تکنیک های پیشرفته پرس و جو در DynamoDB

DynamoDB ، به عنوان یک سرویس مدیریت شده پایگاه داده NOSQL ، انعطاف پذیری و مقیاس پذیری را ارائه می دهد. در حالی که تمرکز اصلی آن سادگی و عملکرد است ، تسلط بر تکنیک های پیشرفته پرس و جو می تواند تمام پتانسیل های خود را باز کند. این مقاله عمیق به تکنیک هایی می رسد که به بهینه سازی عملکرد پرس و جو کمک می کند و به طور مؤثر سناریوهای بازیابی داده ها را اداره می کند.

درک اصول پرس و جو DynamoDB

DynamoDB از دو عملیات بازیابی داده اصلی پشتیبانی می کند: پرسش وت اسکن کردنبشر در حالی که اسکن کردن همه موارد موجود در یک جدول را بازیابی می کند ، پرسش با استفاده از یک کلید پارتیشن و کلید مرتب سازی اختیاری ، روی زیر مجموعه ای از موارد تمرکز می کند. این تمایز باعث می شود عملیات پرس و جو سریعتر و کارآمدتر شود.

تکنیک های پیشرفته پرس و جو

با استفاده از کلیدهای پارتیشن و کلیدهای مرتب سازی به طور موثر

جداول DynamoDB در اطراف ساخته شده است کلیدهای پارتیشن وت کلیدهای مرتب، ساختن آنها به سنگ بنای نمایش داده شد:

• کلید پارتیشن: همیشه از یک مسابقه دقیق استفاده کنید. از کلیدهای بیش از حد گسترده خودداری کنید ، زیرا آنها تأخیر پرس و جو را افزایش می دهند.

• کلید مرتب: از اپراتورها استفاده کنید =با BETWEENوت begins_with برای فیلتر بیشتر دانه.

  • مثال: همه سفارشات را برای مشتری در یک محدوده تاریخ خاص بازیابی کنید:

     response = table.query(
         KeyConditionExpression=Key('CustomerID').eq('123') & Key('OrderDate').between('2024-01-01', '2024-12-31')
     )
     print(response['Items'])
  

نمایه سازی با شاخص های ثانویه جهانی (GSIS)

GSI ها امکان پرس و جو در مورد ویژگی های کلیدی غیر پیشرو را فراهم می کنند و الگوهای پرس و جو جایگزین را امکان پذیر می کنند. موارد استفاده شامل:

• پرس و جو توسط ویژگیهای غیر دبلیو (به عنوان مثال ، سفارشات پرس و جو توسط Status).
• دست زدن به ویژگی های کامپوزیت برای انعطاف پذیری بیشتر

نمونه ای از ایجاد GSI:

   table = dynamodb.create_table(
       TableName='Orders',
       KeySchema=[{'AttributeName': 'OrderID', 'KeyType': 'HASH'}],
       AttributeDefinitions=[
           {'AttributeName': 'OrderID', 'AttributeType': 'S'},
           {'AttributeName': 'Status', 'AttributeType': 'S'}
       ],
       GlobalSecondaryIndexes=[
           {
               'IndexName': 'StatusIndex',
               'KeySchema': [{'AttributeName': 'Status', 'KeyType': 'HASH'}],
               'Projection': {'ProjectionType': 'ALL'},
               'ProvisionedThroughput': {'ReadCapacityUnits': 5, 'WriteCapacityUnits': 5}
           }
       ]
   )

شاخص های ثانویه محلی (LSIS)

LSI ها اجازه می دهند داده ها را به طور متفاوتی در همان کلید پارتیشن مرتب سازی کنند. LSIS برای پرس و جو با ویژگی های مختلف مرتب سازی ایده آل است.

• مورد استفاده: جستجوی محصولات در یک دسته با قیمت و رتبه بندی.

نتایج فیلتر با عبارات فیلتر

فیلترها با از بین بردن مواردی که با معیارهای خاص مطابقت ندارند ، کنترل ریز دانه بر نتایج پرس و جو را امکان پذیر می کنند.

• keyconditionexpression فیلترهای روی کلیدهای اولیه.
• بیان فیلتر پس از واکشی داده ها ، موارد غیر تطبیقی ​​را حذف می کند.

مثال:

   response = table.query(
       KeyConditionExpression=Key('Category').eq('Electronics'),
       FilterExpression=Attr('Price').lt(500)
   )

صفحه بندی برای مجموعه داده های بزرگ

DynamoDB نتایج پرس و جو بزرگ را به صفحات تقسیم می کند. از LastEvaluatedKey برای واکشی صفحه بعدی نتایج:

   response = table.query(
       KeyConditionExpression=Key('Category').eq('Electronics')
   )
   while 'LastEvaluatedKey' in response:
       response = table.query(
           KeyConditionExpression=Key('Category').eq('Electronics'),
           ExclusiveStartKey=response['LastEvaluatedKey']
       )
       print(response['Items'])

با استفاده از عبارات طرح ریزی برای محدود کردن ویژگی های بازیابی شده

به طور پیش فرض ، DynamoDB تمام ویژگی های موجود در یک مورد را بازیابی می کند. استفاده کردن عبارات پیش بینی برای کاهش هزینه انتقال داده:

   response = table.query(
       KeyConditionExpression=Key('Category').eq('Books'),
       ProjectionExpression="Title, Author"
   )

زمان به زندگی (TTL) برای منقضی شدن داده های خودکار

TTL یک تکنیک پرس و جو نیست اما می تواند با حذف خودکار موارد منسوخ شده ، بازیابی داده ها را بهینه کند. از TTL برای سناریوهایی مانند انقضا جلسه یا بایگانی داده های قدیمی استفاده کنید.

بهترین روشها برای بهینه سازی پرس و جو

1. استفاده از اسکن را به حداقل برسانید: اسکن را با پرس و جو جایگزین کنید یا از شاخص های ثانویه برای هدف قرار دادن پارتیشن های خاص استفاده کنید.
2. از پارتیشن های داغ خودداری کنید: داده ها را به طور مساوی از طریق پارتیشن ها توزیع کنید تا لرزش کاهش یابد.
3. نظارت بر عملکرد پرس و جو: استفاده کنید معیارهای CloudWatch برای شناسایی سؤالات آهسته و بهینه سازی آنها.
4. با عاقلانه از GSIS و LSI استفاده کنید: نمایه سازی بیش از حد هزینه های نوشتن را افزایش می دهد. فقط فهرست های لازم را ایجاد کنید.
5. نمایش داده های پیچیده: نتایج محاسبه شده را در DynamoDB ذخیره کنید تا پرس و جو مکرر را کاهش دهد.

پایان

تسلط بر تکنیک های پیشرفته پرس و جو در DynamoDB به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا برنامه های قوی و با عملکرد بالا بسازند. با استفاده از نمایه سازی ، طرح ریزی و فیلتر مناسب ، می توانید از کاربردهای خود حتی پیچیده ترین سناریوهای پرس و جو را به طور کارآمد اطمینان دهید.

در مقاله بعدی ما ، ما را می گیریم شیرجه عمیق تر به طراحی مدل های داده مقیاس پذیر برای DynamoDB، پوشش استراتژی هایی مانند طراحی تک جدول ، دفع کردن و اجتناب از مشکلات مشترک. با ما همراه باشید!