【51CTO.com快译】AWS DynamoDB是一种完全托管的无服务器(Serverless)类型的NoSQL数据库。本文将和您探讨DynamoDB的基本功能、使用场景、计费、设置、查询、以及扫描等方面，以便您更好地将其运用在自己的应用之中。
什么是AWS DynamoDB?
总的说来，DynamoDB是一种键-值(key-value)和文档型数据库，基本可以达到毫秒级的响应时间。作为持久数据库，它具有内置的安全性、备份与还原等功能。
在DynamoDB中，您经常会听到的一个关键词是：NoSQL数据库。这表明它并不使用关系型数据库(https://aws.amazon.com/relational-database/)的传统SQL查询语言，而是被设计为通过将对象合并到某个NoSQL数据库中的公共集合、或schemaless表中，来减少复杂性。这些对象将会根据通用主题被分组到一起，以满足应用程序被预设的通用查询条件。
关键术语：
•表(Table)：可以容纳几乎无限数量表项的集合，可带有二级索引。
•二级索引(Secondary Index)：使用不同的主键和排序键来复制表项。
•主键(Primary Key)：是一种特殊形式的属性，可用于参考表项，类似于表项的ID。
•排序键(Sort Key)：是另一种特殊形式的属性，可用于组织不同排序的表项。
•表项(Item)：作为AWS DynamoDB中最基本的单元，它是JSON形式的结构化数据属性。
•属性(Attribute)：是一个键-值对，其中包含着有关数据表中某个表项的信息性数据点(data-point)。
•流(Streams)：是针对数据表执行状态改变(state-changing)操作的恒定流。
•查询(Query)：检索特定表项(或表项集)的操作。
•扫描(Scan)：用于扫描整张表或表的某部分的操作。
•过滤器(Filter)：完成查询或扫描后，将结果返回给请求者之前，所应用的规则。
如何存储数据?
键-值存储是一张按比例扩展(scaled-up)的分布式哈希表。该表中的表项可以通过键-值对的属性来唯一标识。该属性对可用于GET、SET、UPDATE和DELETE等操作。该属性通常有两种类型：主键(类似表项的ID)和排序键(可用于对表项进行排序)。
众所周知，哈希表的优点是：无论表的大小，它总是可靠、一致且快速的。而缺点是：一次只能检索一条记录。对此，DynamoDB可采取宽列(wide-column)存储的形式，即：每一行在任何时候都会具有任意数量的列。这种B树(B-tree)的数据结构与二级索引不但提供了查找表项的选项，而且允许用户进行范围查询。同时，它们可用于通过不同的主键和排序键，来参考和排序表项。此外，由于DynamoDB是一个schemaless数据库，因此其中的表项可以具有不同的属性集。
如何实现自动扩展?
无服务器计算的最大好处之一是：开发人员可以在时间和预算上采用自动化的方法，以确保容量不会受限。DynamoDB可以通过自动扩展，来应对需求的激增，避免出现限流或响应速度骤降，进而合理地利用资源。
通过使用AWS应用自动扩展(Application Auto Scaling)，DynamoDB允许用户对数据表采取自定义的扩展策略，按需增加读取和写入的容量。通常，此类策略包括了：指定最小和最大预购置的容量单位，以及目标利用率(如：已消耗的预购置吞吐量百分比)。目标利用率通过与目标跟踪算法结合，确保无论工作负载如何变化，吞吐量都能够与设定的目标相匹配。
功能与使用场景
除了数据库的基本功能，DynamoDB还拥有包括：备份和恢复、全局存储、DynamoDB加速器(DAX)、DynamoDB流、以及数据传输在内的其他功能。而作为AWS的顶级服务之一，DynamoDB每天都可以处理10tr以上的请求，并且可以支持每秒超过2000万个请求的峰值。因此，它适用于任何规模的要求提供低延迟数据访问的应用。
由于非常适用于HTTP与AWS IAM的应用场景，因此DynamoDB数据库不但能够始终受到保护，并且无需复杂的网络配置(如：网络分区)，便可快速地对请求进行身份验证，并安全地完成各项初始化步骤。
由于使用场景十分广泛，因此DynamoDB有着丰富的用户案例。从Lyft和Airbnb之类的成长型公司，到Capital One和Nike等历史悠久的企业，都在其架构中使用到了DynamoDB。
计费
DynamoDB通过如下两种容量模式，来对目标数据表的读取和写入操作进行计费。
•按需
此模式意味着无需预先指定读、写吞吐量，按需进行扩展。因此，如果您的数据表或流量存在着不可预测性，那么这是一种不错的选择。
•预购置
通过预购置容量，您可以指定每秒所需的读写次数。自动扩展功能在此可以根据指定的利用率，通过自动化调整，以保证高性能和对预算的管理。
当然，这两种模式的成本也会根据实际的使用量产生巨大的差异，因此我们需要事先做好相应的估算。
具体而言，对于按需模式，DynamoDB会按照每百万个单位进行收费;而对于预购置模式，DynamoDB则按每小时的单位量来进行收费。
值得一提的是：作为预购置模式下的附加项，预存容量(Reserved Capacity)不但可以节省成本，而且能够通过支付一次性前期费用，来保障在预存容量期限内，按小时支付最低吞吐量级别的开销。不过，任何未使用的容量都不会顺延到次月。
读写请求计费
- 在写入的方面，DynamoDB将每个写入请求计作一个单位(最多为1 KB)，而将每个事务性写入算作两个写入请求单位。
- 在读取方面，DynamoDB将每个高度一致的读取请求计作一个单位(最多为4 KB)，将每个事务性读取算作两个读取请求单位，而将每个最终一致的读取只算作一半的读取请求单位。
AWS Free Tier
在AWS Free Tier中，DynamoDB能够提供如下“福利”。当然，它们的每一项都是按月、按区域、按账户来计费的。
•25个WCU和25个RCU的预购置容量。
•25 GB的数据存储空间，之后按每GB、每月收取费用。
•25个rWCU可用于在两个AWS区域中部署全局表。
•250万个源自DynamoDB流的流式读取请求。
•1 GB的数据输出(前12个月为15 GB)，可横跨AWS的各项服务进行汇总。
如何在DynamoDB表上节省成本?
