Study Notes - DynamoDB 學習筆記

DynamoDB 設計理想源自於 Amazon 的論文： Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store, 2007，被稱為是 NoSQL 代表之作。

這篇由 Werner Vogels (AWS CTO) 寫的 Blog: Amazon DynamoDB – a Fast and Scalable NoSQL Database Service Designed for Internet Scale Applications，提到了 DynamoDB 背後設計的歷史、包含以前的 SimpleDB，文章提到幾個設計的重點：

  • Fast (快)
  • Managed (好)
  • Scalable (好)
  • Durable and Highly Available (好)
  • Flexible (好)
  • Low cost (便宜)

Anyway，以下整理的是 DynamoDB 的重要概念、背後運作的原理。圖文資料都出自官方文件：DynamoDB Developer Guide 。 (有點像在翻譯練習 XD)

核心元件 (Core Components)

經常會跟 MongoDB 比較，概念很類似：

  • Tables:
    • 類似於 RDBMS 的 Table.
    • DynamoDB Table 是一個儲存集合單位。
    • 相當於 MongoDB 的 Collection
  • Items:
    • 每個 Table 可以有多個 Items，相當於 RDBMS 的 Rows。
    • 每個 Items 可包含多個 Attributes
    • 相當於 MongoDB 的 Document
  • Attributes:
    • 每個 Items 由一個或多個 Attributes 組成
    • Attribute 的資料型態有
    • 建立 Attribute 時，注意保留字：Reserved Words

Primary Key

DynamoDB 支援兩種 Primary Keys:

  • Partition key:
    • 又叫 hash attribute ，指定某一個 attribute 當作 primary key (unique key)，稱作 partition key，類似於 RDBMS 的 Unique Key.
    • DynamoDB 利用這個值透過內部的 hash function，然後依據 hash 過的值，決定資料要放在哪個實體的儲存體 (Storage)。這概念類似於 Sharding (分片) 的想法。
    • 基本上，不會有重複的 hash value，也就是不會有重複的 partition key。
  • Partition key and sort key:
    • 使用兩個 attribute 的複合鍵 (composite key): partition key + sort key, 或者稱為 hash key + range key
    • sort key 又叫 range attribute
    • 如果 sort key 存在，那麼 partition key 可以重複
    • hash key + range key 必須是唯一
    • 最常用的例子就是 unique key + date range 這樣的組合。

Secondary Indexes

一個 Table 除了 Primary Key，可以有一個或多個 Secondary Indexes，每個 Table 最多各五個 GSI 跟 LSI:

  • Global Secondary Indexes (GSI): 有自己的 Partition 和 RCU / WCU
  • Local Secondary Indexes (LSI): 與 Table 共用 Partition 的 RCU / WCU

Data Type

  • Scalar Types (純量): number, string, binary, Boolean, and null.
  • Document Types: list and map.
  • Set Types: multiple scalar values, 包含 string set, number set, and binary set.

Read Consistency (讀取一致性模型)

DynamoDB 設計在每個 Region AZ 都可以快速的 Replica 資料，通常會在 1s 以內或更少。DynamoDB 支援兩種一致性模型：

  • Eventually Consistent Reads (最終一致性, ECR): 每秒可以讀 2 次, 每次 4KB 大小，所以可以讀取最大為 8KiB
  • Strongly Consistent Reads (強制一致性, SCR): 每秒可以讀 1 次, 每次 4KB 大小。

這兩個的差異：ECR 不會反映最近完成的寫入操作結果，而 SCR 則一定會反應最近寫入的結果。

因為 DynamoDB 本身在 AWS Region 裡都是跨 AZ，每個 Table 都會存在各地三個副本 (Reclica)。

透過 API 指定用什麼方式，預設是 Eventually Consistent Reads，以下是 Node.js 的範例：

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var params = {
  TableName: 'STRING_VALUE', /* required */
  ConsistentRead: true || false,    // ECR or SCR
};
dynamodb.getItem(params, function(err, data) {
  if (err) console.log(err, err.stack); // an error occurred
  else     console.log(data);           // successful response
});

更多最終一致性模型，參閱 Eventually Consistent 與 Dynamo NWR 模型。

Global Tables

— 待整理 —

Read/Write Capacity Mode

Provisioned Mode

DynamoDB 每個 Table 都有讀寫能力單元 (Capacity Units) 的設定，稱作 Read Capacity Units (RCU)、Write Capacity Units (WCU).

