>> [সঙ্গীত বাজাচ্ছি]
RICK হাউলিহান: ঠিক আছে.
সবাই কেমন আছেন.
আমার নাম রিক হাউলিহান হয়.
আমি একজন সিনিয়র প্রিন্সিপাল আছি ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন এ সমাধান স্থপতি.
আমি NoSQL ফোকাস এবং DynamoDB প্রযুক্তি.
আমি কথা বলার জন্য আজ এখানে আছি আপনি তাদের সম্পর্কে সামান্য বিট.
>> আমার পূর্বপুরুষ প্রাথমিক তথ্য স্তর.
আমি অর্ধেক আমার উন্নয়ন ব্যয় কর্মজীবন, ডাটাবেস লেখা
তথ্য এক্সেস, সমাধান বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য.
আমি মেঘ ভার্চুয়ালাইজেশন চলেছি প্রায় 20 বছর ধরে.
মেঘ মেঘ আসার আগেই, আমরা ইউটিলিটি কম্পিউটিং এটা ডাকতেন.
এবং ধারণা, এটা ভালো ছিল PG & ই, আপনি ব্যবহার করছেন তা দিতে.
আজ আমরা মেঘ কল.
>> কিন্তু বছরের পর বছর ধরে, আমি কাজ করেছি কোম্পানীর একটি দম্পতি জন্য
আপনি সম্ভবত শুনিনি.
কিন্তু আমি প্রযুক্তিগত একটি তালিকা কম্পাইল করেছি শিক্ষাদীক্ষা, আমি আপনাকে বলতে চাই অনুমান.
আমি মেঘ ব্যবস্থা আটটি পেটেন্ট আছে ভার্চুয়ালাইজেশন, মাইক্রোপ্রসেসর ডিজাইন,
জটিল ইভেন্ট প্রক্রিয়াকরণ, এবং অন্যান্য এলাকায় পাশাপাশি.
>> এই দিন তাই, আমি NoSQL বেশিরভাগই ফোকাস প্রযুক্তি ও পরবর্তী প্রজন্মের
ডাটাবেস.
এবং যে আমি যাচ্ছি সাধারণত এর সম্পর্কে আপনি আজ কথা এখানে হতে.
তাই আপনি আশা করতে পারেন কি এই অধিবেশন থেকে,
আমরা একটি সংক্ষিপ্ত দিয়ে যাবেন ডাটা প্রসেসিং ইতিহাস.
এটা সবসময় সহায়ক আমরা কোথা থেকে এসেছি বুঝতে
আমরা এসেছি এবং আমরা যেখানে.
এবং আমরা একটু কথা বলতে পারবেন NoSQL প্রযুক্তি সম্পর্কে বিট
একটি মৌলিক দৃষ্টিকোণ থেকে.
>> আমরা কিছু ঢোকা হবে DynamoDB internals.
DynamoDB ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন এর কোন গন্ধ হয়.
এটি একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত হচ্ছে এবং হোস্ট NoSQL সমাধান.
আর আমরা টেবিলের ওপর একটি সামান্য বিট কথা বলতে পারবেন কাঠামো, API গুলি, তথ্য ধরনের, সূচী,
এবং internals কিছু যে DynamoDB প্রযুক্তির.
আমরা নকশা কিছু ঢোকা করব নিদর্শন এবং ভাল পদ্ধতি.
আমরা আপনাকে কিভাবে কথা বলতে পারবেন কিছু ক্ষেত্রে এই প্রযুক্তি ব্যবহার
আজকের অ্যাপ্লিকেশন.
এবং তারপর আমরা অল্প কথা করব বিবর্তন বা উত্থান সম্পর্কে
প্রোগ্রামিং একটি নতুন দৃষ্টান্ত বলা ইভেন্ট চালিত অ্যাপ্লিকেশন
এবং DynamoDB পাশাপাশি যে নাটকগুলি কিভাবে.
আর আমরা আপনাকে একটি সামান্য বিট ছেড়ে দেব একটি রেফারেন্স স্থাপত্যবিদ্যা আলোচনা
তাই আমরা কিছু বিষয়ে কথা বলতে পারেন উপায় আপনি DynamoDB ব্যবহার করতে পারেন.
>> সুতরাং প্রথম এই একটি প্রশ্ন off-- আমি অনেক একটি ডাটাবেস কি, শুনতে.
মানুষ অনেক তারা মনে একটি ডাটাবেস কি জানেন.
গুগল, তাহলে আপনি এই দেখতে পাবেন.
এটি একটি অনুষ্ঠিত তথ্য একটি কাঠামোগত সেট একটি কম্পিউটার, বিশেষ করে এক যে
বিভিন্ন উপায়ে প্রবেশযোগ্য.
আমি যে একটি ভাল অনুমান একটি আধুনিক ডাটাবেস সংজ্ঞা.
কিন্তু আমি, কারণ এটা পছন্দ করবেন না এটা একটা দম্পতি বোঝা.
এটা কাঠামো বোঝা.
এবং এটি একটি কম্পিউটারে যে বোঝা.
ও উপাত্ত না কম্পিউটারে সবসময় অস্তিত্ব.
ডেটাবেস আসলে নানাভাবে অস্তিত্ব.
>> একটি নিয়ে তাই একটি ভাল সংজ্ঞা ডাটাবেস ভালো কিছু হয়.
একটি ডাটাবেসের একটি সংগঠিত হয় সংরক্ষণ, ব্যবস্থাপনা পরিচালক জন্য প্রক্রিয়া,
এবং তথ্য প্রাপ্ত করার.
এই About.com থেকে হয়.
তাই আমি সত্যিই আলোচনা এটা যেহেতু এই মত সম্পর্কে একটি ডাটাবেসের একটি সংগ্রহস্থলের হচ্ছে,
একটি সংগ্রহস্থলের তথ্য, অগত্যা
একটি কম্পিউটার যে sits কিছু.
ইতিহাস জুড়ে, আমরা সবসময় কম্পিউটারের ছিল না.
>> এখন, আমি গড় জিজ্ঞাসা যদি কি ডেভেলপার আজ
একটি ডাটাবেস, যে আমি পেতে উত্তর.
কোথাও আমি কাপড় থাকা যাবে.
রাইট?
এবং এটা সত্যি.
কিন্তু এটা দু: খজনক.
ডাটাবেস সত্যিই কারণ আধুনিক অ্যাপ্লিকেশন ভিত্তি.
এটা ফাউন্ডেশনের ভাষার আবেদন.
আর আপনি যে নির্মাণ কিভাবে ডাটাবেস, আপনি কিভাবে গঠন
যে তথ্য কিভাবে যে নির্দেশ যাচ্ছে আপনি স্কেল হিসাবে আবেদন সঞ্চালিত হবে.
>> সুতরাং আমার পেশা আজ অনেক সঙ্গে আচরণ করা হয় তা
যখন ডেভেলপারদের ঘটবে এই অভিগমন
এবং পরবর্তীকালে মোকাবেলার একটি আবেদন যে
এখন মূল অতিক্রম স্কেলিংসবচেয়ে খারাপ নকশা থেকে অভিপ্রায় ও দুর্ভোগ.
তাই আশা করছি যখন আপনি আজ দূরে পদব্রজে ভ্রমণ, আপনি হবে
সরঞ্জামের একটি দম্পতি আছে আপনি যাব যে আপনার বেল্ট
ঐ একই ভুল থেকে.
ঠিক আছে.
সুতরাং আসুন একটি সামান্য বিট সম্পর্কে কথা বলুন ডাটাবেস প্রযুক্তির টাইমলাইনে.
আমি একটি পড়তে মনে নিবন্ধ না যে দীর্ঘ আগে
এবং এটা lines-- কিছু বলেন এটি একটি খুব কাব্যিক বিবৃতি.
এটা বলেন ইতিহাস তথ্য প্রক্রিয়াকরণ হয়
উচ্চ ওয়াটারমার্ক পূর্ণ তথ্য প্রাচুর্য.
ঠিক আছে.
এখন, আমি যে ধরনের সত্য অনুমান.
কিন্তু আমি আসলে এ হিসাবে দেখুন ইতিহাস আসলে ভরা হয়
তথ্য চাপ উচ্চ জলছাপ সঙ্গে.
তথ্য হার কারণ আহার নিচে যায় না.
এটা শুধুমাত্র যায়.
>> এবং নতুনত্ব ঘটে যখন আমরা তথ্য চাপ, দেখতে যা
যে পরিমান ডেটা হয় এখন সিস্টেমের মধ্যে আসছে.
আর এটা প্রক্রিয়া করা যাবে না দক্ষতার সময় বা খরচ হয়.
আমরা শুরু হলে এবং যে তথ্য চাপ তাকান.
>> সুতরাং আমরা তাকান প্রথম ডাটাবেস, এই
আমাদের কান মধ্যে ছিল এক.
আমরা সব জন্ম করছি.
এটা একটা চমৎকার ডাটাবেস.
এটি একটি উচ্চ প্রাপ্যতা আছে.
এটা সবসময় পাওয়া যাবে.
আপনি সবসময় এটা পেতে পারেন.
>> কিন্তু এটা একক ব্যবহারকারী.
আমি আপনার সাথে আমার চিন্তা শেয়ার করতে পারেন না.
আপনি তো আমার মনের কথা না পেতে পারেন আপনি যখন তাদের চান.
আর তাদের abilitiy তাই ভাল হয় না.
আমরা কিছু ভুলে যাই.
হরদম, আমাদের এক পাতার এবং অন্য অস্তিত্বের উপর চলে আসে
এবং আমরা সবকিছু হারান যে ডাটাবেসের মধ্যে ছিল.
সুতরাং যে সব যে ভাল না.
>> আর এই সময়ের ভাল কাজ আমরা দিনের মধ্যে ফেরত ছিল যখন
যখন আমরা সত্যিই জানা প্রয়োজন সব হয় যেখানে আমরা আগামীকাল যেতে যাচ্ছি
অথবা আমরা আপনাকে আশ্বাস- সেরা খাদ্য জড়ো করা যেখানে.
কিন্তু আমরা শুরু হিসেবে একটি হিসাবে হত্তয়া সভ্যতা ও সরকারের শুরু
অস্তিত্ব লাভ করবে, এবং এর সাথে ব্যবসা, অভিব্যক্ত শুরু
আমরা বুঝতে শুরু একটু বেশী প্রয়োজন কি
আমরা আমাদের মাথা রাখা পারে.
ঠিক আছে?
>> আমরা রেকর্ড ব্যবস্থা প্রয়োজন.
আমরা সক্ষম দ্বারা তথ্য সংরক্ষণের স্থান হতে জায়গা প্রয়োজন.
সুতরাং আমরা, লেখা নথি শুরু লাইব্রেরি ও আর্কাইভ তৈরি.
আমরা একটি উন্নয়নশীল শুরু সিস্টেম একটি খতিয়ান অ্যাকাউন্টিং.
এবং লেজার কাউন্টিং যে সিস্টেম বহু শতাব্দী ধরে বিশ্বের দৌড়ে
এবং হয়ত এমনও হতে পারে সহস্রাব্দ হিসাবে আমরা ধরনের বিন্দু পৌঁছয়
যেখানে যে তথ্য লোড অতিক্রান্ত ঐ সিস্টেমের ক্ষমতা
এটা ধারণ পাবে.
>> এবং এই আসলে 1880 সালে ঘটেছে.
রাইট?
1880 অবস্থান আদমশুমারিতে.
এই যেখানে বাঁক সত্যিই হয় আধুনিক তথ্য প্রক্রিয়াকরণ নির্দেশ.
এই সময়ে হয় তথ্য যা পরিমাণ
যে করে আদায় করা হতো মার্কিন সরকার বিন্দু থেকে পেয়েছিলাম
যেখানে এটি প্রক্রিয়া আট বছর সময় লাগে.
>> এখন, আট years-- হিসাবে আপনি, আদমশুমারি জানেন
রান প্রতি 10 years-- এটা তাই বেশ স্পষ্ট যে সময় দ্বারা আমরা
1890 সালের আদমশুমারি পেয়েছিলাম তথ্য পরিমাণ যে
প্রক্রিয়াজাত করা যাচ্ছে সরকার ছিল
10 বছর অতিক্রম করতে যাচ্ছে এটা যে চালু নতুন আদমশুমারি নিতে হবে.
এই একটা সমস্যা ছিল.
>> সুতরাং একটি লোক হারমান নামে Hollerith বরাবর এসেছেন
এবং তিনি একক রেকর্ড পাঞ্চ উদ্ভাবিত কার্ড, পাঞ্চ কার্ড রিডার, পাঞ্চ কার্ড
ছককাটা তালিকাভুক্ত, এবং হালকা খাবার নিয়ে এই প্রযুক্তির জন্য প্রক্রিয়া.
আর তিনি এ গঠিত যে কোম্পানি সময়, অন্যদের কয়েক বরাবর,
আসলে ওঠে একটি অন্যতম স্তম্ভ আমরা আজ জানি ছোট কোম্পানি আইবিএম বলা.
>> সুতরাং আইবিএম মূলত ছিল ডাটাবেস ব্যবসা.
এবং যে তারা করেনি তা সত্যিই.
তারা তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করেনি.
>> পাঞ্চ বিস্তার তাই হিসাবে কার্ড, একটি প্রতিভাশালী প্রক্রিয়া
যে লিভারেজ সক্ষম হচ্ছে প্রযুক্তি সাজানো ফলাফল সেট ভোট.
আপনি এই ছবি দেখতে পারেন সেখানে আমরা একটি little-- আছে
এটি একটি সামান্য small-- কিন্তু যেহেতু আপনি দেখতে পারেন একটি অত্যন্ত প্রতিভাশালী যান্ত্রিক প্রক্রিয়া
আমরা একটি মুষ্ট্যাঘাত কার্ড ডেক আছে যেখানে.
আর কারো কথা বলার একটু স্ক্রু ড্রাইভার
এবং মাধ্যমে স্টিকিং স্লট এবং এটি তুলে
যে ম্যাচ পেতে যে সাজানো ফলাফল সেট.
>> এই একত্রিত হয়.
আমরা এই সব সময় না কম্পিউটারে আজ,
আপনি ডাটাবেসের মধ্যে এটা করতে যেখানে.
আমরা ঠিক আছে, নিজে করতে ব্যবহৃত?
মানুষ একসাথে এই জিনিস করা.
আর এটা বিস্তার ছিল এই পাঞ্চ কার্ডের
আমরা কি বলা তথ্য ড্রামস মধ্যে এবং তথ্য reels,, কাগজ টেপ.
>> ডাটা প্রসেসিং শিল্প গ্রহণ প্লেয়ার পিয়ানো থেকে একটি পাঠ.
প্লেয়ার এ ফিরে পিয়ানো শতাব্দীর পালা
স্লট সঙ্গে কাগজের reels, ব্যবহার করার জন্য ব্যবহৃত বাজাতে যা কি বলতে.
যে প্রযুক্তি অভিযোজিত হয়েছে তাই অবশেষে, ডিজিটাল তথ্য সংরক্ষণ করতে
তারা যে তথ্য প্রকাশ করা হতে পারে, কারণ যারা কাগজ টেপ reels সম্মুখের দিকে.
>> এখন, ফলস্বরূপ, তথ্য কিভাবে আসলে ছিল
আপনি কি এই তথ্য সরাসরি ছিল অ্যাক্সেস যদি আপনি তা সংরক্ষণ কিভাবে উপর নির্ভরশীল.
তাই আমি একটি টেপ তথ্য করা হলে, আমি সুসংগত তথ্য অ্যাক্সেস ছিল.
আমি পুরো রোল করা ছিল টেপ সব তথ্য অ্যাক্সেস করতে.
আমি পাঞ্চ ডাটা করা হলে কার্ড, আমি এটি অ্যাক্সেস করতে পারে
একটু বেশি র্যান্ডম এ ফ্যাশন, হয়তো না যত দ্রুত.
>> কিন্তু কিভাবে সীমাবদ্ধতার ছিল আমরা সঞ্চিত ছিল কিভাবে উপর ভিত্তি করে তথ্য অ্যাক্সেস.
আর তাই এই একটা সমস্যা ছিল '50s মধ্যে যাওয়া.
আবার, আমরা হিসাবে দেখতে শুরু করতে পারেন প্রক্রিয়া নতুন প্রযুক্তির আবির্ভাব ঘটাতে
তথ্য, ঠিক আছে, এটা আপ প্রর্দশিত নতুন সমাধানের জন্য দরজা,
নতুন প্রোগ্রাম জন্য, নতুন যে তথ্য জন্য অ্যাপ্লিকেশন.
এবং সত্যিই, সরকার কারণ হয়ে থাকতে পারে
কেন আমরা এই সিস্টেমের কিছু উন্নত.
কিন্তু ব্যবসায় প্রভূত ওঠে বিবর্তনের পিছনে ড্রাইভার
আধুনিক ডাটাবেসের এবং আধুনিক ফাইল সিস্টেম.
>> পরবর্তী জিনিস যাতে '50s মধ্যে এসেছেন ছিল
ফাইল-সিস্টেম ও ছিল রেণ্ডম এক্সেস স্টোরেজ উন্নয়ন.
এই সুন্দর ছিল.
এখন, হঠাৎ করে, আমরা লাগাতে পারেন আমাদের এই হার্ড ড্রাইভের যে কোন স্থানে ফাইল
এবং আমরা এলোমেলোভাবে এই তথ্য অ্যাক্সেস করতে পারেন.
আমরা যে বিশ্লেষণ করতে পারেন ফাইল থেকে তথ্য.
আর আমরা বিশ্বের সব সমাধান তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ সমস্যার.
>> আর যে চলেছিল প্রায় 20 বা বিবর্তন পর্যন্ত 30 বছর
রিলেশনাল ডাটাবেস, যা দুনিয়া এখন আমরা সিদ্ধান্ত নিয়েছে যখন হয়
নষ্ট হয় এমন একটি সংগ্রহস্থলের থাকতে হবে ফাইল জুড়ে তথ্য টানাটানি
আমরা তৈরি করেছি যে ব্যবস্থা. রাইট?
অনেকগুলি মধ্যে বিতরণ অত্যধিক তথ্য স্থান, তথ্য ডি অনুলিপি,
এবং স্টোরেজ খরচ ছিল বিরাট.
>> '70s ইন, সবচেয়ে ব্যয়বহুল সম্পদ একটি কম্পিউটার ছিল যে স্টোরেজ ছিল.
প্রসেসর ছিল একটি নির্দিষ্ট খরচ হিসেবে দেখা.
আমি বক্সে কিনতে, CPU- র কিছু কাজ করে.
এটা কিনা কাটনা করা যাচ্ছে এটা আসলে কাজ বা না.
যে সত্যিই একটি নিমগ্ন খরচ.
>> কিন্তু কি একটি হিসাবে আমার খরচ ব্যবসা স্টোরেজ হয়.
আমি পরের আরো ডিস্ক কিনতে থাকে মাস, যে আমি দিতে একটি বাস্তব খরচ.
আর যে স্টোরেজ ব্যয়বহুল.
>> এখন আমরা দ্রুত এগিয়ে 40 বছর এবং আমরা একটি ভিন্ন সমস্যা আছে.
Compute এখন সবচেয়ে ব্যয়বহুল সম্পদ.
স্টোরেজ সস্তা.
আমি মনে করি আমরা যে কোনো জায়গায় যেতে পারে, মানে মেঘ ও আমরা সস্তা স্টোরেজ খুঁজে পেতে পারেন.
কিন্তু তা আমি খুঁজে পাচ্ছি না সস্তা Compute হয়.
>> আজকের বিবর্তন তাই প্রযুক্তি, ডাটাবেস প্রযুক্তির,
সত্যিই প্রায় নিবদ্ধ হয় বিতরণ উপাত্ত
যে ভোগা না স্কেল একই ধরনের
রিলেশনাল ডাটাবেস সীমাবদ্ধতার.
আমরা সম্পর্কে অল্প কথা বলতে পারবেন যে আসলে কি বোঝায়.
>> কিন্তু কারণ এক ও আপাততঃ আমরা পিছনে ড্রাইভার
তথ্য চাপ সম্পর্কে বললাম.
ডেটা চাপ কিছু হয় যে নতুনত্ব ড্রাইভ.
আর আপনি এ চেহারা যদি গত পাঁচ বছর,
এই কি তথ্য একটি চার্ট সাধারণ এন্টারপ্রাইজ জুড়ে লোড
গত পাঁচ বছরে মত দেখায়.
>> আর চলতি সাধারণ নিয়ম এই days-- আপনি Google-- যেতে হলে
তথ্য 90% হল যে আমরা আজ দোকান, এবং এটি ছিল
গত দুই বছরের মধ্যে উত্পন্ন.
ঠিক আছে.
এখন, এই নতুন যে একটি প্রবণতা নয়.
এই হয়েছে যে একটি প্রবণতা 100 বছর জন্য নিগমন.
কখনো হারমান Hollerith থেকে পাঞ্চ কার্ড উন্নত,
আমরা তথ্য ভান্ডার নির্মাণ করছি এবং বিষ্ময়কর দরে তথ্য সংগ্রহের.
>> তাই গত 100 বছর ধরে, আমরা এই প্রবণতা দেখা করেছি.
যে পরিবর্তন করা যাচ্ছে না.
এগিয়ে নিয়ে যাওয়া, আমরা দেখতে যাচ্ছেন এই, যদি না একটি ত্বরিত প্রবণতা.
এবং আপনি যে মত দেখায় তা দেখতে পারেন.
>> 2010 সালে একটি ব্যবসা এক ছিল ব্যবস্থাপনায় তথ্য টেরাবাইট,
তারা করছি মানে আজ তথ্য 6.5 petabytes পরিচালনার.
যে 6,500 গুণ বেশি তথ্য আছে.
আর আমি এই জানি.
আমি প্রতিদিন এই ব্যবসার সঙ্গে কাজ.
পাঁচ বছর আগে, আমি কোম্পানি সাথে কথা বলতে হবে
কি ব্যাথা সম্পর্কে আমার এমন কথা বলতে হবে এটি তথ্য টেরাবাইট পরিচালনা করা হয়.
এবং তারা কথা হবে আমরা দেখতে কিভাবে সম্পর্কে আমার
এই যে সম্ভবত যাচ্ছে একটি petabyte বা দুটি হতে
বছর দুয়েক মধ্যে.
>> এই একই কোম্পানীগুলো আমি সঙ্গে সাক্ষাৎ করছি আজ,
এবং তারা প্রায় আমার সাথে কথা বলছ সমস্যা ম্যানেজিং আছে ভুগেন
দশ, তথ্য 20 petabytes.
বিস্ফোরণ তাই শিল্প তথ্য
বিরাট ড্রাইভিং হয় ভাল সমাধানের জন্য প্রয়োজন.
এবং রিলেশনাল ডাটাবেস শুধু চাহিদা পর্যন্ত জীবিত না.
>> আর তাই একটি রৈখিক আছে তথ্য চাপ মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক
এবং প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের.
ইতিহাস আমাদের দেখিয়েছে এই, যে সময়ের সাথে সাথে,
যখনই তথ্য ভলিউম যে প্রক্রিয়াভুক্ত করা প্রয়োজন
সিস্টেমের ক্ষমতা অতিক্রম একটি যুক্তিসঙ্গত সময়ের মধ্যে এটি প্রক্রিয়া
বা যুক্তিসঙ্গত খরচে, তারপর নতুন প্রযুক্তি
ঐ সমস্যা সমাধানের জন্য উদ্ভাবিত হয়.
যারা নতুন প্রযুক্তি, ঘুরে, দরজা খোলা
সমস্যা অন্য সেট, যা আরও তথ্য সংগ্রহ করা হয়.
>> এখন, আমরা এই বন্ধ করা যাচ্ছে না.
রাইট?
আমরা এই বন্ধ করা যাচ্ছে না.
কেন?
আপনি সবকিছু জানতে পারবেন না, কারণ মহাবিশ্বের জানা আছে.
এবং যতদিন আমরা বেঁচে চলেছি হিসাবে মানুষের ইতিহাস জুড়ে,
আমরা সবসময় আরো জানতে চালিত করেছেন.
>> সুতরাং আমরা সরাতে প্রতি ইঞ্চি মত মনে হয় বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের পথ নিচে,
আমরা তথ্য পরিমাণ গুণকারক আমরা ব্যাখ্যা মূলকভাবে প্রক্রিয়া প্রয়োজন যে
আমরা আরো এবং আরো এবং আরো উন্মোচিত হিসাবে জীবনের ভেতরের ক্রিয়াকাণ্ড সম্পর্কে,
মহাবিশ্ব কিভাবে কাজ সম্পর্কে সম্পর্কে বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের ড্রাইভিং,
এবং আবিষ্কার যে আমরা আজ করছেন.
তথ্য ভলিউম শুধু ক্রমাগত বৃদ্ধি.
তাই সঙ্গে মোকাবেলা করতে সক্ষম হচ্ছে এই সমস্যা অনেক.
>> জিনিস এক সুতরাং আমরা NoSQL কেন হিসাবে চেহারা?
কিভাবে NoSQL এই সমস্যার সমাধান কী?
ওয়েল, রিলেশনাল ডাটাবেস, স্ট্রাকচার্ড ক্যোয়ারী ল্যাঙ্গুয়েজ,
SQL-- যে সত্যিই একটি কনস্ট্রাক্ট এর রিলেশনাল এই জিনিস ডাটাবেস
সঞ্চয়ের জন্য অপ্টিমাইজ করা.
>> পিছনে '70s, আবার, ডিস্ক ব্যয়বহুল.
সঞ্চয়ের প্রভিশনিং ব্যায়াম এন্টারপ্রাইজ শেষহীন হয়.
আমি জানি.
আমি তা করতেন.
আমি একটি জন্য স্টোরেজ ড্রাইভার লেখেন enterprised superserver কোম্পানি
ফিরে '90s মধ্যে.
এবং নিচের লাইন অন্য বেদনাপূর্ণ হয় স্টোরেজ অ্যারের কিছু ছিল যে
এন্টারপ্রাইজ প্রতিদিন ঘটেছে.
এবং এটা বন্ধ না.
উচ্চ ঘনত্ব স্টোরেজ, চাহিদা উচ্চ ঘনত্ব সঞ্চয়ের জন্য,
এবং আরো দক্ষ সঞ্চয়ের জন্য এটা বন্ধ না হচ্ছে devices--.
>> এবং NoSQL একটি মহান প্রযুক্তি এটি তথ্য normalizes কারণ.
এটি তথ্য ডি-সদৃশ.
এটি একটি কাঠামো তথ্য রাখে ভাষার ব্যবহারের প্যাটার্ন অজ্ঞেয়বাদী.
একাধিক অ্যাপ্লিকেশন যে আঘাত করতে পারে SQL ডাটাবেস, তদর্থক প্রশ্নের চালানো,
এবং আকৃতির তথ্য পেতে যে তারা তাদের কর্মের জন্য প্রক্রিয়া প্রয়োজন.
যে চমত্কার শোনাচ্ছে.
কিন্তু বটম লাইন সাথে হয় সিস্টেম, এটি সবকিছু করতে অজ্ঞেয়বাদী যদি,
এটা কিছুই জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়.
ঠিক আছে?
>> এবং যে আমরা সাথে পেতে কি রিলেশনাল ডাটাবেস.
এটা স্টোরেজ জন্য অনুকূল নয়.
এটা সাধারণ এর.
এটি রিলেশনাল এর.
এটা তদর্থক প্রশ্নের সমর্থন করে.
এবং এটি এবং এটি উল্লম্বভাবে দাঁড়িপাল্লা.
>> আমি একটি বড় SQL ডাটাবেস পেতে হবে বা আরো শক্তিশালী SQL ডাটাবেস,
আমি লোহার একটি বড় টুকরা কিনতে যান.
ঠিক আছে?
আমি অনেক গ্রাহকের সঙ্গে কাজ করেছি প্রধান আপগ্রেড মাধ্যমে হয়েছে যে
তাদের এসকিউএল পরিকাঠামো শুধুমাত্র ছয় মাস পরে খুঁজে বের করতে,
তারা আবার প্রাচীর আঘাত করছি.
ওরাকল বা এমএস স্কুয়েল থেকে উত্তর বা অন্য কেহ একটি বড় বাক্স পেতে হয়.
ওয়েল আজ না হোক কাল, আপনি একটি কিনতে পারবেন না আরো ব্যাপক অংশগ্রহন, এবং যে বাস্তব সমস্যা.
আমরা আসলে কিছু পরিবর্তন প্রয়োজন.
সুতরাং যেখানে এই কাজ করে?
এটা অফলাইন জন্য ভাল কাজ করে বিশ্লেষণ, OLAP-টাইপ চাপ.
এসকিউএল জন্যে এবং যে যেখানে সত্যিই.
