1
00:00:00,000 --> 00:00:04,969
>> [संगीत बजाना]

2
00:00:04,969 --> 00:00:06,010
रिक Houlihan: ठीक है।

3
00:00:06,010 --> 00:00:06,600
सबको नमस्ते।

4
00:00:06,600 --> 00:00:07,670
मेरा नाम रिक Houlihan है।

5
00:00:07,670 --> 00:00:10,330
मैं एक वरिष्ठ प्राचार्य हूँ
एडब्ल्यूएस पर समाधान वास्तुकार।

6
00:00:10,330 --> 00:00:14,070
मैं एनओएसक्यूएल पर ध्यान केंद्रित करने और
DynamoDB प्रौद्योगिकियों।

7
00:00:14,070 --> 00:00:16,930
मैं करने के लिए बात करने के लिए आज यहाँ हूँ
आप उन लोगों के बारे में एक छोटा सा।

8
00:00:16,930 --> 00:00:18,970
>> मेरी पृष्ठभूमि है
मुख्य रूप से डेटा परत में।

9
00:00:18,970 --> 00:00:21,390
मैं आधे मेरे विकास में खर्च
कैरियर, डेटाबेस लिख

10
00:00:21,390 --> 00:00:25,930
डेटा का उपयोग, समाधान
विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए।

11
00:00:25,930 --> 00:00:30,000
मैं बादल वर्चुअलाइजेशन में किया गया है
के बारे में 20 साल के लिए।

12
00:00:30,000 --> 00:00:33,460
बादल बादल था तो इससे पहले,
हम उपयोगिता कंप्यूटिंग यह कह कर बुलाते थे।

13
00:00:33,460 --> 00:00:37,170
और आइडिया को यह पसंद है था
स्नातकोत्तर और ई, आप क्या इस्तेमाल के लिए भुगतान करते हैं।

14
00:00:37,170 --> 00:00:38,800
आज हम बादल कहते हैं।

15
00:00:38,800 --> 00:00:41,239
>> लेकिन पिछले कुछ वर्षों में, मैंने काम किया है
कंपनियों के एक जोड़े के लिए

16
00:00:41,239 --> 00:00:42,530
आप शायद कभी नहीं सुना है।

17
00:00:42,530 --> 00:00:47,470
लेकिन मैं तकनीकी की एक सूची तैयार की है
उपलब्धियों, मैं तुम्हें कह सकता हूँ लगता है।

18
00:00:47,470 --> 00:00:51,620
मैं बादल सिस्टम में आठ पेटेंट है
वर्चुअलाइजेशन, माइक्रोप्रोसेसर डिजाइन,

19
00:00:51,620 --> 00:00:54,440
जटिल घटना प्रसंस्करण,
और अन्य क्षेत्रों के रूप में अच्छी तरह से।

20
00:00:54,440 --> 00:00:58,290
>> इन दिनों तो, मैं एनओएसक्यूएल पर ज्यादातर ध्यान
प्रौद्योगिकियों और अगली पीढ़ी

21
00:00:58,290 --> 00:00:59,450
डेटाबेस।

22
00:00:59,450 --> 00:01:03,370
और कहा कि मैं जा रहा हूँ आम तौर पर है
के बारे में आप के लिए आज बात कर यहाँ होना।

23
00:01:03,370 --> 00:01:06,030
तो आप क्या उम्मीद कर सकते
इस सत्र से,

24
00:01:06,030 --> 00:01:08,254
हम एक संक्षिप्त माध्यम से जाना होगा
डाटा प्रोसेसिंग के इतिहास।

25
00:01:08,254 --> 00:01:10,420
यह हमेशा के लिए उपयोगी है
हम कहाँ से आया समझ में

26
00:01:10,420 --> 00:01:12,400
हम कर रहे हैं और यही कारण है कि हम कहाँ हैं।

27
00:01:12,400 --> 00:01:15,600
और हम एक छोटे से बात करेंगे
एनओएसक्यूएल तकनीक के बारे में बिट

28
00:01:15,600 --> 00:01:17,500
एक मौलिक दृष्टि से।

29
00:01:17,500 --> 00:01:19,870
>> हम में से कुछ में मिल जाएगा
DynamoDB internals।

30
00:01:19,870 --> 00:01:24,350
DynamoDB एडब्ल्यूएस का कोई स्वाद है।

31
00:01:24,350 --> 00:01:27,340
यह एक पूरी तरह कामयाब रहा है और
मेजबानी एनओएसक्यूएल समाधान।

32
00:01:27,340 --> 00:01:32,420
और हम मेज के बारे में थोड़ा बात करेंगे
संरचना, एपीआई, डेटा प्रकार, अनुक्रमणिका,

33
00:01:32,420 --> 00:01:35,177
और internals के कुछ
कि DynamoDB प्रौद्योगिकी की।

34
00:01:35,177 --> 00:01:37,760
हम डिजाइन के कुछ में मिल जाएगा
पैटर्न और सर्वोत्तम प्रथाओं।

35
00:01:37,760 --> 00:01:39,968
हम आप के बारे में कैसे बात करेंगे
कुछ के लिए इस तकनीक का प्रयोग

36
00:01:39,968 --> 00:01:41,430
आज के आवेदनों की।

37
00:01:41,430 --> 00:01:44,820
और फिर हम एक छोटा सा बात करेंगे
विकास या उद्भव के बारे में

38
00:01:44,820 --> 00:01:48,980
प्रोग्रामिंग में एक नए प्रतिमान की
कहा जाता घटना चालित अनुप्रयोगों

39
00:01:48,980 --> 00:01:51,580
और DynamoDB के रूप में अच्छी तरह से है कि नाटकों में कैसे।

40
00:01:51,580 --> 00:01:54,690
और हम आप का एक छोटा सा छोड़ देंगे
एक संदर्भ वास्तुकला चर्चा

41
00:01:54,690 --> 00:01:59,540
तो हम में से कुछ के बारे में बात कर सकते हैं
तरीकों से आप DynamoDB उपयोग कर सकते हैं।

42
00:01:59,540 --> 00:02:04,116
>> तो पहले यह एक सवाल है off--
मैं एक बहुत एक डेटाबेस क्या है, सुना है।

43
00:02:04,116 --> 00:02:06,240
बहुत सारे लोग उन्हें लगता है
एक डेटाबेस है क्या पता है।

44
00:02:06,240 --> 00:02:08,360
गूगल आप हैं, तो आप इस देखेंगे।

45
00:02:08,360 --> 00:02:11,675
यह एक आयोजित डेटा की एक संरचित सेट है
एक कंप्यूटर, विशेष रूप से एक में है कि

46
00:02:11,675 --> 00:02:13,600
विभिन्न तरीकों से पहुँचा जा सकता है।

47
00:02:13,600 --> 00:02:16,992
मुझे लगता है कि एक अच्छी बात है
एक आधुनिक डेटाबेस की परिभाषा।

48
00:02:16,992 --> 00:02:19,450
लेकिन मुझे लगता है, क्योंकि यह पसंद नहीं है
यह चीजों की एक जोड़ी निकलता है।

49
00:02:19,450 --> 00:02:20,935
यह संरचना निकलता है।

50
00:02:20,935 --> 00:02:23,120
और यह एक कंप्यूटर पर है कि निकलता है।

51
00:02:23,120 --> 00:02:25,750
और डेटाबेस नहीं किया
कंप्यूटर पर हमेशा मौजूद हैं।

52
00:02:25,750 --> 00:02:28,020
डेटाबेस वास्तव में कई मायनों में मौजूद था।

53
00:02:28,020 --> 00:02:32,000
>> एक का तो एक बेहतर परिभाषा
डेटाबेस कुछ इस तरह है।

54
00:02:32,000 --> 00:02:34,786
एक डाटाबेस एक आयोजित किया जाता है
भंडारण के प्रबंधन के लिए तंत्र,

55
00:02:34,786 --> 00:02:35,910
और जानकारी को पुन: प्राप्त।

56
00:02:35,910 --> 00:02:36,868
इस About.com से है।

57
00:02:36,868 --> 00:02:42,080
इसलिए मैं वास्तव में बात करती है तो इसकी वजह यह पसंद है
के बारे में एक डेटाबेस भंडार होने,

58
00:02:42,080 --> 00:02:44,800
का भंडार
जानकारी, जरूरी नहीं

59
00:02:44,800 --> 00:02:46,780
एक कंप्यूटर पर बैठता है कि कुछ और।

60
00:02:46,780 --> 00:02:49,290
और इतिहास के दौरान, हम
हमेशा कंप्यूटर नहीं पड़ा है।

61
00:02:49,290 --> 00:02:52,110
>> अब, मैं औसत से पूछना अगर
क्या डेवलपर आज

62
00:02:52,110 --> 00:02:54,770
एक डेटाबेस, कि मैं पाने के जवाब है।

63
00:02:54,770 --> 00:02:56,070
कहीं न कहीं मैं सामान छड़ी कर सकते हैं।

64
00:02:56,070 --> 00:02:56,670
है ना?

65
00:02:56,670 --> 00:02:58,725
और यह सच है।

66
00:02:58,725 --> 00:02:59,600
लेकिन यह दुर्भाग्यपूर्ण है।

67
00:02:59,600 --> 00:03:02,700
डेटाबेस सच है क्योंकि
आधुनिक एप्लिकेशन की नींव।

68
00:03:02,700 --> 00:03:04,810
यह नींव है
के हर आवेदन।

69
00:03:04,810 --> 00:03:07,240
और आपको लगता है कि निर्माण कैसे
डेटाबेस, आप कैसे संरचना

70
00:03:07,240 --> 00:03:11,750
डेटा है कि कैसे हुक्म है कि करने के लिए जा रहा है
आप पैमाने के रूप में आवेदन करता है।

71
00:03:11,750 --> 00:03:14,640
>> तो मेरा काम आज का एक बहुत
साथ काम कर रहा है क्या

72
00:03:14,640 --> 00:03:17,180
जब डेवलपर्स होता है
इस दृष्टिकोण रखना

73
00:03:17,180 --> 00:03:19,510
और बाद के साथ काम
एक आवेदन की है कि

74
00:03:19,510 --> 00:03:24,966
अब मूल परे स्केलिंग है
बुरा डिजाइन से आशय और पीड़ा।

75
00:03:24,966 --> 00:03:26,840
इसलिए उम्मीद है कि जब आप
आज दूर चलना है, तुम हूँ

76
00:03:26,840 --> 00:03:29,010
उपकरणों की एक जोड़ी में है
आप रखेंगे कि अपनी बेल्ट

77
00:03:29,010 --> 00:03:32,566
वे एक ही गलती करने से।

78
00:03:32,566 --> 00:03:33,066
ठीक है।

79
00:03:33,066 --> 00:03:36,360
तो चलो का एक छोटा सा के बारे में बात करते हैं
डेटाबेस प्रौद्योगिकी का समय।

80
00:03:36,360 --> 00:03:38,830
मैंने सोचा कि मैं एक पढ़ा है
लेख नहीं कि कुछ समय पहले

81
00:03:38,830 --> 00:03:43,020
और यह lines-- पर कुछ कहा
यह एक बहुत ही काव्य बयान है।

82
00:03:43,020 --> 00:03:46,590
यह कहा इतिहास
डेटा की प्रोसेसिंग है

83
00:03:46,590 --> 00:03:49,350
उच्च वॉटरमार्क से भरा
डेटा बहुतायत की।

84
00:03:49,350 --> 00:03:49,920
ठीक है।

85
00:03:49,920 --> 00:03:52,532
अब, मैं उस तरह का सच है।

86
00:03:52,532 --> 00:03:54,990
लेकिन मैं वास्तव में है के रूप में देखो
इतिहास वास्तव में भर जाता है

87
00:03:54,990 --> 00:03:56,820
डेटा दबाव के उच्च वॉटरमार्क के साथ।

88
00:03:56,820 --> 00:04:00,040
के डाटा दर की वजह से
घूस नीचे चला जाता है कभी नहीं।

89
00:04:00,040 --> 00:04:01,360
यह केवल ऊपर चला जाता है।

90
00:04:01,360 --> 00:04:03,670
>> और नवाचार तब होता है जब
हम डेटा दबाव देखते हैं, जो

91
00:04:03,670 --> 00:04:07,825
है कि डेटा की मात्रा है
अब सिस्टम में आने में।

92
00:04:07,825 --> 00:04:12,027
और यह संसाधित नहीं किया जा सकता
कुशलतापूर्वक समय में या लागत में या तो।

93
00:04:12,027 --> 00:04:14,110
हम शुरू और है कि जब
डेटा दबाव को देखने के लिए।

94
00:04:14,110 --> 00:04:15,920
>> इसलिए हम पर जब देखो
पहले डेटाबेस, इस

95
00:04:15,920 --> 00:04:17,180
हमारे कान के बीच किया गया था कि एक है।

96
00:04:17,180 --> 00:04:18,310
हम सब इसके साथ पैदा कर रहे हैं।

97
00:04:18,310 --> 00:04:19,194
यह एक अच्छा डेटाबेस है।

98
00:04:19,194 --> 00:04:21,110
यह एक उच्च उपलब्धता है।

99
00:04:21,110 --> 00:04:21,959
यह हमेशा पर है।

100
00:04:21,959 --> 00:04:23,930
तुम हमेशा इसे प्राप्त कर सकते हैं।

101
00:04:23,930 --> 00:04:24,890
>> लेकिन यह एकल उपयोगकर्ता की।

102
00:04:24,890 --> 00:04:26,348
मैं तुम्हारे साथ मेरे विचारों को साझा नहीं कर सकते।

103
00:04:26,348 --> 00:04:28,370
आप मेरे विचारों को प्राप्त नहीं कर सकता
जब आप उन्हें चाहते।

104
00:04:28,370 --> 00:04:30,320
और उनके abilitiy इतना अच्छा नहीं है।

105
00:04:30,320 --> 00:04:32,510
हम चीजों को भूल जाते हैं।

106
00:04:32,510 --> 00:04:36,540
हर अब और फिर, हम में से एक पत्ते
और एक अन्य अस्तित्व पर चलता है

107
00:04:36,540 --> 00:04:39,110
और हम सब कुछ खो देते हैं
कि कि डेटाबेस में था।

108
00:04:39,110 --> 00:04:40,640
तो यह है कि यह सब अच्छा नहीं है।

109
00:04:40,640 --> 00:04:43,189
>> और यह समय के साथ अच्छी तरह से काम
हम दिन में वापस आ रहे थे जब

110
00:04:43,189 --> 00:04:46,230
जब हम सच में पता करने के लिए सभी आवश्यक है
जहां हम कल पर जाने के लिए जा रहे हैं

111
00:04:46,230 --> 00:04:49,630
या हम सबसे अच्छा भोजन इकट्ठा जहां।

112
00:04:49,630 --> 00:04:52,820
लेकिन हम शुरू कर के रूप में एक के रूप में विकसित करने के लिए
सभ्यता और सरकार शुरू कर दिया

113
00:04:52,820 --> 00:04:55,152
अस्तित्व में आते हैं, और करने के लिए
व्यवसायों, विकसित करने के लिए शुरू कर दिया

114
00:04:55,152 --> 00:04:57,360
हम महसूस करने के लिए शुरू कर दिया
एक छोटे से अधिक की जरूरत है क्या

115
00:04:57,360 --> 00:04:58,210
हम अपने सिर में डाल सकता है।

116
00:04:58,210 --> 00:04:58,870
ठीक है?

117
00:04:58,870 --> 00:05:00,410
>> हम रिकॉर्ड की प्रणाली की जरूरत है।

118
00:05:00,410 --> 00:05:02,220
हम सक्षम डाटा स्टोर होने के लिए स्थानों की जरूरत है।

119
00:05:02,220 --> 00:05:05,450
इसलिए हम, लेखन दस्तावेजों शुरू कर दिया
पुस्तकालयों और अभिलेखागार बनाने।

120
00:05:05,450 --> 00:05:08,000
हम एक विकासशील शुरू
प्रणाली एक खाता बही लेखा।

121
00:05:08,000 --> 00:05:12,200
और खाता गिनती की है कि सिस्टम
कई शताब्दियों के लिए दुनिया भागा

122
00:05:12,200 --> 00:05:15,580
और शायद यह भी सदियों के रूप में
हम किस तरह की बात करने के लिए बढ़ी

123
00:05:15,580 --> 00:05:18,420
जहां कि डेटा लोड पार
उन प्रणालियों की क्षमता

124
00:05:18,420 --> 00:05:19,870
इसे रोकने के लिए सक्षम हो।

125
00:05:19,870 --> 00:05:22,070
>> और यह वास्तव में 1880 के दशक में हुआ।

126
00:05:22,070 --> 00:05:22,570
है ना?

127
00:05:22,570 --> 00:05:24,390
1880 अमेरिकी जनगणना में।

128
00:05:24,390 --> 00:05:26,976
यह जहां मोड़ वास्तव में है
आधुनिक डाटा प्रोसेसिंग इशारा करते हैं।

129
00:05:26,976 --> 00:05:28,850
इस बिंदु पर है
डेटा की जो राशि

130
00:05:28,850 --> 00:05:32,060
उस के द्वारा एकत्र की जा रही थी
अमेरिकी सरकार के बिंदु पर मिल गया

131
00:05:32,060 --> 00:05:34,005
जहां यह प्रक्रिया आठ साल लग गए।

132
00:05:34,005 --> 00:05:36,350
>> अब, आठ years-- के रूप में
आप, जनगणना जानते

133
00:05:36,350 --> 00:05:39,180
रन हर 10 years-- तो यह है
बहुत स्पष्ट है कि समय से हम

134
00:05:39,180 --> 00:05:41,419
1890 की जनगणना के लिए मिला
डेटा की मात्रा कि

135
00:05:41,419 --> 00:05:43,210
संसाधित करने के लिए जा रहा था
सरकार द्वारा किया गया था

136
00:05:43,210 --> 00:05:46,335
10 साल से अधिक के लिए यह जा रहा है कि
शुरू की नई जनगणना के लिए ले जाएगा।

137
00:05:46,335 --> 00:05:47,250
यह एक समस्या थी।

138
00:05:47,250 --> 00:05:49,000
>> तो पुरुष हरमन नामित
होलेरिथ साथ आया था

139
00:05:49,000 --> 00:05:52,640
और वह इकाई रिकॉर्ड पंच का आविष्कार
कार्ड, पंच कार्ड रीडर, पंच कार्ड

140
00:05:52,640 --> 00:05:58,420
टेबुलेटर, और कोलेशन की
इस प्रौद्योगिकी के लिए तंत्र।

141
00:05:58,420 --> 00:06:01,860
तब उस पर गठित है कि उस कंपनी
समय, दूसरों के एक जोड़े के साथ-साथ,

142
00:06:01,860 --> 00:06:05,450
वास्तव में बन गया एक के स्तंभों में से एक
आज हम जानते छोटी सी कंपनी आईबीएम बुलाया।

143
00:06:05,450 --> 00:06:08,417
>> तो आईबीएम मूल रूप में किया गया था
डेटाबेस व्यापार।

144
00:06:08,417 --> 00:06:09,750
और कहा कि वे क्या वास्तव में है।

145
00:06:09,750 --> 00:06:11,110
वे डाटा प्रोसेसिंग किया था।

146
00:06:11,110 --> 00:06:15,400
>> पंच के प्रसार इतनी के रूप में
कार्ड, एक सरल तंत्र

147
00:06:15,400 --> 00:06:18,560
की है कि लाभ उठाने के लिए सक्षम होने के नाते
प्रौद्योगिकी सॉर्ट परिणाम सेट चुनाव करने के लिए।

148
00:06:18,560 --> 00:06:20,726
आप इस तस्वीर में देख सकते हैं
वहाँ हम एक little-- है

149
00:06:20,726 --> 00:06:23,970
यह एक छोटे से small-- है, लेकिन आप देख सकते हैं
एक बहुत ही सरल यांत्रिक तंत्र

150
00:06:23,970 --> 00:06:26,970
हम एक पंच कार्ड डेक है जहां।

151
00:06:26,970 --> 00:06:28,720
और किसी को ले जा रहा
एक छोटे पेचकश

152
00:06:28,720 --> 00:06:31,400
और के माध्यम से चिपके हुए
स्लॉट और इसे ऊपर उठाने

153
00:06:31,400 --> 00:06:34,820
उस मैच मिलता है कि करने के लिए
छाँटे गए परिणामों को निर्धारित किया है।

154
00:06:34,820 --> 00:06:36,270
>> यह एक एकत्रीकरण है।

155
00:06:36,270 --> 00:06:38,690
हम यह सब समय है
कंप्यूटर में आज

156
00:06:38,690 --> 00:06:40,100
आप डेटाबेस में यह करना है।

157
00:06:40,100 --> 00:06:41,620
हम सही, इसे स्वयं करने के लिए इस्तेमाल किया?