“按需”模式虽然灵活自主，但其成本却高达“预购置”模式的七倍。相反，使用预购置模式势必让开发人员承担更多估算容量的任务，并且可能会在可扩展性上有所欠缺。下面是有关如何为应用选择正确的模式，以及优化数据表的三点建议：
1.自动化扩展功能不但需要进行基准测试，而且很难适应需求的快速变化。因此，用户需要在尽可能接近系统的分布式情况下运行测试，以确保自动化扩展能够满足真正的业务需求。
2.对于按需读取密集型数据表的需求，DAX是一种基于使用率的经济型选择。一个小型DAX实例(如：t2.medium)的成本，与“按需”模式下超过200M的读取操作基本相同。也就是说，只有在高吞吐量的情况下，“按需”模式才会体现出节省的优势。
3.对于那些写入密集型的工作负载，SQS是管理高吞吐量、以及不可测流量峰值的理想选择。各种消息会通过DynamoDB写入数据的Lambda函数进行轮询。数据库通过限流来更好地分配容量，进而充分地利用“预购置”容量模式的优势。
如何设置AWS DynamoDB
总的说来，设置DynamoDB并不难。下面，我们将展示如何使用AWS Free Tier中的各种参数和功能。
创建NoSQL表
1.在DynamoDB控制台上单击“创建表”。
2.自定义表的名称。
3.将主键或分区键(Partition Key)作用于跨分区的分布数据上，以实现可扩展性。据此，您可以将一系列数值均匀地分布到不同的访问模式中。
4.由于排序键只能对上述数据进行排序，因此您需要对表进行数据挖掘。
5.要启用“自动扩展”功能，则需取消勾选“默认设置”框，以便自动创建一个名为DynamoDBAutoScaleRole的AWS IAM角色，来管理自动化扩展过程。
6.最后，请将界面滑到底部，并单击“创建”。
新增数据
1.在“表项”选项卡中，单击“创建表项”。
2.为每个数据表项添加主键和排序键的相关数据，每次都需点击“保存”。
DynamoDB 流
DynamoDB流可以在数据发生变更的时间点，捕获表的更改，进而将这些更改存储到日志中，并保存24小时。
我们可以将已更改表项的主键属性，作为流式记录实时写入，以确保更改的时序性。此外，我们也可以通过配置，让它能够捕获诸如更改前、后的状态等其他数据。这些流式记录可以被其他应用程序所使用，例如：
•汇总来自多个操作的指标，比如：在特定时间段内一次性记录某个社交平台的“点赞”数量。
•在客户将数据添加到DynamoDB表时，会触发一封电子邮件，以确认输入数据的正确性。
•在移动应用的数据表中，数据往往以每分钟上千次的频率变化着。这就需要另一个应用来存储变更的详细信息，以便提供“参与度”之类的实时指标。
此外，值得注意的是，虽然AWS DynamoDB和DynamoDB Stream使用不同的端点，但是两者必须属于同一个区域。
DynamoDB查询
您可以根据主键去查询表中的一个或一组表项，并快速地检索到它们。下面展示了查询数据表的操作步骤：
1.在“表项”选项卡的下拉框中选择“查询”。
2.在主键或排序键的搜索框中输入关键字，按需进行查询。
DynamoDB扫描
DynamoDB扫描可以通过读取数据表、或二级索引中的每个表项，以返回结果集。通过排序键，您也可以决定扫描的顺序。同时，过滤器表达式可以被用于确定从扫描中返回哪些表项。当然，扫描可能会影响应用的整体性能，因此，除非的确需要扫描每一个表项，否则请改为使用DynamoDB查询的方式。
原文标题：The Ultimate Guide to AWS DynamoDB，作者: Taavi Rehemägi
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