এখন, এটা অনেক অনলাইন আজ ব্যবহৃত হচ্ছে লেনদেনের প্রক্রিয়াকরণ-টাইপ
অ্যাপ্লিকেশন.
এবং এটা এ কাজ শুধু জরিমানা সদ্ব্যবহারের মাধ্যমে কিছু স্তর,
কিন্তু এটা মাত্র স্কেল না NoSQL যে ভাবে.
এবং আমরা একটু কথা বলতে পারবেন যে সম্পর্কে কেন বিট.
>> এখন, NoSQL, অন্য দিকে, আরো Compute জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়.
ঠিক আছে?
এটা করতে অজ্ঞেয়বাদী নয় প্রবেশাধিকার প্যাটার্ন.
আমরা ডি-সাধারণ কল কি কাঠামো বা একটি হায়ারারকিকাল গঠন.
একটি রিলেশনাল ডাটাবেস তথ্য একাধিক টেবিল থেকে একসঙ্গে যোগদান
আপনি প্রয়োজন যে দৃশ্য উত্পাদন.
একটি NoSQL ডাটাবেসের মধ্যে তথ্য একটি নথিতে সংরক্ষণ করা হয় যে
হায়ারারকিকাল গঠন রয়েছে.
সাধারণত হবে সব ডেটা যে দৃশ্য উত্পাদন একসঙ্গে যোগদান
একটি নথি সংরক্ষণ করা হয়.
আর আমরা সম্পর্কে অল্প কথা বলতে পারবেন কিভাবে চার্ট একটি দম্পতি যে কাজ.
>> কিন্তু এখানে ধারণা আপনি সংরক্ষণ করা হয় এই instantiated মতামত হিসাবে আপনার তথ্য.
ঠিক আছে?
আপনি অনুভূমিকভাবে স্কেল.
রাইট?
আমি বৃদ্ধি করার প্রয়োজন হলে আমার NoSQL ক্লাস্টারের মাপ,
আমি একটি বড় বাক্স পেতে প্রয়োজন হবে না.
আমি অন্য একটি বক্স পাবেন.
তখন আমি বললাম, একসাথে ঐ ক্লাস্টারের এবং আমি যে তথ্য ঠিকরা পারেন.
আমরা এর সম্পর্কে একটু বলুন করব sharding কি হতে
যে ডাটাবেস স্কেল করতে একাধিক প্রকৃত ডিভাইস জুড়ে
এবং বাধা অপসারণ করে উল্লম্বভাবে আকার পরিবর্তন করার জন্য আমাকে দরকার.
>> সুতরাং এটা সত্যিই অনলাইন জন্য নির্মিত লেনদেন প্রক্রিয়াকরণ এবং স্কেল.
একটি বড় পার্থক্য আছে এখানে প্রতিবেদনের মধ্যে, ডান?
রিপোর্টিং, আমি জানি না প্রশ্ন আমি জিজ্ঞাসা করতে যাচ্ছি.
রাইট?
Reporting-- কেউ থেকে যদি আমার মার্কেটিং বিভাগের
আমার গ্রাহকদের কতগুলি ঠিক করা চায় এই বিশেষ বৈশিষ্ট আছে যারা
আমি জানি না এই আগমনে কেনা কি তারা জিজ্ঞাসা করতে যাচ্ছেন প্রশ্ন.
তাই আমি অজ্ঞেয়বাদী হতে হবে.
>> এখন, একটি অনলাইন লেনদেনের অ্যাপ্লিকেশন,
আমি জিজ্ঞাসা করছি তা প্রশ্ন জানেন.
আমি এর জন্য আবেদন নির্মিত একটি খুব নির্দিষ্ট কর্মপ্রবাহ.
ঠিক আছে?
আমি তথ্য নিখুত যদি তাই যে কর্মপ্রবাহ সমর্থনের জন্য সংরক্ষণ,
এটা দ্রুত হতে যাচ্ছে.
এবং যে কেন NoSQL পারেন এর সত্যিই বিতরণ ত্বরান্বিত
পরিষেবার যারা ধরনের.
ঠিক আছে.
>> সুতরাং আমরা শুধুমাত্র পেতে যাচ্ছেন এখানে তত্ত্ব একটি সামান্য বিট.
আর তোমাদের মধ্যে এমন কিছু, আপনার চোখ একটি সামান্য বিট ফিরে গড়িয়ে পড়তে পারে.
কিন্তু আমি এটা রাখতে চেষ্টা করব আমি যা করতে পারেন হিসাবে হিসাবে উচ্চ স্তর.
আপনি প্রকল্পে হন তাহলে তাই ব্যবস্থাপনা, আছে
একটি কনস্ট্রাক্ট বলা সীমাবদ্ধতার ত্রিভুজ.
ঠিক আছে.
constrains নির্দেশনা নিয়ে ত্রিভুজ আপনি সবকিছু সব সময় থাকতে পারে না.
আপনার পাই আছে এবং এটি খুব খেতে পারেন না.
তাই প্রকল্পের ব্যবস্থাপনায়, যে ত্রিভুজ সীমাবদ্ধতার, আপনি এটা সস্তা থাকতে পারে
আপনি, এটা দ্রুত থাকতে পারে অথবা আপনি এটা ভাল থাকতে পারে.
দুটি বাছাই.
আপনি সব তিন থাকতে পারে না, কারণ.
রাইট?
ঠিক আছে.
>> তাই আপনি যদি এই সম্পর্কে অনেক শুনতে.
এটি একটি ট্রিপল বাধ্যতা ট্রিপল বাধ্যতা ত্রিভুজ,
বা লোহার ত্রিভুজ oftentimes-- হয় আপনি পরিচালকদের প্রকল্পের কথা বলা,
তারা এই বিষয়ে কথা বলতে পারবেন.
এখন, উপাত্ত আছে তাদের নিজস্ব আয়রন ত্রিভুজ.
এবং তথ্য আয়রন ত্রিভুজ আমরা ক্যাপ উপপাদ্য কল কি.
ঠিক আছে?
>> ক্যাপ উপপাদ্য নির্দেশনা কিভাবে ডাটাবেস কাজ
একটি খুব নির্দিষ্ট অবস্থার অধীনে.
এবং আমরা যে বিষয়ে কথা বলতে পারবেন এই শর্তে যে কি.
কিন্তু ত্রিভুজ তিন পয়েন্ট, তাই, সি, দৃঢ়তা বলতে.
ঠিক আছে?
তাই টুপি, দৃঢ়তা সব যে মানে ডাটাবেস অ্যাক্সেস করতে পারেন ক্লায়েন্ট
সবসময় একটি খুব থাকবে তথ্য সুসংগত দেখুন.
কেউ একজন তো দুটি ভিন্ন জিনিস দেখতে.
ঠিক আছে?
আমি ডাটাবেস দেখতে পারেন, আমি একই দৃশ্য দেখছি
আমার সঙ্গী হিসেবে যারা উদ্ধার একই ডাটাবেসের.
যে ঐক্য আছে.
>> সহজলভ্যতা মানে যে যদি ডাটাবেস অনলাইন, এটি পৌঁছে যাবে যদি,
সমস্ত ক্লায়েন্ট সবসময় যে পড়তে ও লিখতে পারবে.
ঠিক আছে?
তাই প্রতি ক্লায়েন্ট যে ডাটাবেস পড়তে পারেন
সবসময় সক্ষম পড়তে হবে তথ্য ও তথ্য লিখুন.
এবং যে ক্ষেত্রে যদি, এটি একটি উপলব্ধ সিস্টেম.
>> এবং তৃতীয় পয়েন্ট কি আমরা পার্টিশন সহনশীলতা কল.
ঠিক আছে?
পার্টিশন সহনশীলতা মানে সিস্টেম যে ভাল কাজ করে
শারীরিক নেটওয়ার্ক সত্ত্বেও নোডের মধ্যে পার্টিশন.
ঠিক আছে?
সুতরাং ক্লাস্টার নোড না পারেন একে অপরের সাথে কথা, কি হবে?
ঠিক আছে.
>> সুতরাং রিলেশনাল ডাটাবেস choose-- আপনি এই দুটি নিতে পারবেন.
ঠিক আছে.
সুতরাং রিলেশনাল ডাটাবেস নিন সঙ্গতিপূর্ণ এবং পাওয়া যাবে.
পার্টিশনের মধ্যে যদি সেটা হয় তথ্য ভাণ্ডার DataNodes,
ডাটাবেস বিপর্যস্ত.
রাইট?
এটা শুধু নিচে চলে যায়.
ঠিক আছে.
>> এবং এই তারা আছে কেন বড় বাক্সে সঙ্গে প্রসারণ.
রাইট?
No-- সাধারণত, একটি ক্লাস্টার আছে কারণ ডাটাবেস, তাদের মধ্যে খুব অনেক আছে না
যে যে ভাবে কাজ করে.
কিন্তু সবচেয়ে ডাটাবেস স্কেল উল্লম্বভাবে একটি একক বাক্সের মধ্যে.
তারা হতে হবে, কারণ সঙ্গতিপূর্ণ এবং পাওয়া যায়.
একটি পার্টিশন ইনজেকশনের করে দেয়া হয় তাহলে, তারপর আপনি একটি পছন্দ করতে হবে.
আপনি মধ্যে একটি পছন্দ করতে হবে সঙ্গতিপূর্ণ এবং প্রাপ্তিসাধ্য হচ্ছে.
>> আর যে NoSQL ডাটাবেস না কি.
ঠিক আছে.
সুতরাং একটি NoSQL ডাটাবেস, এটা দুই স্বাদে আসে.
আমরা ভাল এটা থাকতে অনেক স্বাদে আসে,
কিন্তু এটি দুটি মৌলিক দিয়ে আসে কি characteristics--
আমরা সিপি ডাটাবেস, বা কল করবে সঙ্গতিপূর্ণ এবং পার্টিশন সহনশীলতা
সিস্টেম.
এই ছেলেরা পছন্দ করতে হলে যে নোড, একে অপরের সাথে যোগাযোগ হারান
আমরা অনুমতি যাচ্ছেন না মানুষ কোন আরো লিখতে.
ঠিক আছে?
>> যে পার্টিশন মুছে না ফেলা অবধি, লেখার এক্সেস অবরুদ্ধ করা.
যে তারা উপলব্ধ পারব না মানে.
তারা সামঞ্জস্যপূর্ণ আছেন.
আমরা দেখতে হলে পার্টিশন নিজেকে উদ্বুদ্ধ,
আমরা এখন সঙ্গতিপূর্ণ আমরা যাচ্ছেন না, কারণ
দুই তথ্য পরিবর্তনের অনুমতি স্বাধীনভাবে পার্টিশনের পক্ষের
একে অপরের.
আমরা করতে হবে যোগাযোগ reestablish
কোনো আপডেট করার আগে তথ্য দেওয়া হয়.
ঠিক আছে?
>> পরবর্তী গন্ধ, একটি পি সিস্টেম হতে হবে বা একটি উপলব্ধ এবং পার্টিশন
সহনশীলতা সিস্টেম.
এই ছেলেরা গ্রাহ্য না.
রাইট?
একটি পায় যে কোনো নোডের আমরা তা গ্রহণ করব, লিখুন.
তাই আমি আমার তথ্য প্রতিলিপি করছি একাধিক নোড জুড়ে.
এই নোডের একটি ক্লায়েন্ট, ক্লায়েন্ট আসে পেতে , বলেছেন যে, আমি কিছু তথ্য লিখতে যাচ্ছি.
নোড কোন সমস্যা নেই, বলছেন.
নোড তাকে পায় পাশে একই রেকর্ডে একটি লেখার,
তিনি কোন সমস্যা বলে যাচ্ছে.
কোথাও ফিরে ফিরে প্রান্তে, যে তথ্য প্রতিলিপি যাচ্ছে.
এবং তারপর কেউ, উপলব্ধি করা যাচ্ছে উহ ওহ, বুঝতে হবে তারা সিস্টেম, উহ ওহ,
দুই পক্ষই একটি আপডেট আছে হয়েছে.
আমরা কি করবো?
এবং তারা কি তাহলে কি হয় তারা কিছু করতে যা
তাদের যে তথ্য রাষ্ট্র সমাধান করতে পারবেন.
এবং আমরা যে বিষয়ে কথা বলতে পারবেন পরবর্তী চার্টে যে.
>> জিনিস এখানে বাতলান.
আর আমি খুব পেতে যাচ্ছি না অনেক এই মধ্যে, এই কারণ
গভীর তথ্য তত্ত্ব মধ্যে পায়.
কিন্তু একটি লেনদেনের আছে কাঠামো যে
একটি রিলেশনাল সিস্টেম রান যে আমার নিরাপদে আপডেট করতে পারবেন
ডাটাবেসের মধ্যে একাধিক সত্ত্বা.
এবং যারা আপডেট ঘটবে আচমকা বা না এ সব.
আর এই অ্যাসিড লেনদেনের বলা হয়.
ঠিক আছে?
>> অ্যাসিড, আমাদের ঐক্য পারমাণবিক দেয়, বিচ্ছিন্নতা, এবং স্থায়িত্ব.
ঠিক আছে?
যে সব, পারমাণবিক, লেনদেন মানে আমার আপডেট ঘটতে হয় অথবা তারা কি না.
সমন্নয় যে মানে ডাটাবেস সবসময়
সুসংগত মধ্যে আনা হবে একটি আপডেটের পরে রাষ্ট্র.
আমি একটি ডাটাবেস ছেড়ে চলে যাবে না একটি আপডেট প্রয়োগের পরে খারাপ অবস্থায়.
ঠিক আছে?
>> সুতরাং এটি একটু ভিন্ন ক্যাপ সঙ্গতির চেয়ে.
ক্যাপ ঐক্য মানে সব আমার ক্লায়েন্ট সবসময় তথ্য দেখতে পারেন.
ACID ঐক্য মানে যখন যে একটি লেনদেনের তথ্য এর ভাল, কাজ.
আমার সম্পর্ক সব ভাল হয়.
আমি একটি ঊর্ধ্বতন সারি মুছে যাচ্ছি না এবং অনাথ শিশুদের একটি গুচ্ছ ছেড়ে
অন্য কিছু টেবিলে.
আমি সামঞ্জস্যপূর্ণ নই যদি এটা ঘটতে পারে না এসিড লেনদেনে.
>> বিচ্ছিন্নতা লেনদেনের যে মানে সবসময় একের পর এক ঘটতে হবে.
তথ্য শেষে ফলাফলের একই রাষ্ট্র হবে
যারা লেনদেনের হিসাবে যদি যে একই সময়ে জারি করা হয়েছে
ক্রমানুযায়ী মৃত্যুদন্ড কার্যকর করা হয়.
সুতরাং এটা সম্পাতবিন্দু এর ডাটাবেসের মধ্যে নিয়ন্ত্রণ.
তাই মূলত, আমি বাড়ায় পারবেন না দুই দুইবার অপারেশন সঙ্গে একই মান.
>> কিন্তু আমি এই মান 1 যোগ যদি বলি, এবং দুটি লেনদেনের আসা
এবং এক, তা করার চেষ্টা করি প্রথম সেখানে পেতে যাচ্ছে
এবং অন্য এক পরে সেখানে পেতে যাচ্ছি.
তাই শেষ পর্যন্ত, আমি দুই যোগ.
আপনি আমি বলতে চাচ্ছি তা দেখতে?
ঠিক আছে.
>> স্থায়িত্ব বেশ সহজবোধ্য.
যখন লেনদেন স্বীকার করা হয়, এটা
এমনকি সেখানে হতে যাচ্ছে সিস্টেম ক্র্যাশ করে.
যে সিস্টেম recovers যখন, যে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ ছিল লেনদেনের
আসলে সেখানে হতে যাচ্ছে.
সুতরাং যে গ্যারান্টী আছে ACID লেনদেনের.
যারা সুন্দর সুন্দর গ্যারান্টী আছে একটি ডাটাবেস আছে,
কিন্তু তারা যে খরচে আসা.
রাইট?
>> সমস্যার কারণ এই কাঠামো দিয়ে
তথ্য একটি বিভক্তি থাকলে সেট, আমি একটা সিদ্ধান্ত নেওয়া আছে.
আমি অনুমতি আছে যাচ্ছি একপাশে অথবা অন্য আপডেট.
আর যদি এটি ঘটে, তারপর আমি আর যাচ্ছি
বজায় রাখতে সক্ষম হতে যারা বৈশিষ্ট্য.
তারা সঙ্গতিপূর্ণ হবে না.
তারা বিচ্ছিন্ন হবে না.
এটি ভেঙ্গে নিচে এই যেখানে রিলেশনাল ডাটাবেস জন্য.
এই কারণে রিলেশনাল উপাত্ত উল্লম্বভাবে স্কেল.
>> অন্য দিকে, আমরা আছে কি বেস প্রযুক্তির বলা হচ্ছে.
এবং কিভাবে আপনার এই NoSQL উপাত্ত আছে.
ঠিক আছে.
তাই আমরা আমাদের সিপি, পি উপাত্ত আছে.
আর তুমিই মূলত কল কি হয় পাওয়া যায়, নরম রাজ্যের, ঘটনাক্রমে
সঙ্গতিপূর্ণ.
ঠিক আছে?
>> মূলত পাওয়া যায়, কারণ তারা পার্টিশন সহনশীল হন.
তারা সবসময় হতে হবে সেখানে আছে, এমনকি যদি
নোডের মধ্যে একটি নেটওয়ার্ক পার্টিশন.
আমি একটি নোডের সাথে কথা বলতে পারেন, তাহলে আমি আছি তথ্য পড়তে সক্ষম হতে যাচ্ছে.
ঠিক আছে?
আমি সবসময় লিখতে সক্ষম নাও হতে পারে তথ্য আমি একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ প্লাটফর্ম করছি.
কিন্তু আমি তথ্য পড়তে সক্ষম হবেন.
>> নরম রাজ্যের ইঙ্গিত আমি যে তথ্য পড়তে যখন যে,
এটি অন্যান্য নোড হিসাবে একই নাও হতে পারে.
একটি সঠিক একটি নোড জারি করা হয় তাহলে ক্লাস্টারের মধ্যে অন্য কোথাও
এবং এটা জুড়ে প্রতিলিপি করেনি ক্লাস্টার এখনো আমি যে তথ্য পড়তে হলে
যে রাষ্ট্র সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে না পারে.
যাইহোক, এটা হতে হবে অবশেষে সঙ্গতিপূর্ণ,
অর্থাত যখন একটি লেখার যে সিস্টেম তৈরি করা হয়,
এটা নোড জুড়ে প্রতিলিপি হবে.
এবং শেষ পর্যন্ত, যে রাষ্ট্র অর্ডার নিয়ে আসা হবে,
এবং এটি একটি সঙ্গতিপূর্ণ রাষ্ট্র হতে হবে.
>> এখন, ক্যাপ উপপাদ্য সত্যিই শুধুমাত্র এক অবস্থায় নাটকগুলি.
যখন এরকম শর্তে যে হয়.
যখনই এটি অপারেটিং কারণ স্বাভাবিক মোডে, কোন পার্টিশন আছে,
সবকিছু এর সঙ্গতিপূর্ণ এবং পাওয়া যায়.
আপনি শুধুমাত্র টুপি সম্পর্কে চিন্তা আমরা যে পার্টিশন আছে.
সুতরাং যারা বিরল.
কিন্তু সিস্টেম যখন ঐ ক্ষীণভাবে কিভাবে সিস্টেম কি ধরনের নির্দেশ ঘটতে
আমরা সঙ্গে লেনদেন করছেন.
>> সুতরাং আসুন কটাক্ষপাত করা যাক কি যে পি সিস্টেমের জন্য মত দেখায়.
ঠিক আছে?
পি সিস্টেম দুটি স্বাদে আসে.
তারা একটি যে গন্ধ আসে মাস্টার মাস্টার, সবসময় পাওয়া 100%,.
তারা আসতে বলেছেন যা অন্যান্য গন্ধ,
আপনি, আমি চিন্তা করতে যাচ্ছি কি জানেন পার্টিশনের এই জিনিস সম্পর্কে
যখন একটি প্রকৃত পার্টিশনের ঘটে.
অন্যথা, প্রাথমিক হতে চলছে অধিকার নিতে যাচ্ছে যারা নোড.
ঠিক আছে?
>> কডি মত আমরা কিছু যদি তাই.
কডি একটি মাস্টার হতে হবে মাস্টার, আমার কোনো নোডের মধ্যে লিখুন চলুন শুরু করা যাক.
তাই কি হবে?
তাই আমি একটি বস্তু আছে দুই নোড উপস্থিত ডাটাবেস.
এর যে বস্তুর এস কল করা যাক সুতরাং আমরা এস রাজ্য আছে
আমরা কিছু অপারেশন আছে এস চলমান আছে.
কডি আমাকে পারবেন একাধিক নোড লিখুন.
সুতরাং আসুন আমি একটি পেতে বলা যাক দুই নোড এর জন্য লিখুন.
ওয়েল, কি ঘটছে শেষ পর্যন্ত আমরা একটি পার্টিশন নির্মাণ প্রক্রিয়ার ক্ষেত্রে কল.
আছে নাও হতে পারে একটি শারীরিক নেটওয়ার্ক পার্টিশন.
কিন্তু কারণ নকশা সিস্টেমের, এটা
আসলে যত তাড়াতাড়ি পার্টিশন আমি দুটি নোডের একটি লেখার পেতে হিসাবে.
এটা আমাকে বাধ্য না এক নোড মাধ্যমে সব লিখুন.
আমি দুটি নোডের লিখছি.
ঠিক আছে?
>> তাই এখন আমি দুটি যুক্তরাষ্ট্র আছে.
ঠিক আছে?
কি ঘটতে যাচ্ছে আজ না হোক কাল হয়
একটি প্রতিলিপি ইভেন্ট হতে যাচ্ছে.
বিস্ফোরণ ঘটবে কি আমরা একটি পার্টিশন রিকভারি, বলা যা
যেখানে এই দুই যুক্তরাষ্ট্র একসঙ্গে ফিরে আসা
এবং একটি অ্যালগরিদম হতে চলছে যে, ডাটাবেস ভিতরে রান
কি করতে হবে তা সিদ্ধান্ত নেয়.
ঠিক আছে?
ডিফল্টরূপে, সর্বশেষ সবচেয়ে পি সিস্টেমের মধ্যে জেতে.
তাই সাধারণত আছে একটি ডিফল্ট অ্যালগরিদম, কি
তারা একটি কলব্যাক কল ফাংশন, কিছু যে
যখন এই অবস্থা বলা হবে কিছু যুক্তি চালানো সনাক্ত করা
যে বিরোধ সমাধান করতে.
ঠিক আছে?
ডিফল্ট কলব্যাক এবং ডিফল্ট সবচেয়ে পি ডাটাবেস সমাধানকারী
হয়, টাইমস্ট্যাম্প জেতে তা অনুমান.
এই সর্বশেষ আপডেট ছিল.
আমি সেখানে যে আপডেট করা যাচ্ছে না.
আমি এই রেকর্ড ডাম্প করতে পারে যে আমি একটি রিকভারি লগের মধ্যে বন্ধ ডাম্প
ব্যবহারকারী পরে ফিরে আসতে পারেন, যাতে এবং বলে, আরে, সংঘর্ষের ছিল.
কি হলো?
এবং আপনি আসলে একটি রেকর্ড ডাম্প করতে পারেন সব collisions এবং রোলব্যাক
এবং দেখুন সেখানে কি ঘটছে.
>> এখন, একটি ব্যবহারকারী হিসেবে, আপনি যা করতে পারেন যে কলব্যাক মধ্যে যুক্তিবিজ্ঞান অন্তর্ভুক্ত.
সুতরাং আপনি যে পরিবর্তন করতে পারেন কলব্যাক অপারেশন.
আরে, আমি চাই, বলতে পারেন এই তথ্য remediate করতে.
আর আমি চেষ্টা করতে চাই এবং ঐ দুটি রেকর্ড একত্রীকরণ.
কিন্তু যে আপনি আপ এর.
ডাটাবেস জানি না কিভাবে ডিফল্টরূপে যে না. সময় অধিকাংশ,
শুধু ডাটাবেসের কিভাবে বলতে কাজ করতে হয়,
এই এক সর্বশেষ রেকর্ড ছিল.
যে, জয় যাচ্ছে যে এক এবং যে আমি করা যাচ্ছে না মান.
যে পার্টিশন রিকভারি একবার এবং প্রতিলিপি, ঘটে
আমরা আমাদের রাষ্ট্র, আছে যা এখন যা, প্রধানমন্ত্রী S
ঐ সমস্ত বস্তুর একত্রীকরণ রাষ্ট্র.
তাই পি সিস্টেম এই আছে.
সিপি ব্যবস্থা প্রয়োজন হবে না এই সম্পর্কে চিন্তা করতে হবে.
যত তাড়াতাড়ি একটি পার্টিশন আসে কারণ খেলার মধ্যে, তারা শুধু গ্রহণ বন্ধ
লিখেছেন.
ঠিক আছে?
সুতরাং যে খুব সহজ সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়া নিয়ে কারবার
যখন আপনি কোন আপডেট গ্রহণ করা হয় না.
সিপি ব্যবস্থা না নিয়ে যে.
ঠিক আছে.
>> সুতরাং আসুন একটু কথা বলা যাক প্রবেশাধিকার নিদর্শন সম্পর্কে বিট.
আমরা NoSQL সম্পর্কে কথা বলতে হলে, এটা সব এক্সেস প্যাটার্ন সম্পর্কে.
এখন, এসকিউএল তদর্থক, প্রশ্নের হয়.
এটি রিলেশনাল দোকানের.
আমরা চিন্তা করতে হবে না প্রবেশাধিকার প্যাটার্ন সম্পর্কে.
আমি একটি খুব জটিল প্রশ্নের লিখুন.
সে গিয়ে তথ্য পায়.
যে এই দেখায় কি মত, নিয়মমাফিককরণ.
>> , এই বিশেষ কাঠামো তাই আমরা একটি পণ্য ক্যাটালগ এ খুঁজছেন.
আমি পণ্য বিভিন্ন ধরনের আছে.
আমি বই আছে.
আমি অ্যালবাম আছে.
আমি ভিডিও আছে.
পণ্য মধ্যে সম্পর্ক এবং এই বই, অ্যালবাম কোন এক,
এবং ভিডিও টেবিল 1: 1.
ঠিক আছে?
আমি একটি পণ্য আইডি পেয়েছেন, এবং যে আইডি অনুরূপ
একটি বই, একটি অ্যালবাম, বা একটি ভিডিওতে.
ঠিক আছে?
1 সম্পর্ক: একটি 1 এর ঐ টেবিল জুড়ে.
>> এখন, সব তারা books-- আছে রুট বৈশিষ্ট্য হল.
সমস্যা নেই.
দারুণ.
এক-এক সম্পর্ক, আমি সব পেতে তথ্য আমি যে বই বর্ণনা করতে হবে.
Albums-- অ্যালবাম ট্র্যাক আছে.
এই আমরা অনেক এক কল কি.
প্রতি অ্যালবাম অনেক ট্র্যাক থাকতে পারে.
প্রতি ট্র্যাক জন্য তাই অ্যালবাম, আমি থাকতে পারে
এই সন্তানের টেবিলের আরেকটি রেকর্ড.
তাই আমি এক রেকর্ড তৈরি আমার অ্যালবাম টেবিলে.
আমি একাধিক রেকর্ড তৈরি গানগুলি টেবিলে.
একের সাথে বহুর সম্পর্ক.
>> এই সম্পর্ক কি আমরা অনেক টু অনেক কল.
ঠিক আছে?
আপনি অভিনেতা হতে পারে দেখতে অনেক সিনেমা, অনেক ভিডিও.
তাই আমরা কি আমরা এই ম্যাপিং করা হয় তাদের মধ্যে টেবিল, যা এটি শুধু
ভিডিও আইডি অভিনেতা আইডি মানচিত্র.
এখন আমি দ্য যোগদান একটি কোয়েরি তৈরি করতে পারেন অভিনেতা অভিনেতা ভিডিও মাধ্যমে ভিডিও,
এবং এটা আমার একটি চমৎকার তালিকা দেয় সব সিনেমা এবং সব অভিনেতা
যারা যে চলচ্চিত্রের মধ্যে ছিল.
>> ঠিক আছে.
তাই আমরা এখানে যান.
এক-এক টপ লেভেল হয় সম্পর্ক; একের সাথে অধিকের,
গানগুলি অ্যালবাম; অনেক টু অনেক.
যারা তিন টপ লেভেল হয় কোনো ডাটাবেসের মধ্যে সম্পর্ক.
আপনি কিভাবে তাদের জানা থাকে সম্পর্ক একসাথে কাজ,
তারপর আপনি অনেক জানেন ইতিমধ্যে ডাটাবেস সম্পর্কে.
