AWS DynamoDB 与 MongoDB 的对比

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 构建于 Amazon 工程师于 2007 年发布的 Dynamo 论文的原则之上，旨在提供高度可用、可扩展且分布式的键值存储。

MongoDB 概述

MongoDB 是一个流行的开源 NoSQL 数据库，于 2009 年推出。MongoDB 旨在处理大量非结构化和半结构化数据，提供灵活的、无模式的数据模型、水平可扩展性和高性能。它的易用性、基于 JSON 的文档存储以及对各种编程语言的支持促成了它在各行各业和应用程序中的广泛采用。

AWS DynamoDB 用于时序数据

DynamoDB 可以与时序数据一起使用，尽管与专门的时序数据库相比，它可能不是最优化的解决方案。要在 DynamoDB 中存储时序数据，您可以将复合主键与实体标识符的分区键和时间戳的排序键一起使用。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 在处理时序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，而这些是时序分析的常见要求。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。

MongoDB 用于时序数据

尽管 MongoDB 是一个通用 NoSQL 数据库，但它可用于存储和处理时序数据。MongoDB 灵活的数据模型可以轻松适应时序数据不断变化的结构，例如添加新指标或修改现有指标。MongoDB 提供对生存时间 (TTL) 索引的内置支持，该索引会在指定时间段后自动过期旧数据，使其适用于管理具有有限存储容量的大量时序数据。MongoDB 最近还为时序用例添加了自定义列式存储引擎和时序集合，旨在提高数据压缩和查询性能方面优于默认 MongoDB 存储引擎的性能。

AWS DynamoDB 关键概念

DynamoDB 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。

MongoDB 关键概念

MongoDB 的一些关键术语和概念包括

• 数据库：MongoDB 数据库是集合的容器，集合是相关文档的组。
• 集合：MongoDB 中的集合类似于关系数据库中的表，用于保存一组文档。
• 文档：MongoDB 中的文档是单个记录，以类似 JSON 的格式 BSON（二进制 JSON）存储。集合中的文档可以具有不同的结构。
• 字段：字段是文档中的键值对，类似于关系数据库中的属性或列。
• 索引：MongoDB 中的索引是一种数据结构，可提高集合中特定字段的查询性能。

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对数据进行分区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 根据分区键自动对数据进行分区，这确保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中复制数据，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，允许您为您的应用程序选择适当的一致性级别。

MongoDB 架构

MongoDB 的架构以其灵活的、基于文档的数据模型为中心。作为 NoSQL 数据库，MongoDB 支持无模式结构，这允许存储和查询各种数据类型，例如嵌套数组和文档。MongoDB 可以部署为独立服务器、副本集或分片集群。副本集通过自动故障转移和数据冗余提供高可用性，而分片集群通过根据分片键跨多个服务器分发数据来实现水平扩展和负载均衡。