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)

簡單說就是:快、好管理、玩不壞、彈性,最重要的是,便宜,這不就是下面這張圖 XDD

DynamoDB 辦到了!

Forrester Wave: Big Data NoSQL, Q3 2016: DynamoDB 完勝其他 Cloud NoSQL.

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

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)。
    • 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

要注意的是,DynamoDB 不管是 Primary Key or Secondary Indexes,在 Table 建立之後就無法修改。

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。讀取模式有兩種:

  • Eventually Consistent Reads (最終一致性, ECR): 每秒可以讀 2 次, 每次 4KB 大小。
  • 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,
};
dynamodb.getItem(params, function(err, data) {
if (err) console.log(err, err.stack); // an error occurred
else console.log(data); // successful response
});

Provisioned Throughput

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
    • 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 Throughput 可以買 Reserved Capacity。

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:

( RCU / 3,000 ) + ( WCU / 1,000 ) = initialPartitions (rounded up)
e.g., ( 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

一個 partition 大約可以儲存 10GiB 的資料,

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。

Development with DynamoDB

  • 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。
  • AWS 提供 DynamoDB local 版,需要 jre6 以上,使用方式如下:
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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:

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:

延伸閱讀 (站內)

參考資料

案例文件

AWS 官方文件

Youtube


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