সুতরাং NoSQL একটু ভিন্নভাবে কাজ করে.
এর একটি দ্বিতীয় জন্য সম্পর্কে চিন্তা করা যাক কি এটা কেমন লাগে আমার সকল পণ্য পেতে যেতে চাই.
>> একটি রিলেশনাল দোকান, আমি সব আমার পণ্য পেতে চান
সব আমার পণ্যের একটি তালিকা উপর.
যে প্রশ্নের অনেক.
আমি আমার সব বই জন্য একটি প্রশ্নের পেয়েছিলাম.
আমি আমার অ্যালবাম থেকে একটি নথি প্রশ্নের সাথে মিলেছে পেয়েছিলাম.
এবং আমি আমার সব ভিডিও জন্য একটি প্রশ্নের পেয়েছিলাম.
আর আমি তা ফেলে দিতে হয় সব একসাথে একটি তালিকা
এবং ব্যাক আপ এটি পরিবেশন এটা অনুরোধ যে আবেদন.
>> আমার বই পেতে, আমি যোগদান পণ্য ও বই.
আমার অ্যালবাম পেতে, আমি যোগদানের জন্য পেয়েছিলাম পণ্য, অ্যালবাম, এবং ট্র্যাক.
আর আমি, আমার ভিডিও পেতে ভিডিও থেকে পণ্য যোগ দিতে,
অভিনেতার ভিডিও মাধ্যমে যোগদান, এবং অভিনেতা আনতে.
সুতরাং যে তিনটি প্রশ্ন আছে.
খুব জটিল প্রশ্নের এক ফলাফল সেট জড়.
>> যে অনুকূল কম.
এই সম্পর্কে আমরা কথা বলতে কেন যখন যে একটি ডাটা স্ট্রাকচার সম্পর্কে
এক্সেস করতে অজ্ঞেয়বাদী হতে নির্মিত pattern-- ভাল দারুণ.
আর আপনি কি সত্যিই এই দেখতে পারেন আমরা তথ্য সংগঠিত করেছি কিভাবে সুন্দর.
এবং আপনি কি জানেন?
আমি শুধুমাত্র একজন অভিনেতা জন্য একটি রেকর্ড আছে.
>> চমৎকার.
আমি আমার সব অভিনেতা deduplicated করেছি, এবং আমি আমার সমিতির রক্ষণাবেক্ষণ
এই ম্যাপিং টেবিলে.
যাইহোক, তথ্য পেয়ে আউট ব্যয়বহুল হয়ে.
আমি সব সিস্টেমকে সিপিইউ প্রেরণ করছি একসঙ্গে এই ডাটা স্ট্রাকচার যোগদান
যে তথ্য ফিরে টান পাবে.
>> সুতরাং কিভাবে আমি যে কাছাকাছি পেতে পারি?
NoSQL এটি সম্পর্কে এর অ্যাগ্রিগেশন না নিয়মমাফিককরণ.
তাই আমরা যদি আমরা চাই বলতে চাই প্রবেশাধিকার প্যাটার্ন সমর্থন.
প্রবেশাধিকার প্যাটার্ন যদি অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনের ক্ষেত্রেও এই,
আমি আমার সকল পণ্য পেতে হবে.
এর এক টেবিলে সব পণ্য করা যাক.
আমি এক টেবিলে সব পণ্য করা হলে, আমি শুধু সব পণ্য নির্বাচন করতে পারেন
যে টেবিল থেকে এবং আমি এটা সব পাবেন.
তবে আমি যে কিভাবে করব?
ওয়েল NoSQL কোন আছে টেবিল থেকে কাঠামো.
আমরা সম্পর্কে অল্প কথা বলতে পারবেন কিভাবে এই ডায়নামো ডিবি কাজ করে.
কিন্তু আপনি একই হবে না আরোপ করা এবং একই বৈশিষ্ট্য
প্রতিটি প্রতিটি সারি আইটেম, আপনি একটি এসকিউএল টেবিল না মত.
এবং কি এই আমাকে পারবেন কি জিনিষ অনেক
এবং আমার নমনীয়তা অনেক দিতে.
এই বিশেষ ক্ষেত্রে, আমি আমার পণ্য নথি আছে.
আর এই বিশেষ উদাহরণস্বরূপ, সবকিছু
পণ্য টেবিল একটি দলিল.
আর একটি বইয়ের জন্য পণ্য হতে পারে একটি বই নির্দিষ্ট করে একটি প্রকার আইডি আছে.
আর আবেদন যে আইডি তে সুইচ করবে.
>> আবেদন স্তর, আমি যাচ্ছি ওহ, এই কি ধরনের রেকর্ড বলার?
ওহ, এটা একটি বই রেকর্ড.
বুক রেকর্ড এই বৈশিষ্ট্য আছে.
আমার একটি বই বস্তু তৈরি করা যাক.
তাই আমি পূরণ করতে যাচ্ছি এই আইটেমটি সাথে বই বস্তু.
পরবর্তী আইটেমটি আসে এবং এই আইটেমটি কি বলছেন?
আচ্ছা এই আইটেমটি একটি অ্যালবাম.
ওহ, আমি একটি সম্পূর্ণ ভিন্ন পেয়েছিলাম যে জন্য প্রক্রিয়াকরণ রুটিন,
এটা একটি অ্যালবাম কারণ.
আপনি আমি বলতে চাচ্ছি তা দেখতে?
>> তাই আবেদন tier-- আমি শুধু এই সব রেকর্ড নির্বাচন.
তারা সব আসছে শুরু.
তারা সব বিভিন্ন ধরনের হতে পারে.
এবং এটি অ্যাপ্লিকেশন লজিক এর ঐ যে ধরনের জুড়ে সুইচ
এবং তাদের প্রক্রিয়া কিভাবে সিদ্ধান্ত নেয়.
>> আবার, তাই আমরা নিখুঁত করছি প্রবেশাধিকার প্যাটার্ন জন্য স্কিমার.
আমরা ব্যবহার করে তা করছেন ঐ টেবিল ধ্বসে.
আমরা মূলত গ্রহণ করছেন এইসব সাধারণ কাঠামো,
এবং আমরা নির্মাণ করছেন হায়ারারকিকাল কাঠামো.
এই রেকর্ডের প্রতিটি এক ভিতরে আমি অ্যারের বৈশিষ্ট্য দেখতে যাচ্ছি.
>> অ্যালবামের জন্য এই নথির অভ্যন্তরে, আমি ট্র্যাক অ্যারে দেখছি.
যারা ট্র্যাক এখন এটা become-- মূলত এই সন্তানের টেবিল যে
ঠিক এই কাঠামো বিদ্যমান.
সুতরাং আপনি DynamoDB এই কাজ করতে পারেন.
আপনি MongoDB এই কাজ করতে পারেন.
আপনি কোন NoSQL ডাটাবেস মধ্যে এই কাজ করতে পারেন.
এই ধরনের তৈরি হায়ারারকিকাল ডাটা স্ট্রাকচার
আপনি তথ্য আহরণের যে অনুমতি খুব দ্রুত কারণ এখন আমি
বর্নিত আছে না.
আমি ট্র্যাক মধ্যে একটি সারি সন্নিবেশ যখন টেবিল, বা অ্যালবাম সারণিতে একটি সারি,
আমি যে স্কিমা সাথে সামঞ্জস্য আছে.
আমি অ্যাট্রিবিউট বা আছে যে টেবিলের উপর নির্ধারিত হয় যে সম্পত্তি.
তাদের প্রতি এক, আমি যে সারি সন্নিবেশ যখন.
যে NoSQL ক্ষেত্রে না.
>> আমি সম্পূর্ণ ভিন্ন থাকতে পারে প্রতি নথিতে বৈশিষ্ট্য
আমি সংগ্রহে মধ্যে সন্নিবেশ করে.
সুতরাং খুব শক্তিশালী প্রক্রিয়া.
আর এটা তুমি কি এর সিস্টেম নিখুত.
পরিবর্তে এখন যে প্রশ্নের কারণ, সব এই সমস্ত টেবিলের যোগদান
এবং একটি অর্ধ ডজন প্রশ্নের নির্বাহ আমি প্রয়োজন তথ্য ফিরে টান,
আমি এক প্রশ্নের সাথে নির্বাহ করছি.
আর আমি iterating করছি সেট ফলাফল জুড়ে.
এটা আপনি একটি ধারণা দেয় NoSQL এর ক্ষমতার.
আমি ধরনের পাশের এখানে যেতে চলেছি এবং এই সম্পর্কে অল্প কথা বলুন.
এই নিয়ে আরো ধরনের মার্কেটিং বা technology--
প্রযুক্তির বিপনন আলোচনার টাইপ.
কিন্তু এটা বুঝতে গুরুত্বপূর্ণ আমরা উপরে তাকান কারণ
এখানে এই চার্ট এ, কি আমরা এ খুঁজছেন
আমরা কি কল প্রযুক্তি প্রতারণা বক্ররেখা.
এবং কি এই মানে হল নতুন উপাদান খেলার মধ্যে আসে.
মানুষ এটা মহান মনে করি.
আমি আমার সব সমস্যার সমাধান করেছি.
>> এই শেষ হতে পারে সব, সবকিছু করার সব হবে.
তাঁরা এটি ব্যবহার করা শুরু.
আর তারা এই উপাদান কাজ করে না, বলে.
এই অধিকার নয়.
পুরোনো কাপড় ভাল ছিল.
এবং তারা করছেন ফিরে যেতে কিছু তারা ভাবে.
এবং তারপর অবশেষে তারা আপনাকে কি জানেন, যেতে?
এই কাপড় যাতে খারাপ না হয়.
ওহ, যে কিভাবে এটি কাজ করে.
এবং কিভাবে তারা এটা চিন্তা একবার কাজ, তারা ভাল পেতে শুরু.
>> এবং এটি সম্পর্কে মজার জিনিস এটা করার আপ, লাইন ধরনের কি
আমরা প্রযুক্তি গ্রহণ কার্ভ কল.
সুতরাং আমরা কি এরকম হয় কিছু সাজানোর প্রযুক্তি ট্রিগার.
উপাত্ত যদি, এটি তথ্য চাপ.
আমরা পেশাদার, উচ্চ জল পয়েন্ট সম্পর্কে সায়ীদ সময় জুড়ে তথ্য চাপ.
যে তথ্য চাপ একটি নির্দিষ্ট হিট বিন্দু, একটি প্রযুক্তি ট্রিগার এর.
>> এটি অত্যন্ত ব্যয়বহুল হচ্ছে.
এটি তথ্য প্রক্রিয়া করতে অত্যন্ত দীর্ঘ সময় লাগে.
আমরা ভালো কিছু হবে.
আপনি উদ্ভাবকদের পেতে সেখানে আউট চারপাশে চলমান,
সমাধান কি জানতে চেষ্টা করছেন.
নতুন ধারণা কি?
>> সেরা পরবর্তী কি এই কাজ করতে উপায়?
এবং তারা কিছু সঙ্গে আসা পর্যন্ত.
আর বাস্তব ব্যথা সঙ্গে মানুষ, রক্তপাত প্রান্ত এ বলছি,
তারা এটা ধরে সব ঝাঁপ দেব, তারা জবাব দিতে হবে, কারণ.
এখন অবশ্যম্ভাবী happens-- কি ও এটা NoSQL সঠিক এখন ঘটছে.
আমি সর্বদা এটা দেখি.
>> কি অবশ্যম্ভাবী ঘটবে মানুষ নতুন হাতিয়ার ব্যবহার শুরু
একই ভাবে তারা পুরানো সরঞ্জাম ব্যবহার.
তাঁরা এটা জানতে তাই ভাল কাজ করে না.
আমি যারা ছিল মনে করতে পারেন না তার আগে আজ থেকে কথা বলা.
কিন্তু এটা, যখন মত jackhammer আবিষ্কৃত হয়,
মানুষ এটা দোল উপর করা হয়নি তাদের মাথা কংক্রিট চূর্ণীভবন.
>> কিন্তু যে কি আজ NoSQL সঙ্গে ঘটছে.
আপনি অধিকাংশ দোকান প্রবেশসাধ্য তাহলে, তারা NoSQL শপ হতে চেষ্টা করছেন.
তারা কি করছেন হয় তারা NoSQL ব্যবহার করছেন
এবং তারা এটি লোড করছি রিলেশনাল স্কিমা পূর্ণ.
যে কিভাবে কারণ তারা ডাটাবেস ডিজাইন.
তাঁরা কেন, হতাশ করছি এটা খুব ভালো না?
বয়, এই জিনিস সংকটাপন্ন.
আমি সমস্ত বজায় ছিল আমার এটা না, না, মত in-- যোগদান করে.
যোগদান বজায়?
কেন আপনি তথ্য যোগ দিচ্ছে?
আপনি NoSQL এ তথ্য যোগদান না.
আপনি সমষ্টিগত.
>> আপনি এই এড়াতে চান তাহলে, শিখতে তাই টুল আসলে আপনি আগে কাজ কিভাবে
এটি ব্যবহার করা শুরু.
চেষ্টা করুন এবং নতুন সরঞ্জাম ব্যবহার করবেন না একই ভাবে আপনি পুরানো সরঞ্জাম ব্যবহার.
আপনি একটি খারাপ অভিজ্ঞতা আছে চলুন.
এবং প্রতি একক সময় যে এই সম্পর্কে কি.
আমরা এখানে উত্ক্রান্ত শুরু যখন, মানুষ মূর্ত আউট, কারণ এটা
কিভাবে সরঞ্জাম ব্যবহার করতে.
>> তারা যখন একই জিনিস করেছেন রিলেশনাল ডাটাবেস উদ্ভাবিত হয়,
এবং তারা ফাইল সিস্টেম প্রতিস্থাপন করা হয়েছে.
তারা ফাইল সিস্টেম নির্মাণের চেষ্টা রিলেশনাল ডাটাবেস সঙ্গে
যে মানুষ বুঝতে কি কারণ.
এটা কাজ করে নি.
সর্বোত্তম কার্যাভ্যাস বুঝতে তাই প্রযুক্তির আপনার সাথে কাজ করছি
বিপুল.
অনেক গুরুত্বপূর্ণ.
>> সুতরাং আমরা DynamoDB মধ্যে পেতে যাচ্ছেন.
DynamoDB ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন এর হয় NoSQL প্ল্যাটফর্ম সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত.
মানে কি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত করে?
এটা আপনি প্রয়োজন হবে না মানে সত্যিই কিছু চিন্তা.
>> তুমি আসতে, আপনি বলুন আমাদের, আমি একটা টেবিল প্রয়োজন.
এটা এই অনেক ক্ষমতা প্রয়োজন.
আপনি বাটন আঘাত, এবং আমরা বিধান দৃশ্য পিছনে সব অবকাঠামো.
এখন যে বিরাট হল.
>> আপনি কথা বলতে কারণ একটি ডাটাবেস স্কেলিং সম্পর্কে,
NoSQL তথ্য ক্লাস্টার এ স্কেল, চলমান petabytes,
লক্ষ লক্ষ চলমান প্রতি সেকেন্ডে লেনদেন,
এই জিনিস ছোট ক্লাস্টার না.
আমরা দৃষ্টান্ত হাজার কথা বলছি.
দৃষ্টান্ত হাজার হাজার পরিচালনার, এমনকি ভার্চুয়াল দৃষ্টান্ত,
একটি গুঁতা বাস্তব ব্যথা হয়.
আমি প্রত্যেক সময় একটি সম্পর্কে মানে মনে হয় অপারেটিং সিস্টেম প্যাচ আসে আউট
বা একটি ডাটাবেসের নতুন সংস্করণ.
এর অর্থ কি আপনাকে: তৎপরতা চালাচ্ছে এমন?
তার মানে আপনি 1,200 পেয়েছিলাম মানে চাইবে সার্ভার আপডেট করা হবে.
এখন এমনকি অটোমেশন সাথে, একটি দীর্ঘ সময় লাগতে পারে.
যে এর অনেক কারণ হতে পারে মাথাব্যাথা,
আমি পরিষেবার নিচে থাকতে পারে কারণ.
>> আমি এইসব উপাত্ত আপডেট হিসাবে, আমি ব্লু গ্রিন স্থাপনার না পারে
যেখানে আমি স্থাপন এবং আপগ্রেড অর্ধেক আমার নোড, এবং তারপর অপরার্ধ আপগ্রেড.
যারা নিচে নিয়ে যান.
তাই পরিকাঠামো পরিচালনার স্কেল অতিশয় বেদনাদায়ক.
এবং Aws এটা আউট যে ব্যথা নিতে.
এবং NoSQL ডাটাবেস পারেন স্মার্ট বেদনাদায়ক হতে
তারা স্কেল উপায় কারণ.
>> অনুভূমিকভাবে স্কেল.
আপনি একটি বড় NoSQL পেতে চান ডাটাবেস, আপনি আরো নোড কিনতে.
আপনি কিনতে প্রতি নোড অন্য কর্মক্ষম মাথা ব্যাথা.
তাই অন্য কারো আপনার জন্য যে কাজ করতে দিন.
ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন তা করতে পারে.
>> আমরা নথি কী মান সমর্থন.
এখন আমরা খুব বেশী ছিল না যেতে অন্যান্য চার্ট মধ্যে.
বিভিন্ন অনেক আছে NoSQL স্বাদে.
তারা পেয়ে সব ধরনের আছেন এই সময়ে একসঙ্গে munged.
আপনি, DynamoDB তাকান এবং হ্যাঁ বলতে পারেন আমরা একটি নথি এবং একটি কী মান উভয় আছেন
এই বিন্দু সংরক্ষণ.
এবং যদি আপনি বৈশিষ্ট্য তর্ক করতে পারেন অন্য এক হাজার.
আমার মতে, এই অনেক সত্যিই ছয় অর্ধেকটা অন্যান্য একটি ডজন.
এই প্রযুক্তির প্রতি এক একটি জরিমানা প্রযুক্তি এবং একটি সূক্ষ্ম সমাধান.
আমি MongoDB ভাল বা হয় বলতে হবে না তারপর পালঙ্ক, কডি চেয়ে খারাপ,
তারপর ডায়নামো, অথবা উলটোটা.
আমি এই মাত্র অপশন বোঝাচ্ছি.
>> এটি দ্রুত এবং এটা কোন মাত্রায় সঙ্গতিপূর্ণ.
তাই এই বৃহত্তম এক বনাস আপনি Aws সঙ্গে পেতে.
DynamoDB সঙ্গে ক্ষমতা একটি নিম্ন একক ডাক পেতে
কোন মাত্রায় মিলিসেকেন্ডে লেটেন্সি.
উক্ত ব্যবস্থার একটি নকশা লক্ষ্য ছিল.
আর আমরা করছেন যে গ্রাহকদের আছে প্রতি সেকেন্ডে লেনদেনের লক্ষ.
>> এখন আমি ঐ কিছু দিয়ে যাবেন এখানে কয়েক মিনিটের মধ্যে ক্ষেত্রে ব্যবহার.
ইন্টিগ্রেটেড এক্সেস control-- আমরা কল কি আছে
পরিচয় অ্যাকসেস ম্যানেজমেন্ট, বা পারছিনা.
এটা তোলে সিস্টেম permeates, ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন প্রস্তাব ভাষার পরিষেবা.
DynamoDB এর ব্যতিক্রম নয়.
আপনি নিয়ন্ত্রণ করতে পারবেন DynamoDB টেবিল.
আপনার ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন করে অ্যাকাউন্ট সব জুড়ে এক্সেস ভূমিকা এবং অনুমতি সংজ্ঞা
IAM পরিকাঠামো.
>> এবং এটি একটি কী এবং অবিচ্ছেদ্য উপাদান এর আমরা চালিত প্রোগ্রামিং ইভেন্ট কল কি.
এখন এই একটি নতুন দৃষ্টান্ত.
>> শ্রোতা: কিভাবে সত্য আপনার হার মিথ্যা নেগেটিভ বনাম পজিটিভ
আপনার এক্সেস কন্ট্রোল সিস্টেম উপর?
RICK হাউলিহান: সত্য পজিটিভ মিথ্যা নেগেটিভ বনাম?
শ্রোতা: কি রিটার্নিং আপনি ফিরে যেতে হবে?
কখনোসখনো উল্টোদিকে এটা এটি যাচাই করা উচিত যখন আসতে না?
>> RICK হাউলিহান: আমি আপনি যে বলতে পারে না.
কোন ব্যর্থতা আছে যদি সবটা যে,
আমি জিজ্ঞাসা ব্যক্তি নই যে নির্দিষ্ট প্রশ্নের.
কিন্তু যে একটা ভাল প্রশ্ন.
জানতে আমি আগ্রহী হতে হবে নিজেকে, যে আসলে.
>> এবং তারপর, তাই আবার নতুন দৃষ্টান্ত ঘটনা চালিত প্রোগ্রামিং হয়.
এই যে আপনি যা করতে পারেন ধারণা জটিল অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করে
একটি খুব খুব, উচ্চ স্কেল কাজ করতে পারে সবটা কোনো অবকাঠামো ছাড়া.
কোন নির্দিষ্ট ছাড়া সবটা অবকাঠামো.
আর আমরা অল্প কথা বলতে পারবেন যে আমরা মানে সম্পর্কে
চার্ট পরবর্তী কয়েক উপর পেতে.
>> আমরা চেষ্টা করবো প্রথম জিনিস আমরা টেবিল বিষয়ে কথা বলতে পারবেন হয়.
ডায়নামো জন্য এপিআই ধরনের তথ্য.
সর্বপ্রথম এবং আপনি পাবেন আপনি যদি এই তাকান যখন লক্ষ্য,
যদি আপনার কোন ডাটাবেসের সাথে পরিচিত হন তাহলে, উপাত্ত API গুলি সত্যিই দুই ধরনের আছে
আমি একে ডাকতে চাই.
অথবা API দুই সেট.
যাদের মধ্যে একজন হতে হবে প্রশাসনিক এপিআই.
>> তারা যত্ন নিতে কিছু ডাটাবেস কার্যাবলী.
স্টোরেজ ইঞ্জিন কনফিগার, সেট আপ করুন এবং টেবিল যোগ.
তৈরি ডাটাবেস ক্যাটালগ এবং দৃষ্টান্ত.
DynamoDB মধ্যে এই জিনিস, আপনি খুব ছোট, ছোট তালিকা আছে.
>> তাই অন্য ডাটাবেস, আপনি অত্যাধিক দেখতে পারে
প্রশাসনিক এর কমান্ড কমান্ড, কনফিগার করার জন্য
এই অতিরিক্ত অপশন.
DynamoDB আপনি কারণ যারা প্রয়োজন হবে না যদি আপনি System কনফিগার না, আমরা না.
তাই আপনাকে যা করতে হবে শুধুমাত্র জিনিস আমি কি প্রয়োজন আকার টেবিল আমাকে বলুন.
তাই আপনি যদি একটি খুব পেতে কমান্ড সীমিত সেট.
>> যদি আপনি একটি টেবিল আপডেট তৈরি পেতে, টেবিল, সারণী মুছুন, এবং টেবিল বর্ণনা কর.
যারা শুধুমাত্র জিনিস আপনি DynamoDB জন্য প্রয়োজন.
আপনি একটি স্টোরেজ প্রয়োজন হবে না ইঞ্জিন কনফিগারেশন.
আমি রেপ্লিকেশন সম্পর্কে চিন্তা করতে হবে না.
আমি sharding সম্পর্কে চিন্তা করতে হবে না.
>> আমি চিন্তা করতে হবে না এই বিষয় নিয়ে কোন সম্পর্কে.
আমরা এটা আপনার জন্য সব না.
সুতরাং যে উপরি বিপুল পরিমাণ যে শুধু আপনার প্লেট বন্ধ উত্তোলিত হচ্ছে.
তারপর আমরা CRUD অপারেটর আছে.
CRUD কিছু কি আমরা হয় যে ডাটাবেসের মধ্যে কল
, আপডেট, অপারেটর মুছে দিন.
এই আপনার সাধারণ ডাটাবেস অপারেশন.
রাখা আইটেম ভালো কিছু আইটেম, আপডেট পেতে আইটেম, আইটেম মুছে, ব্যাচ ক্যোয়ারী, স্ক্যান.
আপনি সম্পূর্ণ টেবিল স্ক্যান করতে চান.
টেবিল বন্ধ সবকিছু টানুন.
DynamoDB সম্পর্কে চমৎকার বিষয় হল এটা সমান্তরাল স্ক্যান করতে পারবেন.
সুতরাং আপনি সত্যিকার অর্থে কত আমাকে জানাতে পারেন থ্রেড আপনি যে স্ক্যান উপর চালাতে চান.
এবং আমরা যারা থ্রেড চালাতে পারেন.
আমরা যে পর্যন্ত স্ক্যান ঘুর্ণন পারেন একাধিক থ্রেড জুড়ে
তাই আপনি সম্পূর্ণ টেবিল স্ক্যান করতে পারেন খুব, খুব দ্রুত DynamoDB স্থান.
>> আমরা অন্যান্য এপিআই আমরা আমাদের প্রবাহের API কল কি.
আমরা খুব কথা বলতে যাচ্ছেন না এই মুহূর্তে এই সম্পর্কে অনেক.
আমি কিছু কন্টেন্ট পরে পেয়েছেন এই সম্পর্কে ডেক উপর.
কিন্তু প্রবাহের সত্যিই একটি running-- হয় সময় আদেশ হিসাবে মনে করি
এবং পার্টিশন পরিবর্তনের লগ.
উপর ঘটছে সবকিছু টেবিল প্রবাহে দেখায়.
>> প্রতিটি টেবিলের লিখুন প্রবাহ দেখায়.
আপনি যে স্ট্রিম পড়া, এবং পারেন আপনি এটি দিয়ে যে কি করতে পারেন.
আমরা সম্পর্কে আলোচনা করব তা জিনিস ধরনের আপনি
প্রতিলিপি মত কিছু না, মাধ্যমিক সূচী তৈরি.
সত্যিই শীতল সব ধরণের জিনিষ আপনি যে সঙ্গে কাজ করতে পারেন.
>> ডেটা ধরনের.
DynamoDB, আমরা উভয় কি সমর্থন মূল্য এবং নথি ধরনের তথ্য.
পর্দার বাম দিকে এখানে আমরা আমাদের মৌলিক ধরনের পেয়েছেন.
কী মূল্য ধরনের.
এই স্ট্রিং হয়, সংখ্যা, এবং বাইনারি.
>> তাই মাত্র তিনটি মৌলিক ধরনের.
এবং তারপর আপনি ঐ সেট থাকতে পারে.
চমৎকার বিষয় হল NoSQL সম্পর্কে আপনি বৈশিষ্ট্য হিসেবে অ্যারে থাকতে পারে.
আর DynamoDB সঙ্গে আপনি অ্যারে থাকতে পারে একটি রুট সম্পত্তি হিসাবে মৌলিক ধরনের.
>> এবং এরপর নথিটি ধরনের আছে.
কতজন লোক JSON সঙ্গে পরিচিত?
এত JSON সঙ্গে পরিচিত আপনাকে বলছি?
এটি মূলত জাভাস্ক্রিপ্ট এর অবজেক্ট, স্বরলিপি.
এটা আপনি মূলত করতে পারবেন একটি হায়ারারকিকাল কাঠামো নির্ধারণ.
>> আপনি যদি একটি JSON নথি সংরক্ষণ করতে পারেন DynamoDB সাধারণ উপাদান ব্যবহার
অথবা যে বিল্ডিং ব্লক পাওয়া যায় বেশীর ভাগ প্রোগ্রামিং ভাষায়.
আপনি জাভা আছে, তাই যদি আপনি আছেন মানচিত্র এবং তালিকা এ খুঁজছেন.
আমি যে এলাকায় মানচিত্র বস্তু তৈরি করতে পারেন.
কী মান হিসেবে একটি মানচিত্র বৈশিষ্ট্য হিসেবে সংরক্ষণ করা হয়.
এবং এটা তালিকা থাকতে পারে সেই সব সম্পত্তিতে মধ্যে মান.
আপনি এই জটিল সংরক্ষণ করতে পারেন হায়ারারকিকাল গঠন
একটি একক বৈশিষ্ট্য হিসেবে একটি DynamoDB আইটেমের.
>> DynamoDB টেবিল, তাই সবচেয়ে ভালো NoSQL উপাত্ত, টেবিল জিনিস আছে.
MongoDB আপনি would এই নথি কল.
আর এটা পালঙ্ক বেস হবে.
এছাড়াও একটি নথি ডাটাবেস.
আপনি এই নথি কল.
ডকুমেন্টস বা জিনিস গুণাবলী আছে.
আরোপ উপস্থিত হতে পারে বা আইটেম উপর বিদ্যমান নয়.
DynamoDB, কিন্তু আছে এক আবশ্যিক অ্যাট্রিবিউট.
