AWS DynamoDB 与 Snowflake 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 基于亚马逊工程师于 2007 年发布的 Dynamo 论文的原则构建，旨在提供高度可用、可扩展和分布式的键值存储。

Snowflake 概述

Snowflake 是一个基于云的数据仓库平台，成立于 2012 年，并于 2014 年正式发布。它旨在使组织能够高效地存储、处理和分析大量的结构化和半结构化数据。Snowflake 独特的架构分离了存储、计算和云服务，允许用户独立地扩展和优化每个组件。

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，它可能不是最优化的解决方案。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。这允许您有效地查询特定实体和时间范围内的数据。然而，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。您可能需要在您的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。

Snowflake 用于时间序列数据

虽然 Snowflake 并非专门为时间序列数据而设计，但由于其可扩展且灵活的架构，它仍然可以有效地存储、处理和分析此类数据。Snowflake 的列式存储格式，结合其强大的查询引擎和对 SQL 的支持，使其成为时间序列数据分析的合适选择。

AWS DynamoDB 关键概念

以下是 DynamoDB 特有的一些关键术语和概念

• 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。

Snowflake 关键概念

• 虚拟仓库：Snowflake 中的计算资源，用于处理查询并执行数据加载和卸载。虚拟仓库可以根据需求独立地向上或向下扩展。
• 微分区：Snowflake 中的存储单元，包含表中数据的子集。微分区经过自动优化，可实现高效查询。
• 时间旅行：Snowflake 中的一项功能，允许用户查询特定时间点或特定时间范围内的历史数据。
• 数据共享：在 Snowflake 账户之间安全共享数据的能力，无需复制或传输数据。

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，允许您为您的应用程序选择适当的一致性级别。

Snowflake 架构

Snowflake 的架构分离了存储、计算和云服务，允许用户独立地扩展和优化每个组件。该平台使用列式存储格式，并支持 ANSI SQL 进行查询和数据操作。Snowflake 构建于 AWS、Azure 和 GCP 之上，提供完全托管、弹性且安全的数据仓库解决方案。Snowflake 架构的关键组件包括数据库、表、虚拟仓库和微分区。