的问题，并有助于更快地执行这些查询。 缓存 查询前端支持缓存指标查询结果，并在后续查询中重复使用。...如果缓存的结果不完整，查询前端会计算所需的子查询，并在下游 querier 上并行执行这些子查询。查询前端可以选择将查询与其 step 参数对齐，以提高查询结果的可缓存性。...该接口在支持的数据库中的工作方式有些不同： DynamoDB 原生支持范围和哈希键，因此，索引条目被直接建模为 DynamoDB 条目，哈希键作为分布键，范围作为 DynamoDB 范围键。
一致性（ArangoDB） 商品硬件上的水平可扩展性，而不是依赖单个大型服务器（针对大量读取和查询进行了优化） 许多已经有横向扩展/缩减的支持，用于动态配置的云环境...请注意，这些显示了比较之间的相对分数而不是实际的绝对分数。...GettingStarted.NodeJs.html 将您的应用程序移动到已托管的DynamoDB上的AWS上 现在，我们将重新配置应用程序以使用在线DynamoDB服务而不是内存中的服务。...注意：您可能需要使用us-west-2或其他区域标题而不是eu-west-1 现在因为我们使用不同的DynamoDB实例，我们需要重新创建表并加载项。...请注意，使用托管云版本的DynamoDB而不是本地版本，应用程序的响应速度更快。 监控使用和成本 您可以通过访问AWS上的DynamoDB控制台来查看您使用的存储空间。
#设置最多同时连接的客户端数量 #maxclients 10000 #内存限制 #maxmemory #如果达到上方最大的内存限制，Redis如何选择删除key #volatile-lru -> 根据...都会先把这个文件的数据读入内存里，先忽略RDB文件 appendonly no #AOF文件名称 appendfilename “appendonly.aof” #fsync() 系统调用告诉操作系统把数据写到磁盘上，而不是等更多的数据进入输出缓冲区...（注：1kb => 1024 bytes） #-4: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过32 Kb。...#-3: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过16 Kb。 #-2: 每个quicklist节点上的ziplist大小不能超过8 Kb。...#注：这里的节点个数是指quicklist双向链表的节点个数，而不是指ziplist里面的数据项个数。 #实际上，一个quicklist节点上的ziplist，如果被压缩，就是整体被压缩的。
相当于给搜索结果添加过滤条件，看下下面的案例你就知道啦，过滤 github 的搜索结果，更精确搜索项目 案例 普通搜 关键词：python ?...，查出来的项目数有了明显的减少 ?...来筛选项目 辅助限定词可以多个并用，用空格隔开就行，可以搭配限定词使用，也可单独使用 （关于项目是否被 fork 这个点我不是很懂，就不写案例了） in:name python size:=30000 查出仓库大小至少大于 30MB 的项目size:50..120 查出仓库大小在 50KB 至 120KB 之间的项目 followers:n followers...排序（放的是官网的链接） 推荐直接在页面上的搜索结果点击排序，何必再去学一手呢？ 官网文档：【给你的查询结果排序】 ?
Size Limits(大小限制) 这些设置控制与 HTTP 相关的限制。...所有值要么是整数，要么是人类可读的数字字符串和人类可读的单位，例如： 500B 1kB (1,000 bytes) 1KB or 1KiB (1,024 bytes) 1MB (1,000,000 bytes...查询是为了获取信息而向上游发出的所有请求，并明确地排除事件提交。查询的并发性还受到 max_concurrent_requests 的限制。...limits.max_envelope_size : String, default: 50MiB 整个信封的最大有效负载大小。个人限制仍然适用。...理想情况下，这个值应该直接向 Sentry 发送错误，而不是另一个 Relay。
我们通过自动化代码配置基础设施，而不是执行命令式语句。因此，生成的自动化代码通常不太容易出错。 编写自动化代码需要对云平台及其特性有更深入的了解。...被困在熟悉的领域可能是开发人员倾向于显式编写逻辑而不是使用平台的原因之一。...云账单会因为使用了额外的服务而增加吗？可能会，但云账单并不是你唯一要考虑的成本。...如果我们思考的是服务的意图，而不是它们的颜色，就会看到略微不同的视图。...因为它会随消息的大小而变化，所以你得自己动动手指头算一算，但这对我来说是确实是一个不错的买卖。
Chunks和index Chunks是Loki长期数据存储，旨在提供查询和写入操作,支持DynamoDB、Bigtable、 Cassandra、S3、FS（单机）。...index是根据chunks中元数据生成的索引，支持DynamoDB、Bigtable、 Apache Cassandra、BoltDB（单机）。...默认情况下Chunks使用FS本地文件系统存储，文件系统存储存在一定的限制，大约可以存储550W个chunk，超过这个限制可能会有问题。 ?...，是不是应该使用尽可能多的标签，因为Loki本身的索引是由标签生成的，使用其它日志系统的情况下，可以通过添加尽可能多的索引解决查询速度慢的问题，这是常见的思维方式。...如果你觉得查询速度慢，可以重新配置分片大小和间隔，也可以通过配置的方式使用尽可能多的查询器并行查询。较小的索引和并行蛮力查询与较大/较快的全文本索引之间的这种权衡使Loki与其他系统相比可以节省成本。
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