শুধু একটি রিলেশনাল ডাটাবেস চান, আপনি টেবিলের উপর একটি প্রাথমিক কী আছে.
>> DynamoDB আমরা একটি হ্যাশ কী কল কি আছে.
হ্যাশ কী অনন্য হওয়া আবশ্যক.
তাই আমি একটি হ্যাশ টেবিল নির্ধারণ করা হলে, মূলত আমি যা বলছি তা
প্রতিটি আইটেমের একটি হ্যাশ কী থাকবে হয়.
এবং প্রতি হ্যাশ কী অনন্য হওয়া আবশ্যক.
>> প্রতিটি আইটেম সংজ্ঞায়িত করা হয় যে অনন্য হ্যাশ কী করে.
এবং শুধুমাত্র এক হতে পারে.
এই ঠিক আছে, কিন্তু মাঝে মাঝে কি মানুষ প্রয়োজন
তারা চান এই হ্যাশ আরো একটি সামান্য বিট করতে কী
আর শুধু একটি অনন্য শনাক্তকারী হতে.
পুন: পুন আমরা যে হ্যাশ কী ব্যবহার করতে চান উপরের স্তর অ্যাগ্রিগেশন বালতি হিসাবে.
এবং আমরা তা করতে উপায় হয় আমরা একটি পরিসীমা কী কল কি যোগ.
>> এটা শুধুমাত্র একটি হ্যাশ যদি তাই টেবিল, এই অনন্য হওয়া আবশ্যক.
এটি একটি হ্যাশ এবং পরিসীমা টেবিল যদি, হ্যাশ এবং পরিসীমা সমন্বয়
অবশ্যই অনন্য হবে.
তাই এই ভাবে এটা আমার মনে হয়.
আমি একটি ফোরাম আছে.
এবং ফর্ম এটা আছে, বিষয় আছে পোস্ট, এবং এটি প্রতিক্রিয়া আছে.
>> তাই আমি একটি হ্যাশ থাকতে পারে বিষয় আইডি যা কী.
আর আমি একটা পরিসীমা কী থাকতে পারে, যা প্রতিক্রিয়া আইডি.
যে ভাবে আমি সব পেতে চান তাহলে নির্দিষ্ট বিষয় জন্য প্রত্যুত্তর,
আমি শুধু হ্যাশ প্রশ্ন করতে পারেন.
আমি আমার সব দিতে বলতে পারেন এই হ্যাশ আছে জিনিস.
আর আমি প্রতিটি প্রশ্নের পেতে যাচ্ছি অথবা যে নির্দিষ্ট বিষয়ের জন্য পোস্ট.
এই শীর্ষ স্তর aggregations খুবই গুরুত্বপূর্ণ.
তারা প্রাথমিক এক্সেস সমর্থন আবেদন প্যাটার্ন.
সাধারণত, এই কথা বলার আমরা যা করতে চাই তা হল.
আমরা যে টেবিলের চান আপনি টেবিল লোড হিসাবে,
আমরা ডাটা স্ট্রাকচার করতে চান এমনভাবে টেবিলের মধ্যে
যে আবেদন খুবই সম্ভব তাড়াতাড়ি ফলাফল উদ্ধার.
এবং বারংবার যে কি উপায় আমরা যেমন এই aggregations বজায় রাখার
তথ্য সন্নিবেশ.
মূলত, আমরা তথ্য ছড়িয়ে করছি উজ্জ্বল বালতি মধ্যে এটা আসে হিসাবে.
>> বিন্যাস কী ভগবন্ হ্যাশ অনুমতি কী সমতা থাকতে হবে.
আমি একটি হ্যাশ অনুসন্ধান যখন, আমি বলার আছে আমার এই সমান যে একটি হ্যাশ দিতে.
আমি একটি পরিসীমা অনুসন্ধান যখন, আমি আমার একটি পরিসীমা দিতে বলতে পারেন
যে কোনো ধরনের ব্যবহার করা হয় আমরা সমর্থন যে সমৃদ্ধ অপারেটর.
আমার একটি হ্যাশ জন্য সব জিনিস দিতে.
এটা তার চেয়ে অনেক বেশী, সমান এটা দিয়ে শুরু করে, কম,
এটা এই দুটি মানের মধ্যে বিদ্যমান?
পরিসীমা অনুসন্ধান সুতরাং এই ধরনের আমরা সবসময় আগ্রহী যে.
এখন তথ্য সম্পর্কে এক জিনিস, যখন আপনি, যখন তথ্য অ্যাক্সেস তাকান
আপনি তথ্য অ্যাক্সেস, এটা সবসময় একত্রিত সম্পর্কে.
এটা রেকর্ড সম্পর্কে সর্বদা যে এই সাথে সম্পর্কিত হয়.
আমাকে এখানে সবকিছু দিতে সব অদূর ভবিষ্যতে এই ক্রেডিট কার্ডে লেনদেন
গত মাসের জন্য.
যে একত্রিত হবে.
>> প্রায় সবকিছু আপনি না ডাটাবেস অ্যাগ্রিগেশন কিছু হয়.
সংজ্ঞায়িত করতে সক্ষম হতে পারে, তাই হচ্ছে পারবেন এই buckets এবং আপনি এই পরিসীমা দিতে
প্রশ্নের পাবে বৈশিষ্ট্যাবলী, যারা ধনী প্রশ্ন, অনেক সমর্থন
অনেক, অনেক অ্যাপ্লিকেশন অ্যাক্সেস নিদর্শন.
>> অন্যান্য জিনিস হ্যাশ কী তাই এটা কি আমাদের একটি প্রক্রিয়া দেয়
কাছাকাছি তথ্য ছড়িয়ে পাবে.
NoSQL ডাটাবেস ভাল কাজ যখন তথ্য সমানভাবে হয়
ক্লাস্টার জুড়ে বিতরণ.
কত মানুষ পরিচিত হয় আলগোরিদিম হ্যাশ সঙ্গে?
আমি হ্যাশ এবং একটি hashing-- বলতে যখন একটি হ্যাশ অ্যালগোরিদম কারণ
উৎপন্ন করতে সক্ষম হচ্ছে একটি উপায় কোনো মূল্য থেকে একটি র্যান্ডম মান.
এই বিশেষ ক্ষেত্রে, আমরা চালানো হ্যাশ অ্যালগরিদম ভিত্তি এনডি 5.
>> আর আমি একটি আইডি আছে, এবং এই যদি আমার হ্যাশ চাবিকাঠি, আমি 1, 2, 3 আছে.
আমি হ্যাশ অ্যালগরিদম চালানো হলে, এটা, ফিরে আসা এবং বলে যাচ্ছে
ভাল 1, 2 7B সমান , 48 সমান 3 সিডি সমান.
তারা সব কী স্থান জুড়ে ছড়ানো করছি.
আর তুমি এ কি না?
তা নিশ্চিত করে তোলে কারণ যে আমি যা করতে পারেন একাধিক নোড জুড়ে রেকর্ড করা.
>> আমি এই কাজ করছি ক্রমানুসারে, 1, 2, 3.
আর আমি একটি হ্যাশ পরিসীমা আছে এই বিশেষ ক্ষেত্রে রান,
একটি ছোট হ্যাশ স্থান, এটা, মুক্তিযোদ্ধা করতে 00 থেকে রান
তারপর রেকর্ড আসা করতে যাচ্ছি এবং তারা যেতে চলুন 1, 2, 3, 4, 5,
6, 7, 8, 9, 10, 11, 12.
কি ঘটেছে?
প্রতিটি সন্নিবেশ একই নোড যাচ্ছে.
আপনি আমি বলতে চাচ্ছি তা দেখতে?
>> আমি স্থান বিভক্ত যখন কারণ, এবং আমি, জুড়ে এই রেকর্ড ছড়িয়ে
এবং আমি পার্টিশন, আমি বলতে যাচ্ছি পার্টিশন 1 54 চাবিকাঠি স্থান 0 রয়েছে.
পার্টিশন 2 89 55 হয়.
পার্টিশন 3, ff এএ হয়.
আমি বৃদ্ধিশীল সুসংগত ব্যবহার করছি, তাই যদি আইডি, আপনি কি ঘটছে তা দেখতে পারেন.
1, 2, 3, 4, 5, 6, আপ থেকে 54 সব পথ.
আমি hammering করছি সুতরাং হিসাবে সিস্টেমের মধ্যে রেকর্ড,
সবকিছু এক নোড যাচ্ছে শেষ পর্যন্ত.
>> এটা ভালো না.
যে একটি antipattern এর.
MongoDB তারা এই সমস্যা আছে আপনি একটি হ্যাশ কী ব্যবহার করবেন না যদি.
MongoDB আপনার বিকল্প দেয় মূল মান হ্যাশ.
আপনি সবসময়, তাহলে তা করতে হবে আপনি কি চান একজন বৃদ্ধিশীল হ্যাশ ব্যবহার করছেন
MongoDB কী, অথবা আপনি হবেন এক নোড প্রতি লেখার উত্কৃষ্ট,
এবং আপনি সীমিত করা হবে খারাপভাবে আপনার লেখার থ্রুপুট.
>> শ্রোতা: দশমিক যে A9 169 কি?
>> RICK হাউলিহান: হাঁ, এটা কোথাও আছে চারপাশে.
A9, আমি জানি না.
আপনি আমার বাইনারি পেতে চাই দশমিক ক্যালকুলেটর থেকে.
আমার মস্তিষ্কের যে ভালো কাজ করে না.
শ্রোতা: শুধু একটি দ্রুত এক আপনার মঙ্গো মন্তব্য.
তাই আসে যে বস্তুর আইডি নেটিভ মঙ্গো সঙ্গে তা করতে?
RICK হাউলিহান: এটা যে কি করে?
আপনি এটা উল্লেখ করে.
MongoDB সঙ্গে, আপনি বিকল্প আছে.
আপনি প্রতি নথি specify-- পারেন MongoDB একটি আন্ডারস্কোর আইডি আছে আছে.
যে অনন্য মান.
>> MongoDB আপনি নির্দিষ্ট করতে পারেন এটা হ্যাশ বা না হবে কি না.
তারা শুধু আপনার বিকল্প দিতে.
আপনি এটা জানেন যে যদি র্যান্ডম, কোন সমস্যা নেই.
আপনি যে কাজ করতে হবে না.
আপনি এটা যে, র্যান্ডম না জানি তাহলে এটি বৃদ্ধিশীল হচ্ছে, তারপর হ্যাশ না.
>> এখন জিনিস সম্পর্কে আপনি হ্যাশ একবার, হ্যাশ
একটি value-- এবং এই হল কেন হ্যাশ চিহ্ন সবসময়
অনন্য প্রশ্ন, আমি পরিবর্তন করেছি কারণ মান, এখন আমি একটি সীমার ক্যোয়ারী ব্যবহার করতে পারবেন না.
আমি এই বলতে পারবেন না এই বা যে মাঝে,
হ্যাশ মান যাচ্ছে না, কারণ প্রকৃত মূল্য সমতুল্য হতে.
সুতরাং আপনি যে হ্যাশ যখন কী, এটা শুধুমাত্র সমতা আছে.
এই কেন DynamoDB হ্যাশ কী হয় প্রশ্নের সবসময় শুধুমাত্র সমতা হয়.
>> তাই এখন একটি সীমার মধ্যে key-- আমি যে পরিসীমা কী যোগ করার সময়,
যারা পরিসীমা কি রেকর্ডের সব আসা এবং তারা একই পার্টিশন উপর জমা.
যাতে তারা সহজে খুব দ্রুত হয় এই হ্যাশ কারণ উদ্ধার করা,
এই পরিসর.
এবং যদি আপনি সবকিছু দেখতে একই হ্যাশ
সিডির স্থান সংরক্ষিত পায়.
আপনাকে সাহায্য করার জন্য যে পরিসর কী ব্যবহার করতে পারেন তার পিতা বা মাতা যাও বন্ধ আপনার তথ্য সনাক্ত.
তাই আমি সত্যিই এখানে কি করছি?
এই বহুর সম্পর্ক করার জন্য একটি এক.
একটি হ্যাশ কী মধ্যে সম্পর্ক এবং পরিসীমা কী অনেক বাজতে থাকে.
আমি একাধিক হ্যাশ কি থাকতে পারে.
আমি শুধুমাত্র একাধিক পরিসীমা থাকতে পারে প্রতি হ্যাশ কী মধ্যে কী.
>> হ্যাশ ঊর্ধ্বতন সংজ্ঞায়িত, পরিসীমা শিশু সংজ্ঞায়িত করে.
তাই আপনি দেখতে পারেন এনালগ এখানে আছে রিলেশনাল কনস্ট্রাক্ট মধ্যে
এবং একই ধরনের NoSQL মধ্যে নির্মান.
যেসব বিষয়ে কথা বলছে Nonrelational হিসাবে NoSQL.
এটা nonrelational না.
ডেটা সবসময় সম্পর্ক আছে.
যারা সম্পর্ক শুধু ভিন্নভাবে স্থাপিত হয়.
এর একটু কথা বলা যাক স্থায়িত্ব সম্পর্কে বিট.
আপনি DynamoDB করতে লিখুন, লিখেছেন সবসময় ত্রিমুখী প্রতিলিপি করা হয়.
আমরা তিনটি নমুনা এ থেকে জেড এর আছে, যার অর্থ.
নমুনা এ থেকে জেড এর প্রাপ্যতা অঞ্চল.
আপনি একটি প্রাপ্যতা মনে করতে পারেন একটি তথ্য কেন্দ্র হিসেবে জোন
তথ্য কেন্দ্র বা সংগ্রহ.
এই জিনিস ভৌগোলিক একে অপরের থেকে বিচ্ছিন্ন
বিভিন্ন দোষ অঞ্চল জুড়ে, জুড়ে পাওয়ার গ্রিডের এবং প্লাবনভূমির বিভিন্ন.
এক নমুনা এ থেকে জেড একটি ব্যর্থতা নয় অন্য নিচে নিতে যাচ্ছে.
তারা সংযুক্ত করা হয় একসঙ্গে অন্ধকার ফাইবার সঙ্গে.
এটা এক সাব সমর্থন 1 আসেনি মধ্যে মিলিসেকেন্ডে লেটেন্সি.
তাই বাস্তব সময়ের ডেটা প্রতিলিপিকৃত বহু আসেনি সক্ষম.
>> এবং বারংবার বহু নমুনা এ থেকে জেড স্থাপনার উচ্চ প্রাপ্যতা প্রয়োজনীয়তা পূরণ
সবচেয়ে এন্টারপ্রাইজ প্রতিষ্ঠানের.
সুতরাং DynamoDB ছড়িয়ে হয় ডিফল্টরূপে তিন আসেনি জুড়ে.
আমরা শুধুমাত্র জ্ঞান লিখতে যাচ্ছেন যারা তিন নোড দুটি ফিরে আসে
এবং আমি এটা পেয়েছি, হ্যা, বলতে.
কেন হল?
পড়ুন দিকে আমরা কারণ শুধুমাত্র যখন আপনি ফিরে তথ্য দিতে যাচ্ছে
আমরা দুটি নোড থেকে এটি পেতে.
>> আমি জুড়ে প্রতিলিপি করছি তিন, এবং আমি দুই থেকে পড়া করছি,
আমি সবসময় নিশ্চিত করছি অন্তত একটি আছে
যারা হতে সার্চ তথ্য অধিকাংশ বর্তমান কপি.
যে DynamoDB সঙ্গতিপূর্ণ কি করে তোলে.
এখন আপনি চালু করতে পারেন যারা সঙ্গতিপূর্ণ বন্ধ সার্চ.
যা যদি আমি বলতে যাচ্ছি, আমি কেবল একটি নোড থেকে পড়তে হবে.
এবং আমি এটা চালু হচ্ছে না গ্যারান্টি পারেন অধিকাংশ বর্তমান তথ্য হতে.
>> একটি লেখ আসছে, তাই যদি, এটা এখনো প্রতিলিপি করেনি
আপনি যে কপি পেতে যাচ্ছেন.
যে একটি অবশেষে সঙ্গতিপূর্ণ পঠিত.
আর তা যে অর্ধেক খরচ.
তাই এই সম্পর্কে চিন্তা করার জন্য কিছু.
যখন আপনি DynamoDB পড়া, এবং করছি আপনি আপনার পড়া ক্ষমতা স্থাপনের করছি
ইউনিট, আপনি শেষ পর্যন্ত পছন্দ করেন তাহলে সঙ্গতিপূর্ণ, এটা অনেক সস্তা, সার্চ
এটা প্রায় অর্ধেক খরচ.
>> আর তাই এটি আপনি টাকা সঞ্চয়.
কিন্তু যে আপনার পছন্দ.
আপনি একটি সুসংগত পড়ুন চান বা একটি অবশেষে সঙ্গতিপূর্ণ পড়ুন.
যে আপনি বেছে নিতে পারেন যে কিছু.
>> এর সূচী সম্পর্কে কথা বলা যাক.
তাই আমরা যে উল্লেখ উপরের স্তর অ্যাগ্রিগেশন.
আমরা হ্যাশ কী পেয়েছি, এবং করেছি আমরা পরিসীমা কী পেয়েছেন.
ওটা সুন্দর.
আর যে, প্রাথমিক টেবিলের উপর আমি এক হ্যাশ কী পেয়েছেন, আমি এক পরিসীমা কী পেয়েছিলাম.
>> এর অর্থ কি?
আমি এক অ্যাট্রিবিউট পেয়েছেন যে আমি বিরুদ্ধে সমৃদ্ধ প্রশ্নের চালাতে পারেন.
এটি পরিসীমা কী.
যে item-- অন্যান্য বৈশিষ্ট্যাবলী আমি ঐ গুণাবলীর উপর ফিল্টার করতে পারেন.
কিন্তু আমি এটা ভালো জিনিস ব্যবহার করতে পারবেন না দিয়ে শুরু, অথবা তার চেয়ে অনেক বেশী.
>> আমি কেমন করে ঐটি করি?
আমি একটি সূচক তৈরি.
দুই ধরনের আছে DynamoDB সূচী.
একটি সূচক সত্যিই হয় টেবিলের অন্য দৃশ্য.
আর স্থানীয় মাধ্যমিক সূচক.
>> আমরা সম্পর্কে আলোচনা করব প্রথম এক.
তাই স্থানীয় secondaries সহাবস্থান করছে তথ্য সিডির উপর.
এবং যেমন, তারা হয় একই শারীরিক নোড.
তারা বলেঃ যখন আমরা সঙ্গতিপূর্ণ কল কি হয়.
অর্থ, তারা স্বীকার করবে টেবিল বরাবর লিখতে.
লেখ আসে, আমরা সূচক মাধ্যমে লিখে দেই.
আমরা টেবিল পর্যন্ত লিখতে হবে এবং তারপর আমরা স্বীকার করবে.
সুতরাং যে সঙ্গতিপূর্ণ.
লেখার হয়েছে একবার টেবিল থেকে স্বীকৃত,
এটা যে নিশ্চিত স্থানীয় মাধ্যমিক সূচক
তথ্য একই দৃষ্টি থাকবে.
কিন্তু তা তারা অনুমতি না আপনি হয় বিকল্প পরিসীমা কী নির্ধারণ.
>> একই হ্যাশ ব্যবহার আছে প্রাথমিক টেবিল হিসেবে কী,
কারণ তারা কো-অবস্থিত একই পার্টিশন, এবং তারা সামঞ্জস্যপূর্ণ আছেন.
কিন্তু আমি একটি ইনডেক্স তৈরি করতে পারবেন বিভিন্ন পরিসীমা কি.
সুতরাং উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি একটি প্রস্তুতকারকের ছিল একটি কাঁচা অংশ টেবিল আসছে ছিল.
এবং কাঁচা অংশে আসা, এবং তারা সমাবেশ করে সংগৃহীত করছি.
আর হয়তো একটি রিকল আছে.
>> এই করে তৈরি করা হয়েছিল যে কোনো অংশ এই তারিখের পরে প্রস্তুতকারকের,
আমি আমার লাইন থেকে টান প্রয়োজন.
আমি একটি সূচক ঘুর্ণন পারেন যে, খুঁজছি করা হবে
তারিখে সঞ্চিত যে নির্দিষ্ট অংশ প্রস্তুত.
আমার উপরের স্তর টেবিল ছিল তাই ইতিমধ্যে নির্মাতার দ্বারা কুচি,
হয়তো এটা আমি অংশ আইডি আয়োজন করা হয় যে টেবিল বন্ধ একটি ইনডেক্স তৈরি করতে পারবেন
নির্মাতার দ্বারা কুচি হিসাবে এবং প্রস্তুত তারিখে সীমাকৃত.
আর আমি বলতে পারে যে ভাবে, কিছু যে এই তারিখের মধ্যে নির্মিত হয়েছিল,
আমি লাইন থেকে টান প্রয়োজন.
সুতরাং যে একটি স্থানীয় মাধ্যমিক সূচক.
>> এই প্রভাব আছে আপনার হ্যাশ কী স্থান সীমিত.
তারা কারণ সহাবস্থানের একই স্টোরেজ নোড,
তারা হ্যাশ কী সীমা 10 গিগাবাইট স্থান.
DynamoDB অধীনে টেবিল, পার্টিশন হবে
আপনার টেবিল প্রতি 10 গিগাবাইট.
আপনি ডাটা 10 যোগাড় করা হলে, আমরা [PHH], আর আমরা হলাম অন্য নোড যোগ করুন.
>> আমরা LSI বিভক্ত করা হবে না একাধিক পার্টিশন জুড়ে.
আমরা টেবিল বিভক্ত করব.
কিন্তু আমরা LSI বিভক্ত করা হবে না.
যে এমন কিছু তাই বুঝতে গুরুত্বপূর্ণ
আপনি খুব করছেন তাহলে হয়, খুব, খুব বড় aggregations,
তারপর যদি আপনি সীমিত করা চলুন আপনার LSIs 10 গিগাবাইট.
>> যদি সেই ক্ষেত্রে, আমরা যা করতে পারেন গ্লোবাল secondaries ব্যবহার.
গ্লোবাল secondaries হয় সত্যিই অন্য টেবিলে.
তারা বন্ধ সম্পূর্ণভাবে অস্তিত্ব আপনার প্রাথমিক টেবিলের দিকে.
এবং তারা আমাকে একটি অনুসন্ধান করার অনুমতি সম্পূর্ণ ভিন্ন কাঠামো.
তথ্য ঢোকানো হচ্ছে যাতে এটা মনে দুটি ভিন্ন টেবিলের মধ্যে, কাঠামোগত
দুটি ভিন্ন উপায়ে.
>> আমি একেবারে নির্ধারণ করতে পারবেন বিভিন্ন হ্যাশ কী.
আমি একেবারে নির্ধারণ করতে পারবেন বিভিন্ন পরিসীমা কী.
আর আমি এই চালাতে পারেন সম্পূর্ণ স্বাধীনভাবে.
বস্তুত হিসাবে, আমি করেছি আমার পড়ুন ক্ষমতা প্রস্তুত
এবং এর জন্য ক্ষমতা লিখুন আমার গ্লোবাল মাধ্যমিক সূচী
সম্পূর্ণ স্বাধীনভাবে আমার প্রাথমিক টেবিলের.
আমি যে সূচক নির্ধারণ করুন, আমি বলতে এটা কত পড়তে ও লিখতে
ক্ষমতা এটি ব্যবহার করা যাচ্ছে.
>> আর যে পৃথক হয় আমার প্রাথমিক টেবিল থেকে.
এখন ইন্ডেক্সে উভয় আমাদের অনুমতি না শুধুমাত্র, হ্যাশ এবং পরিসীমা কী নির্ধারণ
কিন্তু তারা আমাদের অনুমতি অতিরিক্ত প্রকল্পের মান.
আমি সূচক পড়া বন্ধ করতে চান তাহলে, এবং আমি কিছু ডেটা সেট পেতে চান,
আমি প্রধান ফিরে যেতে হবে না টেবিল অতিরিক্ত গুণাবলী পেতে.
আমি ঐ অতিরিক্ত প্রকল্প পারেন টেবিলের মধ্যে বৈশিষ্ট্যাবলী
প্রবেশাধিকার প্যাটার্ন সমর্থন.
আমি মনে করি আমরা সম্ভবত কিছু মধ্যে পেয়ে থাকেন না সত্যিই, আগাছা মধ্যে পেয়ে really--
এখানে এই বিষয় নিয়ে কিছু উপর.
এখন আমি এই আউট প্রপাত পেয়েছিলাম.
>> শ্রোতা: [শ্রবণাতীত] --table কী একটি হ্যাশ অভিপ্রেত ছিল?
মূল হ্যাশ?
মাল্টি-slats?
>> RICK হাউলিহান: হ্যাঁ.
হ্যাঁ.
টেবিল কী মূলত ফিরে আইটেমটি স্থানটিকে.
তাই একটি সূচক একটি পয়েন্টার ফিরে টেবিলের উপর মূল জিনিস.
এখন আপনি একটি নির্মাণ করতে পারেন শুধুমাত্র টেবিলের কী আছে যে সূচক,
এবং অন্য কোন বৈশিষ্ট্য.
আর আমি যে কেন কি হতে পারে?
ওয়েল, হয়তো আমি খুব বড় জিনিস আছে.
>> আমি সত্যিই শুধুমাত্র জানা প্রয়োজন which-- আমার প্রবেশাধিকার প্যাটার্ন, বলতে পারে
যা জিনিস এই সম্পত্তি থাকে?
আইটেমটি প্রত্যাবর্তন করতে হবে না.
আমি শুধু জানতে হবে যা জিনিস এটা ধারণ করে.
সুতরাং আপনি সূচী নির্মাণ করতে পারেন শুধু টেবিলের কী আছে.
>> কিন্তু যে প্রাথমিকভাবে কি ডাটাবেসের মধ্যে একটি সূচক জন্য.
এটা দ্রুত করতে পারবে জন্য , রেকর্ড যা চিহ্নিত
যা সারি, যা টেবিলে ফিরে আছে
আমি জন্য অনুসন্ধান করছি যে বৈশিষ্ট্য.
>> GSIS, তাই কিভাবে সেগুলি কাজ করে?
GSIS মূলত অ্যাসিঙ্ক্রোনাস হয়.
আপডেটের সারণিতে আসে, টেবিল তারপর অ্যাসিঙ্ক্রোনাস আপডেট করা হয়
আপনার GSIS সব.
GSIS কেন হয় অবশেষে সামঞ্জস্যপূর্ণ.
>> এটা যে খেয়াল করা জরুরী যখন আপনি GSIS নির্মাণ করছেন,
এবং আপনি তৈরি করছি বুঝতে aggregation-- অন্য মাত্রা
এখন এর একটি ভাল উদাহরণ বলা যাক এখানে একটি প্রস্তুতকারকের.
আমি কথা বললাম পারে মনে একটি মেডিকেল ডিভাইস কারিগর.
মেডিকেল ডিভাইস নির্মাতারা বারংবার ধারাবাহিকভাবে যন্ত্রাংশ আছে.
ঢোকা যন্ত্রাংশ একটি হিপ প্রতিস্থাপন সব
তাদের উপর একটু সিরিয়াল নাম্বার আছে.
তাঁরা লক্ষ আছে পারে এবং লক্ষ ও যন্ত্রাংশ বিলিয়ান
তারা জাহাজ যে সব ডিভাইস.
ওয়েল, তারা অধীনে একত্রিত প্রয়োজন ভিন্ন মাত্রা, সব যন্ত্রাংশ
একটি সমাবেশ, সব তৈরি করা হয়েছে যে যন্ত্রাংশ
একটি নির্দিষ্ট লাইন, সব এসেছিলেন যন্ত্রাংশ
একটি নির্দিষ্ট নির্মাতার মধ্যে একটি নির্দিষ্ট তারিখে.
মাঝে মাঝে ও এই aggregations বিলিয়ান মধ্যে আপ পেতে.
>> তাই আমি কিছু কাজ ভুগছেন যারা এইসব বলছি
তারা তৈরি করছি, কারণ এই ginormous aggregations
মাধ্যমিক পরীক্ষার সূচী মধ্যে.
তারা একটি কাঁচা অংশের থাকতে পারে শুধুমাত্র হ্যাশ হিসাবে যে আসে টেবিল.
প্রতিটি অংশ একটি অনন্য সিরিয়াল নম্বর আছে.
আমি হ্যাশ হিসাবে সিরিয়াল নম্বর ব্যবহার করুন.
ইহা সুন্দর.
আমার কাঁচা তথ্য টেবিলের সমতল বিছানো হয়েছে সব কী স্থান জুড়ে.
আমার [? লিখতে?] [? আহার?] সন্ত্রস্ত.
আমি অনেক তথ্য নিতে.
তারপর তারা কি তারা একটি GSI তৈরি হয়.