158
00:06:41,620 --> 00:06:42,994
लोगों को एक साथ इन बातों को रखा।

159
00:06:42,994 --> 00:06:45,440
और यह प्रसार था
इन पंच कार्ड की

160
00:06:45,440 --> 00:06:50,070
हम क्या कहा जाता है डेटा ड्रम में
और डेटा रीलों, कागज टेप।

161
00:06:50,070 --> 00:06:55,980
>> डाटा प्रोसेसिंग उद्योग में ले लिया
खिलाड़ी पियानो से सबक।

162
00:06:55,980 --> 00:06:57,855
प्लेयर पर वापस पियानो
शताब्दी का करवट

163
00:06:57,855 --> 00:07:02,100
स्लॉट के साथ कागज रीलों का उपयोग करने के लिए इस्तेमाल किया
पर इसे खेलने के लिए चाबी है जो बताने के लिए।

164
00:07:02,100 --> 00:07:05,380
प्रौद्योगिकी है कि अनुकूलित किया गया था तो
अंत में, डिजिटल डाटा स्टोर करने के लिए

165
00:07:05,380 --> 00:07:08,070
वे कहते हैं कि डेटा डाल सकता है क्योंकि
उन कागज टेप रीलों पर।

166
00:07:08,070 --> 00:07:10,870
>> अब, एक परिणाम के रूप में, डेटा
कैसे actually-- था

167
00:07:10,870 --> 00:07:14,960
आप इस डेटा सीधे था का उपयोग
आप इसे संग्रहित कैसे पर निर्भर है।

168
00:07:14,960 --> 00:07:17,825
तो मैं एक टेप पर डेटा डाल दिया,
मैं रैखिक डेटा का उपयोग किया था।

169
00:07:17,825 --> 00:07:20,475
मैं पूरे रोल करने के लिए किया था
टेप सभी डेटा का उपयोग करने के लिए।

170
00:07:20,475 --> 00:07:22,600
मैं पंच में डेटा डाल दिया है
कार्ड, मैं इसे का उपयोग कर सकता है

171
00:07:22,600 --> 00:07:26,270
एक छोटे से अधिक यादृच्छिक में
फैशन, शायद नहीं के रूप में जल्दी।

172
00:07:26,270 --> 00:07:30,770
>> लेकिन यह कैसे में सीमाओं वहाँ थे हम
संग्रहीत किया गया था के आधार पर डेटा के लिए उपयोग।

173
00:07:30,770 --> 00:07:32,890
और तो यह एक समस्या थी
'50 के दशक में जा रहा है।

174
00:07:32,890 --> 00:07:37,890
फिर, हम के रूप में देखने के लिए कि शुरू कर सकते हैं
प्रक्रिया करने के लिए नई प्रौद्योगिकियों का विकास

175
00:07:37,890 --> 00:07:41,670
डेटा, ठीक है, यह खुल जाता है
नए समाधान के लिए दरवाजा,

176
00:07:41,670 --> 00:07:45,852
नए कार्यक्रमों के लिए, नई
कि डेटा के लिए आवेदन।

177
00:07:45,852 --> 00:07:47,810
और वास्तव में, शासन
कारण हो सकता है

178
00:07:47,810 --> 00:07:49,435
यही कारण है कि हम इन प्रणालियों में से कुछ का विकास किया।

179
00:07:49,435 --> 00:07:52,290
लेकिन व्यापार में तेजी से बन गया
विकास के पीछे चालक

180
00:07:52,290 --> 00:07:54,720
आधुनिक डेटाबेस की और
आधुनिक फाइल सिस्टम।

181
00:07:54,720 --> 00:07:56,870
>> अगली बात तो यह है कि
'50 के दशक में आया था

182
00:07:56,870 --> 00:08:00,780
फाइल सिस्टम और था
रैंडम एक्सेस भंडारण का विकास।

183
00:08:00,780 --> 00:08:02,050
इस सुंदर था।

184
00:08:02,050 --> 00:08:06,230
अब, अचानक, हम डाल सकते हैं हमारी
इन हार्ड ड्राइव पर कहीं भी फाइलें

185
00:08:06,230 --> 00:08:09,760
और हम बेतरतीब ढंग से इस डेटा का उपयोग कर सकते हैं।

186
00:08:09,760 --> 00:08:11,950
हम जानते हैं कि पार्स कर सकते हैं
फाइलों से बाहर जानकारी।

187
00:08:11,950 --> 00:08:14,920
और हम दुनिया के सभी हल
डाटा प्रोसेसिंग के साथ समस्याओं।

188
00:08:14,920 --> 00:08:17,550
>> और उस समय तक चली बारे में 20 या
विकास जब तक 30 साल

189
00:08:17,550 --> 00:08:22,100
रिलेशनल डेटाबेस की जो
दुनिया अब हमने तय किया है जब है

190
00:08:22,100 --> 00:08:27,940
धरा है कि एक भंडार की आवश्यकता है
फ़ाइल में डेटा के फैलाव

191
00:08:27,940 --> 00:08:29,540
हम का निर्माण किया है कि सिस्टम। है ना?

192
00:08:29,540 --> 00:08:34,270
भी कई में वितरित बहुत ज्यादा डेटा
स्थानों, डेटा की डे-दोहराव,

193
00:08:34,270 --> 00:08:37,120
और भंडारण की लागत भारी था।

194
00:08:37,120 --> 00:08:43,760
>> 70 के दशक में, सबसे महंगी संसाधन
एक कंप्यूटर था कि भंडारण किया गया था।

195
00:08:43,760 --> 00:08:46,200
प्रोसेसर था
एक निश्चित लागत के रूप में देखा।

196
00:08:46,200 --> 00:08:49,030
मैं बॉक्स खरीदते हैं,
सीपीयू कुछ काम करता है।

197
00:08:49,030 --> 00:08:51,960
यह है कि क्या कताई किया जा रहा है
यह वास्तव में काम है या नहीं।

198
00:08:51,960 --> 00:08:53,350
यह वास्तव में एक डूब लागत है।

199
00:08:53,350 --> 00:08:56,030
>> लेकिन क्या एक के रूप में मुझे लागत
व्यापार भंडारण है।

200
00:08:56,030 --> 00:09:00,020
मैं अगले अधिक डिस्क खरीदने के लिए है, तो
महीने, कि मैं भुगतान करते हैं कि एक वास्तविक लागत है।

201
00:09:00,020 --> 00:09:01,620
और कहा कि भंडारण महंगा है।

202
00:09:01,620 --> 00:09:05,020
>> अब हम तेजी से आगे 40 साल
और हम एक अलग समस्या है।

203
00:09:05,020 --> 00:09:10,020
गणना अब है
सबसे महंगी संसाधन।

204
00:09:10,020 --> 00:09:11,470
भंडारण सस्ता है।

205
00:09:11,470 --> 00:09:14,570
मुझे लगता है हम पर कहीं भी जा सकते हैं, इसका मतलब यह
बादल और हम सस्ते भंडारण पा सकते हैं।

206
00:09:14,570 --> 00:09:17,190
लेकिन क्या मैं नहीं मिल सकता है सस्ते गणना है।

207
00:09:17,190 --> 00:09:20,700
>> आज का विकास तो
प्रौद्योगिकी, डेटाबेस प्रौद्योगिकी की,

208
00:09:20,700 --> 00:09:23,050
वास्तव में चारों ओर ध्यान केंद्रित किया है
वितरित डेटाबेस

209
00:09:23,050 --> 00:09:26,960
उस से पीड़ित नहीं है
बड़े पैमाने की एक ही प्रकार

210
00:09:26,960 --> 00:09:29,240
संबंधपरक डेटाबेस की सीमाओं।

211
00:09:29,240 --> 00:09:32,080
हम के बारे में थोड़ा बात करेंगे
कि वास्तव में क्या मतलब।

212
00:09:32,080 --> 00:09:34,760
>> लेकिन कई कारणों में से एक है और
है- हम पीछे चालक

213
00:09:34,760 --> 00:09:38,290
डेटा दबाव के बारे में बात की थी।

214
00:09:38,290 --> 00:09:41,920
डेटा दबाव कुछ है
नवीनता है कि ड्राइव।

215
00:09:41,920 --> 00:09:44,610
और तुम पर पर नजर डालें तो
पिछले पांच साल,

216
00:09:44,610 --> 00:09:48,180
यह क्या डेटा का एक चार्ट है
सामान्य उद्यम भर में लोड

217
00:09:48,180 --> 00:09:49,640
पिछले पांच वर्षों में की तरह लग रहा है।

218
00:09:49,640 --> 00:09:52,570
>> और अंगूठे के सामान्य नियम
इन days-- आप Google-- जाना है

219
00:09:52,570 --> 00:09:55,290
डेटा के 90% है कि
हम आज की दुकान है, और यह था

220
00:09:55,290 --> 00:09:57,330
पिछले दो वर्षों के भीतर उत्पन्न।

221
00:09:57,330 --> 00:09:57,911
ठीक है।

222
00:09:57,911 --> 00:09:59,410
अब, यह नया है कि एक प्रवृत्ति नहीं है।

223
00:09:59,410 --> 00:10:01,230
यह हो गया है कि एक प्रवृत्ति है
100 साल के लिए बाहर जा रहा है।

224
00:10:01,230 --> 00:10:03,438
कभी हरमन होलेरिथ के बाद से
पंच कार्ड विकसित की है,

225
00:10:03,438 --> 00:10:08,040
हम डेटा खजाने का निर्माण किया गया है
और अभूतपूर्व दरों पर डेटा एकत्र।

226
00:10:08,040 --> 00:10:10,570
>> इसलिए पिछले 100 वर्षों में,
हम इस प्रवृत्ति को देखा है।

227
00:10:10,570 --> 00:10:11,940
यही कारण है कि बदलने के लिए नहीं जा रहा है।

228
00:10:11,940 --> 00:10:14,789
आगे जा रहे हैं, हम देखने जा रहे हैं
इस, नहीं तो एक त्वरित प्रवृत्ति।

229
00:10:14,789 --> 00:10:16,330
और तुम उस तरह लग रहा है देख सकते हैं।

230
00:10:16,330 --> 00:10:23,510
>> 2010 में एक व्यापार एक था
प्रबंधन के तहत डाटा के टेराबाइट,

231
00:10:23,510 --> 00:10:27,080
वे कर रहे हैं इसका मतलब है कि आज
डेटा की 6.5 petabytes प्रबंध।

232
00:10:27,080 --> 00:10:30,380
यही कारण है कि 6500 गुना अधिक डेटा है।

233
00:10:30,380 --> 00:10:31,200
और मुझे यह पता है।

234
00:10:31,200 --> 00:10:33,292
मैं हर दिन इन व्यवसायों के साथ काम करते हैं।

235
00:10:33,292 --> 00:10:35,000
पांच साल पहले, मैं
कंपनियों से बात करेंगे

236
00:10:35,000 --> 00:10:38,260
क्या एक दर्द के बारे में मुझे जो बात करेंगे
यह डेटा के terabytes का प्रबंधन है।

237
00:10:38,260 --> 00:10:39,700
और वे बात करेंगे
हम देखते हैं कि कैसे के बारे में मुझसे

238
00:10:39,700 --> 00:10:41,825
मतलब यह है कि शायद जा रहा है
एक petabyte या दो होने की

239
00:10:41,825 --> 00:10:43,030
वर्ष की एक जोड़ी के भीतर।

240
00:10:43,030 --> 00:10:45,170
>> ये वही कंपनियों
मैं के साथ बैठक कर रहा हूँ आज,

241
00:10:45,170 --> 00:10:48,100
और वे के बारे में मुझसे बात कर रहे हैं
इस समस्या के प्रबंधन वहाँ हो रही है

242
00:10:48,100 --> 00:10:51,440
दसियों, डेटा के 20 petabytes।

243
00:10:51,440 --> 00:10:53,590
के विस्फोट तो
उद्योग में डेटा

244
00:10:53,590 --> 00:10:56,670
भारी गाड़ी चला रहा है
बेहतर समाधान के लिए की जरूरत है।

245
00:10:56,670 --> 00:11:00,980
और संबंधपरक डेटाबेस है
सिर्फ मांग को जीवित नहीं।

246
00:11:00,980 --> 00:11:03,490
>> और हां एक रेखीय वहाँ
डेटा दबाव के बीच संबंध

247
00:11:03,490 --> 00:11:05,210
और तकनीकी नवाचार।

248
00:11:05,210 --> 00:11:07,780
इतिहास हमें दिखाया है
यह, कि समय के साथ,

249
00:11:07,780 --> 00:11:11,090
जब भी डेटा की मात्रा
कि संसाधित करने की जरूरत है

250
00:11:11,090 --> 00:11:15,490
सिस्टम की क्षमता से अधिक
एक उचित समय में यह प्रक्रिया

251
00:11:15,490 --> 00:11:18,870
या एक उचित कीमत पर,
उसके बाद नई प्रौद्योगिकियों

252
00:11:18,870 --> 00:11:21,080
उन समस्याओं को हल करने के लिए आविष्कार कर रहे हैं।

253
00:11:21,080 --> 00:11:24,090
उन नई प्रौद्योगिकियों,
बदले में, दरवाजा खुला

254
00:11:24,090 --> 00:11:27,840
समस्याओं का एक और सेट, जो
और भी अधिक डेटा एकत्र कर रहा है।

255
00:11:27,840 --> 00:11:29,520
>> अब, हम इसे रोकने के लिए नहीं जा रहे हैं।

256
00:11:29,520 --> 00:11:30,020
है ना?

257
00:11:30,020 --> 00:11:31,228
हम इसे रोकने के लिए नहीं जा रहे हैं।

258
00:11:31,228 --> 00:11:31,830
क्यों?

259
00:11:31,830 --> 00:11:35,520
आप सब कुछ पता नहीं कर सकता, क्योंकि
ब्रह्मांड में पता करने के लिए नहीं है।

260
00:11:35,520 --> 00:11:40,510
और जब तक हम जिंदा किया गया है के रूप में
आदमी के पूरे इतिहास में,

261
00:11:40,510 --> 00:11:43,440
हम हमेशा और अधिक जानना करने के लिए प्रेरित किया है।

262
00:11:43,440 --> 00:11:49,840
>> इसलिए यह हम कदम हर इंच की तरह लगता है
वैज्ञानिक खोज के रास्ते नीचे,

263
00:11:49,840 --> 00:11:54,620
हम डेटा की मात्रा बढ़ रहे हैं
हम तेजी से प्रक्रिया की जरूरत है कि

264
00:11:54,620 --> 00:11:59,920
हम अधिक से अधिक और अधिक उजागर के रूप में
जीवन के भीतर के कामकाज के बारे में,

265
00:11:59,920 --> 00:12:04,530
, ब्रह्मांड कैसे काम करता है के बारे में के बारे में
वैज्ञानिक खोज ड्राइविंग,

266
00:12:04,530 --> 00:12:06,440
और आविष्कार कि
हम आज कर रहे हैं।

267
00:12:06,440 --> 00:12:09,570
डेटा की मात्रा बस
लगातार बढ़ जाती है।

268
00:12:09,570 --> 00:12:12,120
तो साथ सौदा करने में सक्षम किया जा रहा है
इस समस्या को भारी है।

269
00:12:12,120 --> 00:12:14,790

270
00:12:14,790 --> 00:12:17,410
>> चीजों में से एक तो
हम एनओएसक्यूएल के रूप में क्यों लग रही है?

271
00:12:17,410 --> 00:12:19,200
कैसे एनओएसक्यूएल इस समस्या को हल करता है?

272
00:12:19,200 --> 00:12:24,980
खैर, रिलेशनल डेटाबेस,
स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज,

273
00:12:24,980 --> 00:12:28,600
SQL-- कि वास्तव में से एक का निर्माण है
रिलेशनल ये बातें कर रहे database--

274
00:12:28,600 --> 00:12:30,770
भंडारण के लिए अनुकूलित।

275
00:12:30,770 --> 00:12:33,180
>> वापस 70 के दशक में, फिर से,
डिस्क महंगा है।

276
00:12:33,180 --> 00:12:36,990
भंडारण की प्रोविजनिंग व्यायाम
उद्यम में कभी खत्म नहीं होता है।

277
00:12:36,990 --> 00:12:37,490
मैं जानता हूँ।

278
00:12:37,490 --> 00:12:38,020
मैं इसे रहते थे।

279
00:12:38,020 --> 00:12:41,250
मैं एक के लिए भंडारण चालकों ने लिखा है
Enterprised सुपरसर्वर कंपनी

280
00:12:41,250 --> 00:12:42,470
वापस 90 के दशक में।

281
00:12:42,470 --> 00:12:45,920
और नीचे की रेखा एक और चालाकी है
भंडारण सरणी सिर्फ कुछ था कि

282
00:12:45,920 --> 00:12:47,600
उद्यम में हर दिन क्या हुआ।

283
00:12:47,600 --> 00:12:49,030
और यह कभी नहीं रोका।

284
00:12:49,030 --> 00:12:52,690
उच्च घनत्व भंडारण, मांग
उच्च घनत्व भंडारण के लिए,

285
00:12:52,690 --> 00:12:56,340
और अधिक कुशल भंडारण के लिए
यह कभी नहीं रोका है devices--।

286
00:12:56,340 --> 00:13:00,160
>> और एनओएसक्यूएल एक महान तकनीक है
यह डेटा normalizes है।

287
00:13:00,160 --> 00:13:02,210
यह डेटा डे-डुप्लिकेट।

288
00:13:02,210 --> 00:13:07,180
यह एक संरचना में डेटा डालता है
हर पहुँच पैटर्न को नास्तिक है।

289
00:13:07,180 --> 00:13:11,600
एकाधिक अनुप्रयोगों कि हिट कर सकते हैं
एसक्यूएल डाटाबेस, तदर्थ प्रश्नों को चलाने,

290
00:13:11,600 --> 00:13:15,950
और आकार में डेटा मिलता है कि वे
उनकी वर्कलोड के लिए प्रक्रिया की जरूरत है।

291
00:13:15,950 --> 00:13:17,570
यह सुनने में शानदार है।

292
00:13:17,570 --> 00:13:21,350
लेकिन लब्बोलुआब यह किसी के साथ है
प्रणाली है, यह सब कुछ करने के लिए नास्तिक है,

293
00:13:21,350 --> 00:13:23,500
यह कुछ भी नहीं के लिए अनुकूलित है।

294
00:13:23,500 --> 00:13:24,050
ठीक है?

295
00:13:24,050 --> 00:13:26,386
>> और कहा कि हम साथ क्या हो रहा है
रिलेशनल डेटाबेस।

296
00:13:26,386 --> 00:13:27,510
यह भंडारण के लिए अनुकूलित है।

297
00:13:27,510 --> 00:13:28,280
यह सामान्यीकृत है।

298
00:13:28,280 --> 00:13:29,370
यह रिलेशनल है।

299
00:13:29,370 --> 00:13:31,660
यह तदर्थ प्रश्नों का समर्थन करता है।

300
00:13:31,660 --> 00:13:34,000
और यह इसे और खड़ी तराजू।

301
00:13:34,000 --> 00:13:39,030
>> मैं एक बड़ा एसक्यूएल डाटाबेस प्राप्त करने की जरूरत है
या एक अधिक शक्तिशाली एसक्यूएल डाटाबेस,

302
00:13:39,030 --> 00:13:41,090
मैं लोहे का एक बड़ा टुकड़ा खरीदने के लिए जाना।

303
00:13:41,090 --> 00:13:41,600
ठीक है?

304
00:13:41,600 --> 00:13:44,940
मैं ग्राहकों की एक बहुत कुछ के साथ काम किया है
प्रमुख उन्नयन के माध्यम से किया गया है कि

305
00:13:44,940 --> 00:13:48,340
उनकी एसक्यूएल बुनियादी ढांचे में ही
छह महीने बाद पता लगाने के लिए,

306
00:13:48,340 --> 00:13:49,750
वे फिर से दीवार मार रहे हैं।

307
00:13:49,750 --> 00:13:55,457
और ओरेकल या MSSQL से जवाब
वरना किसी को भी एक बड़ा बॉक्स मिल गया है।

308
00:13:55,457 --> 00:13:58,540
खैर अभी या बाद में, आप एक खरीद नहीं कर सकते
बॉक्स बड़ा है, और कहा कि वास्तविक समस्या है।

309
00:13:58,540 --> 00:14:00,080
हम वास्तव में चीजों को बदलने की जरूरत है।

310
00:14:00,080 --> 00:14:01,080
तो जहां इस काम करता है?

311
00:14:01,080 --> 00:14:06,560
यह ऑफ़लाइन के लिए अच्छी तरह से काम करता है
एनालिटिक्स, OLAP प्रकार वर्कलोड।

312
00:14:06,560 --> 00:14:08,670
एसक्यूएल अंतर्गत आता है और कहा कि जहां वास्तव में है।

313
00:14:08,670 --> 00:14:12,540
अब, यह कई ऑनलाइन में आज प्रयोग किया जाता है
व्यवहार प्रसंस्करण प्रकार

314
00:14:12,540 --> 00:14:13,330
अनुप्रयोगों।

315
00:14:13,330 --> 00:14:16,460
और उस पर ठीक काम करता है
उपयोग के कुछ स्तर,

316
00:14:16,460 --> 00:14:18,670
लेकिन यह सिर्फ पैमाने पर नहीं है
एनओएसक्यूएल करता है कि जिस तरह से।

317
00:14:18,670 --> 00:14:20,660
और हम एक छोटे से बात करेंगे
यही वजह है कि के बारे में थोड़ा सा।

318
00:14:20,660 --> 00:14:23,590
>> अब, एनओएसक्यूएल, दूसरे हाथ पर,
अधिक गणना के लिए अनुकूलित है।

319
00:14:23,590 --> 00:14:24,540
ठीक है?