  • Read Capacity Units (RCU): 每次讀取單位為 4K
    • Strongly Consistent Reads 每秒讀一次
    • Eventually Consistent Reads 每秒讀兩次，也就是每秒 8KB
    • 如果讀寫大小超過 4KB，那麼就會需要額外的 RCU
  • Write Capacity Units (WCU): 每次寫入單位為 1KB，超過大小就會額外消耗 WCU
  • Secondary Indexes 會另外消耗 Capacity Units，有獨立的 RCU / WCU

RCU / WCU 這兩個值會影響效能，也會依據需求收費。

DynamoDB 讀寫的 API:

  • Read:
    • GetItem: 一次取回一個 Item
    • BatchGetItem: 一次操作最多取回 100 Items
  • Write:
    • PutItem / UpdateItem / DeleteItem: 單一個 Item 操作
    • BatchWriteItem: 一次操作，最多 Put / Delete 25 Items

另外，Provisioned Capacity 可以：

  1. 買 Reserved Capacity。
  2. Auto Scaling
  3. On-demand (建議)

On-Demand Mode

AWS re:Invent 2018 年開始支援 On-Demand Mode，也就是 pay-per-request 的概念。基本的 RCU / WCU 的概念同前段落描述。

以下情境適合使用 On-Demand Mode：

  • 新的 Table，但無法知道需要多少 Read / Write Capacity
  • 有無法預期的請求流量
  • 成本考量，期望用多少，付多少。 (不養機器的概念)

不過這種概念就是把使用的狀況，返回給使用者自行決定，換言之，如果沒有了解 RCU / WCU 的基礎概念，沒有良好的設計，屆時會反映在成本上，而不只是方便維運。

Guidelines for Working with Tables

Partition Behavior of Table

一個 partition 最多提供 3000 RCU / 1000 WCU。建立 Table 時，如果指定 1000 RCU / 500 WCU，那麼需要的 Partition 計算公式如下：

Total partitions for desired performance = (Desired RCU / 3000 RCU) + (Desired WCU / 1000 WCU)

例如：1000 RCU, 500 WCU 需要幾個 Partition?

( 1,000 / 3,000 ) + ( 500 / 1,000 ) = 0.8333 --> 1

所以一個 partition 可以滿足上述的需求。如果 RCU / WCU = 1000，那麼需要的 partition：

( 1,000 / 3,000 ) + ( 1,000 / 1,000 ) = 1.333 --> 2

Partition Split

Partition Split 代表著拆分不同的區塊，儲存資料，每個 Partition 有其基本的讀寫能力與容量。一個 partition 可以儲存 10GiB 的資料，加上 RCU / WCU 的計算，所以以下兩個條件會發生 partition split:

  • 增加 capacity throughput
  • 需要增加 storage 空間

Increased Provisioned Throughput Settings

建立一個 Table ，然後有 5,000 RCU、2,000 WCU，那麼初始的時候就會有 4 個 Partitions，計算公式如下：

( 5000 / 3,000 ) + ( 2,000 / 1,000 ) = 3.6667 --> 4

4 個 partition 將會被配份使用 1,250 RCU (5000/4)、500 WCU (2000/4)。

如果使用者把 RCU 調整成 8,000，那麼既有的四個 partition 就無法滿足需求，DynamoDB 會自動加倍 partition，變成 8 partitions。如下圖：