আর আমি দেখতে, আপনি কি জানেন, বলতে এই নির্মাতার জন্য সব অংশের.
ওয়েল, হঠাৎ সব আমি আছি একটি বিলিয়ন সারি গ্রহণ,
এবং সম্মুখের তাদের সামগ্রী এক নোড, যখন কারণ
আমি যেমন সমষ্টি হ্যাশ হিসাবে প্রস্তুতকারকের আইডি,
এবং পরিসীমা হিসাবে অংশ নম্বর, তারপর আমি হঠাৎ সব
শুধুমাত্র একটি বিলিয়ন যন্ত্রাংশ নির্বাণ কি এই নির্মাতার আমাকে উদ্ধার করেছে.
>> যে অনেক কারণ হতে পারে GSI তে চাপ,
আবার, আমি একটি নোডের hammering করছি কারণ.
আমি এই সব নির্বাণ করছি এক নোডের মধ্যে সন্নিবেশ করা হয়.
এবং যে একটি বাস্তব সমস্যা ব্যবহারের ক্ষেত্রে.
এখন, আমি একটি ভাল ডিজাইন পেয়েছিলাম আপনি যে এড়াতে কিভাবে জন্য প্যাটার্ন.
আর যে সমস্যার এক আমি সবসময় সঙ্গে কাজ করে.
কি কিন্তু, GSI পারে হয় যথেষ্ট লেখার ক্ষমতা নেই
ঐ সমস্ত ধাক্কা পাবে একটি একক নোড মধ্যে সারি.
আর তারপর কি ঘটবে হয় প্রাথমিক, ক্লায়েন্ট টেবিল,
প্রাথমিক টেবিল আটকে করা হবে GSI বজায় রাখা যাবে না, কারণ.
সুতরাং আমার সন্নিবেশ হার হবে প্রাথমিক টেবিলের উপর পড়ে
আমার GSI আপ রাখতে চেষ্টা করে.
>> ঠিক আছে, LSI এর, GSI এর তাই, আমি যা এক ব্যবহার করা উচিত?
LSI এর সঙ্গতিপূর্ণ.
GSI এর ঘটনাক্রমে সঙ্গতিপূর্ণ.
এটা ঠিক আছে, তাহলে আমি একটি ব্যবহার করে কথা বলতে GSI, তারা অনেক বেশি নমনীয় আছেন.
LSI এর একটি GSI হিসাবে স্থাপিত হতে পারে.
আর যদি হ্যাশ চিহ্ন প্রতি তথ্য মাপ আপনার সংগ্রহে 10 গিগাবাইট ছাড়িয়ে,
তারপর আপনি যে ব্যবহার করতে চান তাহলে চলুন GSI এটি শুধু একটি হার্ড সীমা কারণ.
>> ঠিক আছে, তাই স্কেলিং.
ডায়নামো ডিবি throughput, আপনি করতে পারেন বিধান [শ্রবণাতীত]
একটি টেবিল থেকে throughput.
আমরা গ্রাহকদের যে আছে প্রস্তুত 60 billion--
নিয়মিত, 60 বিলিয়ন অনুরোধ করছেন এক মিলিয়ন অনুরোধ চলমান
আমাদের টেবিলের উপর প্রতি সেকেন্ডে.
কোন মূল্য নেই তাত্ত্বিক সীমা কত
এবং কিভাবে দ্রুত টেবিল ডায়নামো ডিবি চালাতে পারেন.
কিছু নরম আছে আপনার অ্যাকাউন্ট সীমা
আমরা তাই সেখানে রাখা যে যে আপনি পাগল হয়ে যেতে না.
আপনি বেশী চান যে, না একটি সমস্যা.
আপনি আমাদের জানাতে আসা.
আমরা ডায়াল আপ চালু করব.
>> প্রত্যেক অ্যাকাউন্টের কিছু স্তরে সীমাবদ্ধ ভাষার সেবা, শুধু ব্যাট বন্ধ
তাই মানুষ পাগল হয়ে যেতে না কষ্ট নিজেদের পেতে.
মাপের কোন সীমা.
আপনি কোন সংখ্যা করা যাবে একটি টেবিলের উপর আইটেম.
একটি আইটেম এর আকার 400 কিলোবাইট প্রতিটি সীমাবদ্ধ,
যে আইটেমের না বৈশিষ্ট্যাবলী হবে.
সমস্ত বৈশিষ্ট্যাবলী এর সমষ্টি তাই 400 কিলোবাইট সীমাবদ্ধ.
এবং তারপর আবার, আমরা আছে যে সামান্য LSI ইস্যু
হ্যাশ প্রতি 10 গিগাবাইট সীমা.
শ্রোতা: ছোট সংখ্যা, আমি অনুপস্থিত করছি কি আপনি, যে আমাকে বলছে করছি হচ্ছে ÑÑ
শ্রোতা: ওহ, 400 কিলোবাইট আইটেম প্রতি সর্বোচ্চ মাপ.
সুতরাং একটি আইটেম সমস্ত বৈশিষ্ট্য আছে.
সুতরাং 400 K মোট আকার যে আইটেমের, 400 কিলোবাইট.
সমস্ত বৈশিষ্ট্যাবলী সুতরাং মিলিত, সব তথ্য
যে সমস্ত গুণাবলী আছে, মোট আকার মধ্যে গুটান,
বর্তমানে আজ আইটেমটি সীমা 400 K হয়.
তাই অর্জন, আবার স্কেলিং পার্টিশন নির্মাণ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে.
Throughput প্রস্তুত করা হয় টেবিল পর্যায়ে.
এবং সত্যিই দুই নব আছে.
আমরা ক্ষমতা পড়া আছে এবং ক্ষমতা লিখুন.
>> সুতরাং এই স্থায়ী হয় স্বাধীনভাবে অপরের.
RCU এর পরিমাপ কঠোরভাবে সঙ্গতিপূর্ণ সার্চ.
ঠিক আছে, তাই যদি আপনি আমি 1,000 চান বলছে RCU এর যারা, কঠোরভাবে সঙ্গতিপূর্ণ
যারা সঙ্গতিপূর্ণ সার্চ হয়.
আপনি আমি বলতে চাই, তাহলে সঙ্গতিপূর্ণ পরিণামস্বরূপ, সার্চ
প্রভিশন 1,000 পারেন RCU এর, আপনি যাচ্ছেন
অবশেষে 2,000 পেতে সঙ্গতিপূর্ণ সার্চ.
আর যাদের জন্য অর্ধমূল্য অবশেষে এ সার্চ গঠিত.
>> আবার নিয়মিত স্বাধীনভাবে অপরের.
তাঁরা throughput-- আছে আপনি আপনার RCU 100% গ্রাস করে,
আপনি প্রভাবিত করতে যাচ্ছেন না আপনার অধিকার প্রাপ্যতা.
যাতে তারা সম্পূর্ণ হয় একে অপরকে স্বাধীন.
ঠিক আছে, তাই কিছু এক যে আমি সংক্ষেপে টুটি দেয়া হয়েছে.
থ্রোটলিং খারাপ.
থ্রোটলিং কোন এসকিউএল খারাপ নির্দেশক.
আমরা সাহায্য করতে পারি কিছু আছে আপনি থ্রোটলিং উপশম যে আপনি
সম্মুখীন হয়.
কিন্তু সবচেয়ে ভালো সমাধান এই করতে এর নেয়া যাক
একটি কারণ, আপনি কি করছেন তাকান এখানে খেলার একটি বিরোধী প্যাটার্ন আছে.
>> এই জিনিষ, অ অভিন্ন মত জিনিষ চাপ, গরম কি গরম পার্টিশন.
আমি একটি নির্দিষ্ট কী স্থান আঘাত করছি খুব কঠিন কিছু বিশেষ কারণে.
কেন আমি এটা করছি?
এর যে চিন্তা করা যাক.
আমি ঠান্ডা তথ্য দিয়ে আমার গরম তথ্য মিশ করছি.
আমি আমার টেবিল পেতে লেট করছি বিশাল, কিন্তু সত্যিই আছে
তথ্য শুধুমাত্র কিছু উপসেট যে আমাকে সত্যিই আকর্ষণীয়.
সুতরাং এর লগের তথ্য জন্য, উদাহরণস্বরূপ, অনেক গ্রাহক, তারা প্রতিদিন তথ্য কার্যবিবরণী পাবেন.
তারা লগের তথ্য বিপুল পরিমাণ পেয়েছেন.
>> আপনি শুধু যে সব লগ ডাম্পিং করছি সময়ের এক বড় টেবিলের মধ্যে তথ্য,
যে টেবিল ব্যাপক পেতে যাচ্ছে.
কিন্তু আমি সত্যিই শুধুমাত্র আগ্রহী নই গত 24 ঘন্টা, গত সাত দিন,
সর্বশেষ 30 দিন.
সময় যাই হোক না কেন উইন্ডো আমি আগ্রহী নই যে
আমার বিরক্তির, বা যে ঘটনার জন্য সম্পর্কে আকর্ষণীয় যে ঘটনা,
যে আমি প্রয়োজন শুধু উইন্ডো সময়.
সুতরাং কেন আমি 10 বছর রাখছি টেবিলের লগ তথ্য মূল্য?
কি যে কারণ হল টেবিলের টুকরা.
>> এটা বিশাল পায়.
এটা ছড়িয়ে শুরু নোড হাজার জুড়ে.
এবং আপনার ক্ষমতা থেকে আপনি আছেন, তাই কম
আসলে প্রতিটি সীমিত রেট ঐ ব্যক্তি নোড এক.
সুতরাং আসুন কিভাবে এ খুঁজছেন শুরু করা যাক আমরা ধরে যে টেবিলের পাকানো না.
আমরা যে তথ্য একটু পরিচালনা করবেন কিভাবে ভাল এই সমস্যা এড়ানো যাবে.
আর তা যে কেমন হয়েছে?
এই যে দেখে মনে হচ্ছে কি.
এই খারাপ NoSQL দেখে মনে হচ্ছে কি.
>> আমি এখানে একটি গরম কি পেয়েছিলাম.
আপনি এখানে দিকে তাকালে দেখা যায়, এই সব আমার পার্টিশন আছে.
আমি এখানে 16 পার্টিশন পেয়েছিলাম এই বিশেষ ডাটাবেসের উপর.
আমরা এই সব সময় না.
আমি গ্রাহকদের জন্য সব সময় এই রান.
এটি তাপ মানচিত্র বলা হচ্ছে.
তাপ মানচিত্র আপনি আছেন আমাকে বলে কিভাবে আপনার কী স্থান অ্যাক্সেস.
এবং কি এই আমাকে বলছে হয় একটি বিশেষ হ্যাশ আছে যে
এই লোক একটি লেগেছে যে অনেক ভয়াবহ, তিনি কারণ
সত্যিই কঠিন, সত্যিই এটি আঘাত.
>> তাই নীল চমৎকার.
আমরা নীল মত.
আমরা লাল পছন্দ করি না.
লাল যেখানে চাপ 100% পর্যন্ত পায়.
100%, এখন আপনি আটকে হতে যাচ্ছেন.
তাই আপনার মত কোন লাল লাইন দেখতে যখনই আপাততঃ এবং এটা শুধু ডায়নামো DB-- না
ভাষার NoSQL ডাটাবেস এই সমস্যা আছে.
বিরোধী নিদর্শন যে আছে অবস্থার এই ধরনের ড্রাইভ.
আমি কি আমি গ্রাহকদের সঙ্গে কাজ হল এই অবস্থার উপশম.
>> আর তা যে কেমন হয়েছে?
এবং এই সবচেয়ে হচ্ছে ডায়নামো ডিবি থ্রুপুট আউট,
কিন্তু এটি সত্যিই হচ্ছে NoSQL থেকে সবচেয়ে পেতে.
এই ডায়নামো জন্য সীমাবদ্ধ নয়.
এই definitely-- আমি মঙ্গো এ কাজ করতেন.
আমি অনেক NoSQL প্ল্যাটফর্মের সাথে পরিচিত নই.
প্রতি এক এই ধরনের আছে গরম কি সমস্যার.
কোনো NoSQL থেকে সবচেয়ে পেতে ডাটাবেস, বিশেষভাবে ডায়নামো ডিবি,
আপনি টেবিল তৈরি করতে চান যেখানে হ্যাশ কী উপাদান আছে
স্বতন্ত্র মান একটি বড় সংখ্যা, cardinality উচ্চ ডিগ্রী.
যে আমি লিখছি মানে কারণ বিভিন্ন বালতি প্রচুর.
>> আমি আরো বালতি , সম্ভাবনা বেশি করতে লেখা
আমি যে লিখতে লোড ছড়িয়ে থাকি বা একাধিক নোড জুড়ে আউট লোড পড়তে,
আরো সম্ভবত আমি একটা আছে am টেবিলের উপর উচ্চ throughput.
এবং তারপর আমি মান হতে চান সময়ের মোটামুটি সমানভাবে অনুরোধ
এবং অবিশেষে হিসেবে এলোমেলোভাবে সম্ভব.
ওয়েল, যে, আকর্ষণীয় ধরনের কারণ আমি না সত্যিই
নিয়ন্ত্রণ ব্যবহারকারীদের আসতে হলে.
আমরা ছড়িয়ে সুতরাং, যদি বলে চলা কী স্থান জুড়ে জিনিষ খুঁজে,
আমরা সম্ভবত ভাল আকৃতির হবেন.
>> একটি নির্দিষ্ট নেই প্রসবের সময় পরিমাণ
আপনি যাচ্ছেন না যে সক্ষম নিয়ন্ত্রণ করা.
কিন্তু যারা সত্যিই হয় আমরা আছে দুটি মাত্রা,
স্থান, এক্সেস সমানভাবে বিস্তার, সময়, অনুরোধ
সমানভাবে সময় ব্যবধানে আসার.
এবং ঐ দুটি যদি শর্ত পূরণ করা হচ্ছে,
তারপর যে এটি কি অনুরূপ যাচ্ছে.
এই অনেক nicer হয়.
আমরা এখানে সত্যিই খুশি.
আমরা একটি খুব এমনকি এক্সেস প্যাটার্ন পেয়েছেন.
হ্যা, হতে পারে আপনি পেয়ে থাকেন একটি একটু চাপ হরদম,
কিন্তু কিছুই সত্যিই খুব ব্যাপক.
সুতরাং এটা, কত বার আশ্চর্যজনক আমি গ্রাহকদের সঙ্গে কাজ করার সময়,
বিগ রেড সঙ্গে যে প্রথম গ্রাফ বার এবং সেই হলুদ এর কুশ্রী
সব জায়গায় বেশি, আমরা ব্যায়াম সঙ্গে করাতে
কয়েক মাস পর পুনরায় স্থাপত্যের,
তারা সঠিক একই চালাচ্ছেন সঠিক একই চাপের এ কাজের চাপ.
আর এটা এখন ভালো খুঁজছেন কি.
তাই কি আপনি NoSQL সঙ্গে পেতে হয় একটি একেবারে যে তথ্য স্কিমা
প্রবেশাধিকার প্যাটার্ন বাঁধা.
>> আর আপনি যে তথ্য স্কিমা অপটিমাইজ করতে পারেন যে এক্সেস প্যাটার্ন সমর্থন.
যদি তা চান না, তাহলে আপনি যাচ্ছেন সমস্যার ঐ ধরনের দেখতে
যারা গরম কি.
>> শ্রোতা: ওয়েল, অবশ্যম্ভাবী কিছু জায়গা অন্যদের চেয়ে অনেক বেশি উত্তপ্ত হতে যাচ্ছে.
>> RICK হাউলিহান: সর্বদা.
সর্বদা.
হ্যা, আমি এর মানে সবসময় ছাগু karigor.com এবং আবার আছে
কিছু ডিজাইন প্যাটার্নের আমরা মাধ্যমে পাবেন যে আপনি মোকাবেলা কিভাবে কথা বলতে হবে
এই সুপার বৃহৎ aggregations সঙ্গে.
আমি বলতে চাচ্ছি, আমি তাদের আছে পেয়েছিলাম আমরা তাদের সঙ্গে কিভাবে মোকাবেলা করবেন?
আমি একটি প্রশংসনীয় ভাল ব্যবহারের ক্ষেত্রে পেয়েছিলাম আমরা যে জন্য সম্পর্কে কথা বলতে পারবেন যে.
>> ঠিক আছে, তাই আসুন আলাপ এখন সম্পর্কে কিছু গ্রাহকদের.
এই ছেলেরা AdRoll হয়.
আপনি হন তাহলে আমি জানি না AdRoll সাথে পরিচিত.
আপনি সম্ভবত তাদের দেখতে ব্রাউজারে অনেক.
তারা আছেন, বিজ্ঞাপন পুনরায় লক্ষ্য করছেন বৃহত্তম বিজ্ঞাপনটি পুনরায় লক্ষ্য করে ব্যবসা
ওখানে.
তারা সাধারণত নিয়মিত উপর চালানো প্রতিদিন 60 বিলিয়ন লেনদেন.
তারা একটি মিলিয়ন করছেন প্রতি সেকেন্ডে লেনদেন.
তারা একটি সুন্দর সহজ টেবিল পেয়েছেন কাঠামো, ব্যস্ততম টেবিল.
এটি মূলত শুধু একটি হ্যাশ কী, কুকি
সীমার ডেমোগ্রাফিক হয় বিভাগ, এবং তারপর
তৃতীয় অ্যাট্রিবিউট স্কোর.
>> তাই আমরা সব কুকি আছে এমন লোকদের থেকে আমাদের ব্রাউজার.
এবং যদি আপনি একটি যান যখন বণিক অংশগ্রহণকারী,
তারা মূলত জুড়ে আপনি স্কোর বিভিন্ন ডেমোগ্রাফিক ধরন.
আপনি একটি ওয়েবসাইট এ যান এবং যখন আপনি আমি এই ad-- দেখতে চান বলে
বা মূলত আপনি কিন্তু যে বলে না কিন্তু আপনি ওয়েবসাইটে যান যখন
তারা আপনাকে এই বিজ্ঞাপনটি দেখতে চান বলে.
তাঁরা AdRoll থেকে যে বিজ্ঞাপনটি পেতে যান.
AdRoll তাদের টেবিলের উপর আপনি আপ দেখায়.
তারা আপনার কুকি খুঁজে.
বলার খবর Netlog ওপর বিজ্ঞাপণদাতা তাদের আমি কারো চান
যারা, মধ্যবয়স্ক এর ক্রীড়া মধ্যে 40 বছর বয়সী মানুষের.
তাই লোকেরা জনমিতি আপনি স্কোর এবং তারা কি না তা স্থির
যে আপনার জন্য একটি ভাল বিজ্ঞাপন নয়.
>> এখন তারা একটি SLA সাথে আছে তাদের বিজ্ঞাপন প্রদানকারীর
উপ-10 মিলিসেকেন্ডে প্রদান প্রতিটি অনুরোধে সাড়া.
তাই তারা এই জন্য ডায়নামো ডিবি ব্যবহার করছেন.
তারা আমাদের একটি আঘাত করছি প্রতি সেকেন্ডে মিলিয়ন অনুরোধ.
তারা সব করতে সক্ষম হন তাদের লুক, Triage যে সব তথ্য,
এবং যে ফিরে যে অ্যাড লিংক পাবেন 10 মিলিসেকেন্ড অধীনে বিজ্ঞাপনদাতার.
এটা সত্যিই প্রশংসনীয় বিষ্ময়কর এর বাস্তবায়ন তারা আছে.
>> এই ছেলেরা আসলে বলছি এগুলো.
আমি এটা এই ছেলেরা যদি নিশ্চিত নই.
এইসব বলছি হতে পারে.
মূলত আমি কোন us-- জানান এটা তাদের মনে করি না.
আমি এটা অন্য কারো ছিল মনে.
আমি একটি সঙ্গে কাজ ছিল গ্রাহক সম্পর্কে বলেন যে
যে এখন তারা করেছি যে ডায়নামো ডিবি কুটনীতিকরা, তারা আছেন
জন্য খাবার আরও টাকা খরচ তাদের উন্নয়ন দল প্রতি মাসে
তারা তাদের ডাটাবেসের খরচ বেশী.
সুতরাং আপনি একটি দেব খরচ সঞ্চয় ধারণা
আপনি ডায়নামো ডিবি পেতে পারেন যে বিপুল.
ঠিক আছে, Dropcam অন্য কোম্পানী.
এই লোক ধরনের র আপনি যদি মনে করেন এর জিনিষ ইন্টারনেট, Dropcam এর
মূলত ইন্টারনেট সিকিউরিটি ভিডিও.
আপনি সেখানে আপনার ক্যামেরা বের করা.
ক্যামেরা একটি গতি আবিষ্কারক আছে.
কেউ বরাবর আসে একটি সূত্র বিন্দু আরম্ভ করে.
ক্যামেরা কিছুদিনের পর্যন্ত জন্য রেকর্ডিং শুরু এটি এখন আর কোন গতি সনাক্ত না.
ইন্টারনেটে যে ভিডিও আপ রাখে.
>> Dropcam যে একটি কোম্পানি ছিল মূলত ডায়নামো ডিবি থেকে জাগ্রত
তারা সম্মুখীন হয়েছিল কারণ বিরাট ক্রমবর্ধমান যন্ত্রনা.
তাঁরা আমাদের বলেছেন কি, হঠাৎ তথ্য petabytes.
তারা কোন ধারণা তাদের পরিষেবা ছিল তাই সফল হতে হবে.
ইউটিউব বেশী অন্তর্মুখী ভিডিও এইসব বলছি পাচ্ছেন কি.
তারা সব ট্র্যাক DynamoDB ব্যবহার তাদের সব ভিডিও কি পয়েন্ট মেটাডাটা.
>> সুতরাং তারা ধাক্কা S3 buckets আছে সব বাইনারি হস্তনির্মিত.
এবং তারপর তারা আছে ডায়নামো ডিবি রেকর্ড
যারা S3 তিনটি বস্তু মানুষ নির্দেশ.
তারা একটি ভিডিও তাকান প্রয়োজন হলে, তারা ডায়নামো ডিবি রেকর্ড সন্ধান.
তারা লিঙ্কে ক্লিক করুন.
তারা S3 থেকে ভিডিও চূর্ণ.
সুতরাং যে কি ভালো দেখায় ধরনের.
আর এই তাদের দল থেকে সোজা হয়.
>> ডায়নামো ডিবি তাদের হ্রাস ভিডিও ইভেন্টের জন্য প্রসবের সময়
পাঁচ থেকে 10 সেকেন্ড থেকে.
তাদের পুরানো রিলেশনাল বাজারের, তারা গিয়ে চালানো আছে ব্যবহৃত
চিত্রে একাধিক জটিল প্রশ্নের যা আউট ভিডিও, চূর্ণ
কম 50 মিলিসেকেন্ড.
সুতরাং এটা আশ্চর্যজনক, আশ্চর্যজনক কত কর্মক্ষমতা
আপনি নিখুত যখন আপনি পেতে পারেন এবং আপনি টিউন অন্তর্নিহিত ডাটাবেস
প্রবেশাধিকার প্যাটার্ন সমর্থন.
এটা কি Halfbrick, এইসব বলছি, আমি অনুমান ফলের নিনজা তাদের ব্যাপার.
ডায়নামো ডিবি সব চালনাকারী.
আর এইসব বলছি, তারা একটি মহান উন্নয়ন দল, মহান গঠন
দোকান.
>> না একটি ভাল Ops দলের.
তারা অনেক আছে না অপারেশন সম্পদ.
তারা রাখতে চেষ্টা সংগ্রাম ছিল তাদের আবেদন পরিকাঠামো
এবং চলমান.
তারা আমাদের কাছে এসেছে.
তারা যে ডায়নামো ডিবি দিকে তাকিয়ে.
তারা যে আমাদের জন্য, বলেন.
তারা তাদের পুরো নির্মিত এটি অ্যাপ্লিকেশন ফ্রেমওয়ার্ক.
এখানে কিছু সত্যিই চমৎকার মন্তব্য তাদের ক্ষমতা উপর দল থেকে
এখন ভবনের উপর ফোকাস খেলা এবং না
বজায় থাকার অবকাঠামো, যা
একটি বিরাট পরিমাণ হয়ে উঠছে তাদের দলের জন্য চাপ.
সুতরাং এই হল কিছু কিন্তু যে আপনি ডায়নামো ডিবি থেকে পেতে যে উপকৃত হতে পারেন.
>> ঠিক আছে, মধ্যে পেয়ে এখানে তথ্য মডেলিং.
এবং আমরা যে বিষয়ে একটু সায়ীদ এক এই এক, অনেক এক,
এবং অনেক ধরনের সম্পর্ক অনেক.
এবং কিভাবে আপনি ডায়নামো যারা বজায় না.
ডায়নামো ডিবি আমরা ব্যবহার সূচী, সাধারণভাবে বলতে,
থেকে তথ্য ঘোরাতে অন্য এক গন্ধ.
হ্যাশ চিহ্ন, পরিসীমা কী, এবং ইনডেক্স.
>> এই বিশেষ উদাহরণস্বরূপ, অধিকাংশ রাজ্যের হিসাবে
একটি লাইসেন্সিং প্রয়োজন আছে শুধুমাত্র এক ব্যক্তির প্রতি ড্রাইভার্স লাইসেন্স.
আপনি দুটি ড্রাইভারের পেতে যেতে পারবেন না বস্টন রাজ্যের লাইসেন্স.
আমি টেক্সাসে এটা ব্যবহার করতে পারবেন না.
এটা ওয়ে ধরনের.
আর তাই এ DMV এ, আমরা লুক আছে, আমরা ড্রাইভার এর লাইসেন্স সন্ধান করতে চান
সামাজিক নিরাপত্তা সংখ্যা দ্বারা.
আমি ব্যবহারকারীর বিবরণ সন্ধান করতে চান ড্রাইভার লাইসেন্স নম্বর দ্বারা.
>> সুতরাং আমরা একটি ব্যবহারকারীর টেবিল থাকতে পারে সিরিয়াল নম্বর একটি হ্যাশ কী আছে,
বা সামাজিক নিরাপত্তা নম্বর, এবং বিভিন্ন গুণাবলী আইটেমের উপর সংজ্ঞায়িত.
এখন যে টেবিলের আমি একটি GSI সংজ্ঞায়িত করতে পারে যে
বলছেন যে চারপাশে যে আমি চাই ফ্লিপ তারপর লাইসেন্স এবং একটি হ্যাশ কী
সমস্ত অন্যান্য জিনিস.
এখন আমি প্রশ্ন করতে এবং এটি করতে চান তাহলে কোনো সামাজিক লাইসেন্স সংখ্যা
নিরাপত্তা নম্বর, আমি যা করতে পারেন প্রধান সারণী ক্যোয়ারী.
>> আমি প্রশ্ন করতে চাই এবং যদি আমি চাই সামাজিক সুরক্ষা পেতে
সংখ্যা বা অন্যান্য বৈশিষ্ট্যাবলী লাইসেন্স নম্বর, আমি GSI প্রশ্ন করতে পারেন.
যে মডেল যে এক এক সম্পর্ক.
শুধু একটি খুব সহজ GSI, চারপাশে সেগুলো টুসকি.
এখন, অনেক বিষয়ে কথা বলতে.
অনেক এক মূলত আপনার হ্যাশ পরিসীমা কী.
আমরা এই নিয়ে অনেক পেতে কোথায় ব্যবহারের ক্ষেত্রে মনিটর তথ্য.
মনিটর তথ্য নিয়মিত আসে জিনিষ ইন্টারনেট মত ব্যবধান.
আমরা সবসময় এই সব পাবেন রেকর্ডের সব সময় আসছে.
>> আর আমি সব রিডিং খুঁজতে চান একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে.
এটি একটি খুব সাধারণ প্রশ্নের সাথে এর পর্যবেক্ষণ পরিকাঠামো.
যে সম্পর্কে পথ চলতে একটি খুঁজতে হয় সহজ টেবিল গঠন, এক টেবিল.
আমি একটি ডিভাইস পরিমাপ টেবিল পেয়েছেন ডিভাইস আইডি তে একটি হ্যাশ কী দিয়ে.
এবং আমি একটি সীমার কী আছে টাইমস্ট্যাম্প, বা এই ক্ষেত্রে, মহাকাব্য.
আর যে আমাকে জটিল চালানো পারবেন যে পরিসীমা কী বিরুদ্ধে প্রশ্নের
এবং যারা রেকর্ড আসতে যে ফলে আপেক্ষিক
আমি চাই যে সেট.
আর তা যে এক তৈরী অনেক সম্পর্ক
ব্যবহার প্রাথমিক সারণিতে হ্যাশ কী, পরিসীমা কী কাঠামো.
>> সুতরাং যে ধরনের নির্মিত ডায়নামো ডিবি টেবিলের মধ্যে.