320
00:14:24,540 --> 00:14:26,830
यह करने के लिए नास्तिक नहीं है
पहुँच पैटर्न।

321
00:14:26,830 --> 00:14:31,620
हम डी-सामान्यीकृत क्या कहते है
संरचना या एक श्रेणीबद्ध संरचना।

322
00:14:31,620 --> 00:14:35,000
एक संबंधपरक डेटाबेस में डेटा है
एकाधिक तालिकाओं से एक साथ शामिल हो

323
00:14:35,000 --> 00:14:36,850
जरूरत है कि आप को देखने का उत्पादन करने के लिए।

324
00:14:36,850 --> 00:14:40,090
एक एनओएसक्यूएल डेटाबेस में डेटा
एक दस्तावेज़ में संग्रहीत किया जाता है

325
00:14:40,090 --> 00:14:42,100
सौपानिक संरचना में शामिल है।

326
00:14:42,100 --> 00:14:45,670
सामान्य रूप से होगा कि डेटा के सभी
उस दृश्य का निर्माण करने के साथ शामिल हो गए

327
00:14:45,670 --> 00:14:47,160
एक ही दस्तावेज में संग्रहित है।

328
00:14:47,160 --> 00:14:50,990
और हम के बारे में थोड़ा बहुत बात करेंगे
कैसे चार्ट के एक जोड़े में काम करता है।

329
00:14:50,990 --> 00:14:55,320
>> लेकिन यहाँ विचार है कि आप कि दुकान है
इन चालू विचारों के रूप में अपने डेटा।

330
00:14:55,320 --> 00:14:56,410
ठीक है?

331
00:14:56,410 --> 00:14:58,610
आप क्षैतिज पैमाने।

332
00:14:58,610 --> 00:14:59,556
है ना?

333
00:14:59,556 --> 00:15:02,100
मैं बढ़ाने की जरूरत है
मेरी एनओएसक्यूएल क्लस्टर के आकार,

334
00:15:02,100 --> 00:15:03,700
मैं एक बड़ा बॉक्स प्राप्त करने की आवश्यकता नहीं है।

335
00:15:03,700 --> 00:15:05,200
मैं एक और बॉक्स मिलता है।

336
00:15:05,200 --> 00:15:07,700
और मैं एक साथ उन क्लस्टर
और मुझे लगता है कि डेटा ठीकरा कर सकते हैं।

337
00:15:07,700 --> 00:15:10,780
हम के बारे में एक सा बात करेंगे
sharding क्या है, होना करने के लिए

338
00:15:10,780 --> 00:15:14,270
कि डेटाबेस पैमाने पर करने के लिए सक्षम
कई शारीरिक उपकरणों के पार

339
00:15:14,270 --> 00:15:18,370
और बाधा को दूर कि
खड़ी पैमाने पर करने की मुझे आवश्यकता है।

340
00:15:18,370 --> 00:15:22,080
>> तो यह वास्तव में ऑनलाइन के लिए बनाया गया है
लेनदेन प्रसंस्करण और बड़े पैमाने।

341
00:15:22,080 --> 00:15:25,480
एक बड़ा अंतर नहीं है
यहां रिपोर्टिंग के बीच, है ना?

342
00:15:25,480 --> 00:15:27,810
रिपोर्टिंग, मैं नहीं जानता
सवाल मैं पूछने के लिए जा रहा हूँ।

343
00:15:27,810 --> 00:15:28,310
है ना?

344
00:15:28,310 --> 00:15:30,570
Reporting-- किसी से यदि
मेरी विपणन विभाग

345
00:15:30,570 --> 00:15:34,520
मेरे ग्राहकों में से कितने just-- करना चाहता है
इस खास विशेषता है, जो

346
00:15:34,520 --> 00:15:37,850
मैं नहीं जानता कि इस day-- पर खरीदा
क्या वे पूछने के लिए जा रहे हैं क्वेरी।

347
00:15:37,850 --> 00:15:39,160
तो मैं नास्तिक होने की जरूरत है।

348
00:15:39,160 --> 00:15:41,810
>> अब, एक ऑनलाइन में
व्यवहार आवेदन

349
00:15:41,810 --> 00:15:43,820
मैंने सोचा कि मैं क्या पूछ रहा हूँ सवाल पता।

350
00:15:43,820 --> 00:15:46,581
मैं के लिए आवेदन बनाया
एक बहुत ही विशिष्ट कार्यप्रवाह।

351
00:15:46,581 --> 00:15:47,080
ठीक है?

352
00:15:47,080 --> 00:15:50,540
मैं डेटा का अनुकूलन तो अगर
कार्यप्रवाह है कि समर्थन करने के लिए दुकान है,

353
00:15:50,540 --> 00:15:52,020
यह तेजी से हो रहा है।

354
00:15:52,020 --> 00:15:55,190
और यही वजह है कि एनओएसक्यूएल सकता है
वास्तव में वितरण में तेजी लाने

355
00:15:55,190 --> 00:15:57,710
सेवाओं के उन प्रकार की।

356
00:15:57,710 --> 00:15:58,210
ठीक है।

357
00:15:58,210 --> 00:16:00,501
>> तो हम में शामिल होने के लिए जा रहे हैं
यहाँ सिद्धांत का एक छोटा सा।

358
00:16:00,501 --> 00:16:03,330
और आप में से कुछ, अपनी आँखें
एक छोटा सा रोल बैक हो सकता है।

359
00:16:03,330 --> 00:16:06,936
लेकिन मैं इसे रखने की कोशिश करेंगे
मैं कर सकता हूँ के रूप में उच्च स्तर पर।

360
00:16:06,936 --> 00:16:08,880
आप इस परियोजना में कर रहे हैं तो
प्रबंधन, वहाँ

361
00:16:08,880 --> 00:16:12,280
एक निर्माण बुलाया
बाधाओं के त्रिकोण।

362
00:16:12,280 --> 00:16:12,936
ठीक है।

363
00:16:12,936 --> 00:16:16,060
constrains बातें की त्रिकोण
आप सब कुछ हर समय नहीं हो सकता।

364
00:16:16,060 --> 00:16:17,750
अपने पाई है और इसे भी खा सकते हैं।

365
00:16:17,750 --> 00:16:22,310
इसलिए इस परियोजना प्रबंधन में, कि त्रिकोण
की कमी है, तो आप यह सस्ता हो सकता है

366
00:16:22,310 --> 00:16:24,710
आप इसे तेजी से हो सकता है
या आप इसे अच्छा हो सकता है।

367
00:16:24,710 --> 00:16:25,716
दो लीजिए।

368
00:16:25,716 --> 00:16:27,090
आप सभी तीन नहीं हो सकता है।

369
00:16:27,090 --> 00:16:27,460
है ना?

370
00:16:27,460 --> 00:16:27,820
ठीक है।

371
00:16:27,820 --> 00:16:28,920
>> तो अगर आप इस बारे में बहुत कुछ सुना है।

372
00:16:28,920 --> 00:16:31,253
यह एक ट्रिपल बाधा है
ट्रिपल बाधा के त्रिकोण,

373
00:16:31,253 --> 00:16:34,420
या लोहे त्रिकोण oftentimes-- है
आप परियोजना प्रबंधकों के लिए बात करते हैं,

374
00:16:34,420 --> 00:16:35,420
वे इस बारे में बात करेंगे।

375
00:16:35,420 --> 00:16:37,640
अब, डेटाबेस है
अपने स्वयं के लोहे के त्रिकोण।

376
00:16:37,640 --> 00:16:40,350
और डेटा का लोहा त्रिकोण
हम टोपी प्रमेय कहते हैं।

377
00:16:40,350 --> 00:16:41,580
ठीक है?

378
00:16:41,580 --> 00:16:43,770
>> कैप प्रमेय बातें
कैसे डेटाबेस संचालित

379
00:16:43,770 --> 00:16:45,627
एक बहुत ही विशेष शर्त के तहत।

380
00:16:45,627 --> 00:16:47,460
और हम के बारे में बात करेंगे
शर्त यह है कि क्या है।

381
00:16:47,460 --> 00:16:52,221
लेकिन त्रिकोण के तीन अंक,
इसलिए, सी हैं, स्थिरता बात करने के लिए।

382
00:16:52,221 --> 00:16:52,720
ठीक है?

383
00:16:52,720 --> 00:16:56,760
इसलिए कैप में, स्थिरता सब का मतलब है कि
डेटाबेस का उपयोग कर सकते हैं, जो ग्राहकों

384
00:16:56,760 --> 00:16:59,084
हमेशा एक बहुत ही होगा
डेटा के अनुरूप विचार।

385
00:16:59,084 --> 00:17:00,750
कोई नहीं करने वाला दो अलग अलग चीजें देखते हैं।

386
00:17:00,750 --> 00:17:01,480
ठीक है?

387
00:17:01,480 --> 00:17:04,020
मैं डेटाबेस को देखते हैं,
मैं एक ही दृश्य को देख रहा हूँ

388
00:17:04,020 --> 00:17:06,130
मेरे साथी के रूप में कौन देखता है
एक ही डेटाबेस।

389
00:17:06,130 --> 00:17:07,470
यही कारण है कि स्थिरता है।

390
00:17:07,470 --> 00:17:12,099
>> उपलब्धता इसका मतलब है कि यदि
डेटाबेस ऑनलाइन, यह पहुँचा जा सकता है, तो

391
00:17:12,099 --> 00:17:14,760
सभी ग्राहकों को हमेशा जाएगा कि
पढ़ने और लिखने में सक्षम हो।

392
00:17:14,760 --> 00:17:15,260
ठीक है?

393
00:17:15,260 --> 00:17:17,010
इसलिए हर ग्राहक है कि
डेटाबेस पढ़ सकते हैं

394
00:17:17,010 --> 00:17:18,955
हमेशा सक्षम पढ़ा जाएगा
डेटा और लिखने डेटा।

395
00:17:18,955 --> 00:17:21,819
और कहा कि अगर मामला है,
यह एक प्रणाली उपलब्ध है।

396
00:17:21,819 --> 00:17:24,230
>> और तीसरी बात क्या है
हम विभाजन सहिष्णुता कहते हैं।

397
00:17:24,230 --> 00:17:24,730
ठीक है?

398
00:17:24,730 --> 00:17:28,160
विभाजन सहिष्णुता साधन
प्रणाली अच्छी तरह से काम करता है कि

399
00:17:28,160 --> 00:17:32,000
भौतिक नेटवर्क के बावजूद
नोड्स के बीच विभाजन।

400
00:17:32,000 --> 00:17:32,760
ठीक है?

401
00:17:32,760 --> 00:17:36,270
तो क्लस्टर में नोड्स नहीं कर सकते
एक दूसरे से बात करते हैं, क्या होता है?

402
00:17:36,270 --> 00:17:36,880
ठीक है।

403
00:17:36,880 --> 00:17:39,545
>> तो संबंधित डेटाबेस choose--
आप इनमें से दो चुन सकते हैं।

404
00:17:39,545 --> 00:17:40,045
ठीक है।

405
00:17:40,045 --> 00:17:43,680
तो संबंधित डेटाबेस का चयन
सुसंगत और उपलब्ध होने के लिए।

406
00:17:43,680 --> 00:17:47,510
विभाजन के बीच यदि ऐसा होता है
डेटा की दुकान में DataNodes,

407
00:17:47,510 --> 00:17:48,831
डेटाबेस दुर्घटनाओं।

408
00:17:48,831 --> 00:17:49,330
है ना?

409
00:17:49,330 --> 00:17:50,900
यह सिर्फ नीचे चला जाता है।

410
00:17:50,900 --> 00:17:51,450
ठीक है।

411
00:17:51,450 --> 00:17:54,230
>> और यह है कि वे क्यों है
बड़ा बक्से के साथ विकसित करने के लिए।

412
00:17:54,230 --> 00:17:54,730
है ना?

413
00:17:54,730 --> 00:17:58,021
No-- आम तौर पर, एक क्लस्टर क्योंकि वहाँ
डेटाबेस, उनमें से बहुत सारे नहीं है

414
00:17:58,021 --> 00:17:59,590
कि उस तरह से कार्य करते हैं।

415
00:17:59,590 --> 00:18:03,019
लेकिन सबसे डेटाबेस को स्केल
खड़ी एक बॉक्स के भीतर।

416
00:18:03,019 --> 00:18:05,060
वे करने की आवश्यकता है, क्योंकि
सुसंगत और उपलब्ध है।

417
00:18:05,060 --> 00:18:10,320
एक विभाजन इंजेक्शन जा रहे थे,
तो आप एक का चयन करना होगा।

418
00:18:10,320 --> 00:18:13,720
आप के बीच एक का चयन करना है
सुसंगत और उपलब्ध किया जा रहा।

419
00:18:13,720 --> 00:18:16,080
>> और कहा कि एनओएसक्यूएल डेटाबेस क्या करते हैं।

420
00:18:16,080 --> 00:18:16,580
ठीक है।

421
00:18:16,580 --> 00:18:20,950
तो एक एनओएसक्यूएल डेटाबेस, यह
दो जायके में आता है।

422
00:18:20,950 --> 00:18:22,990
हम अच्छी तरह से यह have--
कई जायके में आता है,

423
00:18:22,990 --> 00:18:26,140
लेकिन यह दो बुनियादी के साथ आता है
क्या characteristics--

424
00:18:26,140 --> 00:18:30,050
हम सी.पी. डेटाबेस, या एक फोन होगा
सुसंगत और विभाजन सहिष्णुता

425
00:18:30,050 --> 00:18:31,040
प्रणाली।

426
00:18:31,040 --> 00:18:34,930
ये लोग चुनाव करना है कि जब
नोड्स, एक दूसरे के साथ संपर्क खो

427
00:18:34,930 --> 00:18:37,091
हम अनुमति देने के लिए नहीं जा रहे हैं
लोगों को किसी भी अधिक लिखने के लिए।

428
00:18:37,091 --> 00:18:37,590
ठीक है?

429
00:18:37,590 --> 00:18:41,855
>> उस विभाजन निकाले जाने तक,
लेखन पहुँच अवरुद्ध है।

430
00:18:41,855 --> 00:18:43,230
यही कारण है कि वे उपलब्ध नहीं हैं इसका मतलब है।

431
00:18:43,230 --> 00:18:44,510
वे लगातार कर रहे हैं।

432
00:18:44,510 --> 00:18:46,554
हम देखते हैं कि जब
विभाजन को स्वयं इंजेक्षन,

433
00:18:46,554 --> 00:18:48,470
अब हम लगातार कर रहे हैं
हम नहीं जा रहे हैं क्योंकि

434
00:18:48,470 --> 00:18:51,517
दो पर डेटा परिवर्तन की अनुमति के लिए
स्वतंत्र रूप से विभाजन के पक्ष

435
00:18:51,517 --> 00:18:52,100
एक दूसरे की।

436
00:18:52,100 --> 00:18:54,130
हमें करना होगा
संचार पैर जमाने

437
00:18:54,130 --> 00:18:56,930
के लिए किसी भी अद्यतन करने से पहले
डेटा की अनुमति दी है।

438
00:18:56,930 --> 00:18:58,120
ठीक है?

439
00:18:58,120 --> 00:19:02,650
>> अगले स्वाद, एक एपी व्यवस्था होगी
या एक से उपलब्ध है और विभाजित

440
00:19:02,650 --> 00:19:03,640
सहिष्णुता प्रणाली।

441
00:19:03,640 --> 00:19:05,320
ये लोग परवाह नहीं है।

442
00:19:05,320 --> 00:19:06,020
है ना?

443
00:19:06,020 --> 00:19:08,960
एक हो जाता है कि किसी भी नोड
हम ले लेंगे, लिखें।

444
00:19:08,960 --> 00:19:11,480
इसलिए मैं अपने डेटा नकल कर रहा हूँ
एकाधिक नोड्स के पार।

445
00:19:11,480 --> 00:19:14,730
इन नोड्स एक ग्राहक, ग्राहक आता है मिल
कहते हैं, में, मैं कुछ डेटा लिखने जा रहा हूँ।

446
00:19:14,730 --> 00:19:16,300
नोड कोई समस्या नहीं है, कहते हैं।

447
00:19:16,300 --> 00:19:18,580
नोड उसे हो जाता है के बगल में
एक ही रिकॉर्ड पर एक लिखने,

448
00:19:18,580 --> 00:19:20,405
वह कोई समस्या नहीं कहने जा रहा है।

449
00:19:20,405 --> 00:19:23,030
कहीं न कहीं वापस वापस अंत पर,
कि डेटा को दोहराने जा रहा है।

450
00:19:23,030 --> 00:19:27,360
और फिर कोई है, महसूस करने के लिए जा रहा है
ओह, एहसास होगा कि वे सिस्टम, ओह,

451
00:19:27,360 --> 00:19:28,870
दोनों पक्षों के लिए एक अद्यतन किया गया है।

452
00:19:28,870 --> 00:19:30,370
हम क्या करें?

453
00:19:30,370 --> 00:19:33,210
और क्या वे तो करते है
वे कुछ करना है, जो

454
00:19:33,210 --> 00:19:36,080
उन्हें लगता है कि डेटा राज्य को हल करने के लिए अनुमति देता है।

455
00:19:36,080 --> 00:19:39,000
और हम के बारे में बात करेंगे
अगले चार्ट में है।

456
00:19:39,000 --> 00:19:40,000
>> बात यहाँ बाहर बात करने के लिए।

457
00:19:40,000 --> 00:19:42,374
और मैं भी पाने के लिए नहीं जा रहा हूँ
ज्यादा से इस मामले में, इस वजह से

458
00:19:42,374 --> 00:19:43,510
गहरी डेटा सिद्धांत में हो जाता है।

459
00:19:43,510 --> 00:19:46,670
लेकिन एक व्यवहार है वहाँ
ढांचा कि

460
00:19:46,670 --> 00:19:50,680
एक संबंधपरक सिस्टम में चलता है कि
मुझे सुरक्षित रूप से अद्यतन बनाने के लिए अनुमति देता है

461
00:19:50,680 --> 00:19:53,760
डेटाबेस में कई संस्थाओं के लिए।

462
00:19:53,760 --> 00:19:58,320
और उन अद्यतन घटित होगा
सभी को एक बार या बिल्कुल नहीं।

463
00:19:58,320 --> 00:20:00,500
और इस एसिड लेनदेन कहा जाता है।

464
00:20:00,500 --> 00:20:01,000
ठीक है?

465
00:20:01,000 --> 00:20:06,570
>> एसिड, हमें स्थिरता atomicity देता है,
अलगाव, और स्थायित्व।

466
00:20:06,570 --> 00:20:07,070
ठीक है?

467
00:20:07,070 --> 00:20:13,550
यही सब है, परमाणु, लेन-देन का अर्थ है
मेरे अपडेट होता है या वे नहीं है।

468
00:20:13,550 --> 00:20:16,570
संगति का मतलब है कि
डेटाबेस हमेशा जाएगा

469
00:20:16,570 --> 00:20:19,780
एक सुसंगत में लाया जाना
एक अद्यतन के बाद राज्य।

470
00:20:19,780 --> 00:20:23,900
मैं एक में डेटाबेस छोड़ कर कभी नहीं होगा
एक अद्यतन को लागू करने के बाद बुरी स्थिति।

471
00:20:23,900 --> 00:20:24,400
ठीक है?

472
00:20:24,400 --> 00:20:26,720
>> इसलिए यह थोड़ा अलग है
कैप संगति से।

473
00:20:26,720 --> 00:20:29,760
कैप स्थिरता का मतलब है मेरे सारे
ग्राहकों को हमेशा डेटा देख सकते हैं।

474
00:20:29,760 --> 00:20:34,450
एसिड स्थिरता का अर्थ है कि जब
एक लेन-देन डेटा अच्छा है, हो चुका है।

475
00:20:34,450 --> 00:20:35,709
मेरे रिश्तों सभी अच्छे हैं।

476
00:20:35,709 --> 00:20:38,750
मैं एक माता पिता पंक्ति को नष्ट करने के लिए नहीं जा रहा हूँ
और अनाथ बच्चों की एक गुच्छा छोड़

477
00:20:38,750 --> 00:20:40,970
कुछ अन्य तालिका में।

478
00:20:40,970 --> 00:20:44,320
मैं लगातार हूँ तो यह नहीं हो सकता
एक एसिड लेन-देन में।

479
00:20:44,320 --> 00:20:49,120
>> अलगाव के लेन-देन का मतलब है कि
हमेशा एक के बाद एक घटित होगा।

480
00:20:49,120 --> 00:20:51,920
डेटा के अंतिम परिणाम
एक ही राज्य हो जाएगा

481
00:20:51,920 --> 00:20:54,770
उन लेनदेन के रूप में यदि
कि समवर्ती जारी किए गए थे

482
00:20:54,770 --> 00:20:57,340
क्रमानुसार मार डाला गया।

483
00:20:57,340 --> 00:21:00,030
तो यह संगामिति है
डेटाबेस में नियंत्रण।

484
00:21:00,030 --> 00:21:04,130
तो बुनियादी तौर पर, मैं वेतन वृद्धि नहीं कर सकते
दो बार दो आपरेशन के साथ ही मूल्य।

485
00:21:04,130 --> 00:21:08,580
>> लेकिन मैं इस मूल्य को 1 जोड़ने कहते हैं,
और दो लेन-देन में आ

486
00:21:08,580 --> 00:21:10,665
और एक है, ऐसा करने की कोशिश
पहले वहाँ ले जा

487
00:21:10,665 --> 00:21:12,540
और एक दूसरे का
बाद वहाँ पाने के लिए जा रहा है।

488
00:21:12,540 --> 00:21:15,210
तो अंत में, मैं दो जोड़ा।

489
00:21:15,210 --> 00:21:16,170
तुम्हे समझ में आया मैंने जो कहा?