Increased Provisioned Throughput Settings

最後再把資料平均分配到新的 partition。而每個 partition 的 RCU / WCU 會變成:

  • RCU: 8000 / 8 = 1000
  • WCU: 2000 / 8 = 250

Increased Storage Requirements

當資料量超過一個 partition 大小 10GB 的時候，就會自動長出新的。

上一個例子最後有 8 partitions，如果其中一個超過 10GB

Increased Storage Requirements

Use Burst Capacity Sparingly

因為每個 partition 都有一定的 RCU / WCU，所以也就變成每個 Table 不管使用者要多少，實際上，都會有 buffer，所以如果有瞬間量的需求 (bursts 爆炸)，實際上是可以撐一下的。

DynamoDB 保留了五分鐘的 burst 給 RCU / WCU。在這段時間的 R/W 動作，可以非常快速地被消化，基本上會比定義的還要快。

但是不要把 burst 的 RCU / WCU 當成設計的一部份，因為 DynamoDB 會預先使用這些 Capacity 作維護任務。

未來 burst 可能可以讓使用者自行設定。

AWS 官方建議，如果有一些資料存取比較頻繁，建議使用 In Memory 的方式，像是 ElasticCache，或者 DAX。

Limitation

Capacity Unit Sizes 是固定的值，讀 (RCU) 跟寫 (WCU) 都有預設值。而每個 AWS Account / Per Region 也都有一些上限，使用時要注意這些限制。以下資料整理自 Limits in DynamoDB

  • Capacity Unit Sizes:
    • RCU: 強一致性 (strongly consistent) 讀取，每秒 4KBytes、最終一致性 (eventually consistent) 則是 8KBytes 每秒.
    • WCU: 每秒寫入 1KByte.
  • Limit by Table and Account, 大部分的 Region 如下：
    • Per table – 40,000 RCU, 40,000 WCU
    • Per account – 80,000 RCU, and 80,000 WCU

40,000 RCU = 160MBytes, or 320MBytes

Development with DynamoDB

local development using docker

  • DynamoDB 本身都是透過 Web Service 存取，所以沒有 RDBMS Connection 的概念，所以也不會有 Connection Pool 的問題。
  • 2018 年開始提供了 docker image 給開發者使用：
    • docker run -p 8000:8000 amazon/dynamodb-local
  • AWS 提供 DynamoDB local 版，需要 jre6 以上，使用方式如下：
1
2
wget http://dynamodb-local.s3-website-us-west-2.amazonaws.com/dynamodb_local_latest.tar.gz
java -Djava.library.path=./DynamoDBLocal_lib -jar DynamoDBLocal.jar -sharedDb

相關資料：

NoSQL Workbench Preview (updated: 2019/09/17)

AWS 總算提供了 NoSQL Workbench ，主要提供以下功能：

  • Data Modeling
  • Data Visualization
  • Operation Building

目前還在 Preview 階段。

Blog: https://aws.amazon.com/blogs/aws/nosql-workbench-for-amazon-dynamodb-available-in-preview/

使用時機

AWS 資料儲存有很多方式，不管是 S3 / RDS / DynamoDB / Glacier / ElasticCache / HDFS …. 在 AWS Whitepaper: Storage Options in the AWS Cloud 有很詳細的說明。

不過要快速瞭解的話，下面這張圖 (出自 AWS Summit Series 2016 - Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS) 是不錯的參考：

Design Patterns and Best Practice

AWS 官方整理了很多 DynamoDB 的 Design Patterns，很值得研究，整理如下。

推薦閱讀

底下是推薦閱讀的文章，很多都源自於 AWS CTO Werner Vogels 的 Blog.

延伸閱讀

站內延伸

參考資料

推薦研讀

更新紀錄

  • 2018/12/11: 新增 On-Demand 描述
  • 2019/10/13: 新增 Workbench 資料

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2016/08/17 01:53:00
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