আমি একটি হ্যাশ সংজ্ঞায়িত যখন এবং পরিসীমা টি টেবিল, আমি আছি
অনেক সম্পর্ক করার জন্য একটি এক সংজ্ঞা.
এটি একটি পিতা বা মাতা সন্তান সম্পর্ক.
>> এর অনেক বিষয়ে কথা বলতে শুরু করা যাক অনেক সম্পর্ক.
আর এই বিশেষ উদাহরণস্বরূপ, আবার, আমরা GSI এর ব্যবহার করতে যাচ্ছেন.
আর এর গেমিং সম্পর্কে কথা বলুন যখন আমি একটি প্রদত্ত ইউজার আছে যেখানে দৃশ্যকল্প.
আমি সব গেম জানতে চান যে তিনি এর জন্য বা বাজানো নিবন্ধিত হচ্ছে.
এবং একটি প্রদত্ত খেলার জন্য, আমি সব ব্যবহারকারীদের খুঁজতে চান.
তাই কিভাবে যে আমি কি না?
আমার ইউজার গেম টেবিল, আমি যাচ্ছি ইউজার আইডি একটি হ্যাশ কী আছে
এবং খেলার একটি পরিসীমা কী.
>> সুতরাং একজন ব্যবহারকারী একাধিক গেম থাকতে পারে.
এটা মধ্যে অনেক সম্পর্ক করার জন্য একটি এক ব্যবহারকারী এবং তিনি খেলে গেম.
এবং তারপর GSI তে, আমি যে চারপাশে টুসকি করব.
আমি খেলার উপর হ্যাশ করব এবং আমি ব্যবহারকারী পরিসীমা করব.
আমি সব পেতে চান তাহলে খেলা ব্যবহারকারীর মধ্যে বাজানো,
আমি প্রধান সারণী ক্যোয়ারী করব.
আমি সব ব্যবহারকারীদের পেতে চান যে একটি নির্দিষ্ট খেলা খেলে,
আমি GSI কোয়েরি.
তাই আপনি যদি আমরা এই কাজ কিভাবে দেখতে চান?
আপনি এই GSI এর সমর্থন নির্মাণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে, অ্যাপ্লিকেশন, এক্সেস
প্যাটার্ন, আবেদন.
>> আমি প্রশ্নের প্রয়োজন তাহলে এই মাত্রা, দিন
আমার যে মাত্রা উপর একটি সূচক তৈরি.
আমি যদি না আমি যত্ন না.
এবং ব্যবহার ক্ষেত্রে তার উপর নির্ভর, আমি সূচক প্রয়োজন বা আমি না পারে পারে.
এটি একটি সহজ এক অনেক যদি, প্রাথমিক টেবিল জরিমানা.
আমি এইসব অনেক কাজ করতে হবে তাহলে অনেক এর, বা আমি জনকে এক কাজ করতে হবে
তাহলে হয়তো আমি প্রয়োজন না দ্বিতীয় সূচক.
তাই এটা সব নির্ভর করে আমি কি করতে চেষ্টা করছি
এবং আমি উদ্যাপিত পেতে চেষ্টা করছি কি.
>> সম্ভবত আমি খুব কাটাতে যাচ্ছি না অনেক সময় নথি সম্পর্কে কথা বলা.
সম্ভবত এই যে, একটি সামান্য বিট পায় গভীর আমরা ঢোকা প্রয়োজন তুলনায়.
এর একটি অল্প কথা বলুন সম্পর্কে সমৃদ্ধ ক্যোয়ারী অভিব্যক্তি.
সুতরাং ডায়নামো ডিবি আমরা আছে তৈরি করার ক্ষমতা
আমরা অভিক্ষেপ এক্সপ্রেশন কি কল.
অভিক্ষেপণ এক্সপ্রেশন সহজভাবে হয় ক্ষেত্র বা মান অবচয়
আপনি প্রদর্শন করতে চান.
ঠিক আছে, তাই আমি একটি নির্বাচন করুন.
আমি ডায়নামো ডিবি বিরুদ্ধে একটি প্রশ্ন তৈরী করুন ঃ.
তখন আমি বললাম, শো আপনি কি জানেন, বলতে আমার মাত্র পাঁচ তারকা রিভিউ
এই নির্দিষ্ট পণ্যের জন্য.
সুতরাং যে আমি দেখতে চাই.
আমি সব দেখতে চাই না সারির অন্যান্য বৈশিষ্ট্যাবলী,
আমি শুধু এই দেখতে চাই.
এটা শুধু যখন এসকিউএল মত আপনি নির্বাচন তারকা বা টেবিল থেকে বলতে,
আপনি সবকিছু পাবেন.
আমি থেকে নির্বাচন নাম বলতে যখন টেবিল, আমি শুধুমাত্র একটি বৈশিষ্ট্য আছে.
এটা ঠিক একই পদ্ধতিতে মধ্যে ডায়নামো ডিবি বা অন্য NoSQL ডাটাবেস.
ফিল্টার এক্সপ্রেশন আমাকে অনুমতি মূলত নিচে সেট ফলাফলের কাটা.
তাই আমি একটি প্রশ্ন তৈরী করুন ঃ.
ক্যোয়ারী 500 আইটেম সঙ্গে ফিরে আসতে পারে.
কিন্তু আমি শুধুমাত্র আইটেম চান যে এই বলে যে একটি বৈশিষ্ট্য আছে.
ঠিক আছে, তাই এর ঐ জিনিস ফিল্টার আউট দিন যে যে বিশেষ সন্ধানের বিষয়ের সাথে মিল না.
সুতরাং আমরা ফিল্টার এক্সপ্রেশন আছে.
>> ফিল্টার এক্সপ্রেশন পারেন কোনো বৈশিষ্ট্য সঞ্চালনযোগ্য.
তারা পরিসীমা প্রশ্নের পছন্দ করছি না.
বাড়াতে প্রশ্নের আরো নির্বাচনী হয়.
ফিল্টার প্রশ্নের যেতে আমার প্রয়োজন সমগ্র ফলাফল তারপর গেট-সেট
আমি চাই না তথ্য খুঁজে খুদা.
কেন গুরুত্বপূর্ণ?
আমি এটা সব পড়েন.
একটি নথি প্রশ্নের সাথে মিলেছে, আমি পড়তে যাচ্ছি এবং এটি তথ্য সম্পর্কে একটি দৈত্য হতে যাচ্ছে.
এবং তারপর আমি যাচ্ছি আমি কি প্রয়োজন খুঁজে খুদা.
আর আমি শুধু খুঁজে খোদাই করছি একটি সারি স্বামী ও স্ত্রী, তারপর এটা ঠিক আছে.
এটা তাই অদক্ষ না.
>> কিন্তু আমি পুরো গাদা পড়া করছি তথ্য, শুধু একটি আইটেম খুঁজে খুদা
তারপর আমি ভাল হতে যাচ্ছি একটি পরিসীমা ক্যোয়ারী ব্যবহার বন্ধ,
এটা অনেক বেশি নির্বাচনী কারণ.
এটা আমার অনেক সংরক্ষণ যাচ্ছে অর্থ, আমি যে পঠিত জন্য দিতে, কারণ.
কোথায় ফিরে আসে যে ফলাফল ছোট হতে পারে যে তারের ক্রস,
কিন্তু আমি পড়তে জন্য পরিশোধ করছি.
সুতরাং কিভাবে বুঝতে আপনি তথ্য পেয়ে থাকেন.
যে ডায়নামো ডিবি খুব গুরুত্বপূর্ণ.
>> শর্তাধীন অভিব্যক্তি, এই কি আপনি আশাবাদী লকিং ডাকতে পারে.
আপডেট যদি বিদ্যমান, বা এই মান যদি আমি উল্লেখ কি সমতূল্য.
আর আমি একটা একটা সময় স্ট্যাম্প আছে রেকর্ড, আমি ডেটা পড়তে পারে.
আমি যে তথ্য পরিবর্তন হতে পারে.
আমি লিখে যেতে পারে যে ডাটাবেস থেকে তথ্য ফিরে.
কারো রেকর্ড পরিবর্তিত হয়েছে, টাইমস্ট্যাম্প এমনভাবে বদলে যায়.
আর যে ভাবে আমার শর্তাধীন আপডেট আপডেট বলতে পারে
টাইমস্ট্যাম্প এই সমান হলে.
বা আপডেট কারো কারণ ব্যর্থ হবে এরমধ্যে রেকর্ড আপডেট.
>> যে আমরা আশাবাদী লকিং কল কি.
এটা যে কারো মানে আসা এবং এটি পরিবর্তন করতে পারেন,
এবং আমি তা শনাক্ত করতে যাচ্ছি আমি ফিরে যেতে যখন লিখতে.
এবং তারপর আমি আসলে যে পড়তে পারেন তথ্য ও ওহ, তিনি এই পরিবর্তন বলে.
আমি যে জন্য অ্যাকাউন্ট প্রয়োজন.
এবং আমি তথ্য পরিবর্তন করতে পারেন আমার রেকর্ড এবং অন্য আপডেট প্রয়োগ.
তাই আপনি ঐ ক্রমবর্ধমান ধরতে পারে সময় মধ্যে যে ঘটতে আপডেট
আপনি তথ্য এবং পড়তে যে সময় আপনি তথ্য লিখতে পারে.
>> শ্রোতা: এবং ফিল্টার অভিব্যক্তি আসলে না মানে
সংখ্যা বা not-- মধ্যে
>> [ভয়েসেস interposing]
RICK হাউলিহান: আমি না করবে না এই মধ্যে খুব বেশী পেতে.
এটি একটি সংরক্ষিত শব্দ হয়.
পাউন্ড দেখুন একটি সংরক্ষিত ডায়নামো ডিবি শব্দ.
প্রতিটি ডাটাবেস আছে নিজস্ব সংরক্ষিত আপনি ব্যবহার করতে পারবেন না সংগ্রহের জন্য নাম.
ডায়নামো ডিবি, আপনি নির্দিষ্ট করেন এই সামনে একটি পাউন্ড,
আপনি উপরে নামগুলো পর্যন্ত নির্ধারণ করতে পারবেন.
এটি একটি রেফারেন্সড মান.
এটা সম্ভবত সবচেয়ে ভালো সিনট্যাক্স নয় এই আলোচনার জন্য আপ আছে,
এটা কিছু real-- মধ্যে পায় কারণ আমি কথা শেষ করে দিতে হত আরো
একটি গভীর পর্যায়ে যে সম্পর্কে.
>> কিন্তু বলে চলা, এই পারা তারা views-- যেখানে স্ক্যান ক্যোয়ারী হতে
কিংবা পাউন্ড দেখা 10 তার চেয়ে অনেক বেশী.
এটা হ্যাঁ, একটি সংখ্যাসূচক মান.
আপনি যদি চান, আমরা যে বিষয়ে কথা বলতে পারেন আলোচনার পর যে.
ঠিক আছে, তাই আমরা মধ্যে পেয়ে থাকেন সর্বোত্তম কার্যাভ্যাস কিছু পরিস্থিতিতে
যেখানে আমরা কথা বলতে যাচ্ছেন এখানে কিছু অ্যাপস সম্পর্কে.
ডায়নামো ডিবি জন্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে কি হয়.
নকশা কি হয় ডায়নামো ডিবি নিদর্শন.
>> এবং প্রথম এক আমরা চলুন সম্পর্কে আলোচনা জিনিষ ইন্টারনেট হয়.
আমি অনুমান র তাই আমরা অনেক পাওয়া, এটিকে 50% এরও বেশি কি
এই দিন ইন্টারনেট ট্রাফিকের আসলে মেশিন দ্বারা উৎপন্ন হয়,
না মানুষের দ্বারা স্বয়ংক্রিয় প্রসেস,.
আমি এই জিনিস এই জিনিস মানে যে আপনি, আপনার পকেটে বহন কাছাকাছি
কত তথ্য যে জিনিস যে আসলে আপনি ছাড়া প্রায় প্রেরণ
এটা জেনে একেবারে আশ্চর্যজনক.
আপনার অবস্থান, তথ্য কিভাবে দ্রুত আপনি চলুন.
আপনি Google Maps- এ কাজ মনে করেন কিভাবে তারা আপনাকে বলতে যখন ট্রাফিক কি.
লক্ষ লক্ষ আছে, কারণ এটি এবং ড্রাইভিং কাছাকাছি লাখ লাখ মানুষের
প্রেরণ করা হয় যে ফোন সঙ্গে সব সময় জায়গা উপর তথ্য.
জিনিস এক সুতরাং এই ধরনের তথ্য সম্পর্কে
যে আসে, মনিটর তথ্য, লগ তথ্য, সময় সিরিজ তথ্য, এটা হয়
সাধারণত শুধুমাত্র আকর্ষণীয় সময় সামান্য বিট জন্য.
যে সময় পর, এটা তাই আকর্ষণীয় নয়.
সুতরাং আমরা না দেওয়া, প্রায় সায়ীদ ঐ টেবিল সীমা ছাড়া হত্তয়া.
এখানে ধারণা হয়তো আমি 24 পেয়েছেন যে হয় আমার গরম টেবিলে ঘটনা মূল্য ঘন্টার.
আর যে গরম টেবিল হতে যাচ্ছে একটি খুব উচ্চ হারে প্রস্তুত,
এটা অনেক তথ্য গ্রহণ কারণ.
এটা অনেক তথ্য গ্রহণ এবং আমি এটা অনেক পড়া করছি.
আমি অপারেশন অনেক পেয়েছেন যে তথ্য বিরুদ্ধে চলমান প্রশ্নের.
>> 24 ঘন্টা পরে আরে, আপনি আমি না যত্ন কি, জানেন.
তাই হয়তো ভাষার মধ্যরাত্রি আমি রোল একটি নতুন টেবিলের উপর আমার টেবিলের
এবং আমি এই টেবিল deprovision.
আর আমি নেব RCU এবং WCU এর নিচে, কারণ 24 ঘন্টা পরে
আমি অনেক চলমান করছি না যে তথ্য বিরুদ্ধে প্রশ্নের.
তাই আমি টাকা সংরক্ষণ করা যাচ্ছে না.
আর হয়তো 30 দিন পরে আমি না এমনকি এটি সমস্ত যত্নের প্রয়োজন.
আমি WCU এর নিতে পারে এক পতন,
আপনি জানেন, কারণ, এটা কি কখনও লেখা যাচ্ছে.
তথ্য 30 দিন বয়সী.
এটা কখনও পরিবর্তন.
>> এবং এটা পড়তে পেতে যাচ্ছে প্রায় কখনো ছিল না তাই আসুন শুধু 10 নিচে যে RCU নিতে দিন.
এবং আমি এই অর্থ টন রক্ষা করার চেষ্টা করছি তথ্য, এবং শুধুমাত্র আমার গরম তথ্য জন্য পরিশোধ করা.
সুতরাং যে দেখুন গুরুত্বপূর্ণ বিষয় আপনি একটি সময় সিরিজ তাকান যখন এ
তথ্য আয়তনের আসছে.
এই কৌশল.
এখন, আমি শুধু এটা বাতিল করতে পারে সব একই টেবিল যান
এবং শুধু যে টেবিল হত্তয়া যাক.
অবশেষে, আমি যাচ্ছি কর্মক্ষমতা সমস্যা দেখতে.
আমি আর্কাইভের শুরু করতে যাচ্ছি টেবিল বন্ধ যে কিছু ডেটা,
কি না.
>> এর অনেক ভালো যাক আপনার আবেদন নকশা
তাই আপনি সঠিক এই ভাবে কাজ করতে পারে.
তাই এটি শুধু স্বয়ংক্রিয় আবেদন কোড.
মধ্যরাত্রি প্রতি রাতে এটা টেবিল ছুয়ে.
হয়তো আমি কি প্রয়োজন একটি সহচরী হয় তথ্য 24 ঘন্টার জানালা.
তারপর নিয়মিত আমি টেবিল বন্ধ তথ্য কলিং.
আমি একটি সঙ্গে এটি ছাঁটাই করছি শস্যদানা কাজ এবং আমি এটা করছি নির্বাণ
এই অন্যান্য টেবিল সম্মুখের, আপনার যা দরকার তা যাই হোক না কেন.
একটি রোলওভার কাজ করে তাই, দারুণ.
যদি না হয়, এটা ছাঁটা.
কিন্তু এর যে গরম তথ্য রাখা যাক দূরে আপনার ঠান্ডা তথ্য থেকে.
এটা আপনি অনেক টাকা সংরক্ষণ করব এবং আপনার টেবিল আরো করণ.
সুতরাং পরের জিনিস আমরা আলোচনা করব সম্পর্কে সিরাজুল হয়.
প্রোডাক্ট ক্যাটালগ বেশ তাই সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে.
আসলে এই একটি খুব সাধারণ প্যাটার্ন আমরা কিছু বিভিন্ন দেখতে পাবেন যে.
তোমার জন্য, টুইটার জানেন উদাহরণস্বরূপ, একটি গরম টুইট.
সবাই আসছে এবং যে টুইট দখল.
সিরাজুল ইসলাম চৌধুরী, আমি একটি বিক্রয় পেয়েছিলাম.
আমি একটি গরম বিক্রয় পেয়েছিলাম.
আমি প্রতি 70,000 অনুরোধ পেয়েছিলাম দ্বিতীয় একটি পণ্যের জন্য আসছে
আমার সিরাজুল ইসলাম আউট বিবরণ.
আমরা খুচরা এই দেখুন অপারেশন বেশ বিট.
তাই কিভাবে আমরা যে মোকাবেলা করবেন?
যে মোকাবেলা করার কোন উপায় নেই.
সকল আমার ব্যবহারকারীদের দেখতে চান তথ্য একই টুকরা.
তারা একযোগে, আসছে করছি.
এবং তারা সব অনুরোধ তৈরি করছি তথ্য একই টুকরা জন্য.
এই আমাকে দেয় যে গরম কি, যে বড় লাল আমরা পছন্দ করি না যে আমার চার্ট ডোরাকাটা.
এবং যে যে দেখে মনে হচ্ছে কি.
আমার কী স্থান জুড়ে আমি পেয়ে গেছি তাই বিক্রয় আইটেম ঠুকে.
আমি কোথাও কিছু পাচ্ছিনা.
>> আমি কিভাবে এই সমস্যা উপশম না?
ওয়েল, আমরা ক্যাশে সাথে এই উপশম.
ক্যাশে, আপনি ইন মেমরি মূলত একটি করা ডাটাবেস সামনে পার্টিশন.
আমরা পরিচালিত হয়েছে [শ্রবণাতীত] ক্যাশে, কিভাবে আপনি
আপনার নিজস্ব ক্যাশে সেট আপ করতে পারেন, [শ্রবণাতীত] ক্যাশে [? ডি,?] আপনি চান যাই হোক না কেন.
ডাটাবেস সামনে যে আপ রাখুন.
আর যে ভাবে আপনি যে তথ্য সংরক্ষণ করতে পারেন যে ক্যাশে আপ ঐ গরম কি থেকে
স্থান ও ক্যাশে পড়বেন.
>> আর তৎকালীন সবচেয়ে আপনার সার্চ এই মত খুঁজছেন শুরু.
আমি এই ক্যাশে এখানে সব আপ হিট পেয়েছেন এবং আমি কিছুই নিচে এখানে যাওয়া ফেরার
ডাটাবেস পিছনে বসা হয়, কারণ ক্যাশে এবং এর মাধ্যমে আসা কখনও সার্চ.
আমি পরিবর্তন করতে হলে তথ্য ডাটাবেস, আমি ক্যাশে আপডেট আছে.
আমরা কিছু ব্যবহার করতে পারেন মত যে কাজ করতে steams.
আর আমি যে কাজ করে কিভাবে ব্যাখ্যা করব.
ঠিক আছে, মেসেজিং.
ইমেইল, আমরা সব ইমেইল ব্যবহার করুন.
>> এই সুন্দর একটি ভাল উদাহরণ.
আমরা বার্তা টেবিল কিছু সাজানোর পেয়েছেন.
আর আমরা ইনবক্স এবং আউটবক্স পেয়েছিলাম.
এই কি এসকিউএল would হয় যে ইনবক্সে নির্মাণের অনুরূপ.
আমরা ধরনের একই ধরনের ব্যবহার GSI এর GSI এর ব্যবহার করা কৌশল
আমার ইনবক্স এবং আমার আউটবক্স জন্য.
তাই আমি কাঁচা বার্তা আসছে আমার বার্তা সারণিতে.
আর এই প্রথম পদ্ধতির হতে পারে, ঠিক আছে, কোনো সমস্যা নেই, বলতে.
আমি কাঁচা বার্তা পেয়েছেন.
আসছে বার্তা [শ্রবণাতীত], বার্তা আইডি, দারুণ.
যে আমার অনন্য হ্যাশ এর.
আমি দুই GSI এর তৈরি করতে এক যাচ্ছি আমার ইনবক্স, আউটবক্স আমার জন্য এক জন্য.
এবং সর্বপ্রথম যে জিনিসটি আমি কি করব আমি আমার হ্যাশ কী বলবো হয়
প্রাপক হতে যাচ্ছে এবং আমি তারিখে ব্যবস্থা করা যাচ্ছে না.
এটা অসাধারন.
আমি এখানে আমার চমৎকার দৃশ্য পেয়েছিলাম.
কিন্তু একটু সমস্যা আছে এখানে.
এবং যদি আপনি এই পাতিত রিলেশনাল ডাটাবেস পাশাপাশি.
তারা উল্লম্বভাবে পার্টিশনের প্রস্তাবিত বলা.
আপনি আপনার বড় তথ্য রাখতে চান দূরে আপনার সামান্য তথ্য থেকে.
>> আমি অতি কারণ এবং কেন হয় বৈশিষ্ট্যাবলী পেতে জিনিস পড়তে যান.
আর আমার মৃতদেহ এখানে সব হয় তাহলে, তারপর মাত্র কয়েক জিনিস পড়া
আমার শরীরের দৈর্ঘ্য হয় তাহলে 256 কিলোবাইট প্রতিটি গড়
গণিতের অত্যন্ত কুশ্রী পায়.
তাই আমি দায়ূদের ইনবক্স পড়তে চাই.
ডেভিড এর ইনবক্সে 50 আইটেম রয়েছে.
গড় এবং আকার 256 কিলোবাইট.
এখানে আমার রূপান্তর অনুপাত RCU এর জন্য চার কিলোবাইট.
>> ঠিক আছে, এর সঙ্গে যেতে দেওয়া অবশেষে সঙ্গতিপূর্ণ সার্চ.
আমি এখনও 1600 RCU এর খাচ্ছি শুধু ডেভিড এর ইনবক্স পড়তে.
সেকি.
ঠিক আছে, এখন মনে করা যাক অ্যাপ্লিকেশন কিভাবে কাজ সম্পর্কে.
আমি একটি ইমেইল app এর মধ্যে প্রকৃতির হলে আমি আমার ইনবক্সে এ খুঁজছি
এবং আমি প্রত্যেক বার্তার শরীরের তাকান, কোন, আমি সারসংক্ষেপ এ খুঁজছি.
আমি শুধুমাত্র হেডার এ খুঁজছি.
সুতরাং আসুন একটি টেবিল কাঠামো নির্মাণ করা যাক যে যে ভালো দেখায়.
>> সুতরাং এখানে তথ্য আমার কর্মপ্রবাহ প্রয়োজন.
এটা আমার ইনবক্সে GSI আছে.
এটি এর তারিখ, প্রেরক, বিষয়, এবং তারপর
স্থানটিকে যা বার্তা আইডি, বার্তা ফিরে টেবিলের
যেখানে আমি শরীর পেতে পারেন.
ওয়েল, এই রেকর্ড আইডির হবে.
তারা ফিরে নির্দেশ করবে ডায়নামো ডিবি টেবিল আইটেমটি আইডির.
প্রতিটি সূচকেই সবসময় creates-- সবসময় আইটেমটি হয়েছে
যে র অংশ হিসাবে আইডি সূচক দিয়ে আসে.
>> ঠিক আছে.
শ্রোতা: এটা বলে এটা সঞ্চিত যেখানে?
RICK হাউলিহান: হ্যাঁ, এটা বলে exactly-- যে এটি আসলে ঠিক কি.
এখানে বলা হয়েছে আমার পুনরায় রেকর্ড.
আর এটা আমার পুনরায় রেকর্ড করতে এটি ফিরে নির্দেশ করব.
ঠিক.
ঠিক আছে, তাই এখন আমার ইনবক্সে হয় আসলে অনেক ছোট.
এবং এই আসলে সমর্থন একটি ইমেইল অ্যাপ্লিকেশন কর্মপ্রবাহ.
আমার ইনবক্সে সুতরাং, আমি এ ক্লিক করুন.
আমি বরাবর যেতে এবং আমি পাঠান ক্লিক করুন, আমি শরীর পেতে যেতে হবে যখন, যে এর
আমি যাচ্ছি, কারণ একটি ভিন্ন দৃশ্য যান.
আপনাকে MVC ধরণ সম্পর্কে মনে যদি তাই হয় কাঠামো, মডেল ভিউ নিয়ামক.
>> মডেল রয়েছে তথ্য দেখুন চাহিদা যে
এবং নিয়ামক সাথে মিথস্ক্রিয়া.
আমি ফ্রেম পরিবর্তন, যখন আমি দৃষ্টিভঙ্গি পরিবর্তন,
তা ফিরে যেতে ঠিক আছে সার্ভার ও মডেল repopulate,
যে ব্যবহারকারী আশা কি কারণ.
তারা দেখেছে পরিবর্তন, যে যখন আমরা ফিরে ডাটাবেস যেতে পারেন.
তাই ইমেইল, ক্লিক করুন.
আমি শরীরের খুঁজছি.
দুদিকে টিকট.
শরীর পেতে যান.
>> আমি অনেক কম তথ্য পড়তে.
আমি শুধুমাত্র মৃতদেহ পড়া করছি যে তিনি তাদের প্রয়োজন যখন ডেভিড প্রয়োজন.
আর আমি 1600 সালে বার্ন করছি না RCU এর শুধু তার ইনবক্সে দেখাতে.
তাই এখন এই উপায় কিন্তু যে LSI বা GSI-- আমি দুঃখিত যে,
GSI, কাজ হবে.
আমরা প্রাপকের আমাদের হ্যাশ পেয়েছেন.
আমরা তারিখে সীমার কী পেয়েছেন.
আর আমরা অভিক্ষিপ্ত বৈশিষ্ট্যাবলী পেয়েছেন আমরা ভিউ সমর্থন একমাত্র চাইবে.
>> আমরা আউটবক্স জন্য যে আবর্তিত.
প্রেরকের উপর হ্যাশ.
এবং যে, ভব, আমরা আছে খুব সুন্দর, পরিষ্কার দৃশ্য.
আর তা মূলত আমরা এর এই চমৎকার বার্তা আছে
সুন্দরভাবে কারণ দ্রুত ছড়িয়ে পড়ে যে টেবিল এটা হ্যাশ শুধুমাত্র, কুচি বার্তা আইডি.
এবং আমরা দুটি ইনডেক্স আছে যে টেবিলের বন্ধ আবর্তিত হয়.
ঠিক আছে, তাই এখানে ধারণা না হয় বিগ ডেটা এবং এই ছোট তথ্য রাখা
একসঙ্গে.
উল্লম্বভাবে পার্টিশন, ঐ টেবিল পার্টিশন.
তথ্য পড়তে না আপনি করতে হবে না.
ঠিক আছে, গেমিং.
আমরা সব গেম মত.
অন্তত আমি তারপর গেম পছন্দ.
কিছু তাই আমরা যখন আমাদের সাথে
আমরা ঠিক আছে, গেমিং সম্পর্কে চিন্তা করছি?
এই দিন গেমিং, বিশেষ করে মোবাইল গেমিং, সব চিন্তা সম্পর্কে.
আর আমি এখানে একটি আবর্তিত যাচ্ছি দূরে DynamoDB থেকে সামান্য বিট.
আমি আনতে যাচ্ছি আলোচনার কিছু
কিছু কাছাকাছি অন্যান্য ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন প্রযুক্তি.
>> কিন্তু গেমিং সম্পর্কে ধারণা মনে হয় API গুলি পদ সম্পর্কে, হয় API গুলি,
সাধারণত, HTTP- র এবং JSON ভাষী.
এটা কিভাবে মোবাইল গেম ধরনের তাদের ব্যাকএন্ড সঙ্গে যোগাযোগ করার জন্য.
তারা JSON, পোস্টিং না.
তারা তথ্য পেতে, এবং এটি সব, সাধারণত সুন্দর JSON API গুলি, বলতে.
>> বন্ধুদের পছন্দের কিছু পেতে লিডারবোর্ডে, ডেটা বিনিময়,
ব্যবহারকারীদের তৈরি করা সামগ্রী, সিস্টেমে ব্যাক আপ ধাক্কা,
এই জিনিস ধরনের হয় আমরা কাজ করতে যাচ্ছেন যে.