490
00:21:16,170 --> 00:21:16,670
ठीक है।

491
00:21:16,670 --> 00:21:19,220

492
00:21:19,220 --> 00:21:21,250
>> स्थायित्व बहुत सीधा है।

493
00:21:21,250 --> 00:21:23,460
जब लेन-देन
स्वीकार किया है, यह है

494
00:21:23,460 --> 00:21:26,100
यहां तक ​​कि वहाँ होने जा रहा
सिस्टम क्रैश हो।

495
00:21:26,100 --> 00:21:29,230
कि सिस्टम ठीक हो जाए, तो उस
प्रतिबद्ध था कि लेन-देन

496
00:21:29,230 --> 00:21:30,480
वास्तव में वहाँ होने जा रहा है।

497
00:21:30,480 --> 00:21:33,130
तो यह है कि गारंटी देता है
एसिड लेनदेन की।

498
00:21:33,130 --> 00:21:35,470
उन बहुत अच्छा गारंटी रहे हैं
एक डेटाबेस पर है,

499
00:21:35,470 --> 00:21:36,870
लेकिन वे कहते हैं कि कीमत पर आते हैं।

500
00:21:36,870 --> 00:21:37,640
है ना?

501
00:21:37,640 --> 00:21:40,520
>> समस्या के कारण
इस ढांचे के साथ

502
00:21:40,520 --> 00:21:44,540
डेटा में एक विभाजन है, अगर वहाँ
सेट, मैं एक निर्णय करने के लिए है।

503
00:21:44,540 --> 00:21:48,000
मैं अनुमति देने के लिए किया जा रहा हूँ
एक पक्ष या दूसरे पर अद्यतन।

504
00:21:48,000 --> 00:21:50,310
और अगर ऐसा होता है,
तो मैं अब और नहीं जा रहा हूँ

505
00:21:50,310 --> 00:21:52,630
बनाए रखने के लिए सक्षम होने के लिए
उन विशेषताओं।

506
00:21:52,630 --> 00:21:53,960
वे लगातार नहीं होगा।

507
00:21:53,960 --> 00:21:55,841
वे अलग-थलग नहीं किया जाएगा।

508
00:21:55,841 --> 00:21:58,090
यह टूट जाती है, जहां यह है
रिलेशनल डेटाबेस के लिए।

509
00:21:58,090 --> 00:22:01,360
इस कारण रिलेशनल है
डेटाबेस खड़ी पैमाने।

510
00:22:01,360 --> 00:22:05,530
>> दूसरी ओर, हमारे पास
क्या आधार प्रौद्योगिकी कहा जाता है।

511
00:22:05,530 --> 00:22:07,291
और ये अपने एनओएसक्यूएल डेटाबेस रहे हैं।

512
00:22:07,291 --> 00:22:07,790
ठीक है।

513
00:22:07,790 --> 00:22:10,180
इसलिए हम अपने वाणिज्यिक पत्र, एपी डेटाबेस है।

514
00:22:10,180 --> 00:22:14,720
और ये आप मूल रूप से कहते हैं
उपलब्ध है, नरम राज्य, अंततः

515
00:22:14,720 --> 00:22:15,740
लगातार।

516
00:22:15,740 --> 00:22:16,420
ठीक है?

517
00:22:16,420 --> 00:22:19,690
>> मूल रूप से उपलब्ध है, क्योंकि
वे विभाजन सहिष्णु हो।

518
00:22:19,690 --> 00:22:21,470
वे हमेशा रहेगा
वहाँ, भले ही वहाँ

519
00:22:21,470 --> 00:22:23,053
नोड्स के बीच एक नेटवर्क विभाजन।

520
00:22:23,053 --> 00:22:25,900
मैं एक नोड के लिए बात कर सकते हैं, तो मैं कर रहा हूँ
डेटा को पढ़ने के लिए सक्षम होने के लिए जा रहा है।

521
00:22:25,900 --> 00:22:26,460
ठीक है?

522
00:22:26,460 --> 00:22:30,810
मैं हमेशा लिखने के लिए सक्षम नहीं हो सकता है
डेटा मैं एक सुसंगत मंच हूँ।

523
00:22:30,810 --> 00:22:32,130
लेकिन मैं डेटा को पढ़ने में सक्षम हो जाएगा।

524
00:22:32,130 --> 00:22:34,960

525
00:22:34,960 --> 00:22:38,010
>> मुलायम राज्य इंगित करता है
मुझे लगता है कि डेटा को पढ़ने जब कि,

526
00:22:38,010 --> 00:22:40,790
यह अन्य नोड्स के रूप में ही नहीं हो सकता है।

527
00:22:40,790 --> 00:22:43,390
एक सही एक नोड पर जारी किया गया था, तो
क्लस्टर में कहीं

528
00:22:43,390 --> 00:22:46,650
और इसे भर में दोहराया नहीं किया गया है
क्लस्टर अभी तक मुझे लगता है कि डेटा को पढ़ने के लिए जब

529
00:22:46,650 --> 00:22:48,680
उस राज्य सुसंगत नहीं हो सकता है।

530
00:22:48,680 --> 00:22:51,650
हालांकि, यह हो जाएगा
अंततः लगातार,

531
00:22:51,650 --> 00:22:53,870
जिसका अर्थ है जब एक लिखने कि
व्यवस्था करने के लिए किया जाता है,

532
00:22:53,870 --> 00:22:56,480
यह नोड्स भर में दोहराने जाएगा।

533
00:22:56,480 --> 00:22:59,095
और अंत में, उस राज्य
आदेश में लाया जाएगा,

534
00:22:59,095 --> 00:23:00,890
और यह एक निरंतर राज्य हो जाएगा।

535
00:23:00,890 --> 00:23:05,000
>> अब, कैप प्रमेय सच
केवल एक ही हालत में खेलता है।

536
00:23:05,000 --> 00:23:08,700
जब ऐसा होता है कि स्थिति है।

537
00:23:08,700 --> 00:23:13,710
जब भी उस में काम कर रही है, क्योंकि
सामान्य मोड, कोई विभाजन नहीं है,

538
00:23:13,710 --> 00:23:16,370
सब कुछ के अनुरूप और उपलब्ध है।

539
00:23:16,370 --> 00:23:19,990
आप केवल टोपी के बारे में चिंता
हम चाहते हैं कि विभाजन किया है।

540
00:23:19,990 --> 00:23:21,260
तो उन दुर्लभ हैं।

541
00:23:21,260 --> 00:23:25,360
लेकिन सिस्टम जब उन कैसे प्रतिक्रिया करता है
प्रणाली किस प्रकार निर्देशित होते हैं

542
00:23:25,360 --> 00:23:26,750
हम साथ काम कर रहे हैं।

543
00:23:26,750 --> 00:23:31,110
>> तो चलो पर एक नजर डालते हैं क्या
कि एपी सिस्टम के लिए की तरह लग रहा है।

544
00:23:31,110 --> 00:23:32,621
ठीक है?

545
00:23:32,621 --> 00:23:34,830
एपी सिस्टम को दो जायके में आते हैं।

546
00:23:34,830 --> 00:23:38,514
वे एक है कि स्वाद में आते हैं
मास्टर मास्टर, हमेशा उपलब्ध 100%,।

547
00:23:38,514 --> 00:23:40,430
और वे में आते हैं
जो कहते हैं, अन्य स्वाद,

548
00:23:40,430 --> 00:23:43,330
आप, मुझे चिंता करने जा रहा हूँ पता है क्या
इस विभाजन बात के बारे में

549
00:23:43,330 --> 00:23:44,724
जब एक वास्तविक विभाजन होता है।

550
00:23:44,724 --> 00:23:47,890
अन्यथा, प्राथमिक होने के लिए वहाँ जा रहा है
अधिकार लेने के लिए जा रहा है, जो नोड्स।

551
00:23:47,890 --> 00:23:48,500
ठीक है?

552
00:23:48,500 --> 00:23:50,040
>> कैसेंड्रा तरह हम कुछ तो अगर।

553
00:23:50,040 --> 00:23:54,440
कैसेंड्रा एक मास्टर होगा
गुरु, मुझे किसी भी नोड के लिए लिखने चलो।

554
00:23:54,440 --> 00:23:55,540
तो क्या होता है?

555
00:23:55,540 --> 00:23:58,270
इसलिए मैं में एक वस्तु है
दो नोड्स पर मौजूद है कि डेटाबेस।

556
00:23:58,270 --> 00:24:01,705
का उद्देश्य यह है कि एस कहते हैं
इसलिए हम एस के लिए राज्य है

557
00:24:01,705 --> 00:24:04,312
हम कुछ कार्य किया है
एस पर चल रहे हैं।

558
00:24:04,312 --> 00:24:06,270
कैसेंड्रा करने के लिए मुझे अनुमति देता है
कई नोड्स के लिए लिखें।

559
00:24:06,270 --> 00:24:08,550
तो चलो मैं एक मिल हम कहते हैं
दो नोड्स के लिए एस के लिए लिखें।

560
00:24:08,550 --> 00:24:12,274
खैर, क्या है हो रहा समाप्त होता
हम एक विभाजन घटना है कि कहते हैं।

561
00:24:12,274 --> 00:24:14,190
वहाँ नहीं हो सकता है एक
भौतिक नेटवर्क विभाजन।

562
00:24:14,190 --> 00:24:15,950
लेकिन डिजाइन की वजह से
सिस्टम के कारण, यह है

563
00:24:15,950 --> 00:24:18,449
वास्तव में के रूप में जल्द से विभाजन
मैं दो नोड्स पर एक लिख पाने के रूप में।

564
00:24:18,449 --> 00:24:20,830
मुझे यह करने के लिए मजबूर नहीं कर रहा है
एक नोड के माध्यम से सभी लिखें।

565
00:24:20,830 --> 00:24:22,340
मैं दो नोड्स पर लिख रहा हूँ।

566
00:24:22,340 --> 00:24:23,330
ठीक है?

567
00:24:23,330 --> 00:24:25,740
>> तो अब मैं दो राज्यों की है।

568
00:24:25,740 --> 00:24:26,360
ठीक है?

569
00:24:26,360 --> 00:24:28,110
क्या होने जा रहा है
, अभी या बाद में है

570
00:24:28,110 --> 00:24:29,960
एक प्रतिकृति घटना होने के लिए वहाँ जा रहा है।

571
00:24:29,960 --> 00:24:33,300
वहाँ के लिए क्या हो रहा है हम
एक विभाजन वसूली, जो बुलाया

572
00:24:33,300 --> 00:24:35,200
जहां इन दो है
राज्यों को एक साथ वापस आना

573
00:24:35,200 --> 00:24:37,310
और एक एल्गोरिथ्म होने के लिए वहाँ जा रहा है
कि, डेटाबेस के अंदर चलाता

574
00:24:37,310 --> 00:24:38,540
क्या करना है का फैसला किया।

575
00:24:38,540 --> 00:24:39,110
ठीक है?

576
00:24:39,110 --> 00:24:43,057
डिफ़ॉल्ट रूप से, पिछले अद्यतन
सबसे एपी प्रणालियों में जीतता है।

577
00:24:43,057 --> 00:24:44,890
तो वहाँ आमतौर पर एक
डिफ़ॉल्ट एल्गोरिथ्म, क्या

578
00:24:44,890 --> 00:24:47,400
वे एक कॉलबैक फोन
समारोह, कुछ है कि

579
00:24:47,400 --> 00:24:51,000
जब इस हालत बुलाया जाएगा
कुछ तर्क निष्पादित करने के लिए पता लगाया है,

580
00:24:51,000 --> 00:24:52,900
कि संघर्ष को हल करने के लिए।

581
00:24:52,900 --> 00:24:53,850
ठीक है?

582
00:24:53,850 --> 00:24:58,770
डिफ़ॉल्ट कॉलबैक और डिफ़ॉल्ट
सबसे एपी डेटाबेस में रिज़ॉल्वर

583
00:24:58,770 --> 00:25:01,130
है, टाइमस्टैम्प जीतता लगता है क्या।

584
00:25:01,130 --> 00:25:02,380
यह पिछले अद्यतन किया गया था।

585
00:25:02,380 --> 00:25:04,320
मैं वहाँ में है कि अद्यतन डाल करने के लिए जा रहा हूँ।

586
00:25:04,320 --> 00:25:08,440
मैं इस रिकॉर्ड डंप हो सकता है कि मैं
एक वसूली लॉग में दूर फेंक दिया

587
00:25:08,440 --> 00:25:11,670
उपयोगकर्ता बाद में वापस आ सकता है, ताकि
और कहते हैं, अरे, एक टकराव था।

588
00:25:11,670 --> 00:25:12,320
क्या हुआ?

589
00:25:12,320 --> 00:25:16,370
और आप वास्तव में एक रिकार्ड डंप कर सकते हैं
सभी टकराव और वापस लें

590
00:25:16,370 --> 00:25:17,550
और देखो क्या होता है।

591
00:25:17,550 --> 00:25:21,580
>> अब, एक उपयोगकर्ता के रूप में, आप भी कर सकते हैं
कि कॉलबैक में तर्क शामिल हैं।

592
00:25:21,580 --> 00:25:24,290
तो आपको लगता है कि बदल सकते हैं
कॉलबैक आपरेशन।

593
00:25:24,290 --> 00:25:26,730
अरे, मैं चाहता हूँ, कह सकते हैं
इस डेटा के remediate।

594
00:25:26,730 --> 00:25:28,880
और मैं कोशिश करना चाहते हैं और
उन दो रिकॉर्ड विलय।

595
00:25:28,880 --> 00:25:30,050
लेकिन यह है कि आप पर निर्भर है।

596
00:25:30,050 --> 00:25:32,880
डेटाबेस नहीं जानता है कि कैसे करने के लिए
डिफ़ॉल्ट रूप से करते हैं। समय से अधिकांश,

597
00:25:32,880 --> 00:25:34,850
केवल बात यह है कि डेटाबेस
कैसे कह रहा है क्या करना जानता है,

598
00:25:34,850 --> 00:25:36,100
इस एक पिछले रिकॉर्ड था।

599
00:25:36,100 --> 00:25:39,183
यही कारण है, जीतने जा रहा है कि एक है
और कहा कि मैं डाला जा रहा हूँ मूल्य है।

600
00:25:39,183 --> 00:25:41,490
कि विभाजन वसूली एक बार
और नकल होता है,

601
00:25:41,490 --> 00:25:43,930
हम हमारे राज्य है, जो
है, जो अब प्रधानमंत्री एस

602
00:25:43,930 --> 00:25:46,890
उन सभी वस्तुओं का मर्ज राज्य।

603
00:25:46,890 --> 00:25:49,700
तो एपी सिस्टम इस राशि।

604
00:25:49,700 --> 00:25:51,615
सीपी सिस्टम की जरूरत नहीं
इस बारे में चिंता करने की।

605
00:25:51,615 --> 00:25:54,490
के रूप में जल्द ही एक विभाजन के रूप में आता है, क्योंकि
खेलने में, वे सिर्फ लेने बंद करो

606
00:25:54,490 --> 00:25:55,530
लिखते हैं।

607
00:25:55,530 --> 00:25:56,180
ठीक है?

608
00:25:56,180 --> 00:25:58,670
तो यह है कि बहुत आसान है
लगातार होने के साथ सौदा

609
00:25:58,670 --> 00:26:01,330
जब आप अपडेट स्वीकार नहीं करते।

610
00:26:01,330 --> 00:26:04,620
सीपी सिस्टम करना साथ है।

611
00:26:04,620 --> 00:26:05,120
ठीक है।

612
00:26:05,120 --> 00:26:07,590
>> तो चलो एक छोटी सी बात करते हैं
उपयोग पैटर्न के बारे में थोड़ा सा।

613
00:26:07,590 --> 00:26:11,580
हम एनओएसक्यूएल के बारे में बात करते हैं, यह है
सभी का उपयोग पैटर्न के बारे में।

614
00:26:11,580 --> 00:26:13,550
अब, एसक्यूएल तदर्थ, प्रश्नों है।

615
00:26:13,550 --> 00:26:14,481
यह रिलेशनल की दुकान है।

616
00:26:14,481 --> 00:26:16,480
हमें चिंता करने की जरूरत नहीं है
उपयोग पैटर्न के बारे में।

617
00:26:16,480 --> 00:26:17,688
मैं एक बहुत ही जटिल क्वेरी लिखें।

618
00:26:17,688 --> 00:26:19,250
यह चला जाता है और डेटा हो जाता है।

619
00:26:19,250 --> 00:26:21,210
यही कारण है कि यह दिखता है
जैसे, सामान्य।

620
00:26:21,210 --> 00:26:24,890
>> इस विशेष संरचना में तो
हम एक उत्पादों की सूची को देख रहे हैं।

621
00:26:24,890 --> 00:26:26,640
मैं उत्पादों के विभिन्न प्रकार के हैं।

622
00:26:26,640 --> 00:26:27,217
मैं किताबें हैं।

623
00:26:27,217 --> 00:26:27,800
मैं राशि।

624
00:26:27,800 --> 00:26:30,090
मैं वीडियो है।

625
00:26:30,090 --> 00:26:33,370
उत्पादों के बीच के रिश्ते
और इन पुस्तकों, एलबम में से किसी एक,

626
00:26:33,370 --> 00:26:34,860
और वीडियो टेबल 1: 1 है।

627
00:26:34,860 --> 00:26:35,800
ठीक है?

628
00:26:35,800 --> 00:26:38,860
मैं एक उत्पाद आईडी मिल गया है,
और कहा कि आईडी से मेल खाती है

629
00:26:38,860 --> 00:26:41,080
एक पुस्तक, एक एल्बम, या एक वीडियो के लिए।

630
00:26:41,080 --> 00:26:41,580
ठीक है?

631
00:26:41,580 --> 00:26:44,350
एक रिश्ते: यह एक है 1
उन तालिकाओं के पार।

632
00:26:44,350 --> 00:26:46,970
>> अब, यह सब वे books--
है जड़ गुण है।

633
00:26:46,970 --> 00:26:47,550
कोई बात नहीं।

634
00:26:47,550 --> 00:26:48,230
यह बहुत अच्छा है।

635
00:26:48,230 --> 00:26:52,130
एक-से-एक संबंध है, मैं सभी मिल
डेटा मैं उस किताब का वर्णन करने की जरूरत है।

636
00:26:52,130 --> 00:26:54,770
Albums-- एलबम पटरियों है।

637
00:26:54,770 --> 00:26:56,470
यह है कि हम कई लोगों के लिए एक कहते हैं।

638
00:26:56,470 --> 00:26:58,905
हर एलबम कई पटरियों हो सकता था।

639
00:26:58,905 --> 00:27:00,780
पर हर ट्रैक के लिए तो
एल्बम, मैं कर सकता था

640
00:27:00,780 --> 00:27:02,570
इस बच्चे को तालिका में एक और रिकॉर्ड।

641
00:27:02,570 --> 00:27:04,680
तो मैं एक रिकॉर्ड बनाने
मेरी एलबम तालिका में।

642
00:27:04,680 --> 00:27:06,700
मैं कई रिकॉर्ड बना
पटरियों तालिका में।

643
00:27:06,700 --> 00:27:08,850
एक-से-कई संबंध।

644
00:27:08,850 --> 00:27:11,220
>> यह रिश्ता क्या है
हम कई-कई कहते हैं।

645
00:27:11,220 --> 00:27:11,750
ठीक है?

