AWS DynamoDB 与 Elasticsearch

AWS DynamoDB 概述

Amazon DynamoDB 是 AWS 提供的托管 NoSQL 数据库服务。它于 2012 年首次推出，旨在提供低延迟、高吞吐量的性能。DynamoDB 基于 Amazon 工程师于 2007 年发布的 Dynamo 论文的原理构建，旨在提供高度可用、可扩展且分布式的键值存储。

Elasticsearch 概述

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，构建于 Apache Lucene 之上。它于 2010 年首次发布，此后因其可扩展性、近实时搜索功能和易用性而广受欢迎。Elasticsearch 旨在处理各种数据类型，包括结构化、非结构化和基于时间的数据。它通常与 Elastic Stack 中的其他工具结合使用，例如用于数据摄取的 Logstash 和用于数据可视化的 Kibana。

AWS DynamoDB 用于时间序列数据

DynamoDB 可以与时间序列数据一起使用，尽管与专门的时间序列数据库相比，它可能不是最优解决方案。要在 DynamoDB 中存储时间序列数据，您可以使用复合主键，其中分区键用于实体标识符，排序键用于时间戳。这使您可以有效地查询特定实体和时间范围内的数据。但是，DynamoDB 在处理时间序列数据时的主要弱点是它缺乏对数据聚合和降采样的内置支持，而这些是时间序列分析的常见要求。您可能需要在应用程序中执行这些操作，或使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。

Elasticsearch 用于时间序列数据

Elasticsearch 可用于时间序列数据存储和分析，这得益于其分布式架构、近实时搜索功能以及对聚合的支持。但是，与专用时间序列数据库相比，它可能不是针对时间序列数据进行优化的。尽管如此，Elasticsearch 仍广泛用于日志和事件数据存储和分析，而日志和事件数据可以被视为时间序列数据。

AWS DynamoDB 关键概念

以下是 DynamoDB 特有的一些关键术语和概念，包括

• 表：在 DynamoDB 中，数据存储在表中，表是项目的容器。每个表都有一个主键，用于唯一标识表中的每个项目。
• 项目：项目是 DynamoDB 表中的单个记录，它们由一个或多个属性组成。
• 属性：属性是构成表中项目的键值对。DynamoDB 支持属性的标量、文档和集合数据类型。
• 主键：主键唯一标识表中的每个项目，它可以是单属性分区键或复合分区排序键。

Elasticsearch 关键概念

• 倒排索引：Elasticsearch 使用的数据结构，用于实现快速高效的全文搜索。
• 集群：一组协同工作的 Elasticsearch 节点，用于分配数据和处理任务。
• 分片：Elasticsearch 索引的分区，允许数据分布在多个节点上，以提高性能和容错能力。

AWS DynamoDB 架构

DynamoDB 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过自动跨多个服务器分区数据并使用复制来确保容错能力，从而提供高可用性、持久性和可扩展性。DynamoDB 的一些主要组件包括

• 分区：DynamoDB 根据分区键自动分区数据，这确保了数据均匀分布在多个存储节点上。
• 复制：DynamoDB 在 AWS 区域内的多个可用区之间复制数据，从而提供高可用性和持久性。
• 一致性：DynamoDB 提供两种一致性模型：最终一致性和强一致性，允许您为应用程序选择适当的一致性级别。

Elasticsearch 架构

Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 搜索和分析引擎，它使用无模式 JSON 文档数据模型。它构建于 Apache Lucene 之上，并提供用于索引、搜索和分析数据的高级 API。Elasticsearch 的架构设计为水平可扩展，数据分布在集群中的多个节点上。数据使用倒排索引进行索引，从而实现快速高效的全文搜索。