বাইনারি সম্পদ তথ্য, এই তথ্য ডাটাবেসের মধ্যে বসতে না পারে.
এটি একটি বসতে পারে বস্তু দোকান, ডান?
কিন্তু ডাটাবেস যাচ্ছে সিস্টেম বলার শেষ,
আবেদন কহন যেখানে এটা পেতে যেতে.
এবং অবশ্যম্ভাবী, মাল্টিপ্লেয়ার সার্ভার, ফিরে শেষ অবকাঠামো,
এবং উচ্চ জন্য পরিকল্পিত প্রাপ্যতা এবং কর্মপরিধি.
সুতরাং এই সকলে চান যে কিছু আছে গেমিং অবকাঠামো আজ.
>> সুতরাং আসুন কটাক্ষপাত করা যাক কি যে ভালো দেখায়.
একটি কোর ফিরে শেষ পেয়েছেন খুব সহজবোধ্য.
আমরা এখানে একটি সিস্টেম পেয়েছেন একাধিক প্রাপ্যতা অঞ্চল.
মনে being-- হিসাবে আমরা আসেনি সম্পর্কে সায়ীদ তাদের পৃথক তথ্য কেন্দ্র হিসেবে.
একাধিক তথ্য কেন্দ্র নমুনা এ থেকে জেড প্রতি, কিন্তু যে ঠিক আছে,
শুধু পৃথক তথ্য হিসাবে তাদের মনে ভৌগলিকভাবে হয় কেন্দ্র
এবং দোষ বিচ্ছিন্ন.
>> আমরা একটি আছে চলুন দম্পতি EC2 দৃষ্টান্ত.
আমরা আছে চলুন কিছু ফিরে শেষ সার্ভার.
আপনি একটি পরিত্যক্ত করছি হয়তো তাহলে স্থাপত্য, আমরা করছি
আমরা RDS কল কি ব্যবহার, রিলেশনাল ডাটাবেস সেবা.
এমএস স্কুয়েল, মাইএসকিউএল হতে পারে, অথবা যে ভালো কিছু.
এই ভাবে অনেক অ্যাপ্লিকেশন আজ ডিজাইন করা হয়.
>> আচ্ছা আমরা সঙ্গে যেতে চাইবেন আমরা স্কেল যখন এই হয়.
আমরা এগিয়ে যান এবং করা হবে ওখানে S3 বালতি.
আর যে S3 বালতি, পরিবর্তে ভজনা আমাদের servers-- থেকে ঐ বস্তু আপ
আমরা যে কাজ করতে পারে.
আপনি আপনার সমস্ত বাইনারি করা আপনার সার্ভারে বস্তু
এবং আপনি ঐ সার্ভার ব্যবহার করতে পারেন দৃষ্টান্ত যে তথ্য পরিবেশন করা.
কিন্তু যে বেশ ব্যয়বহুল.
>> কি ভাল উপায় এগিয়ে যান এবং হয় একটি S3 বালতি ঐ বস্তু করা.
এস 3 একটি বস্তুর ভান্ডার রয়েছে.
এটা জন্য বিশেষভাবে নির্মিত হচ্ছে কিছু এই ধরনের পরিবেশন.
এবং যারা যুক্ত ক্লায়েন্ট অনুরোধ যাক সরাসরি ঐ বস্তুর বালতি থেকে,
সার্ভার অফলোড.
তাই আমরা এখানে স্কেল শুরু করছেন.
>> এখন আমরা সারা বিশ্বে ব্যবহারকারীদের পেয়েছিলাম.
আমি ব্যবহারকারীদের পেয়েছিলাম.
আমি স্থানীয়ভাবে কন্টেন্ট থাকতে হবে ঠিক আছে, এই ব্যবহারকারীদের বন্ধ অবস্থিত?
আমি একটি S3 বালতি তৈরি করেছি আমার উৎস সংগ্রহস্থলের হিসাবে.
আর আমি সামনে করব যে CloudFront বন্টন.
>> CloudFront একটি সিডি এবং একটি কনটেন্ট ডেলিভারি নেটওয়ার্ক.
মূলত এটি আপনার সুনির্দিষ্ট তথ্য লাগে এবং ইন্টারনেটের মাধ্যমে এটা সব ক্যাশে
ব্যবহারকারীদের সর্বত্র থাকতে পারে, তাই একটি খুব দ্রুত প্রতিক্রিয়া যখন
তারা ঐ বস্তুর অনুরোধ.
>> তাই আপনি যদি একটি ধারণা পেতে.
আপনি ধরনের ওঠানামা করছি সব ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন দিক এখানে এই করাতে.
এবং শেষ পর্যন্ত, আমরা নিক্ষেপ একটি স্বয়ং আরোহী গোষ্ঠীতে.
আমাদের AC2 এবং দৃষ্টান্ত তাই আমাদের খেলা সার্ভার,
তারা ব্যস্ত পেতে শুরু এবং ব্যস্ত এবং ব্যস্ত,
তারা শুধু আরেকটি ঘুর্ণন করব উদাহরণস্বরূপ, একটি দৃষ্টান্ত ঘুর্ণন
আরেকটি উদাহরণ ঘুর্ণন.
ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন করে দিয়েছে প্রযুক্তি তাই আপনি পরামিতি উল্লেখ করতে পারবেন
চারপাশে যা আপনার সার্ভার চাইবে.
সুতরাং আপনি সার্ভার এন নম্বর থাকতে পারে কোনো সময়ে সেখানে আউট.
আপনার চাহিদার দূরে যায়, তাহলে তারা হবে সঙ্কুচিত, সংখ্যা সঙ্কুচিত হবে.
এবং চাহিদার ফিরে আসে তাহলে, এটা elastically হঠা হত্তয়া করব.
>> তাই এই মহান দেখায়.
আমরা EC2 দৃষ্টান্ত অনেক পেয়েছেন.
আমরা এ ক্যাশে করা যাবে উপাত্ত সামনে,
চেষ্টা ও উপাত্ত ত্বরান্বিত.
পরের চাপ বিন্দু সাধারণত মানুষ দেখতে
তারা একটি ব্যবহার করে একটি খেলা স্কেল রিলেশনাল ডাটাবেস সিস্টেম.
বলছোটা ডাটাবেসের কর্মক্ষমতা ভয়ংকর.
আমরা যে কিভাবে উন্নতি না?
এর নির্বাণ চেষ্টা করা যাক যে সামনে ক্যাশে.
>> ওয়েল, ক্যাশে কাজ করে না গেম তাই মহান, তাই না?
গেম জন্য, লেখার বেদনাদায়ক.
গেম খুব ভারী লিখুন হয়.
আপনি যখন ক্যাশে কাজ করে না আপনি সবসময় করেছি কারণ ভারী লিখুন
ক্যাশে আপডেট পেয়েছিলাম.
আপনি এটা, ক্যাশে আপডেট অপ্রাসঙ্গিক ক্যাশে করা.
এটা আসলে শুধু অতিরিক্ত কাজ.
>> তাই আমরা এখানে যেতে কোথায়?
আপনি একটি বড় বোতলের পেয়েছেন নিচে আছে ডাটাবেসের মধ্যে.
আর জায়গা যেতে স্পষ্টত পার্টিশন করা হয়.
পার্টিশনজড়িত নয় আপনি যখন সুসাধ্য
রিলেশনাল ডাটাবেস সাথে ডিল.
রিলেশনাল ডাটাবেস সঙ্গে, আপনি আছেন পরিচালনার জন্য দায়ী, কার্যকরভাবে,
কী স্থান.
আপনি একটি এবং মি মধ্যে ব্যবহারকারীদের বলছে এন এবং জেড সেখানে যেতে মধ্যে, এখানে যান.
আর আপনি সুইচিং করছি আবেদন জুড়ে.
তাই আপনার সাথে আচরণ করছেন এই পার্টিশনের ডেটা সোর্স.
আপনি লেনদেনের সীমাবদ্ধতা আছে যে পার্টিশন জুড়ে না.
আপনি সব ধরণের পেয়েছেন আপনি আছেন যে messiness
সেখানে নিচে চেষ্টা সঙ্গে আচরণ আউট স্কেলিং মোকাবেলা করতে
এবং একটি বৃহত্তর অবকাঠামো নির্মাণের.
এটা কোন মজা.
>> শ্রোতা: সুতরাং আপনি যে বলছেন উৎস পয়েন্ট বৃদ্ধি গতি আপ
প্রক্রিয়া?
RICK হাউলিহান: বৃদ্ধি?
শ্রোতা: উত্স পয়েন্ট.
RICK হাউলিহান: উত্স পয়েন্ট?
শ্রোতা: তথ্য থেকে, যেখানে তথ্য কোথা থেকে আসছে?
RICK হাউলিহান: নং
আমি যা বলছি তা বাড়ছে তথ্য ভাণ্ডার পার্টিশনের সংখ্যা
থ্রুপুট উন্নত.
সুতরাং এখানে কি ঘটছে ব্যবহারকারীদের হয় আপ এখানে EC2 উদাহরণস্বরূপ উদ্ভেদ
ভাল, আমি একটি ব্যবহারকারী প্রয়োজন হলে যে এম একটি, আমি এখানে যাবেন.
N থেকে P, আমি এখানে যাবেন.
A টু Z পি থেকে, আমি এখানে যাবেন.
>> শ্রোতা: ঠিক আছে, যারা সুতরাং যারা হয় সব বিভিন্ন নোডের মধ্যে সংরক্ষিত?
>> RICK হাউলিহান: হ্যাঁ.
এই হিসাবে মনে হয় তথ্য বিভিন্ন সাইলো.
তাই আপনি যদি এই কাজ করতে হচ্ছে.
আপনাকে যা করতে চেষ্টা করছেন এই, আপনি চেষ্টা করছি
একটি রিলেশনাল প্ল্যাটফর্মে আকার পরিবর্তন করার জন্য, এই কমান্ডের সাহায্যে আপনি করছেন কি.
আপনি ডাটা গ্রহণ করছেন এবং আপনি এটা কেটে ফেলছে.
এবং যদি আপনি এটি জুড়ে পার্টিশন করছি ডাটাবেস একাধিক দৃষ্টান্ত.
এবং যদি আপনি আপনার সমস্ত পরিচালনার করছি যে আবেদন স্তর এ.
এটা কোন মজা.
তাই কি আমরা যেতে চাই না?
আমরা DynamoDB, সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত যেতে চান, NoSQL ডাটা স্টোর, বিধান থ্রুপুট.
আমরা মাধ্যমিক সূচী ব্যবহার করুন.
এটা মূলত HTTP- র এপিআই এবং ডকুমেন্ট সাপোর্ট রয়েছে.
সুতরাং আপনি চিন্তা করতে হবে না পার্টিশন সংক্রান্ত কোন বিষয়ে.
আমরা এটা আপনার জন্য সব না.
সুতরাং এখন, এর পরিবর্তে, আপনি শুধু টেবিলের লিখুন.
টেবিল পার্টিশন করার প্রয়োজন হলে, যে দৃশ্যগুলো পিছনে ঘটবে.
আপনি সম্পূর্ণ উত্তাপ করছি একটি ডেভেলপার হিসাবে যে থেকে.
তাই এর সম্পর্কে কথা বলা যাক ব্যবহারের ক্ষেত্রে কিছু
আমরা গেমিং, সাধারণ পাতিত যে গেমিং পরিস্থিতিতে, লিডারবোর্ডে.
তাই আপনি, ব্যবহারকারীদের মধ্যে আসছে পেয়েছেন তারা যে BoardNames
দেখো, এই ব্যবহারকারীর জন্য স্কোর.
আমরা, userid উপর হ্যাশ করা যেতে পারে এবং তারপর আমরা খেলার উপর পরিসীমা আছে.
তাই প্রত্যেক ব্যবহারকারীকে দেখতে চায় তিনি অভিনয় সব খেলা
এবং সব তার সর্বোচ্চ স্কোর সব খেলা জুড়ে.
সুতরাং যে তার ব্যক্তিগত লিডারবোর্ডে এর.
>> এখন আমি যেতে চান এবং আমি get-- করতে চান তাই আমি এই ব্যক্তিগত লিডারবোর্ড পেতে.
আমি কি করতে চান পেতে যেতে হয় সব ব্যবহারকারীদের জুড়ে সর্বোচ্চ স্কোর.
তাই কিভাবে যে আমি কি না?
আমার রেকর্ডে কুচি করা হলে Userid, খেলার উপর সীমাকৃত,
ভাল আমি এগিয়ে যেতে চলেছি এবং পুনর্বিন্যাস, একটি GSI তৈরি
এবং আমি যে তথ্য পুনর্বিন্যাস করা যাচ্ছে না.
>> এখন আমি হ্যাশ যাচ্ছি খেলা যা BoardName,.
এবং আমি উপরের স্কোর পরিসীমা যাচ্ছি.
এবং এখন আমি বিভিন্ন বালতি তৈরি করেছি.
আমি একই টেবিল ব্যবহার করছি, একই আইটেমটি তথ্য.
কিন্তু আমি যে দেয় একটি বালতি তৈরি করছি আমার খেলা করে সর্বোচ্চ স্কোর একত্রিত.
>> আর আমি যে সারণী ক্যোয়ারী পারেন যে তথ্য পেতে.
তাই আমি যে প্রশ্নের প্যাটার্ন সেট করেছি সেকেন্ডারি সূচক দ্বারা সমর্থিত হতে.
এখন তারা BoardName অনুসারে সাজানো যাবে এবং তার উপর নির্ভর করে, TopScore অনুসারে সাজানো.
আপনি দেখতে পারেন, তাই, এই ধরনের হয় আপনাকে গেমিং পেতে ক্ষেত্রে ব্যবহার.
আমরা গেমিং পেতে আরেকটি ভাল ব্যবহারের ক্ষেত্রে পুরস্কার এবং যারা পুরস্কার লাভ নেই.
আর এই একটি মহান ব্যবহারের ক্ষেত্রে হয় আমরা বিক্ষিপ্ত সূচী ডাকা.
বিরল সূচী হয় উৎপন্ন করার ক্ষমতা
অগত্যা না যে একটি সূচক টেবিলের উপর প্রতি একক আইটেমটি থাকে.
এবং কেন আনা?
কারণ হচ্ছে যে অ্যাট্রিবিউট ইন্ডেক্স প্রতি আইটেমটি এ নেই.
>> এই বিশেষ তাই ক্ষেত্রে ব্যবহার, আমি বলার অপেক্ষা রাখে না,
আপনি কি, আমি যাচ্ছি জানি পুরস্কার একটি বৈশিষ্ট্য বলা হয় তৈরি.
আর আমি প্রত্যেক ব্যবহারকারীর দিতে যাচ্ছি যে বৈশিষ্ট্য যে একটি পুরস্কার আছে.
ব্যবহারকারী পুরষ্কার হয় হবে না যে যে অ্যাট্রিবিউট আছে যাচ্ছে না.
তাই আমি তৈরি করার সময় সূচক, শুধুমাত্র ব্যবহারকারীদের
যে প্রদর্শন করতে যাচ্ছি সূচক আপ হয়
আসলে পুরস্কার লাভ করেছেন যে ওগুলো.
সুতরাং যে পাবে একটি দুর্দান্ত উপায় ফিল্টার সূচী তৈরি করতে যে
না যে খুব, খুব নির্বাচনী সূচক সমগ্র টেবিল আছে.
>> তাই আমরা এখানে সময় কম পেয়ে থাকেন.
আমি এগিয়ে যান এবং থামিয়া যাচ্ছি আউট এবং এই দৃশ্যকল্প লাফালাফি.
অল্প কথা about--
>> শ্রোতা: আমি একটি দ্রুত প্রশ্ন করতে পারি?
এক ভারী লিখুন?
RICK হাউলিহান: কি?
শ্রোতা: ভারী লিখুন.
RICK হাউলিহান: ভারী লিখুন.
আমাকে দেখতে দাও.
>> শ্রোতা: অথবা যে নয় কিছু আপনি ঠিক করতে পারেন
কয়েক সেকেন্ডের ব্যাপার এ ভয়েস?
RICK হাউলিহান: আমরা যেতে ভোট দৃশ্যকল্প মাধ্যমে.
আমি আজ খুশি.
আপনাকে বলছি কয়েক মিনিট সময় আছে?
ঠিক আছে.
>> সুতরাং আমরা ভোট সম্পর্কে আলোচনা করব.
তাই বাস্তব সময় ভোটিং, আমরা আছে ভোট দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয়তা.
আবশ্যকতা আমরা যে অনুমতি আছে প্রতিটি ব্যক্তি শুধুমাত্র একবার ভোট.
আমরা কেউ কিছু পাবে চান তাদের ভোট পরিবর্তন.
আমরা রিয়েল টাইম অ্যাগ্রিগেশন চান জনসংখ্যাগত জন্য বিশ্লেষণ
আমরা হতে যাচ্ছেন যে সাইটে ব্যবহারকারীদের দেখাচ্ছে.
>> এই দৃশ্যকল্প চিন্তা করুন.
আমরা বাস্তবতা অনেক কাজ তারা যেখানে টিভি দেখায়
জিনিস এই সঠিক টাইপ করছেন.
তাই আপনি যদি পরিস্থিতি মনে করতে পারেন, আমরা কোটি কোটি
সেখানে কিশোর মেয়েরা তাদের সেল ফোনের সাথে
এবং ভোট, এবং ভোট, এবং কেবা তারা ভোট
সবচেয়ে জনপ্রিয় হতে খুঁজে.
সুতরাং এর মধ্যে কিছু আছে প্রয়োজনীয়তা আমরা ফুরিয়ে.
>> আর তাই প্রথম নেওয়া এই সমস্যা সমাধানে এ
একটি নির্মাণ করতে হবে খুব সহজ অ্যাপ্লিকেশন.
তাই আমি এই অ্যাপ্লিকেশন পেয়েছেন.
আমি সেখানে কিছু ভোটার আউট আছে.
তারা ভোট অ্যাপ্লিকেশন আঘাত, আসা.
আমি কিছু কাঁচা ভোট টেবিল পেয়েছেন আমি শুধু যারা ভোটের মধ্যে ডাম্প করব.
আমি কিছু সমষ্টিগত থাকবে ভোট টেবিলের যে
আমার বিশ্লেষণ ও জনসংখ্যাগত করবেন না, এবং আমরা সেখানে এই সব করা হবে.
>> আর এই মহান.
জীবন সুন্দর.
জীবন এর আমরা যে জানতে পর্যন্ত ভাল সবসময় শুধুমাত্র একটি বা দুটি আছে
একটি নির্বাচনে জনপ্রিয় যে মানুষ.
শুধুমাত্র একটি বা দুটি জিনিস আছে মানুষ সত্যিই যত্নশীল যে.
আর আপনি এ ভোট করছি স্কেল, আমি হঠাৎ সব
আউট হেল hammering করা যাচ্ছে দুই প্রার্থী, এক বা দুই প্রার্থীর.
আইটেম একটি খুব সীমিত সংখ্যক মানুষ জনপ্রিয় হতে খুঁজে.
>> এটি একটি ভাল ডিজাইন প্যাটার্ন নয়.
এটি আসলে একটি হল খুব খারাপ নকশা প্যাটার্ন
এটা সৃষ্টি করে, কারণ ঠিক কি আমরা গরম কি ছিল যা সম্পর্কে বললাম.
হট কী আমরা পছন্দ করি না কিছু হয়.
>> তাই কিভাবে আমরা যে ঠিক না?
এবং সত্যিই, এই সমাধানের জন্য উপায় যারা প্রার্থী buckets গ্রহণ করে
এবং আমরা আছে প্রত্যেক প্রার্থীর জন্য, আমরা একটি র্যান্ডম মান লিখবেন চলুন,
র্যান্ডম আমরা জানি যে কিছু, এক এবং 100 এর মধ্যে মান,
100 এবং 1000 মধ্যে, অথবা এক এবং 1,000 মধ্যে,
তবে অনেক র্যান্ডম মান আপনি চান যে প্রার্থী শেষে সম্মুখের লিখবেন.
>> এবং আমি সত্যিই তারপর কি করেছি?
আমি প্রার্থী আইডি হিসেবে ব্যবহার করছি সমষ্টিগত ভোট বালতি,
আমি একটি র্যান্ডম জুড়েছেন যদি যে শেষে নম্বর,
আমি অনন্য করে সৃষ্টি করেছি এখন 10 বালতি, একটি শত বালতি, একটি হাজার বালতি
যে আমি জুড়ে ভোট সঞ্চিত করছি.
>> তাই আমি লক্ষ লক্ষ, এবং লক্ষ লক্ষ আছে এবং রেকর্ডের লক্ষ লক্ষ আসছে
এই প্রার্থীদের জন্য, আমি এখন ছড়িয়ে am প্রার্থীদের A_1 জুড়ে যারা ভোট
প্রার্থীদের A_100 মাধ্যমে, কারণ একটি ভোট আসে প্রতিটি সময়,
আমি একটি র্যান্ডম উৎপাদিত করছি এক এবং 100 এর মধ্যে মূল্য.
আমি শেষে সম্মুখের এটি tacking করছি ব্যক্তির জন্য ভোট যে প্রার্থী.
আমি যে বালতি মধ্যে এটি ডাম্পিং করছি.
>> এখন উভয়দিকে, আমি জানি যে আমি একশ বালতি পেয়েছিলাম.
তাই আমি এগিয়ে যেতে চাই যখন এবং ভোট সমষ্টি,
আমি ঐ সমস্ত বালতি থেকে পড়া যাবে.
তাই আমি এগিয়ে যান এবং যোগ করুন.
এবং তারপর আমি ছিটান জড়ো না আমি আউট যান এবং আরে বলে যেখানে,
আপনি জানেন কি, এই প্রার্থীর কী স্পেস শতাধিক বালতি হয়.
আমি সব জড়ো করা যাচ্ছে না যারা শত বালতি থেকে ভোট.
আমি একত্রিত যাচ্ছি তাদের এবং আমি বলতে যাচ্ছি
প্রার্থী এখন আছে X মোট ভোট গননা.
>> এখন লেখার উভয় প্রশ্নের সাথে এবং পড়ুন ক্যোয়ারী
চমত্কারভাবে বিতরণ করা হয় আমি জুড়ে লিখছি কারণ
এবং আমি কি শত শত জুড়ে পড়া করছি.
আমি লিখছি না এবং এখন একটা চাবি জুড়ে পড়া.
সুতরাং যে একটি মহান রীতি.
>> এটি আসলে সম্ভবত এক সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ নকশা
NoSQL স্কেল জন্য নিদর্শন.
আপনি এই ধরনের দেখতে হবে ভাষার গন্ধ নকশা প্যাটার্ন.
MongoDB, DynamoDB তা মেনে নেবে না ব্যাপার, আমরা সব এই কাজ করতে হবে.
আপনি লেনদেন করছেন কারণ যারা বিপুল aggregations সাথে,
আপনি একটি উপায় জিনিসটা আছে বালতি জুড়ে তাদের ছড়িয়ে আউট.
সুতরাং এই যে আপনি কি উপায়.
ঠিক আছে, তাই কি ডান এখন করছেন
আপনি পড়ুন ট্রেডিং বন্ধ হয় লেখার কর্মপরিধি জন্য খরচ.
আমার পড়ুন খরচ হয় আরো একটু জটিল
এবং আমি একটি থেকে পড়তে যেতে হবে শত বালতি পরিবর্তে এক.
কিন্তু আমি লিখতে সক্ষম নই.
আর আমার থ্রুপুট, আমার লেখার থ্রুপুট অবিশ্বাস্য.
তাই এটি সাধারণত একটি মূল্যবান DynamoDB স্কেলিং জন্য কৌশল,
অথবা যে বিষয়টি জন্য কোনো NoSQL ডাটাবেস.
সুতরাং আমরা এটা স্কেল কিভাবে মূর্ত আউট.
আর আমরা মূর্ত কিভাবে আমাদের গরম কি বাছা.
এবং এই চমত্কার হয়.
আর আমরা এই সুন্দর সিস্টেম পেয়েছিলাম.
এবং এটা আমাদের খুব সঠিক ভোট দেওয়া আমরা রেকর্ড ভোট ডি-প্রতারিত কারণ.
এটা DynamoDB মধ্যে নির্মিত.
আমরা শর্তাধীন অধিকার নিয়ে কথা বলত.
>> ভোটার মধ্যে আসে, রাখে টেবিলের উপর একটি সন্নিবেশ,
তারা তাদের ভোটার আইডি দিয়ে সন্নিবেশ তারা অন্য ভোট সন্নিবেশ করার চেষ্টা করুন,
আমি একটি শর্তাধীন তাই মনে হয়.
এই লেখার কেবল বলতে এই উপস্থিত না থাকলে.
তাই যত তাড়াতাড়ি আমি দেখতে হিসাবে যে ভোট টেবিল আঘাত,
অন্য কারুর হতে যাচ্ছে তাদের ভোট করিয়ে দিতে পারবে.
এবং যে কল্পনাপ্রসূত.
আর আমরা বৃদ্ধিশীল করছি আমাদের প্রার্থী কাউন্টারে.
আর আমরা আমাদের করছেন জনমিতি এবং সব যে.
কিন্তু তা যদি ঘটে আমার আবেদন উপর বৃক্ষের পতন হয়?
এখন হঠাৎ ভোট সব এ আসছে, এবং আমি
তারা প্রসেস শুরু করছেন তাহলে জানি না আমার বিশ্লেষণ ও জনমিতি মধ্যে
আর.
আর যখন আবেদন আপ, কিভাবে ফিরে আসে
হেল আমি ভোট আছে তা জানি না প্রক্রিয়াজাত করা এবং কোথা থেকে শুরু করব?
>> তাই এই একটি বাস্তব সমস্যা যখন আপনি হয় পরিস্থিতি এই ধরনের তাকান শুরু.
এবং কিভাবে আমরা যে সমাধান না?
আমরা কি সাথে সমাধান আমরা DynamoDB প্রবাহের কল.
প্রবাহের একটি সময় আদেশ করা হয় এবং ভাষার এক্সেস পার্টিশন পরিবর্তনের লগ
টেবিল, প্রতি লিখুন টেবিল অ্যাক্সেস.
লেখা যে কোন তথ্য টেবিল প্রবাহে দেখায়.
>> এটি মূলত একটি 24 ঘন্টা কিউ এর.
চলছে প্রবাহে আঘাত, তারা 24 ঘন্টার জন্য বাস.
তারা একাধিক বার পড়া যেতে পারে.
সরবরাহ করা নিশ্চিত শুধু প্রবাহ একবার,
সময়ের এন সংখ্যা পড়তে হতে পারে.
সুতরাং যাইহোক অনেক প্রসেস আপনি চান যে তথ্য গ্রাস, আপনি এটা গ্রাস করতে পারেন.
এটা প্রত্যেক আপডেটে প্রদর্শিত হবে.
প্রতিটি লিখতে হবে শুধুমাত্র প্রবাহ একবার প্রদর্শিত হবে.
সুতরাং আপনি চিন্তা করতে হবে না দুইবার এটা প্রক্রিয়াকরণ সম্পর্কে
একই প্রক্রিয়া থেকে.
>> এটি কঠোরভাবে আইটেমটি প্রতি আজ্ঞাপিত.
আমরা সময় বলতে যখন আদেশ ও পার্টিশন,
আপনি স্ট্রিম উপর পার্টিশন প্রতি দেখতে পাবেন.
আপনি অনুক্রমে আইটেম, আপডেট দেখতে হবে.
আমরা নিশ্চয়তা নেই আপনি আছেন যে প্রবাহ
প্রতি লেনদেনে পেতে যাচ্ছে আইটেম জুড়ে যাতে.
>> তাই স্ট্রিম idempotent হয়.
আমরা সব idempotent মানে কি জানেন?
Idempotent আপনি এটা করতে পারেন এর মানে হল ওভার, এবং ওভার, এবং উপর আবার.
ফলে একই হতে যাচ্ছে.
>> চ্যাট রুম, idempotent হয় কিন্তু তারা হতে হবে
আদ্যস্থল থেকে হয়েছে, যেখানেই আপনি নির্বাচন, শেষ,
অথবা তারা স্থাপিত হবে না একই মান.
>> MongoDB সঙ্গে একই জিনিস.
MongoDB একটি কনস্ট্রাক্ট আছে তারা oplog কল.
এটা সঠিক একই কনস্ট্রাক্ট হয়.
অনেক NoSQL ডাটাবেস এই কনস্ট্রাক্ট আছে.
তারা কিছু করতে এটি ব্যবহার মত রেপ্লিকেশন, যা
ঠিক আমরা স্ট্রিম সঙ্গে কাজ করছে.
শ্রোতা: হয়তো একটি মতবিরোধী প্রশ্ন, কিন্তু আপনি
Apps একটি তাই ঘোষণা নিচে নিয়ে কথা.