646
00:27:11,750 --> 00:27:17,000
आप अभिनेताओं हो सकता है कि वहाँ
कई फिल्मों, कई वीडियो में।

647
00:27:17,000 --> 00:27:21,450
तो हम क्या हम इस मैपिंग डाल दिया है
उन लोगों के बीच मेज, जो यह सिर्फ

648
00:27:21,450 --> 00:27:24,040
वीडियो आईडी को अभिनेता आईडी नक्शे।

649
00:27:24,040 --> 00:27:28,464
अब मैं मिलती है एक क्वेरी बना सकते हैं
अभिनेताओं के लिए अभिनेता वीडियो के माध्यम से वीडियो,

650
00:27:28,464 --> 00:27:31,130
और यह मुझे का एक अच्छा सूची देता है
सभी फिल्मों और सभी अभिनेताओं

651
00:27:31,130 --> 00:27:32,420
जो कि फिल्म में थे।

652
00:27:32,420 --> 00:27:33,290
>> ठीक है।

653
00:27:33,290 --> 00:27:33,880
तो ये हम चले।

654
00:27:33,880 --> 00:27:38,040
एक-से-एक शीर्ष स्तर के है
रिश्ते; कई लोगों के लिए एक,

655
00:27:38,040 --> 00:27:40,240
पटरियों को एलबम; कई कई।

656
00:27:40,240 --> 00:27:44,990
उन तीन शीर्ष स्तर के हैं
किसी भी डेटाबेस में संबंध हैं।

657
00:27:44,990 --> 00:27:48,050
आप कैसे उन जानते हैं
रिश्तों को एक साथ काम करते हैं,

658
00:27:48,050 --> 00:27:51,490
तो आप एक बहुत कुछ पता है
पहले से ही डेटाबेस के बारे में।

659
00:27:51,490 --> 00:27:55,660
तो एनओएसक्यूएल थोड़ा अलग तरह से काम करता है।

660
00:27:55,660 --> 00:27:58,930
एक दूसरे के लिए के बारे में सोचते हैं क्या यह
लग रहा है अपने सभी उत्पादों मिल जाना पसंद है।

661
00:27:58,930 --> 00:28:01,096
>> एक रिलेशनल दुकान में, मैं
मेरे सभी उत्पादों को प्राप्त करना चाहते हैं

662
00:28:01,096 --> 00:28:02,970
अपने सभी उत्पादों की एक सूची पर।

663
00:28:02,970 --> 00:28:04,910
यही कारण है कि प्रश्नों की एक बहुत कुछ है।

664
00:28:04,910 --> 00:28:07,030
मैं अपने सभी पुस्तकों के लिए एक क्वेरी मिल गया।

665
00:28:07,030 --> 00:28:08,470
मैं अपने एलबम से एक क्वेरी मिल गया।

666
00:28:08,470 --> 00:28:09,970
और मैं अपने सभी वीडियो के लिए एक क्वेरी मिल गया।

667
00:28:09,970 --> 00:28:11,719
और मैं इसे लगाने के लिए मिला
सभी एक साथ एक सूची में

668
00:28:11,719 --> 00:28:15,250
और अप करने के लिए इसे वापस की सेवा
यह अनुरोध है कि आवेदन।

669
00:28:15,250 --> 00:28:18,000
>> मेरी किताबें पाने के लिए, मैं शामिल
उत्पादों और किताबें।

670
00:28:18,000 --> 00:28:21,680
मेरे एल्बमों को पाने के लिए, मैं में शामिल होने के लिए मिला
उत्पाद, एलबम, और ट्रैक करता है।

671
00:28:21,680 --> 00:28:25,330
और मुझे लगता है, मेरे वीडियो पाने के लिए
वीडियो उत्पादों में शामिल होने के लिए,

672
00:28:25,330 --> 00:28:28,890
अभिनेता वीडियो के माध्यम से शामिल हो,
और अभिनेता में लाने के लिए।

673
00:28:28,890 --> 00:28:31,020
तो यह है कि तीन प्रश्नों है।

674
00:28:31,020 --> 00:28:34,560
करने के लिए बहुत जटिल प्रश्नों
एक परिणाम सेट इकट्ठा।

675
00:28:34,560 --> 00:28:36,540
>> यही कारण है कि इष्टतम से भी कम है।

676
00:28:36,540 --> 00:28:39,200
यह हम बात क्यों जब है
है कि एक डेटा संरचना के बारे में

677
00:28:39,200 --> 00:28:42,900
उपयोग करने के लिए नास्तिक होने के लिए बनाया
pattern-- अच्छी तरह से यह बहुत अच्छा है।

678
00:28:42,900 --> 00:28:45,730
और तुम यह सच है देख सकते हैं
हम डेटा का आयोजन किया गया है कि कैसे अच्छा है।

679
00:28:45,730 --> 00:28:46,550
और क्या आपको पता है?

680
00:28:46,550 --> 00:28:49,750
मैं केवल एक अभिनेता के लिए एक रिकॉर्ड है।

681
00:28:49,750 --> 00:28:50,440
>> यह अच्छा है।

682
00:28:50,440 --> 00:28:53,750
मैं अपने सभी अभिनेताओं deduplicated है,
और मैं अपने संघों बनाए रखा

683
00:28:53,750 --> 00:28:55,200
इस मैपिंग तालिका में।

684
00:28:55,200 --> 00:29:00,620
हालांकि, डेटा प्राप्त
बाहर महंगा हो जाता है।

685
00:29:00,620 --> 00:29:04,500
मैं यह सब व्यवस्था पर सीपीयू भेज रहा हूँ
एक साथ इन आंकड़ा संरचना में शामिल होने के

686
00:29:04,500 --> 00:29:05,950
उस डेटा वापस खींचने के लिए सक्षम हो।

687
00:29:05,950 --> 00:29:07,310
>> तो कैसे मैं उस के आसपास मिलता है?

688
00:29:07,310 --> 00:29:11,200
एनओएसक्यूएल में इसके बारे में
एकत्रीकरण, नहीं सामान्यीकरण।

689
00:29:11,200 --> 00:29:13,534
इसलिए हम हम चाहते कहना चाहता हूँ
उपयोग पैटर्न समर्थन करते हैं।

690
00:29:13,534 --> 00:29:15,283
उपयोग पैटर्न हैं
आवेदन करने के लिए,

691
00:29:15,283 --> 00:29:16,770
मैं अपने सभी उत्पादों को प्राप्त करने की आवश्यकता है।

692
00:29:16,770 --> 00:29:19,027
की एक तालिका में सभी उत्पादों डाल दिया।

693
00:29:19,027 --> 00:29:22,110
मैं एक तालिका में सभी उत्पादों डाल दिया है,
मैं सिर्फ सभी उत्पादों का चयन कर सकते हैं

694
00:29:22,110 --> 00:29:23,850
उस तालिका से और मैं यह सब मिलता है।

695
00:29:23,850 --> 00:29:25,240
वैसे मुझे लगता है कि कैसे करते हैं?

696
00:29:25,240 --> 00:29:28,124
खैर एनओएसक्यूएल में कोई भी नहीं है
तालिका करने के लिए संरचना।

697
00:29:28,124 --> 00:29:30,540
हम के बारे में थोड़ा बात करेंगे
यह कैसे डायनमो DB में काम करता है।

698
00:29:30,540 --> 00:29:33,570
लेकिन अगर आप एक ही नहीं है
गुण और एक ही गुण

699
00:29:33,570 --> 00:29:37,751
हर एक में हर एक पंक्ति में
आइटम, आप एक एसक्यूएल तालिका में क्या पसंद है।

700
00:29:37,751 --> 00:29:39,750
और क्या इस मुझे अनुमति देता है
ऐसा करने के लिए बहुत सारी बातें है

701
00:29:39,750 --> 00:29:41,124
और मुझे लचीलेपन का एक बहुत कुछ दे।

702
00:29:41,124 --> 00:29:45,360
इस विशेष मामले में, मैं
मेरे उत्पाद दस्तावेज है।

703
00:29:45,360 --> 00:29:49,090
और इस विशेष में
उदाहरण के लिए, सब कुछ

704
00:29:49,090 --> 00:29:51,930
उत्पाद तालिका में एक दस्तावेज है।

705
00:29:51,930 --> 00:29:56,510
और एक किताब के लिए उत्पाद हो सकता है
एक किताब बताता है कि एक प्रकार आईडी है।

706
00:29:56,510 --> 00:29:59,180
और आवेदन
कि आईडी पर स्विच होगा।

707
00:29:59,180 --> 00:30:02,570
>> आवेदन स्तर पर, मैं जा रहा हूँ
ओह, यह क्या रिकॉर्ड प्रकार का कहना है कि करने के लिए?

708
00:30:02,570 --> 00:30:04,100
ओह, यह एक किताब रिकॉर्ड है।

709
00:30:04,100 --> 00:30:05,990
किताब रिकॉर्ड इन गुण होते हैं।

710
00:30:05,990 --> 00:30:08,100
मुझे एक किताब वस्तु पैदा करते हैं।

711
00:30:08,100 --> 00:30:11,289
इसलिए मैं भरने के लिए जा रहा हूँ
इस मद के साथ पुस्तक वस्तु।

712
00:30:11,289 --> 00:30:13,080
अगला आइटम आता है और
इस आइटम क्या है, कहते हैं?

713
00:30:13,080 --> 00:30:14,560
वैसे इस आइटम एक एल्बम है।

714
00:30:14,560 --> 00:30:17,340
ओह, मैं एक पूरी अलग मिला
उस के लिए प्रसंस्करण दिनचर्या,

715
00:30:17,340 --> 00:30:18,487
यह एक एलबम है, क्योंकि।

716
00:30:18,487 --> 00:30:19,320
तुम्हे समझ में आया मैंने जो कहा?

717
00:30:19,320 --> 00:30:21,950
>> इसलिए आवेदन tier-- मैं
बस इन सभी अभिलेखों का चयन करें।

718
00:30:21,950 --> 00:30:23,200
वे सब में आने लगते हैं।

719
00:30:23,200 --> 00:30:24,680
वे सब अलग अलग प्रकार के हो सकता है।

720
00:30:24,680 --> 00:30:27,590
और यह आवेदन का तर्क है
उन है कि प्रकारों में स्विच

721
00:30:27,590 --> 00:30:29,530
और उन पर कार्रवाई करने का फैसला कैसे।

722
00:30:29,530 --> 00:30:33,640
>> फिर, तो हम अनुकूलन कर रहे हैं
उपयोग पैटर्न के लिए स्कीमा।

723
00:30:33,640 --> 00:30:36,390
हम से यह कर रहे हैं
उन तालिकाओं ढहने।

724
00:30:36,390 --> 00:30:39,670
हम मूल रूप से ले जा रहे हैं
इन सामान्यीकृत संरचनाओं,

725
00:30:39,670 --> 00:30:42,000
और हम निर्माण कर रहे हैं
श्रेणीबद्ध संरचनाओं।

726
00:30:42,000 --> 00:30:45,130
इन अभिलेखों में से हर एक के अंदर
मैं सरणी गुण देखने के लिए जा रहा हूँ।

727
00:30:45,130 --> 00:30:49,400
>> एल्बम के लिए इस दस्तावेज़ के अंदर,
मैं पटरियों की सरणियों देख रहा हूँ।

728
00:30:49,400 --> 00:30:53,900
उन पटरियों अब यह become--
मूल रूप से इस बच्चे को मेज कि

729
00:30:53,900 --> 00:30:56,520
यहीं इस संरचना में मौजूद है।

730
00:30:56,520 --> 00:30:57,975
तो अगर आप DynamoDB में ऐसा कर सकते हैं।

731
00:30:57,975 --> 00:30:59,810
आप MongoDB में ऐसा कर सकते हैं।

732
00:30:59,810 --> 00:31:01,437
आप किसी भी एनओएसक्यूएल डेटाबेस में यह कर सकते हैं।

733
00:31:01,437 --> 00:31:03,520
के इन प्रकार बनाएं
श्रेणीबद्ध डेटा संरचनाओं

734
00:31:03,520 --> 00:31:07,120
आप डेटा पुनः प्राप्त करने की अनुमति देते हैं कि
बहुत जल्दी अब क्योंकि मैं

735
00:31:07,120 --> 00:31:08,537
अनुरूप करने की जरूरत नहीं है।

736
00:31:08,537 --> 00:31:11,620
मैं पटरियों में एक पंक्ति सम्मिलित करते हैं
तालिका, या एल्बम तालिका में एक पंक्ति,

737
00:31:11,620 --> 00:31:13,110
मुझे लगता है कि स्कीमा के अनुरूप करने के लिए है।

738
00:31:13,110 --> 00:31:18,060
मैं विशेषता या पास करने के लिए
उस मेज पर परिभाषित किया गया है कि संपत्ति।

739
00:31:18,060 --> 00:31:20,480
उनमें से हर एक,
मैं उस पंक्ति सम्मिलित करते।

740
00:31:20,480 --> 00:31:21,910
यही कारण है कि एनओएसक्यूएल में मामला नहीं है।

741
00:31:21,910 --> 00:31:24,440
>> मैं पूरी तरह से अलग हो सकता है
हर दस्तावेज़ में गुण

742
00:31:24,440 --> 00:31:26,100
मैं संग्रह में सम्मिलित है।

743
00:31:26,100 --> 00:31:30,480
तो बहुत शक्तिशाली तंत्र।

744
00:31:30,480 --> 00:31:32,852
और यह वास्तव में आप कैसे है
प्रणाली का अनुकूलन।

745
00:31:32,852 --> 00:31:35,310
बजाय कि अब प्रश्न है, क्योंकि
इन सभी तालिका में शामिल होने के

746
00:31:35,310 --> 00:31:39,160
और एक आधा दर्जन प्रश्नों को क्रियान्वित
मैं जरूरत डेटा वापस खींचने के लिए,

747
00:31:39,160 --> 00:31:40,890
मैं एक क्वेरी निष्पादित कर रहा हूँ।

748
00:31:40,890 --> 00:31:43,010
और मैं पुनरावृति कर रहा हूँ
सेट परिणाम के पार।

749
00:31:43,010 --> 00:31:46,512
यह आप एक विचार देता है
एनओएसक्यूएल की शक्ति का।

750
00:31:46,512 --> 00:31:49,470
मैं एक तरह से बग़ल में यहां जाने के लिए जा रहा हूँ
और इस बारे में थोड़ा बहुत बात करते हैं।

751
00:31:49,470 --> 00:31:53,240
इस के अधिक प्रकार है
विपणन या technology--

752
00:31:53,240 --> 00:31:55,660
प्रौद्योगिकी का विपणन
चर्चा के प्रकार।

753
00:31:55,660 --> 00:31:58,672
लेकिन यह समझना महत्वपूर्ण है
हम शीर्ष पर नजर डालें तो, क्योंकि

754
00:31:58,672 --> 00:32:00,380
यहां इस चार्ट में,
क्या हम देख रहे हैं

755
00:32:00,380 --> 00:32:04,030
हम क्या कहते है
प्रौद्योगिकी के प्रचार की अवस्था।

756
00:32:04,030 --> 00:32:06,121
और इसका मतलब क्या है
नया सामान खेलने में आता है।

757
00:32:06,121 --> 00:32:07,120
लोग यह बहुत अच्छा लगता है।

758
00:32:07,120 --> 00:32:09,200
मैं अपने सभी समस्याओं को हल कर दिया है।

759
00:32:09,200 --> 00:32:11,630
>> यह अंत हो सकता है
सब के सब कुछ करने के लिए सभी हो।

760
00:32:11,630 --> 00:32:12,790
और वे यह प्रयोग शुरू।

761
00:32:12,790 --> 00:32:14,720
और वे इस सामान काम नहीं करता है, कहते हैं।

762
00:32:14,720 --> 00:32:17,600
यह सही नहीं है।

763
00:32:17,600 --> 00:32:19,105
पुराने सामान बेहतर था।

764
00:32:19,105 --> 00:32:21,230
और वे क्या कर के लिए वापस जाओ
चीजों को वे थे जिस तरह।

765
00:32:21,230 --> 00:32:22,730
और फिर अंत
वे क्या आप जानते हैं, जाने के लिए?

766
00:32:22,730 --> 00:32:24,040
यह सामान इतना बुरा नहीं है।

767
00:32:24,040 --> 00:32:26,192
ओह, कि यह कैसे काम करता है।

768
00:32:26,192 --> 00:32:28,900
और वे कैसे यह समझ से बाहर एक बार
काम करता है, वे बेहतर शुरू हो रही है।

769
00:32:28,900 --> 00:32:32,050
>> और इसके बारे में मजेदार बात
यह करने के लिए, लाइनों की तरह है क्या

770
00:32:32,050 --> 00:32:34,300
हम प्रौद्योगिकी अपनाने वक्र कहते हैं।

771
00:32:34,300 --> 00:32:36,910
तो हम क्या होता है
किसी प्रकार प्रौद्योगिकी ट्रिगर।

772
00:32:36,910 --> 00:32:39,100
डेटाबेस के मामले में,
यह डेटा दबाव है।

773
00:32:39,100 --> 00:32:42,200
हम उच्च पानी अंक के बारे में बात की थी
समय के दौरान डेटा दबाव की।

774
00:32:42,200 --> 00:32:46,310
उस डेटा का दबाव एक निश्चित हिट
बिंदु, एक तकनीक है कि ट्रिगर है।

775
00:32:46,310 --> 00:32:47,830
>> यह महंगा भी हो रही है।

776
00:32:47,830 --> 00:32:49,790
यह डेटा की प्रक्रिया में बहुत समय लगता है।

777
00:32:49,790 --> 00:32:50,890
बेहतर होगा कि हम कुछ की जरूरत है।

778
00:32:50,890 --> 00:32:52,890
आप नवीन आविष्कारों मिल
वहाँ से बाहर के आसपास चल रहा है,

779
00:32:52,890 --> 00:32:55,050
समाधान क्या है यह पता लगाने की कोशिश कर।

780
00:32:55,050 --> 00:32:56,050
नया विचार क्या है?

781
00:32:56,050 --> 00:32:58,170
>> सबसे अच्छा आगे क्या है
यह करने का तरीका है?

782
00:32:58,170 --> 00:32:59,530
और वे कुछ के साथ आते हैं।

783
00:32:59,530 --> 00:33:03,140
और असली दर्द के साथ लोगों को,
खून बह रहा किनारे पर लोग,

784
00:33:03,140 --> 00:33:06,390
वे इस पर सभी कूद जाएगा,
वे एक जवाब की जरूरत है।

785
00:33:06,390 --> 00:33:09,690
अब अनिवार्य रूप से happens-- क्या और
यह एनओएसक्यूएल में अभी हो रहा है।

786
00:33:09,690 --> 00:33:11,090
मुझे यह हर समय दिखाई देता है।

787
00:33:11,090 --> 00:33:13,610
>> क्या अनिवार्य रूप से होता है
लोगों को नए उपकरण का उपयोग शुरू

788
00:33:13,610 --> 00:33:15,490
एक ही तरीका है कि वे पुराने उपकरण का इस्तेमाल किया।

789
00:33:15,490 --> 00:33:17,854
और वे यह पता लगाने के
इतनी अच्छी तरह से काम नहीं करता है।

790
00:33:17,854 --> 00:33:20,020
मैंने सोचा कि मैं कौन था, याद नहीं कर सकते
पहले आज से बात कर।

791
00:33:20,020 --> 00:33:22,080
लेकिन यह जब की तरह है
Jackhammer आविष्कार किया गया था,

792
00:33:22,080 --> 00:33:24,621
लोग इस पर झूले नहीं किया
उनके सिर ठोस नष्ट करने के लिए।

793
00:33:24,621 --> 00:33:27,360

794
00:33:27,360 --> 00:33:30,610
>> लेकिन यह है कि क्या है
आज एनओएसक्यूएल के साथ हो रहा।

795
00:33:30,610 --> 00:33:33,900
आप सबसे अधिक दुकानों में चलना,
वे एनओएसक्यूएल दुकानों होने की कोशिश कर रहे हैं।

796
00:33:33,900 --> 00:33:36,510
क्या वे क्या कर रहे है
वे एनओएसक्यूएल उपयोग कर रहे हैं

797
00:33:36,510 --> 00:33:39,900
और वे इसे लोड कर रहे हैं
रिलेशनल स्कीमा से भरा है।

798
00:33:39,900 --> 00:33:41,630
कि कैसे क्योंकि है
वे डेटाबेस डिजाइन।

799
00:33:41,630 --> 00:33:44,046
और वे क्यों है, सोच रहे हैं
यह बहुत अच्छा प्रदर्शन नहीं?

800
00:33:44,046 --> 00:33:45,230
लड़का, इस बात को बदबू आ रही है।

801
00:33:45,230 --> 00:33:49,900
मैं सभी को बनाए रखने के लिए किया था मेरी
यह नहीं, नहीं, की तरह है in-- में मिलती है।

802
00:33:49,900 --> 00:33:50,800
मिलती बनाए रखें?

803
00:33:50,800 --> 00:33:52,430
क्यों आप डेटा शामिल हो रहे हैं?

804
00:33:52,430 --> 00:33:54,350
आप एनओएसक्यूएल में डेटा शामिल नहीं है।

805
00:33:54,350 --> 00:33:55,850
आप इसे कुल।

806
00:33:55,850 --> 00:34:00,690
>> आप इस से बचना चाहते हैं, जानने के लिए तो
उपकरण वास्तव में आप से पहले कैसे काम करता है

807
00:34:00,690 --> 00:34:02,010
यह प्रयोग शुरू।

808
00:34:02,010 --> 00:34:04,860
कोशिश करते हैं और नए उपकरणों का उपयोग न करें
एक ही तरीका है कि आप पुराने उपकरणों का इस्तेमाल किया।

809
00:34:04,860 --> 00:34:06,500
आप एक बुरा अनुभव किया जा रहे हैं।

810
00:34:06,500 --> 00:34:08,848
और हर एक बार
कि इस बारे में क्या है।

811
00:34:08,848 --> 00:34:11,389
हम यहाँ आ रहा शुरू करते हैं,
लोगों को पता लगा कि यह है क्योंकि

812
00:34:11,389 --> 00:34:13,449
कैसे उपकरणों का उपयोग करने के लिए।

813
00:34:13,449 --> 00:34:16,250
>> वे जब एक ही काम किया
संबंधपरक डेटाबेस का आविष्कार किया गया,

814
00:34:16,250 --> 00:34:17,969
और वे फाइल सिस्टम जगह ले रहे थे।

815
00:34:17,969 --> 00:34:20,420
वे फाइल सिस्टम का निर्माण करने की कोशिश की
संबंधपरक डेटाबेस के साथ

816
00:34:20,420 --> 00:34:22,159
कि लोगों को समझ में आ रहा है, क्योंकि।

817
00:34:22,159 --> 00:34:23,049
यह काम नहीं किया।

818
00:34:23,049 --> 00:34:26,090
सर्वोत्तम प्रथाओं को समझने तो
प्रौद्योगिकी के साथ आप काम कर रहे हैं

819
00:34:26,090 --> 00:34:26,730
ये बहुत बड़ा है।

820
00:34:26,730 --> 00:34:29,870
बहोत महत्वपूर्ण।

821
00:34:29,870 --> 00:34:32,440
>> इसलिए हम DynamoDB में शामिल होने के लिए जा रहे हैं।

822
00:34:32,440 --> 00:34:36,480
DynamoDB एडब्ल्यूएस की है
एनओएसक्यूएल मंच पूरी तरह से कामयाब रहे।

823
00:34:36,480 --> 00:34:37,719
क्या मतलब है पूरी तरह से प्रबंधित करता है?

