亚马逊AWS官方博客
Category: Amazon DynamoDB
AWS 专用数据库的优势 Vlad Vlasceanu 问答
托管数据库服务是由 AWS 管理和维护的云数据库,使您的数据库管理员和开发团队可以专注于应用程序和架构管理。
Amazon DynamoDB 中的单表与多表设计
对于了解 Amazon DynamoDB 的人士来说,单表设计的想法是目前最令人费解的概念之一。与每个实体有一个表的关系概念不同,DynamoDB 表通常在一个表中包含多个不同的实体。 您可以阅读 DynamoDB 文档,观看 re:Invent 讲座或其他视频,或者查看我的书,了解 DynamoDB 中使用单表设计的一些设计模式。我想在更高层次上探讨这个话题,重点介绍支持和反对单表设计的论点。
使用新的 AWS Glue DynamoDB Export 连接器加速 AWS Glue 作业中的 Amazon DynamoDB 数据访问评论源
现代数据架构鼓励数据湖、数据仓库和专用数据存储的集成,从而实现统一治理和轻松数据移动。借助 AWS 上的现代数 […]
在 Amazon Athena 中使用 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE 优化联合查询性能
Amazon Athena 是一种交互式查询服务,可使用标准 SQL 轻松分析 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)中的数据。Athena 是一种无服务器服务,因此您无需管理任何基础设施,而且只需为所运行的查询付费。2019 年,Athena 增加了对联合查询的支持,以便跨存储在关系、非关系、对象和自定义数据来源中的数据运行 SQL 查询。
利用DynamoDB和S3结合gzip压缩,最大化存储玩家数据
本文主要讲述在游戏场景下,根据DynamoDB的限制),在限制下尽可能存储更多的数据和当存储量超出限制时,扩展存储的最大化利用空间。重点描述如何利用DynamoDB+S3保存玩家存档中的大数据量属性,避免数据存在S3上后,在数据写入S3的时发生脏读的情况。同时利用gzip压缩减少数据大小,减少IO的开销提升性能。
基于Graviton2处理器构建容器化基因分析工作负载
本文以土壤微生物宏基因测序为例,演示了如何利用AWS Batch服务调用基于Graviton2处理器的实例用于基因分析,并验证了Graviton2高性价比的特性。
为您的 IT 挑战选择正确工具
为工作选择正确的工具或服务在 IT 行业中是一项巨大的挑战——在各个行业的日常工作中亦是如此。在这篇博文中,我想要分享一些我们曾经在 Team Internet 利用 AWS 的巨大“工具箱”创建更佳解决方案和更高效解决问题的策略和实例。
新 – Amazon DynamoDB 事务
DynamoDB 事务可让开发人员在单个 AWS 帐户和区域内的一个或多个表单中实现原子性、一致性、隔离性和持久性 (ACID)。 构建需要在单个逻辑业务操作中包含对多个项的协调插入、删除或更新的应用程序时,您可以使用这些事务。DynamoDB 是支持跨多个分区和表单的事务的唯一非关系数据库。
新推出 – Amazon DynamoDB 连续备份和时间点还原 (PITR)
继静态加密之后,Amazon DynamoDB 团队趁热打铁,再次为大家献上有用的功能。在 AWS re:Invent 2017 上,我们为 DynamoDB 表推出了全局表和按需备份与还原功能。今天,我们进一步推出了连续备份和时间点还原 (PITR) 功能。