স্ট্রিম গ্যারান্টী আছে সম্ভবত নামা?
RICK হাউলিহান: হ্যা, স্ট্রিম নিচে যেতে না নিশ্চিত হয়.
আমরা অবকাঠামো নির্মাণ পিছনে. স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্ট্রিম
তাদের স্বয়ং আরোহী দলের স্থাপন.
আমরা একটু দিয়ে যাবেন কি বিষয়ে বিট.
>> আমি পারব না বলে করা উচিত নয় নামা নিশ্চিত.
উপাদান গ্যারান্টী আছে প্রবাহে প্রদর্শিত.
এবং স্ট্রিম অ্যাক্সেস করা যাবে.
তাই কি যায় নিচে অথবা ফিরে আসে আপ, যে নীচে ঘটবে.
এটা ঠিক আছে covers--.
ঠিক আছে, আপনি আলাদা হয়ে গেল তাই পর্দা বন্ধ ভিউ ধরনের.
একটি গুরুত্বপূর্ণ যে দৃশ্য ধরনের প্রোগ্রামার সাধারণত এটা কি ছিল, আছে?
আমি পুরানো ভিউ পাবেন.
একটি আপডেট টেবিল হিট, এটি হবে প্রবাহে পুরানো ভিউ ধাক্কা
তাই তথ্য সংরক্ষণাগার, বা পরিবর্তন করতে পারেন নিয়ন্ত্রণ, পরিবর্তন সনাক্ত, পরিবর্তন
ব্যবস্থাপনা.
>> এটা পরে এখন কি নতুন ইমেজ, ভিউ আরেক ধরনের যে আপডেট,
তুমি পেতে পার.
আপনি পুরানো এবং নতুন ইমেজ উভয় পেতে পারেন.
হয়তো আমি তাদের উভয় চাই.
আমি কি এটা ছিল দেখতে চাই.
আমি এটা পরিবর্তন করা কি দেখতে চান.
>> আমি একটি সম্মতি টাইপ আছে প্রক্রিয়ার যে চালায়.
এটা যে যাচাই করা প্রয়োজন এই জিনিস পরিবর্তন করার সময়,
তারা নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে আছেন যে অথবা নির্দিষ্ট পরামিতি মধ্যে.
>> এবং তারপর হয়তো আমি শুধুমাত্র পরিবর্তন হয়েছে তা জানা প্রয়োজন.
আমি পরিবর্তন কি আইটেমটি গ্রাহ্য না.
আমি জানতে হবে প্রয়োজন হবে না তুই কি পিচাশ নিহি বৈশিষ্ট্যাবলী.
আমি শুধু জানি যে প্রয়োজন আইটেম স্পর্শ করা হচ্ছে.
সুতরাং এই দেখ ধরনের হয় আপনি স্ট্রিম নামবো যে
এবং আপনার সাথে যোগাযোগ করতে পারেন.
>> আবেদন যে প্রবাহ হ্রাস,
এই এই কাজ করে উপায় ধরনের.
DynamoDB ক্লায়েন্ট যাও জিজ্ঞাসা টেবিল তথ্য ধাক্কা.
প্রবাহের আমরা Shards কল স্থাপন.
Shards ছোটো হয় স্বাধীনভাবে টেবিলের.
তারা সম্পূর্ণভাবে জোট না আপনার টেবিলের পার্টিশন করতে.
এবং কেন হয় তারা লাইন আপ, কারণ
ক্ষমতা, বর্তমান টেবিলের ক্ষমতা.
>> তারা স্থাপন তাদের নিজের স্বয়ং আরোহী গ্রুপ,
এবং তারা নির্ভর করে আউট ঘুর্ণন শুরু আসছে কতগুলি লিখেছেন,
কতগুলি reads-- সত্যিই এটি লিখেছেন.
নেই কোন reads-- কিন্তু কিভাবে অনেক লিখেছেন আসছে.
>> এবং তারপর পিছনে শেষ, আমরা আছে কি আমরা
একটি KCL, বা Kinesis ক্লায়েন্ট লাইব্রেরী কল.
Kinesis একটি স্ট্রিম তথ্য আমাজন থেকে প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তি.
এবং প্রবাহের যে উপর নির্মিত হয়.
>> তাই আপনি যদি একটি KCL সক্রিয় ব্যবহার আবেদন স্ট্রিম পড়তে.
Kinesis ক্লায়েন্ট লাইব্রেরী আসলে আপনার জন্য শ্রমিক পরিচালনা করে.
আর এটা এমন একটা কিছু আছে কিছু আকর্ষণীয়.
এটা কিছু টেবিল তৈরি হবে আপনার DynamoDB tablespace- র মধ্যে
যা আইটেম ট্র্যাক প্রক্রিয়াভুক্ত করা হয়েছে.
তাই এই ভাবে এটা যদি ফিরে পড়ে এটি উপর বৃক্ষের পতন হয় এবং সে গিয়ে পায়
ব্যাক আপ দাঁড়িয়ে, এটা যেখানে নির্ধারণ করতে পারবেন স্ট্রীম প্রক্রিয়া মধ্যে এটি ছিল.
>> যখন খুব গুরুত্বপূর্ণ আপনি প্রতিলিপি যে বিষয়ে কথা বলছি.
আমি কি জানতে হবে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করা হয়
এবং কি তথ্য এখনো প্রক্রিয়াভুক্ত করা হয়েছে.
তাই স্ট্রিম জন্য KCL গ্রন্থাগারের হবে আপনি যে কার্যকারিতা অনেক দিতে.
এটা সব গৃহস্থালি যত্ন নেয়.
এটা তোলে ঠিকরা জন্য একটি কর্মী আপ দাঁড়িয়েছে.
এটি একটি প্রশাসনিক টেবিল তৈরি করে প্রত্যেক কর্মী প্রতি ঠিকরা, জন্য.
আর যারা শ্রমিকদের আগুন হিসাবে, তারা ঐ টেবিল বজায়
তাই আপনি যদি এই রেকর্ড জানেন পড়া এবং প্রক্রিয়া ছিল.
এবং তারপর যে ভাবে প্রক্রিয়া যদি ডাইস এবং অনলাইন ফিরে আসে
এটা গ্রহণ বন্ধ যেখানে এটি ডান পুনরায় শুরু করতে পারেন.
>> সুতরাং আমরা এই ব্যবহার ক্রস-অঞ্চল প্রতিলিপি.
অনেক গ্রাহকের প্রয়োজন আছে তাদের তথ্য সারণির তথ্য বা অংশ স্থানান্তর
বিভিন্ন অঞ্চলে.
নয়টি অঞ্চলে আছে সমগ্র পৃথিবীতে.
সুতরাং একটি need-- আমি সেখানে হতে পারে এশিয়ার ব্যবহারকারীদের থাকতে পারে, ব্যবহারকারীদের
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ইস্ট কোস্ট.
তারা বিভিন্ন তথ্য আছে স্থানীয়ভাবে বিতরণ করা প্রয়োজন.
আর হয়তো একটি ব্যবহারকারী থেকে কমিয়া যুক্তরাষ্ট্রে নিয়ে এশিয়া,
এবং আমি প্রতিলিপি নির্মাণ করতে চান তার সাথে তার তথ্য.
তিনি বিমান থেকে পায়, তখন তিনি আছে তার মোবাইল অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করে একটি ভাল অভিজ্ঞতা.
>> আপনি ক্রস অঞ্চল ব্যবহার করতে পারেন রেপ্লিকেশন গ্রন্থাগারের এই কাজ করতে.
মূলত আমরা আছে দুটি প্রযুক্তির উপলব্ধ.
এক আপনি যা করতে পারেন একটি কনসোল আবেদন আপনার নিজস্ব EC2 উদাহরণস্বরূপ দাঁড়ানো.
এটা বিশুদ্ধ রেপ্লিকেশন চালায়.
এবং তারপর আমরা আপনাকে লাইব্রেরি দিয়েছেন.
গ্রন্থাগারের আপনি বিল্ড ব্যবহার করতে পারেন আপনার নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশন আপনি যদি
যে সঙ্গে ক্রেজি কিছু কাজ করতে চান data-- ফিল্টার, এটি একটি অংশ মাত্র প্রতিলিপি
, তথ্য আবর্তিত একটি সেটিকে সরানো বিভিন্ন টেবিল, তাই এবং তাই ঘোষণা.
সুতরাং যে যে দেখে মনে হচ্ছে কি ধরনের.
>> DynamoDB প্রবাহের হতে পারে আমরা ল্যামডা কল দ্বারা প্রক্রিয়াভুক্ত.
আমরা ঘটনা সম্পর্কে একটি সামান্য বিট উল্লেখ চালিত অ্যাপ্লিকেশন আর্কিটেকচারের.
ল্যামডা যে একটি মূল উপাদান.
ল্যামডা চাহিদা আগুন যে কোড হয় একটি নির্দিষ্ট ঘটনা প্রতিক্রিয়ায়.
ঐ ঘটনা এক একটি হতে পারে প্রবাহ উপস্থিত রেকর্ড.
একটি রেকর্ড স্ট্রিম প্রদর্শিত হবে, আমরা এই জাভা ফাংশন ডাকবো.
ওয়েল, এই জাভাস্ক্রিপ্ট, এবং ল্যামডা হয় Node.js, জাভা, পাইথন, সমর্থন
এবং শীঘ্রই সমর্থন করবে অন্যান্য ভাষার পাশাপাশি.
এবং এটা বিশুদ্ধ কোড, বলে চলা.
জাভা লেখ, আপনি একটি বর্গ সংজ্ঞায়িত.
আপনি ল্যামডা মধ্যে বাজা আপ ধাক্কা.
এবং তারপর আপনি যা বর্গ উল্লেখ যা ইভেন্ট প্রতিক্রিয়ায় কল.
এবং তারপর ল্যামডা অবকাঠামো যে পিছনে যে কোড চালানো হবে.
>> যে কোড প্রক্রিয়া করতে পারি প্রবাহ বন্ধ রেকর্ড.
এটা এটা দিয়ে চায় কিছু করতে পারেন.
এই বিশেষ উদাহরণ, সব আমরা করছি সত্যিই বৈশিষ্ট্যাবলী লগিং হয় করছেন.
কিন্তু শুধু এই কোড হল.
কোড ঠিক আছে, কিছু করতে পারেন?
>> সুতরাং আপনি যে তথ্য ঘোরাতে পারে.
আপনি একটি অমৌলিক ভিউ তৈরি করতে পারেন.
এটি একটি নথি গঠন যদি, আপনি কাঠামো স্ফীত করতে পারেন.
আপনি বিকল্প সূচী তৈরি করতে পারেন.
সব ধরণের আপনি যা করতে পারেন DynamoDB প্রবাহের না.
>> এবং সত্যিই, যে দেখে মনে হচ্ছে কি.
তাই আপনি ঐ আপডেট আসছে পেতে.
তারা স্ট্রিং বন্ধ আসছ.
তারা ল্যামডা ফাংশন দ্বারা পড়া করছি.
তারা তথ্য আবর্তিত করছি এবং অমৌলিক টেবিলের মধ্যে এটি ঠেলাঠেলি আপ
পরিবর্তনের বাহ্যিক সিস্টেম জ্ঞাপক এবং ElastiCache মধ্যে তথ্য ঠেলে.
>> আমরা ক্যাশে করা হয় সে বিষয়ে আমরা কথা বলেছি যে বিক্রয় জন্য ডাটাবেস সামনে
দৃশ্যকল্প.
আচ্ছা কি ঘটে তাহলে আমি পেইজ আপডেট?
ওয়েল, যদি আমার থাকতো একটি ল্যামডা ফাংশন, যে টেবিলের উপর চলমান
আমি পেইজ আপডেট যদি, এটা করব প্রবাহ বন্ধ রেকর্ড নিতে,
এবং এটা ElastiCache আপডেট করব নতুন তথ্য দিয়ে উদাহরণস্বরূপ.
সুতরাং যে অনেক এর আমরা ল্যামডা দিয়ে কি.
এটা, সংযোগকারীগুলিকে আঠালো কোড এর.
এবং এটা আসলে দেয় আরম্ভ করার ক্ষমতা
এবং খুব জটিল অ্যাপ্লিকেশন চালানোর একটি ডেডিকেটেড সার্ভার ছাড়াই
যা সত্যিই শীতল অবকাঠামো.
>> সুতরাং আসুন ফিরে যাই আমাদের রিয়েল টাইম ভোটিং স্থাপত্যবিদ্যা.
এই নতুন এবং সাথে উন্নত হয় আমাদের স্ট্রিম এবং KCL সক্রিয় অ্যাপ্লিকেশন.
একই, আমরা যা করতে পারেন হিসাবে আগে নির্বাচনের কোনো স্কেল হ্যান্ডেল.
আমরা এই চাই.
আমরা ছিটান ধরেছেন আউট করছেন একাধিক buckets জুড়ে.
আমরা আশাবাদী লকিং যাওয়া পেয়েছেন.
আমরা আমাদের ভোটার রাখতে পারেন তাদের ভোট পরিবর্তন করা থেকে.
তারা শুধুমাত্র একবার ভোট দিতে পারেন.
এটা অসাধারন.
রিয়েল টাইম ত্রুটি, এখন আকার পরিবর্তনযোগ্য অ্যাগ্রিগেশন.
জিনিস উপর বৃক্ষের পতন হয়, তাহলে এটি নিজেই রিস্টার্ট যেখানে জানে
এটা কারণ আপ ফিরে আসে আমরা KCL অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করছেন.
এবং তারপর আমরা যে ব্যবহার করতে পারেন KCL আবেদনপত্র তথ্য ধাক্কা
অন্যান্য জন্য লোহিত সরণ করা অ্যাপ্লিকেশন এনালিটিক্স, বা ব্যবহারের
ইলাস্টিক MapReduce চালানোর বন্ধ রিয়েল টাইম স্ট্রিমিং aggregations
যে তথ্য.
>> এসব কথা আমরা অনেক কথা বলত না.
কিন্তু তারা অতিরিক্ত আছেন আসা প্রযুক্তি
আপনি খুঁজছেন যখন সহ্য করতে পরিস্থিতিতে এই ধরনের এ.
>> ঠিক আছে, যে সম্পর্কে তাই DynamoDB প্রবাহের সঙ্গে বিশ্লেষণ.
ডি-প্রতারিত সংগ্রহ করতে পারেন তথ্য, সব ধরণের কাজ
চমৎকার জিনিস, সমষ্টিগত ডাটা মেমরি, যারা ডেরিভেটিভ টেবিল তৈরি.
যে বিপুল ব্যবহারের ক্ষেত্রে এর যে অনেক গ্রাহকের
নেস্টেড গ্রহণ, সঙ্গে জড়িত যারা JSON, নথি বৈশিষ্ট্য
এবং অতিরিক্ত সূচী তৈরি.
>> আমরা শেষে করছি.
আমার সঙ্গে জন্মদান করার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ.
তাই এর সম্পর্কে কথা বলা যাক উল্লেখ্য স্থাপত্য.
DynamoDB তাই মাঝখানে অস্ত ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন অবকাঠামো অনেক.
মূলত আপনি এটা হুক করতে পারেন কিছু আপ আপনি চান.
অ্যাপ্লিকেশন ডায়নামো অন্তর্ভুক্ত ব্যবহার করে নির্মিত ল্যামডা, ElastiCache, CloudSearch,
ইলাস্টিক মধ্যে তথ্য ধাক্কা MapReduce, DynamoDB থেকে আমদানি রপ্তানি
এস 3, workflows, সব ধরণের মধ্যে.
কিন্তু সম্ভবত সবচেয়ে ভালো কথা বলার জন্য জিনিস,
এবং এই সত্যিই কি হয় আকর্ষণীয় যখন আমরা হয়
ঘটনা চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলি সম্পর্কে কথা বলতে.
>> এই একটি উদাহরণ একটি অভ্যন্তরীণ প্রকল্প
আমরা আসলে করছি যেখানে আছে প্রকাশনা জরিপ ফলাফল জড়ো করা.
একটি ইমেইল লিঙ্ক সুতরাং যে আমরা সেখানে হবে, আউট পাঠাতে
একটু লিঙ্ক বলছে ক্লিক করা এখানে জরিপ সাড়া.
আর যখন একজন ব্যক্তির ক্লিকে পাতাগুলি, কি হবে
তারা একটি নিরাপদ চূর্ণ হয় এস 3 থেকে এইচটিএমএল সার্ভে ফর্ম.
কোন সার্ভার আছে.
এই মাত্র একটি S3 বস্তু.
>> যে ফর্ম, আপ আসে ব্রাউজারে আপ লোড করা হয়.
এটা দাঁড়া পেয়েছিলাম.
এটা জটিল করে জাভাস্ক্রিপ্ট পেয়েছিলাম এটা চলমান.
সুতরাং এটা খুবই সমৃদ্ধ আবেদন ক্লায়েন্ট এর ব্রাউজার চলমান.
তারা পারব না যে জানি না একটি ফিরে শেষ সার্ভারের সাথে আলাপচারিতার.
এই মুহুর্তে, সব ব্রাউজার.
>> তারা ফলাফল প্রকাশ কি আমরা ইসলাম এপিআই গেটওয়ে কল.
এপিআই গেটওয়ে কেবল একটি ওয়েব এপিআই আপনি নির্ধারণ এবং হুক আপ করতে পারেন যে
যাই হোক না কেন আপনি চান.
এই বিশেষ ক্ষেত্রে, আমরা করছি একটি ল্যামডা ফাংশন পর্যন্ত লাগানো.
>> তাই আমার পোষ্ট অপারেশন কোন সার্ভার সঙ্গে ঘটছে.
মূলত যে এপিআই গেটওয়ে আছে অস্ত.
এটা আমার মানুষ পর্যন্ত কিছুই খরচ ঠিক আছে, এটা পোস্টিং শুরু?
ল্যামডা ফাংশন ঠিক আছে অস্ত যায়.
আর এটা না হওয়া পর্যন্ত আমার কিছুই খরচ মানুষ এটা আঘাত করা শুরু.
তাই আপনি ভলিউম হিসাবে, দেখতে পারেন চার্জ আসা যখন বেড়ে যায়, যে.
আমি একটি সার্ভার 7/24 চলমান করছি না.
>> তাই আমি ফর্ম টান নিচে বালতি বাইরে,
এবং আমি এপিআই এর মাধ্যমে পোস্ট ল্যামডা ফাংশন মধ্যে গেটওয়ে.
এবং তারপর ল্যামডা ফাংশন আপনি জানেন, বলেছেন
কি, আমি কিছু PIIs পেয়েছেন, কিছু ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তকরণযোগ্য তথ্য
এই প্রতিক্রিয়া.
আমি ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে আসছে মন্তব্য পেয়েছেন.
আমি ই-মেইল ঠিকানায় পেয়েছেন.
আমি ব্যবহারকারীর নাম পেয়েছেন.
>> আমার এই বন্ধ বিভক্ত করা যাক.
আমি কিছু উৎপন্ন যাচ্ছি এই রেকর্ড বন্ধ মেটাডাটা.
আর আমি ধাক্কা যাচ্ছি DynamoDB মধ্যে মেটাডেটা.
আর আমি সব তথ্য এনক্রিপ্ট করতে পারে যদি আমি চাই এবং DynamoDB সেটিকে ধাক্কা.
কিন্তু এটা এই, আমার জন্য সহজ এগিয়ে একটি বলে যান, যদি ব্যবহার,
আমি কাঁচা তথ্য ধাক্কা যাচ্ছি একটি এনক্রিপ্ট করা 'S3 বালতি মধ্যে.
তাই আমি S3 সার্ভার প্রান্তের মধ্যে নির্মিত ব্যবহার এনক্রিপশন এবং ইসলাম এর কী ম্যানেজমেন্ট
যাতে পরিষেবা আমি একটি কী আছে একটি নিয়মিত বিরতি উপর ঘোরাতে পারে,
এবং আমি যে PII তথ্য রক্ষা করতে পারেন এই পুরো কর্মপ্রবাহ অংশ হিসেবে.
>> সুতরাং আমি কি করেছি?
আমি শুধু একটি সম্পূর্ণ মোতায়েন করেছি আবেদন, এবং আমি কোন সার্ভার আছে.
তাই ঘটনার আবেদন চালিত কি স্থাপত্য আপনার জন্য আছে.
>> এখন আপনি সম্পর্কে চিন্তা আপাততঃ জন্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে
আমরা আমি কথা বলছি না অন্য গ্রাহকদের আছে সম্পর্কে এই সঠিক স্থাপত্য যারা
বিস্ময়কর বড় প্রচারণা চালানোর জন্য যারা এই দিকে তাকিয়ে আছে এবং আমার ওহ, যাচ্ছি.
এখন, তারা করতে পারেন, কারণ মূলত সেখানে খুঁজে ধাক্কা,
শুধু বসে বসে যে প্রচারণা দিন এটা আছে আরম্ভ, এবং না হওয়া পর্যন্ত
সম্পর্কে একটি ডুমুর চিন্তা করতে হবে পরিকাঠামো কি ধরনের
এটা সমর্থন করতে হতে যাচ্ছে.
এবং তারপর যত তাড়াতাড়ি যে প্রচারণা সম্পন্ন করা হয়,
আইটি পরিকাঠামো মত শুধু অবিলম্বে দূরে যায়
সত্যিই আছে, কারণ অবকাঠামো নেই.
এটা ল্যামডা যে sits শুধু কোড এর.
এটা DynamoDB যে sits শুধু তথ্য নয়.
এটি একটি বিস্ময়কর উপায় অ্যাপ্লিকেশন নির্মাণ করতে.
>> শ্রোতা: যাতে আরও বেশি হয় ক্ষণজীবী এটা হবে আর
এটি একটি প্রকৃত সার্ভারের মধ্যে সংরক্ষিত হয় তাহলে কি হবে?
>> RICK হাউলিহান: একেবারে.
যে সার্ভার কারণ একটি 7/24 হতে হবে.
এটা জন্য উপলব্ধ করা হয়েছে কারো সাড়া.
কি করবো বলো?
এস 3 7/24 পাওয়া যায়.
এস 3 সবসময় সাড়া.
এবং S3 খুব, খুব ভাল হয় বস্তু আপ ভজনা.
ঐ বস্তু এইচটিএমএল ফাইল হতে পারেন, অথবা জাভাস্ক্রিপ্ট ফাইল, বা যাই হোক না কেন আপনি চান.
আপনি খুব সমৃদ্ধ ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারেন S3 buckets আউট, এবং মানুষ না.
>> আর তাই যে ধারণা এখানে দূরে পথ থেকে পার পেতে হয়
আমরা এটা সম্পর্কে চিন্তা ব্যবহৃত.
আমরা সব মনে করতে ব্যবহৃত সার্ভার ও সর্বশক্তিমান পদ.
এটা আর যে সম্পর্কে না.
এটা কোড হিসাবে পরিকাঠামো সম্পর্কে.
মেঘ কোড স্থাপন এবং মেঘ আপনার জন্য এটি চালানো যাক.
আর যে ডেস্কটপ অ্যাপ উন্মোচন করার চেষ্টা করা হয় কি.
>> শ্রোতা: মাঝখানে আপনার সোনার বক্সে তাই API- এর গেটওয়ে, সার্ভার-মত নয়
কিন্তু এর পরিবর্তে ঠিক করা হয়
>> RICK হাউলিহান: আপনি মনে করতে পারেন সার্ভার ছদ্মরূপ হিসাবে এটি.
এটা সব এটি একটি HTTP নেব হয় অনুরোধ এবং অন্য প্রক্রিয়া এটি ম্যাপ.
যে এটা সব.
এবং এই ক্ষেত্রে, আমরা ম্যাপিং করছি এটা একটি ল্যামডা ফাংশন.
ঠিক আছে, তাই যে আমি পেয়েছিলাম সব.
আপনাকে অনেক ধন্যবাদ.
আমি এটিকে সমর্থন করি.
আমি মনে করি আমরা সময়ের অল্প চান জানেন.
এবং আশা করছি আপনি বলছি পেয়েছিলাম তথ্য একটি সামান্য বিট
আপনি আজ দূরে নিয়ে যাবে.
আমি গিয়েছিলাম এবং আমি ক্ষমাপ্রার্থী আপনার মাথা কিছু ওভার,
কিন্তু একটি ভাল অনেক আছে মৌলিক মূল জ্ঞান
আমি মনে করি যে আপনার জন্য খুবই মূল্যবান.
তাই আমাকে থাকার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ.
[সাধুবাদ]
শ্রোতা: [শ্রবণাতীত] আপনি বলার অপেক্ষা রাখে না হয় যখন হয়
আপনি জিনিস মধ্য দিয়ে যেতে হয় শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত
সঠিক মান পেতে বা একই মান,
কীভাবে মান [শ্রবণাতীত] যদি পরিবর্তন.
>> RICK হাউলিহান: ওহ, idempotent?
মান কিভাবে পরিবর্তন করতে হবে?
ওয়েল, কারণ আমি রান না করে থাকেন, তাহলে এটা শেষ সব পথ,
তারপর আমি পরিবর্তন না জানেন যে কি সর্বশেষ মাইল তৈরি করা হয়েছে.
আর তাদেরকে পরিক্ষা করা যাচ্ছে না আমি দেখেছি হিসাবে একই তথ্য.
শ্রোতা: ওহ, আপনি তাই শুধু সমগ্র ইনপুট অর্জিত হয়নি.
RICK হাউলিহান: রাইট.
আপনি শুরু থেকে যেতে হবে শেষে, এবং তারপর এটি
একটি সঙ্গতিপূর্ণ রাষ্ট্র হতে যাচ্ছে.
কুল.
>> শ্রোতা: আপনি আমাদের দেখিয়েছেন তাই DynamoDB নথিটি বা কী মূল্য করতে পারেন.
এবং আমরা অনেক সময় কাটিয়েছি একটি হ্যাশ এবং উপায় সঙ্গে কী মান
এটি প্রায় টুসকি.
আপনি ঐ টেবিল দিকে তাকিয়ে, যে হয় ডকুমেন্ট পদ্ধতির পিছনে যাব?
>> RICK হাউলিহান: আমি বিজ্ঞান গ্রুপের ছাএ এটা পিছনে যাব বলে.
>> শ্রোতা: তারা the-- থেকে পৃথক করা হয়
>> RICK হাউলিহান: নথির সাথে পদ্ধতির DynamoDB মধ্যে নথি প্রকার
শুধু আরেকটি চিহ্ন হিসেবে মনে করা হয়.
এটা রয়েছে যে একটি বৈশিষ্ট্য আছে একটি হায়ারারকিকাল ডাটা স্ট্রাকচার.
এবং তারপর জিজ্ঞাসাতে, আপনি বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করতে পারেন
অবজেক্ট নোটেশন ব্যবহার করে ঐ বস্তুর.
তাই আমি একটি নেস্টেড উপর ফিল্টার করতে পারেন JSON ডকুমেন্টের সম্পত্তি.
শ্রোতা: তাই যে কোনো সময় আমি একটি নথি পদ্ধতির না,
আমি ধরণের tabular-- উতরান পারেন
শ্রোতা: একেবারে.
শ্রোতা: --indexes ও আপনি শুধু সম্পর্কে বললাম কিছু.
RICK হাউলিহান: হ্যা, সূচী এবং সব যে,
যখন আপনি ইনডেক্স করতে চান JSON, বৈশিষ্ট্য,
আমরা যে কাজ করতে চাই যে ভাবে যদি হয় আপনি একটি JSON বস্তু বা নথি সন্নিবেশ
ডায়নামো মধ্যে, আপনি স্ট্রিম ব্যবহার করবে.
প্রবাহের ইনপুট পড়তে হবে.
আপনি JSON যে পেতে চাই অবজেক্ট এবং আপনি ঠিক বলতে চাই,
আমি সূচক চাই সম্পত্তি কি?
>> আপনি একটি অমৌলিক টেবিল তৈরি.
এখন যে এটা এই মুহূর্তে কাজ করে উপায়.
আমরা সূচক আপনাকে অনুমতি দেয় না সরাসরি ঐ সম্পত্তি.
>> শ্রোতা: আপনার নথি Tabularizing.
>> RICK হাউলিহান: ঠিক, সমরূপতার এটা ঠিক, এটা tabularizing.
যে আপনি এটি দিয়ে কি কি.
>> শ্রোতা: আপনাকে ধন্যবাদ.
>> RICK হাউলিহান: হাঁ, একেবারে, আপনাকে ধন্যবাদ.
শ্রোতা: সুতরাং এটা কোন ধরনের মঙ্গো Redis classifers পূরণ.
>> RICK হাউলিহান: হ্যা, এটা যে মত অনেক.
এটা দেখার জন্য যে একটি ভাল বর্ণনা আছে.
কুল.