824
00:34:37,719 --> 00:34:40,010
यह आप की जरूरत नहीं है इसका मतलब है
वास्तव में कुछ के बारे में चिंता है।

825
00:34:40,010 --> 00:34:42,060
>> आप में आते हैं, आपको बता
हमें, मैं एक मेज की जरूरत है।

826
00:34:42,060 --> 00:34:43,409
यह इतना क्षमता की जरूरत है।

827
00:34:43,409 --> 00:34:47,300
आप बटन मारा, और हम प्रावधान
दृश्य के पीछे सभी बुनियादी ढांचे।

828
00:34:47,300 --> 00:34:48,310
अब जब कि भारी है।

829
00:34:48,310 --> 00:34:51,310
>> जब आप बात करते क्योंकि
एक डेटाबेस स्केलिंग के बारे में,

830
00:34:51,310 --> 00:34:53,917
एनओएसक्यूएल डेटा समूहों पर
पैमाने पर, चल बॉबी चांग,

831
00:34:53,917 --> 00:34:55,750
लाखों चल
दूसरी प्रति लेन-देन,

832
00:34:55,750 --> 00:34:58,180
इन बातों को छोटे समूहों में नहीं हैं।

833
00:34:58,180 --> 00:35:00,830
हम उदाहरणों के हजारों बात कर रहे हैं।

834
00:35:00,830 --> 00:35:04,480
उदाहरणों के हजारों के प्रबंधन,
यहां तक ​​कि आभासी उदाहरणों,

835
00:35:04,480 --> 00:35:06,350
बट में एक असली दर्द है।

836
00:35:06,350 --> 00:35:09,110
मैं हर समय एक के बारे में सोचने का मतलब
ऑपरेटिंग सिस्टम पैच बाहर आता है

837
00:35:09,110 --> 00:35:11,552
या डेटाबेस का एक नया संस्करण।

838
00:35:11,552 --> 00:35:13,260
इसका क्या मतलब है
आप के लिए सक्रिय?

839
00:35:13,260 --> 00:35:16,330
यही कारण है कि आप 1,200 मिला है इसका मतलब है
जरूरत है कि सर्वर अद्यतन किया जाना है।

840
00:35:16,330 --> 00:35:18,960
अब भी स्वचालन के साथ,
कि एक लंबा समय लग सकता है।

841
00:35:18,960 --> 00:35:21,480
इस बात का एक बहुत कुछ पैदा कर सकता है
परिचालन सिर दर्द,

842
00:35:21,480 --> 00:35:23,090
मैं सेवाओं नीचे हो सकता है क्योंकि।

843
00:35:23,090 --> 00:35:26,070
>> मैं इन डेटाबेस अद्यतन के रूप में, मैं
नीले, हरे तैनाती कर सकता है

844
00:35:26,070 --> 00:35:29,420
जहां मैं तैनाती और उन्नयन मेरा आधा
नोड्स, और फिर अन्य आधा उन्नयन।

845
00:35:29,420 --> 00:35:30,490
उन नीचे ले लो।

846
00:35:30,490 --> 00:35:33,410
तो बुनियादी ढांचे के प्रबंधन
पैमाने काफी दर्दनाक है।

847
00:35:33,410 --> 00:35:36,210
और एडब्ल्यूएस इसे से बाहर है कि दर्द ले।

848
00:35:36,210 --> 00:35:39,210
और एनओएसक्यूएल डेटाबेस कर सकते हैं
असाधारण दर्द हो

849
00:35:39,210 --> 00:35:41,780
वे पैमाने रास्ते की वजह से।

850
00:35:41,780 --> 00:35:42,926
>> क्षैतिज स्केल।

851
00:35:42,926 --> 00:35:45,550
आप एक बड़ा एनओएसक्यूएल प्राप्त करना चाहते हैं
डेटाबेस, आप और अधिक नोड्स खरीदते हैं।

852
00:35:45,550 --> 00:35:48,660
आप खरीदने से हर नोड है
एक और परिचालन सिरदर्द।

853
00:35:48,660 --> 00:35:50,830
तो किसी और कि आप के लिए करते हैं।

854
00:35:50,830 --> 00:35:52,000
एडब्ल्यूएस ऐसा कर सकते हैं।

855
00:35:52,000 --> 00:35:54,587
>> हम दस्तावेज़ कुंजी मान समर्थन करते हैं।

856
00:35:54,587 --> 00:35:56,670
अब हम बहुत ज्यादा जाना नहीं था
अन्य चार्ट पर में।

857
00:35:56,670 --> 00:35:58,750
अलग से एक बहुत कुछ है
एनओएसक्यूएल के जायके।

858
00:35:58,750 --> 00:36:02,670
वे हो रही के सभी प्रकार के कर रहे हैं
इस बिंदु पर एक साथ munged।

859
00:36:02,670 --> 00:36:06,260
तुम्हें पता है, DynamoDB को देखो और हाँ कह सकते हैं
हम एक दस्तावेज और एक कुंजी मान दोनों कर रहे हैं

860
00:36:06,260 --> 00:36:08,412
इस बिंदु दुकान।

861
00:36:08,412 --> 00:36:10,620
और तुम सुविधाओं बहस कर सकते हैं
एक दूसरे के ऊपर की।

862
00:36:10,620 --> 00:36:13,950
मेरे लिए, इस का एक बहुत वास्तव में छह है
एक आधा दूसरे के एक दर्जन से।

863
00:36:13,950 --> 00:36:18,710
इन प्रौद्योगिकियों में से हर एक है एक
ठीक प्रौद्योगिकी और एक ठीक समाधान।

864
00:36:18,710 --> 00:36:23,390
मैं MongoDB बेहतर है या नहीं कहूंगा
फिर सोफे, कैसेंड्रा से भी बदतर,

865
00:36:23,390 --> 00:36:25,994
तो डायनमो, या इसके विपरीत।

866
00:36:25,994 --> 00:36:27,285
मैं ये सिर्फ विकल्प हैं, मतलब है।

867
00:36:27,285 --> 00:36:29,850

868
00:36:29,850 --> 00:36:32,700
>> यह तेजी से है और यह बात है
किसी भी पैमाने पर लगातार।

869
00:36:32,700 --> 00:36:36,210
तो यह सबसे बड़ी में से एक है
बोनस आप एडब्ल्यूएस के साथ मिलता है।

870
00:36:36,210 --> 00:36:40,850
DynamoDB साथ करने की क्षमता है
एक कम एक अंक पाने के लिए

871
00:36:40,850 --> 00:36:44,040
किसी भी पैमाने पर मिलीसेकंड विलंबता।

872
00:36:44,040 --> 00:36:45,720
यही कारण है कि इस प्रणाली का एक डिजाइन लक्ष्य था।

873
00:36:45,720 --> 00:36:49,130
और हम क्या कर रहे हैं कि ग्राहकों को दिया है
दूसरी प्रति लेन-देन के लाखों लोगों की।

874
00:36:49,130 --> 00:36:52,670
>> अब मैं उन लोगों में से कुछ के माध्यम से जाना होगा
यहां कुछ ही मिनटों में मामलों का उपयोग करें।

875
00:36:52,670 --> 00:36:55,660
एकीकृत अभिगम control--
हम हम क्या कहते हैं

876
00:36:55,660 --> 00:36:57,920
पहचान पहुँच प्रबंधन, या आई ए एम।

877
00:36:57,920 --> 00:37:01,980
यह हर प्रणाली में व्याप्त है,
एडब्ल्यूएस प्रदान करता है कि हर सेवा।

878
00:37:01,980 --> 00:37:03,630
DynamoDB कोई अपवाद नहीं है।

879
00:37:03,630 --> 00:37:06,020
आप उपयोग को नियंत्रित कर सकते हैं
DynamoDB तालिकाओं के लिए।

880
00:37:06,020 --> 00:37:09,960
अपने एडब्ल्यूएस द्वारा खातों सभी भर में
पहुँच भूमिकाओं और अनुमतियों को परिभाषित

881
00:37:09,960 --> 00:37:12,140
आई ए एम बुनियादी ढांचे में।

882
00:37:12,140 --> 00:37:16,630
>> और यह करने में एक महत्वपूर्ण और अभिन्न अंग है
हम चालित प्रोग्रामिंग घटना क्या कहते हैं।

883
00:37:16,630 --> 00:37:19,056
अब यह एक नया प्रतिमान है।

884
00:37:19,056 --> 00:37:22,080
>> दर्शकों: कितना सच के अपने दर है
झूठी नकारात्मक बनाम सकारात्मक

885
00:37:22,080 --> 00:37:24,052
अपने अभिगम नियंत्रण प्रणाली पर?

886
00:37:24,052 --> 00:37:26,260
रिक Houlihan: सच सकारात्मक
झूठी नकारात्मक बनाम?

887
00:37:26,260 --> 00:37:28,785
दर्शकों: क्या रिटर्निंग
तुम लौट जाना चाहिए?

888
00:37:28,785 --> 00:37:33,720
एक बार एक समय में करने के लिए विरोध के रूप में यह
यह मान्य होना चाहिए जब वापस नहीं करता है?

889
00:37:33,720 --> 00:37:36,260

890
00:37:36,260 --> 00:37:38,050
>> रिक Houlihan: मैं आपको बता नहीं सकता था।

891
00:37:38,050 --> 00:37:40,140
किसी भी विफलताओं अगर वहाँ
जो भी उस पर,

892
00:37:40,140 --> 00:37:42,726
मैं पूछना व्यक्ति नहीं हूँ
कि विशेष रूप से सवाल।

893
00:37:42,726 --> 00:37:43,850
लेकिन यह एक अच्छा सवाल है।

894
00:37:43,850 --> 00:37:45,905
पता करने के लिए मैं उत्सुक होगा
अपने आप को उस, वास्तव में।

895
00:37:45,905 --> 00:37:48,810

896
00:37:48,810 --> 00:37:51,320
>> और तो फिर, नए प्रतिमान
घटना चालित प्रोग्रामिंग है।

897
00:37:51,320 --> 00:37:55,160
मतलब यह है कि आप कर सकते हैं विचार है
जटिल अनुप्रयोगों को तैनात है कि

898
00:37:55,160 --> 00:37:59,720
एक बहुत, बहुत उच्च पैमाने संचालित कर सकते हैं
किसी भी बुनियादी सुविधाओं के बिना।

899
00:37:59,720 --> 00:38:02,120
किसी निश्चित बिना
जो भी बुनियादी सुविधाओं।

900
00:38:02,120 --> 00:38:04,720
और हम एक छोटा सा बात करेंगे
कि हम के रूप में इसका क्या मतलब के बारे में

901
00:38:04,720 --> 00:38:06,550
चार्ट के अगले कुछ करने पर मिलता है।

902
00:38:06,550 --> 00:38:08,716
>> हम क्या करेंगे पहली बात
हम टेबल के बारे में बात करेंगे।

903
00:38:08,716 --> 00:38:10,857
डायनमो के लिए एपीआई डेटा प्रकार के।

904
00:38:10,857 --> 00:38:13,190
पहली बात यह है और आप देंगे
आप इस पर जब देखो नोटिस,

905
00:38:13,190 --> 00:38:17,930
आप किसी भी डेटाबेस के साथ परिचित हो,
डेटाबेस एपीआई का वास्तव में दो तरह का है

906
00:38:17,930 --> 00:38:18,430
मैं यह कह सकता हूँ।

907
00:38:18,430 --> 00:38:21,570
या एपीआई के दो सेट।

908
00:38:21,570 --> 00:38:23,840
उन में से एक होगा
प्रशासनिक एपीआई।

909
00:38:23,840 --> 00:38:26,710
>> वे की देखभाल बातें
डेटाबेस का कार्य करता है।

910
00:38:26,710 --> 00:38:31,340
भंडारण इंजन का विन्यास,
स्थापित करने और तालिकाओं जोड़ने।

911
00:38:31,340 --> 00:38:35,180
बनाने डेटाबेस
कैटलाग और उदाहरण।

912
00:38:35,180 --> 00:38:40,450
DynamoDB में ये बातें, आप
बहुत ही कम, लघु सूची है।

913
00:38:40,450 --> 00:38:43,120
>> तो दूसरे डाटाबेस में,
आप दर्जनों देख सकते हैं

914
00:38:43,120 --> 00:38:45,680
के प्रशासनिक के आदेश,
आदेशों, विन्यास के लिए

915
00:38:45,680 --> 00:38:47,290
इन अतिरिक्त विकल्प।

916
00:38:47,290 --> 00:38:51,234
DynamoDB में आप क्योंकि उन लोगों की जरूरत नहीं है
आप सिस्टम विन्यस्त नहीं है, हम करते हैं।

917
00:38:51,234 --> 00:38:54,150
तो तुम क्या करने की जरूरत है केवल एक चीज है
मुझे जरूरत है क्या आकार मेज मुझे बताओ।

918
00:38:54,150 --> 00:38:55,660
तो आप एक बहुत मिलता है
आदेशों की सीमित सेट।

919
00:38:55,660 --> 00:38:58,618
>> आप एक मेज अद्यतन बनाने के लिए मिलता है, टेबल,
तालिका हटाएँ, और टेबल का वर्णन करें।

920
00:38:58,618 --> 00:39:01,150
वे केवल बातें कर रहे हैं
आप DynamoDB के लिए की जरूरत है।

921
00:39:01,150 --> 00:39:03,294
आप एक भंडारण की जरूरत नहीं
इंजन विन्यास।

922
00:39:03,294 --> 00:39:04,960
मैं प्रतिकृति के बारे में चिंता करने की जरूरत नहीं है।

923
00:39:04,960 --> 00:39:06,490
मैं sharding के बारे में चिंता करने की जरूरत नहीं है।

924
00:39:06,490 --> 00:39:07,800
>> मुझे चिंता करने की ज़रूरत नहीं है
इस सामान में से किसी के बारे में।

925
00:39:07,800 --> 00:39:08,740
ये सब हम आपके लिए कर रहे हैं।

926
00:39:08,740 --> 00:39:11,867
तो यह है कि भूमि के ऊपर का एक विशाल राशि है
लगता है कि सिर्फ अपनी थाली से हटा लिया है।

927
00:39:11,867 --> 00:39:13,200
तो फिर हम CRUD ऑपरेटरों है।

928
00:39:13,200 --> 00:39:17,740
CRUD कुछ हम क्या है
है कि डेटाबेस में फोन

929
00:39:17,740 --> 00:39:19,860
, अपडेट, ऑपरेटरों मिटायें बनाएँ।

930
00:39:19,860 --> 00:39:24,180
ये अपने आम हैं
डेटाबेस कार्रवाई।

931
00:39:24,180 --> 00:39:31,299
पुट आइटम जैसे हालात, मद, अद्यतन प्राप्त
आइटम, आइटम को हटाने, बैच क्वेरी, स्कैन।

932
00:39:31,299 --> 00:39:32,840
आप संपूर्ण तालिका स्कैन करने के लिए चाहते हैं।

933
00:39:32,840 --> 00:39:34,220
मेज से सब कुछ खींचो।

934
00:39:34,220 --> 00:39:37,130
DynamoDB के बारे में अच्छी चीजों में से एक
यह समानांतर स्कैनिंग की अनुमति देता है।

935
00:39:37,130 --> 00:39:40,602
तो अगर आप वास्तव में कितने मुझे पता कर सकते हैं
धागे आपको लगता है कि स्कैन पर चलाना चाहते हैं।

936
00:39:40,602 --> 00:39:41,810
और हम उन धागे चला सकते हैं।

937
00:39:41,810 --> 00:39:43,985
हम जानते हैं कि ऊपर स्कैन स्पिन कर सकते हैं
कई सूत्र के पार

938
00:39:43,985 --> 00:39:49,060
इसलिए यदि आप संपूर्ण तालिका स्कैन कर सकते हैं
बहुत, बहुत जल्दी DynamoDB में अंतरिक्ष।

939
00:39:49,060 --> 00:39:51,490
>> हमारे पास अन्य एपीआई है
हम हमारी नदियों एपीआई क्या कहते हैं।

940
00:39:51,490 --> 00:39:52,940
हम भी बात करने के लिए नहीं जा रहे हैं
अभी इस बारे में ज्यादा।

941
00:39:52,940 --> 00:39:55,189
मैं कुछ सामग्री बाद में मिल गया है
इस बारे में डेक में पर।

942
00:39:55,189 --> 00:39:59,910
लेकिन धाराओं वास्तव में एक दौड़ है
समय का आदेश दिया के रूप में सोच

943
00:39:59,910 --> 00:40:01,274
और विभाजन प्रवेश बदलें।

944
00:40:01,274 --> 00:40:03,940
पर हो रहा है कि सब कुछ
तालिका धारा पर पता चलता है।

945
00:40:03,940 --> 00:40:05,940
>> हर मेज पर लिखने
धारा पर पता चलता है।

946
00:40:05,940 --> 00:40:08,370
आपको लगता है कि धारा पढ़ा है, और कर सकते हैं
आप इसके साथ बातें कर सकते हैं।

947
00:40:08,370 --> 00:40:10,150
हम इस बारे में बात करेंगे क्या
चीजों के प्रकार आप

948
00:40:10,150 --> 00:40:13,680
प्रतिकृति जैसी चीजों के साथ करते हैं,
माध्यमिक अनुक्रमणिका बना।

949
00:40:13,680 --> 00:40:17,620
वास्तव में अच्छा के सभी प्रकार
चीजें आप उस के साथ क्या कर सकते हैं।

950
00:40:17,620 --> 00:40:19,150
>> डेटा के प्रकार।

951
00:40:19,150 --> 00:40:23,320
DynamoDB में, हम दोनों कुंजी का समर्थन
मूल्य और दस्तावेज़ डेटा प्रकार के।

952
00:40:23,320 --> 00:40:26,350
स्क्रीन के बाएं हाथ की तरफ
यहाँ, हम अपने बुनियादी प्रकार मिल गया है।

953
00:40:26,350 --> 00:40:27,230
कुंजी मान प्रकार के।

954
00:40:27,230 --> 00:40:30,040
ये तार कर रहे हैं,
नंबर, और बायनेरिज़।

955
00:40:30,040 --> 00:40:31,640
>> इसलिए सिर्फ तीन बुनियादी प्रकार।

956
00:40:31,640 --> 00:40:33,700
और फिर आप उन लोगों में से सेट कर सकते हैं।

957
00:40:33,700 --> 00:40:37,650
अच्छी बातें की एनओएसक्यूएल है के बारे में
आप गुण के रूप में सरणियों शामिल कर सकते हैं।

958
00:40:37,650 --> 00:40:42,050
और DynamoDB साथ आप सरणियों शामिल कर सकते हैं
एक रूट संपत्ति के रूप में बुनियादी प्रकार के।

959
00:40:42,050 --> 00:40:43,885
>> और उसके बाद दस्तावेज़ प्रकार के होते है।

960
00:40:43,885 --> 00:40:45,510
कितने लोग JSON के साथ परिचित हैं?

961
00:40:45,510 --> 00:40:47,130
इतना JSON के साथ परिचित तुम लोग?

