AWS DynamoDB 与 AWS Redshift

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、可扩展和分布式的键值存储。

AWS Redshift 概述

Amazon Redshift 是一种完全托管的 PB 级云数据仓库服务。它于 2012 年作为 AWS 产品套件的一部分推出。Redshift 专为分析工作负载而设计，并与各种数据加载和 ETL 工具以及商业智能和报告工具集成。它使用列式存储来优化存储成本并提高查询性能。

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，它可能不是最优的解决方案。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下采样的内置支持，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，或者使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。

AWS Redshift 用于时间序列数据

AWS Redshift 可用于时间序列数据工作负载，尽管 Redshift 针对更通用的数据仓库用例进行了优化。用户可以利用日期和时间函数来聚合、过滤和转换时间序列数据。Redshift 还提供“时间序列表”，允许根据固定的保留期将数据存储在表中。

AWS DynamoDB 关键概念

以下是一些 DynamoDB 特有的关键术语和概念

• 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 支持标量、文档和集合数据类型的属性。
• 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。

AWS Redshift 关键概念

• 集群：Redshift 集群是一组节点，由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点管理与客户端应用程序的通信，并协调计算节点之间的查询执行。
• 计算节点：这些节点存储数据并并行执行查询。集群中计算节点的数量会影响其存储容量和查询性能。
• 列式存储：Redshift 使用列式存储格式，该格式以列而不是行存储数据。这种格式提高了查询性能并减少了存储空间需求。
• 节点切片：计算节点分为切片。每个切片都分配了节点内存和磁盘空间的相等部分，在其中处理加载数据的一部分。

AWS DynamoDB 架构

DynamoDB 是一种 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。

AWS Redshift 架构

Redshift 的架构基于分布式和共享无架构。集群由一个领导节点和一个或多个计算节点组成。领导节点负责协调查询执行，而计算节点存储数据并并行执行查询。数据以列式格式存储，这提高了查询性能并减少了存储空间需求。Redshift 使用大规模并行处理 (MPP) 在多个节点之间分发和执行查询，使其能够水平扩展并为大规模数据仓库工作负载提供高性能。