962
00:40:47,130 --> 00:40:49,380
यह मूल रूप से जावास्क्रिप्ट है
वस्तु, संकेतन।

963
00:40:49,380 --> 00:40:52,510
यह आप मूल रूप से करने के लिए अनुमति देता है
एक श्रेणीबद्ध संरचना को परिभाषित।

964
00:40:52,510 --> 00:40:58,107
>> आप पर एक JSON दस्तावेज स्टोर कर सकते हैं
DynamoDB आम घटकों का उपयोग

965
00:40:58,107 --> 00:41:00,940
या कि इमारत ब्लॉकों उपलब्ध हैं
सबसे प्रोग्रामिंग भाषाओं में।

966
00:41:00,940 --> 00:41:03,602
आप जावा है, तो आप कर रहे हैं
नक्शे और सूचियों में देख रहे हैं।

967
00:41:03,602 --> 00:41:05,060
मुझे लगता है कि क्षेत्र के नक्शे वस्तुओं का निर्माण कर सकते हैं।

968
00:41:05,060 --> 00:41:08,030
कुंजी मान के रूप में एक नक्शा
गुण के रूप में जमा।

969
00:41:08,030 --> 00:41:10,890
और इस बात की सूचियों हो सकता है
उन गुणों के भीतर मूल्यों।

970
00:41:10,890 --> 00:41:13,490
आप इस जटिल स्टोर कर सकते हैं
वर्गीकृत संरचना

971
00:41:13,490 --> 00:41:16,320
एक भी विशेषता के रूप में
एक DynamoDB मद की।

972
00:41:16,320 --> 00:41:19,010

973
00:41:19,010 --> 00:41:24,460
>> DynamoDB में तालिकाओं तो, सबसे अधिक पसंद
एनओएसक्यूएल डेटाबेस, टेबल आइटम नहीं हैं।

974
00:41:24,460 --> 00:41:26,469
MongoDB में आप होगा
इन दस्तावेजों को कहते हैं।

975
00:41:26,469 --> 00:41:27,760
और यह सोफे आधार होगा।

976
00:41:27,760 --> 00:41:28,900
इसके अलावा एक दस्तावेज़ डेटाबेस।

977
00:41:28,900 --> 00:41:29,941
आप इन दस्तावेजों को कहते हैं।

978
00:41:29,941 --> 00:41:32,930
दस्तावेज़ या आइटम विशेषता है।

979
00:41:32,930 --> 00:41:35,850
गुण मौजूद कर सकते हैं या
आइटम पर मौजूद नहीं।

980
00:41:35,850 --> 00:41:38,520
DynamoDB में, वहाँ
एक अनिवार्य विशेषता।

981
00:41:38,520 --> 00:41:43,880
बस एक संबंधपरक डेटाबेस में पसंद है,
तुम मेज पर एक प्राथमिक कुंजी है।

982
00:41:43,880 --> 00:41:46,010
>> DynamoDB हम एक हैश कुंजी क्या कहते है।

983
00:41:46,010 --> 00:41:48,280
हैश कुंजी अद्वितीय होना चाहिए।

984
00:41:48,280 --> 00:41:52,580
तो मैं एक हैश तालिका को परिभाषित करते हैं,
मूल रूप से मैं क्या कह रहा हूँ

985
00:41:52,580 --> 00:41:54,110
हर आइटम एक हैश कुंजी होगा है।

986
00:41:54,110 --> 00:41:58,520
और हर हैश कुंजी अद्वितीय होना चाहिए।

987
00:41:58,520 --> 00:42:01,200
>> हर आइटम परिभाषित किया गया है
कि अद्वितीय हैश कुंजी के द्वारा।

988
00:42:01,200 --> 00:42:02,940
और वहाँ केवल एक ही हो सकता है।

989
00:42:02,940 --> 00:42:05,820
यह ठीक है, लेकिन बार बार
क्या लोगों की जरूरत है

990
00:42:05,820 --> 00:42:08,170
वे चाहते है इस हैश है
एक छोटे से अधिक बिट करने के लिए कुंजी

991
00:42:08,170 --> 00:42:11,010
की तुलना में सिर्फ एक अद्वितीय पहचानकर्ता होना।

992
00:42:11,010 --> 00:42:15,240
बार बार हम उस हैश कुंजी का उपयोग करना चाहते हैं
शीर्ष स्तर एकत्रीकरण बाल्टी के रूप में।

993
00:42:15,240 --> 00:42:19,160
और हम ऐसा तरीका है
हम एक सीमा कुंजी क्या कॉल जोड़ने।

994
00:42:19,160 --> 00:42:22,460
>> यह केवल एक हैश है तो
मेज, इस अद्वितीय होना चाहिए।

995
00:42:22,460 --> 00:42:27,040
यह एक हैश और सीमा मेज है,
हैश और सीमा के संयोजन

996
00:42:27,040 --> 00:42:28,640
अद्वितीय होना चाहिए।

997
00:42:28,640 --> 00:42:30,110
तो इस तरह से इसके बारे में सोचते हैं।

998
00:42:30,110 --> 00:42:32,140
मैं एक मंच है।

999
00:42:32,140 --> 00:42:39,010
और फ़ॉर्म है, विषय है
पोस्ट, और यह प्रतिक्रियाओं है।

1000
00:42:39,010 --> 00:42:42,630
>> तो मैं एक हैश हो सकता है
विषय आईडी है, जो महत्वपूर्ण,।

1001
00:42:42,630 --> 00:42:46,650
और मैं एक सीमा कुंजी हो सकता है,
जो प्रतिक्रिया आईडी है।

1002
00:42:46,650 --> 00:42:49,650
यही कारण है कि जिस तरह से मैं सभी प्राप्त करना चाहते हैं
विशेष विषय के लिए प्रतिक्रियाओं,

1003
00:42:49,650 --> 00:42:52,370
मैं सिर्फ हैश क्वेरी कर सकते हैं।

1004
00:42:52,370 --> 00:42:55,190
मैं मुझे सब दे बस का कहना है सकते हैं
इस हैश है कि आइटम नहीं है।

1005
00:42:55,190 --> 00:43:01,910
और मैं हर सवाल पाने के लिए जा रहा हूँ
या उस विशेष विषय के लिए पोस्ट।

1006
00:43:01,910 --> 00:43:03,910
इन शीर्ष स्तर एकत्रित
बहुत महत्वपूर्ण हैं।

1007
00:43:03,910 --> 00:43:07,370
वे प्राथमिक उपयोग का समर्थन
आवेदन के पैटर्न।

1008
00:43:07,370 --> 00:43:09,420
आम तौर पर, यह बोल रहा हूँ
हम क्या करना चाहते है।

1009
00:43:09,420 --> 00:43:11,780
हम जानते हैं कि table-- चाहते हैं
आप तालिका लोड के रूप में,

1010
00:43:11,780 --> 00:43:16,640
हम डेटा संरचना करना चाहते हैं
इस तरह से तालिका के भीतर

1011
00:43:16,640 --> 00:43:20,140
कि आवेदन बहुत कर सकते हैं
जल्दी से उन परिणामों को निकालते हैं।

1012
00:43:20,140 --> 00:43:24,510
और बार बार जिस तरह से करना है
हम के रूप में इन एकत्रित बनाए रखने के लिए

1013
00:43:24,510 --> 00:43:25,650
डेटा डालें।

1014
00:43:25,650 --> 00:43:31,110
असल में, हम डेटा फैल रहे
उज्ज्वल बाल्टी में यह रूप में आता है।

1015
00:43:31,110 --> 00:43:35,210
>> रेंज चाबियाँ me-- हैश की अनुमति देते हैं
चाबियाँ समानता होना है।

1016
00:43:35,210 --> 00:43:39,490
मैं एक हैश क्वेरी करते हैं, मैं कहना है
मुझे इस के बराबर होती है कि एक हैश दे।

1017
00:43:39,490 --> 00:43:41,950
मैं एक सीमा क्वेरी करते हैं, मैं
मुझे एक श्रृंखला दे कह सकते हैं

1018
00:43:41,950 --> 00:43:47,040
कि किसी भी तरह का उपयोग कर रहा है
हम समर्थन करते हैं कि अमीर ऑपरेटर।

1019
00:43:47,040 --> 00:43:49,200
मुझे एक हैश के लिए सभी वस्तुओं को दे।

1020
00:43:49,200 --> 00:43:52,520
यह अधिक से अधिक बराबर है,
इसके साथ शुरू होता है, कम से कम

1021
00:43:52,520 --> 00:43:54,145
यह इन दोनों के मूल्यों के बीच मौजूद है?

1022
00:43:54,145 --> 00:43:56,811
सीमा प्रश्नों की तो इन प्रकार
हम में हमेशा से रुचि रखते हैं कि।

1023
00:43:56,811 --> 00:43:59,650
अब डेटा के बारे में एक बात है, जब
आप जब डेटा तक पहुँचने में लग

1024
00:43:59,650 --> 00:44:02,360
आप डेटा का उपयोग, यह है
हमेशा एक एकत्रीकरण के बारे में।

1025
00:44:02,360 --> 00:44:05,770
यह रिकॉर्ड के बारे में हमेशा
कि इस से संबंधित हैं।

1026
00:44:05,770 --> 00:44:10,390
मुझे यहाँ सब कुछ दे दो सब that's--
इस क्रेडिट कार्ड पर लेनदेन

1027
00:44:10,390 --> 00:44:12,500
पिछले महीने के लिए।

1028
00:44:12,500 --> 00:44:13,960
यही कारण है कि एक एकत्रीकरण है।

1029
00:44:13,960 --> 00:44:17,490
>> लगभग सब कुछ आप में क्या
डेटाबेस एकत्रीकरण किसी तरह का है।

1030
00:44:17,490 --> 00:44:21,530
परिभाषित करने के लिए सक्षम होने के लिए जा रहा है तो सक्षम
इन बाल्टी और आप इन रेंज दे

1031
00:44:21,530 --> 00:44:24,950
पर प्रश्न करने के लिए सक्षम होने के लिए जिम्मेदार बताते हैं,
उन अमीर प्रश्नों, कई का समर्थन

1032
00:44:24,950 --> 00:44:27,165
बहुत से, कई आवेदन का उपयोग पैटर्न।

1033
00:44:27,165 --> 00:44:30,990

1034
00:44:30,990 --> 00:44:35,000
>> दूसरी बात यह है हैश कुंजी तो
करता है कि यह हमें एक तंत्र देता है

1035
00:44:35,000 --> 00:44:37,740
आसपास डेटा का प्रसार करने में सक्षम हो।

1036
00:44:37,740 --> 00:44:40,390
एनओएसक्यूएल डेटाबेस सबसे अच्छा काम
जब डेटा समान रूप से है

1037
00:44:40,390 --> 00:44:41,740
क्लस्टर भर में वितरित की।

1038
00:44:41,740 --> 00:44:44,530

1039
00:44:44,530 --> 00:44:47,050
कितने लोग परिचित हैं
एल्गोरिदम hashing के साथ?

1040
00:44:47,050 --> 00:44:49,860
मैं हैश और एक hashing-- कहना है कि जब
एक हैशिंग एल्गोरिथ्म क्योंकि

1041
00:44:49,860 --> 00:44:54,140
उत्पन्न करने में सक्षम होने का एक तरीका है
किसी भी मूल्य से एक यादृच्छिक मूल्य।

1042
00:44:54,140 --> 00:44:59,300
इस विशेष मामले में तो,
हम चलाने हैश एल्गोरिथ्म आधारित एन डी 5 है।

1043
00:44:59,300 --> 00:45:04,765
>> और मैं एक आईडी है, और अगर यह
मेरी हैश कुंजी है, मैं 1, 2, 3 लोगों की है।

1044
00:45:04,765 --> 00:45:07,390
मैं हैश एल्गोरिथ्म चलाते हैं,
यह वापस आ गया और कहने जा रहा है

1045
00:45:07,390 --> 00:45:10,800
अच्छी तरह से 1, 2 7 बी के बराबर होती है
48 के बराबर होती है 3 सीडी के बराबर होती है।

1046
00:45:10,800 --> 00:45:13,092
वे सभी प्रमुख अंतरिक्ष में फैला हुआ है।

1047
00:45:13,092 --> 00:45:14,050
और यही कारण है कि आप इस करते हैं?

1048
00:45:14,050 --> 00:45:17,120
सुनिश्चित करती है कि ऐसा इसलिए है क्योंकि मैं कर सकता हूँ
कई नोड्स भर में रिकॉर्ड डाल दिया।

1049
00:45:17,120 --> 00:45:19,574
>> मैं यह कर रहा हूँ तो
संवर्द्धित, 1, 2, 3।

1050
00:45:19,574 --> 00:45:21,990
और मैं एक हैश श्रृंखला है कि
इस विशेष मामले में रन

1051
00:45:21,990 --> 00:45:24,785
एक छोटे हैश अंतरिक्ष,
यह, एफएफ करने के लिए 00 से चलाता है

1052
00:45:24,785 --> 00:45:27,951
तो रिकॉर्ड में आ जा रहे हैं
और वे जाने के लिए जा रहे हैं 1, 2, 3, 4, 5,

1053
00:45:27,951 --> 00:45:30,390
6, 7, 8, 9, 10, 11, 12।

1054
00:45:30,390 --> 00:45:31,800
क्या होता है?

1055
00:45:31,800 --> 00:45:34,860
हर डालने ही नोड के लिए जा रहा है।

1056
00:45:34,860 --> 00:45:36,070
तुम्हे समझ में आया मैंने जो कहा?

1057
00:45:36,070 --> 00:45:40,910
>> मैं अंतरिक्ष विभाजित क्योंकि जब,
और मैं भर में इन अभिलेखों का प्रसार

1058
00:45:40,910 --> 00:45:45,950
और मैं विभाजन, मैं कहने जा रहा हूँ
विभाजन 1 54 की कुंजी अंतरिक्ष 0 है।

1059
00:45:45,950 --> 00:45:47,720
विभाजन 2 55-89 है।

1060
00:45:47,720 --> 00:45:49,780
विभाजन 3 एफएफ को ए.ए. है।

1061
00:45:49,780 --> 00:45:53,740
मैं incrementing रैखिक उपयोग कर रहा हूँ तो अगर
आईडी, तुम क्या हो रहा है देख सकते हैं।

1062
00:45:53,740 --> 00:45:57,410
1, 2, 3, 4, 5, 6, 54 के लिए सभी तरह।

1063
00:45:57,410 --> 00:46:00,030
मैं चोट कर रहा हूँ के रूप में तो
प्रणाली में रिकॉर्ड,

1064
00:46:00,030 --> 00:46:02,030
सब कुछ एक नोड के लिए जा रहा समाप्त होता है।

1065
00:46:02,030 --> 00:46:03,160
>> यह अच्छा नहीं है।

1066
00:46:03,160 --> 00:46:04,820
यही कारण है कि एक antipattern है।

1067
00:46:04,820 --> 00:46:08,760
MongoDB में वे इस समस्या है
आप एक हैश कुंजी का उपयोग नहीं करते हैं।

1068
00:46:08,760 --> 00:46:11,325
MongoDB आप विकल्प देता है
की कुंजी मान hashing।

1069
00:46:11,325 --> 00:46:13,950
तुम हमेशा करते हैं, कि क्या करना चाहिए
आप एक incrementing हैश का उपयोग कर रहे हैं

1070
00:46:13,950 --> 00:46:17,380
MongoDB में कुंजी, या आप हो जाएगा
एक नोड के लिए हर लिखने श्रेष्ठ,

1071
00:46:17,380 --> 00:46:21,290
और आप को सीमित कर दिया जाएगा
बुरी तरह से अपने लिखने थ्रूपुट।

1072
00:46:21,290 --> 00:46:24,896
>> दर्शकों: दशमलव में कि ए 9 169 है?

1073
00:46:24,896 --> 00:46:28,450
>> रिक Houlihan: हाँ, यह है
कहीं वहाँ के आसपास।

1074
00:46:28,450 --> 00:46:29,950
ए 9, मैं नहीं जानता।

1075
00:46:29,950 --> 00:46:32,200
तुम मेरी बाइनरी प्राप्त होगा
दशमलव कैलकुलेटर के लिए।

1076
00:46:32,200 --> 00:46:34,237
मेरे दिमाग उस तरह काम नहीं करता है।

1077
00:46:34,237 --> 00:46:36,320
दर्शकों: बस एक त्वरित एक
अपने मोंगो टिप्पणी की।

1078
00:46:36,320 --> 00:46:39,530
इसलिए आता है कि वस्तु आईडी है
नेटिव मोंगो के साथ ऐसा?

1079
00:46:39,530 --> 00:46:40,179

1080
00:46:40,179 --> 00:46:41,470
रिक Houlihan: यह है कि क्या करना है?

1081
00:46:41,470 --> 00:46:42,970
आप यह निर्दिष्ट करते हैं।

1082
00:46:42,970 --> 00:46:45,030
MongoDB के साथ, आप विकल्प होता है।

1083
00:46:45,030 --> 00:46:48,930
आप में से हर दस्तावेज़ specify-- कर सकते हैं
MongoDB एक अंडरस्कोर आईडी के लिए है।

1084
00:46:48,930 --> 00:46:50,300
यही कारण है कि अद्वितीय मूल्य है।

1085
00:46:50,300 --> 00:46:55,240
>> MongoDB में आप निर्दिष्ट कर सकते हैं
यह हैश या नहीं।

1086
00:46:55,240 --> 00:46:56,490
वे सिर्फ तुम विकल्प देते हैं।

1087
00:46:56,490 --> 00:46:58,198
आप यह जानते हैं कि
बिना सोचे समझे, कोई समस्या नहीं है।

1088
00:46:58,198 --> 00:46:59,640
तुम्हें पता है कि क्या करने की जरूरत नहीं है।

1089
00:46:59,640 --> 00:47:04,260
आप यह है कि, बिना सोचे समझे नहीं पता है कि अगर
यह incrementing है, तो हैश करते हैं।

1090
00:47:04,260 --> 00:47:06,880
>> अब बात के बारे में
आप हैश एक बार, hashing

1091
00:47:06,880 --> 00:47:08,800
एक value-- और यह है
क्यों हैश चाबियाँ हमेशा से रहे हैं

1092
00:47:08,800 --> 00:47:13,740
अनूठा प्रश्नों, मैं बदल दिया है क्योंकि
मूल्य, अब मैं एक सीमा क्वेरी नहीं कर सकते।

1093
00:47:13,740 --> 00:47:15,640
मैं यह नहीं कह सकता
इस या उस के बीच,

1094
00:47:15,640 --> 00:47:20,800
हैश मान नहीं जा रहा है, क्योंकि
वास्तविक मूल्य के बराबर हो।

1095
00:47:20,800 --> 00:47:24,570
तो आपको लगता है कि हैश जब
कुंजी है, यह केवल समानता है।

1096
00:47:24,570 --> 00:47:28,700
यही कारण है DynamoDB हैश कुंजी में है
प्रश्नों हमेशा ही समानता है।

1097
00:47:28,700 --> 00:47:32,090

1098
00:47:32,090 --> 00:47:34,700
>> तो अब एक रेंज में key--
मुझे लगता है कि सीमा कुंजी जोड़ते हैं,

1099
00:47:34,700 --> 00:47:38,180
उन रेंज कुंजी अभिलेखों सभी में आते हैं और
वे एक ही विभाजन पर जमा हो।

1100
00:47:38,180 --> 00:47:42,430
ताकि वे आसानी से, बहुत जल्दी कर रहे हैं
इस हैश है क्योंकि लिया गया,

1101
00:47:42,430 --> 00:47:43,220
इस रेंज है।

1102
00:47:43,220 --> 00:47:44,928
और तुम सब कुछ देख
एक ही हैश के साथ

1103
00:47:44,928 --> 00:47:48,550
एक ही विभाजन के स्थान पर जमा हो जाता है।

1104
00:47:48,550 --> 00:47:53,889
आप मदद करने के लिए है कि सीमा कुंजी का उपयोग कर सकते हैं
अपने माता पिता के करीब अपने डेटा का पता लगाने।

1105
00:47:53,889 --> 00:47:55,180
इसलिए मैं वास्तव में यहाँ क्या कर रहा हूँ?

1106
00:47:55,180 --> 00:47:57,320
यह कई रिश्ते के लिए एक से एक है।

1107
00:47:57,320 --> 00:48:01,490
एक हैश कुंजी के बीच के रिश्ते
और रेंज कुंजी कई लोगों के लिए एक है।

1108
00:48:01,490 --> 00:48:03,490
मैं कई हैश कुंजी हो सकता।

1109
00:48:03,490 --> 00:48:07,610
मैं केवल एकाधिक श्रृंखला हो सकती है
हर हैश कुंजी भीतर चाबियाँ।

1110
00:48:07,610 --> 00:48:11,910
>> हैश माता-पिता को परिभाषित करता है,
रेंज बच्चों को परिभाषित करता है।

1111
00:48:11,910 --> 00:48:15,240
तो आप देख सकते हैं अनुरूप यहाँ है
रिलेशनल निर्माण के बीच

1112
00:48:15,240 --> 00:48:18,840
की और एक ही प्रकार
एनओएसक्यूएल में निर्माण करती है।

1113
00:48:18,840 --> 00:48:20,760
लोगों के बारे में बात करते हैं
Nonrelational रूप एनओएसक्यूएल।

1114
00:48:20,760 --> 00:48:22,200
यह nonrelational नहीं है।

1115
00:48:22,200 --> 00:48:24,680
डेटा हमेशा संबंध है।

1116
00:48:24,680 --> 00:48:28,172
उन रिश्तों बस
अलग ढंग से मॉडलिंग कर रहे हैं।

1117
00:48:28,172 --> 00:48:29,880
चलो थोड़ा बात करते हैं
स्थायित्व के बारे में थोड़ा सा।

1118
00:48:29,880 --> 00:48:34,860
आप DynamoDB के लिए लिखते हैं, लिखते हैं
हमेशा तीन तरह से दोहराया है।

1119
00:48:34,860 --> 00:48:37,550
हम तीन-जेड की है जिसका अर्थ है कि।

1120
00:48:37,550 --> 00:48:39,160
जेड की उपलब्धता के क्षेत्र हैं।

1121
00:48:39,160 --> 00:48:43,430
आप एक उपलब्धि के बारे में सोच सकते हैं
एक डाटा सेंटर के रूप में जोन

1122
00:48:43,430 --> 00:48:45,447
डेटा केंद्रों की या एक संग्रह।

1123
00:48:45,447 --> 00:48:47,780
इन बातों को भौगोलिक रूप से कर रहे हैं
एक दूसरे से अलग

1124
00:48:47,780 --> 00:48:51,610
विभिन्न गलती क्षेत्र में, के पार
बिजली ग्रिड और बाढ़ के मैदानों अलग।

1125
00:48:51,610 --> 00:48:54,510
एक AZ में एक विफलता नहीं है
एक और नीचे ले जा रहा।

1126
00:48:54,510 --> 00:48:56,890
उन्होंने यह भी जुड़े हुए हैं
एक साथ अंधेरे फाइबर के साथ।

1127
00:48:56,890 --> 00:49:01,240
यह एक उप समर्थन करता है 1
Azs के बीच मिलीसेकंड विलंबता।

1128
00:49:01,240 --> 00:49:05,390
तो वास्तविक समय डाटा अनुकरण
बहु Azs में सक्षम।

1129
00:49:05,390 --> 00:49:09,990
>> और बार बार बहु-जेड की तैनाती
उच्च उपलब्धता की आवश्यकताओं को पूरा

1130
00:49:09,990 --> 00:49:12,930
सबसे उद्यम संगठनों की।

1131
00:49:12,930 --> 00:49:16,139
तो DynamoDB फैला हुआ है
डिफ़ॉल्ट रूप से तीन Azs के पार।

1132
00:49:16,139 --> 00:49:19,430
हम केवल ज्ञान लिखने जा रहे हैं
उन तीन नोड्स के दो वापस आने के लिए जब

1133
00:49:19,430 --> 00:49:21,470
और मैं यह मिल गया, हाँ, कहते हैं।

1134
00:49:21,470 --> 00:49:22,050
ऐसा क्यों है?

1135
00:49:22,050 --> 00:49:25,950
पढ़ें पक्ष पर हम कर रहे हैं, क्योंकि केवल
जब वापस आप डेटा देने जा रहा

1136
00:49:25,950 --> 00:49:27,570
हम दो नोड्स से मिलता है।

1137
00:49:27,570 --> 00:49:30,490
>> मैं भर में नकल कर रहा हूँ
तीन, और मैं दो से पढ़ रहा हूँ,

1138
00:49:30,490 --> 00:49:32,840
मैं हमेशा की गारंटी रहा हूँ
कम से कम एक है

1139
00:49:32,840 --> 00:49:35,720
उन होने के लिए पढ़ता
डेटा के सबसे वर्तमान प्रति।

1140
00:49:35,720 --> 00:49:38,340
यही कारण है कि DynamoDB लगातार बनाता है।

1141
00:49:38,340 --> 00:49:42,450
अब आप बारी करने के लिए चुन सकते हैं
उन लगातार बंद पढ़ता है।

1142
00:49:42,450 --> 00:49:45,070
जो मामले में मैं कहने जा रहा हूँ,
मैं केवल एक नोड से पढ़ा हूँ।

1143
00:49:45,070 --> 00:49:47,430
और मुझे लगता है कि यह हो रहा है गारंटी नहीं दे सकते
सबसे मौजूदा डेटा हो।

1144
00:49:47,430 --> 00:49:49,450
>> एक लिखने में आ रही है तो, अगर
यह अभी तक दोहराया नहीं किया गया है

1145
00:49:49,450 --> 00:49:50,360
आपको लगता है कि प्रतिलिपि प्राप्त करने के लिए जा रहे हैं।

1146
00:49:50,360 --> 00:49:52,220
यही कारण है कि एक अंततः लगातार पढ़ा है।

1147
00:49:52,220 --> 00:49:54,640
और क्या यह है कि आधी कीमत है।

1148
00:49:54,640 --> 00:49:56,140
इसलिए इस बारे में सोचने के लिए कुछ है।

1149
00:49:56,140 --> 00:50:00,160
जब आप DynamoDB बाहर पढ़ने, और कर रहे हैं
आप अपने पढ़ने की क्षमता स्थापित कर रहे हैं

1150
00:50:00,160 --> 00:50:04,430
इकाइयों, आप अंततः चुनते हैं
संगत, यह एक बहुत सस्ता है, पढ़ता

1151
00:50:04,430 --> 00:50:06,010
इसके बारे में आधी कीमत है।

1152
00:50:06,010 --> 00:50:09,342
>> और तो यह है कि आप पैसे की बचत होती है।

1153
00:50:09,342 --> 00:50:10,300
लेकिन यह है कि अपनी पसंद है।

1154
00:50:10,300 --> 00:50:12,925
आप एक सुसंगत पढ़ें चाहते हैं या
एक अंततः लगातार पढ़ें।

1155
00:50:12,925 --> 00:50:15,720
यही कारण है कि आप चुन सकते हैं कि कुछ है।

1156
00:50:15,720 --> 00:50:17,659
>> के अनुक्रमित के बारे में बात करते हैं।

1157
00:50:17,659 --> 00:50:19,450
तो क्या हम उल्लेख किया है कि
शीर्ष स्तर एकत्रीकरण।

1158
00:50:19,450 --> 00:50:23,720
हम हैश चाबी मिल गया है, और
हम सीमा चाबियाँ मिल गया है।

1159
00:50:23,720 --> 00:50:24,320
यह अच्छा है।

1160
00:50:24,320 --> 00:50:26,950
और कहा कि, प्राथमिक मेज पर मैं
एक हैश कुंजी मिल गया है, मैं एक रेंज कुंजी है।

1161
00:50:26,950 --> 00:50:27,783
>> इसका क्या मतलब है?

1162
00:50:27,783 --> 00:50:30,410
मैं एक विशेषता मिल गया है कि मैं
के खिलाफ अमीर प्रश्नों चला सकते हैं।

1163
00:50:30,410 --> 00:50:31,800
यह रेंज कुंजी है।

1164
00:50:31,800 --> 00:50:35,530
कि item-- पर अन्य विशेषताओं
मैं उन विशेषताओं पर फ़िल्टर कर सकते हैं।

1165
00:50:35,530 --> 00:50:40,050
लेकिन मुझे लगता है कि यह चीजों की तरह नहीं कर सकते
साथ शुरू होता है, या अधिक से अधिक है।

1166
00:50:40,050 --> 00:50:40,820
>> मैं ऐसा कैसे करूं?

1167
00:50:40,820 --> 00:50:42,860
मैं एक सूची बनाने।

1168
00:50:42,860 --> 00:50:45,340
दो प्रकार की होती है
DynamoDB में अनुक्रमणिका।

1169
00:50:45,340 --> 00:50:49,002
एक सूचकांक वास्तव में है
तालिका के एक और दृश्य।

1170
00:50:49,002 --> 00:50:50,490
और स्थानीय माध्यमिक सूचकांक।

1171
00:50:50,490 --> 00:50:51,781
>> हम के बारे में बात करेंगे पहले एक।

1172
00:50:51,781 --> 00:50:57,740
इसलिए स्थानीय माध्यमिक सहअस्तित्वमय रहे हैं
डेटा के रूप में एक ही विभाजन पर।

1173
00:50:57,740 --> 00:51:00,240
और इस तरह के रूप में, वे कर रहे हैं पर
एक ही शारीरिक नोड।

1174
00:51:00,240 --> 00:51:01,780
उन्होंने कहा कि हम लगातार कहते हैं।

1175
00:51:01,780 --> 00:51:04,599
मतलब, वे स्वीकार करेंगे
तालिका के साथ लिखना।

1176
00:51:04,599 --> 00:51:06,890
लिखने में आता है,
हम सूचकांक के माध्यम से लिख देंगे।

1177
00:51:06,890 --> 00:51:09,306
हम मेज तक लिख देंगे
और फिर हम स्वीकार करेंगे।

1178
00:51:09,306 --> 00:51:10,490
तो यह है कि संगत है।

1179
00:51:10,490 --> 00:51:13,174
लिखने के लिए किया गया है एक बार
मेज से स्वीकार किया है,

1180
00:51:13,174 --> 00:51:15,090
यह कि गारंटी है
स्थानीय माध्यमिक सूचकांक

1181
00:51:15,090 --> 00:51:18,380
डेटा का एक ही सपना होगा।

1182
00:51:18,380 --> 00:51:22,390
लेकिन क्या वे अनुमति तुम्हें क्या है
वैकल्पिक रेंज कुंजियों को परिभाषित।

1183
00:51:22,390 --> 00:51:25,260
>> एक ही हैश का उपयोग किया है
प्राथमिक तालिका के रूप में कुंजी,

1184
00:51:25,260 --> 00:51:29,050
वे कर रहे हैं क्योंकि पर सह स्थित
एक ही विभाजन है, और वे लगातार कर रहे हैं।

1185
00:51:29,050 --> 00:51:33,110
लेकिन मैं एक सूचकांक बना सकते हैं
विभिन्न रेंज कुंजी के साथ।

1186
00:51:33,110 --> 00:51:41,590
तो उदाहरण के लिए, यदि मैं एक निर्माता था
कि एक कच्चे भागों तालिका में आ रहा था।

1187
00:51:41,590 --> 00:51:44,590
और कच्चे भागों में आते हैं, और
वे विधानसभा द्वारा एकत्रित कर रहे हैं।

1188
00:51:44,590 --> 00:51:46,840
और हो सकता है एक याद नहीं है।

1189
00:51:46,840 --> 00:51:50,240
>> इस से बनाया गया था कि किसी भी भाग
इस तिथि के बाद निर्माता,

1190
00:51:50,240 --> 00:51:52,840
मैं अपनी लाइन से खींचने की जरूरत है।

1191
00:51:52,840 --> 00:51:55,950
मैं एक सूचकांक स्पिन कर सकते हैं
कि, देख रही होगी

1192
00:51:55,950 --> 00:52:00,760
की तारीख को कुल मिलाकर
उस विशेष हिस्से का निर्माण।

1193
00:52:00,760 --> 00:52:03,930
मेरी शीर्ष स्तर तालिका था तो अगर
पहले से ही निर्माता द्वारा बंटी,

1194
00:52:03,930 --> 00:52:07,655
हो सकता है यह मैं, भाग आईडी पर व्यवस्थित किया गया था
कि मेज से एक सूचकांक बना सकते हैं

1195
00:52:07,655 --> 00:52:11,140
निर्माता द्वारा बंटी के रूप में और
निर्माण की तारीख पर बताया गया।

1196
00:52:11,140 --> 00:52:14,490
और मैं कह सकते हैं कि जिस तरह से, कुछ भी है कि
इन तिथियों के बीच निर्मित किया गया था,

1197
00:52:14,490 --> 00:52:16,804
मैं रेखा से खींचने की जरूरत है।

1198
00:52:16,804 --> 00:52:18,220
तो यह है कि एक स्थानीय माध्यमिक सूचकांक है।

1199
00:52:18,220 --> 00:52:22,280
>> इन का असर
अपने हैश कुंजी अंतरिक्ष सीमित।

1200
00:52:22,280 --> 00:52:24,360
क्योंकि वे सह अस्तित्व
एक ही भंडारण नोड पर,

1201
00:52:24,360 --> 00:52:26,860
वे हैश कुंजी की सीमा
10 गीगाबाइट करने के लिए अंतरिक्ष।

1202
00:52:26,860 --> 00:52:28,950
DynamoDB, के तहत
टेबल, विभाजन होगा

1203
00:52:28,950 --> 00:52:31,380
अपनी मेज हर 10 गीगाबाइट।

1204
00:52:31,380 --> 00:52:34,760
आप डेटा के 10 gigs में डाल दिया है, हम
[PHH] जाना है, और हम एक और नोड जोड़ें।

1205
00:52:34,760 --> 00:52:38,120

1206
00:52:38,120 --> 00:52:42,070
>> हम LSI विभाजन नहीं होगा
कई विभाजन के पार।

1207
00:52:42,070 --> 00:52:43,200
हम तालिका बाँट लेंगे।

1208
00:52:43,200 --> 00:52:44,679
लेकिन हम LSI विभाजन नहीं होगा।

1209
00:52:44,679 --> 00:52:46,470
कि कुछ है तो
समझने के लिए महत्वपूर्ण

1210
00:52:46,470 --> 00:52:50,070
तुम बहुत कर रहे हैं है,
बहुत, बहुत बड़े एकत्रित,

1211
00:52:50,070 --> 00:52:53,860
तो आप सीमित करने जा रहे हैं
अपने LSIs पर 10 गीगाबाइट।

1212
00:52:53,860 --> 00:52:56,640
>> यदि यह मामला है, हम कर सकते हैं
वैश्विक माध्यमिक का उपयोग करें।

1213
00:52:56,640 --> 00:52:58,630
वैश्विक माध्यमिक हैं
वास्तव में एक और टेबल।

1214
00:52:58,630 --> 00:53:01,720
वे करने के लिए पूरी तरह से बंद मौजूद
अपनी प्राथमिक मेज की ओर।

1215
00:53:01,720 --> 00:53:04,680
और वे मुझे एक खोजने के लिए अनुमति
पूरी तरह से अलग संरचना।

1216
00:53:04,680 --> 00:53:08,010
डेटा डाला जा रहा है तो यह सोचने
दो अलग-अलग तालिकाओं में, संरचित

1217
00:53:08,010 --> 00:53:09,220
दो अलग अलग तरीकों से।

1218
00:53:09,220 --> 00:53:11,360
>> मैं एक पूरी तरह से परिभाषित कर सकते हैं
अलग हैश कुंजी।

1219
00:53:11,360 --> 00:53:13,490
मैं एक पूरी तरह से परिभाषित कर सकते हैं
विभिन्न रेंज कुंजी।

1220
00:53:13,490 --> 00:53:15,941
और मैं इस चला सकते हैं
पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से।

1221
00:53:15,941 --> 00:53:18,190
तथ्य की बात के रूप में, मैं
मेरे पढ़ने की क्षमता का प्रावधान

1222
00:53:18,190 --> 00:53:21,090
और के लिए क्षमता लिखना मेरी
वैश्विक माध्यमिक अनुक्रमित

1223
00:53:21,090 --> 00:53:24,240
पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से
मेरी प्राथमिक तालिका की।

1224
00:53:24,240 --> 00:53:26,640
मुझे लगता है कि सूचकांक को परिभाषित करते हैं, तो मैं बता
यह कितना पढ़ना और लिखना

1225
00:53:26,640 --> 00:53:28,610
क्षमता का उपयोग किया जा रहा है।

1226
00:53:28,610 --> 00:53:31,490
>> और कहा कि अलग-अलग है
मेरी प्राथमिक तालिका से।

1227
00:53:31,490 --> 00:53:35,240
अब अनुक्रमित दोनों के लिए हमें की अनुमति
न केवल, हैश और सीमा कुंजियों को परिभाषित

1228
00:53:35,240 --> 00:53:38,610
लेकिन वे हमें करने की अनुमति
अतिरिक्त मान परियोजना।

1229
00:53:38,610 --> 00:53:44,950
मैं सूचकांक दूर पढ़ने के लिए चाहते हैं तो,
और मैं डेटा के कुछ सेट प्राप्त करना चाहते हैं,

1230
00:53:44,950 --> 00:53:48,327
मैं मुख्य करने के लिए वापस जाने की जरूरत नहीं है
तालिका अतिरिक्त विशेषताओं पाने के लिए।

1231
00:53:48,327 --> 00:53:50,660
मैं उन लोगों के अतिरिक्त परियोजना कर सकते हैं
तालिका में विशेषताओं

1232
00:53:50,660 --> 00:53:53,440
उपयोग पैटर्न का समर्थन है।

1233
00:53:53,440 --> 00:53:57,700
मुझे लगता है हम शायद कुछ में हो रही है पता
वास्तव में, मातम में हो रही really--

1234
00:53:57,700 --> 00:53:58,910
यहाँ इस सामान में से कुछ पर।

1235
00:53:58,910 --> 00:54:02,725
अब मैं इस से बाहर बहाव के लिए मिला है।

1236
00:54:02,725 --> 00:54:07,320
>> दर्शकों: [अश्राव्य]
--table कुंजी एक हैश था मतलब?

1237
00:54:07,320 --> 00:54:08,840
मूल हैश?

1238
00:54:08,840 --> 00:54:09,340
मल्टी-हवा का झोंका?

1239
00:54:09,340 --> 00:54:10,200
>> रिक Houlihan: हाँ।

1240
00:54:10,200 --> 00:54:11,070
हाँ।

1241
00:54:11,070 --> 00:54:15,260
तालिका कुंजी मूल रूप से
वापस आइटम के लिए अंक।

1242
00:54:15,260 --> 00:54:19,280
तो एक सूचकांक एक संकेतक के लिए वापस आ गया है
मेज पर मूल आइटम नहीं है।

1243
00:54:19,280 --> 00:54:22,910
अब आप एक निर्माण करने के लिए चुन सकते हैं
केवल तालिका कुंजी है कि सूचकांक,

1244
00:54:22,910 --> 00:54:24,840
और कोई अन्य गुण।

1245
00:54:24,840 --> 00:54:26,570
और मुझे लगता है कि यही कारण क्या हो सकता है?

1246
00:54:26,570 --> 00:54:28,570
वैसे, शायद मैं बहुत बड़ी आइटम नहीं हैं।

1247
00:54:28,570 --> 00:54:31,660
>> मैं वास्तव में केवल पता करने की जरूरत which--
मेरी पहुंच पैटर्न कह सकते हैं,

1248
00:54:31,660 --> 00:54:33,760
जो आइटम इस संपत्ति होते हैं?

1249
00:54:33,760 --> 00:54:35,780
आइटम लौटने की जरूरत नहीं है।

1250
00:54:35,780 --> 00:54:37,800
मैं सिर्फ इतना पता करने की जरूरत है
जो आइटम यह होते हैं।

1251
00:54:37,800 --> 00:54:40,700
तो अगर आप अनुक्रमित निर्माण कर सकते हैं
कि केवल तालिका कुंजी है।

1252
00:54:40,700 --> 00:54:43,360
>> लेकिन यह है कि मुख्य रूप से क्या है
डेटाबेस में एक सूचकांक के लिए है।

1253
00:54:43,360 --> 00:54:46,280
यह जल्दी करने में सक्षम होने के लिए है
, जो रिकॉर्ड की पहचान

1254
00:54:46,280 --> 00:54:49,470
जो पंक्तियाँ, जो
तालिका में आइटम नहीं हैं

1255
00:54:49,470 --> 00:54:51,080
मैं के लिए खोज कर रहा हूँ कि गुण।

1256
00:54:51,080 --> 00:54:53,610

1257
00:54:53,610 --> 00:54:54,860
>> GSIS, तो वे कैसे काम करते हैं?

1258
00:54:54,860 --> 00:54:58,340
GSIS मूल रूप से अतुल्यकालिक हैं।

1259
00:54:58,340 --> 00:55:02,570
अद्यतन तालिका में आता है,
मेज तो asynchronously अद्यतन किया जाता है

1260
00:55:02,570 --> 00:55:03,720
अपने GSIS के सभी।

1261
00:55:03,720 --> 00:55:06,680
GSIS हैं यही कारण है
अंततः लगातार।

1262
00:55:06,680 --> 00:55:09,440
>> यह ध्यान रखने के लिए महत्वपूर्ण है
जब आप GSIS निर्माण कर रहे हैं,

1263
00:55:09,440 --> 00:55:13,110
और आप आप बना रहे हैं समझते हैं
aggregation-- का एक और आयाम

1264
00:55:13,110 --> 00:55:16,594
अब देखते हैं कि एक अच्छा उदाहरण हम कहते हैं
यहां एक निर्माता है।

1265
00:55:16,594 --> 00:55:19,260
मैं मैं के बारे में बात की है हो सकता है
एक चिकित्सा उपकरण निर्माता।

1266
00:55:19,260 --> 00:55:23,870
चिकित्सा उपकरण निर्माताओं
बार बार धारावाहिक भागों है।

1267
00:55:23,870 --> 00:55:28,070
में जाने कि भागों
एक हिप रिप्लेसमेंट सभी

1268
00:55:28,070 --> 00:55:30,200
उन पर एक छोटी सी सीरियल नंबर है।

1269
00:55:30,200 --> 00:55:33,584
और वे लाखों हो सकता था और
लाखों और भागों के अरबों

1270
00:55:33,584 --> 00:55:35,000
वे उस जहाज के सभी उपकरणों में।

1271
00:55:35,000 --> 00:55:37,440
खैर, वे के तहत कुल करने की जरूरत है
विभिन्न आयामों, सभी भागों

1272
00:55:37,440 --> 00:55:39,520
एक सभा में, सभी
किए गए भागों

1273
00:55:39,520 --> 00:55:41,670
एक निश्चित लाइन पर, सभी
आया है कि भागों

1274
00:55:41,670 --> 00:55:44,620
एक निश्चित निर्माता से में
एक निश्चित तारीख पर।

1275
00:55:44,620 --> 00:55:47,940
और कभी कभी इन एकत्रित
अरबों में उठो।

1276
00:55:47,940 --> 00:55:50,550
>> इसलिए मुझे लगता है की कुछ के साथ काम
पीड़ित हैं, जो इन लोगों को

1277
00:55:50,550 --> 00:55:53,156
वे बना रहे हैं क्योंकि
इन ginormous एकत्रित

1278
00:55:53,156 --> 00:55:54,280
उनके माध्यमिक सूचकांकों में।

1279
00:55:54,280 --> 00:55:57,070
वे एक कच्चे भागों हो सकता है
केवल हैश के रूप में आता है कि मेज।

1280
00:55:57,070 --> 00:55:59,090
हर हिस्सा एक अद्वितीय सीरियल नंबर है।

1281
00:55:59,090 --> 00:56:00,975
मैं हैश के रूप में सीरियल नंबर का उपयोग करें।

1282
00:56:00,975 --> 00:56:01,600
यह खूबसूरत है।

1283
00:56:01,600 --> 00:56:04,160
मेरे कच्चे डेटा तालिका में फैला हुआ है
सभी प्रमुख अंतरिक्ष में।

1284
00:56:04,160 --> 00:56:05,930
मेरे [? लिखने?]
[? घूस?] भयानक है।

1285
00:56:05,930 --> 00:56:07,876
मैं डेटा का एक बहुत ले।

1286
00:56:07,876 --> 00:56:09,500
तब वे क्या करते हैं, वे एक जीएसआई बनाने के लिए है।

1287
00:56:09,500 --> 00:56:12,666
और मुझे लगता है कि मैं यह देखने की जरूरत है, तो आप जानते हैं कि क्या कहते हैं,
इस निर्माता के लिए सभी भागों।

1288
00:56:12,666 --> 00:56:15,060
खैर, अचानक मैं कर रहा हूँ
एक अरब पंक्तियों ले रही है,

1289
00:56:15,060 --> 00:56:17,550
और पर उन्हें सामान
एक नोड, क्योंकि जब

1290
00:56:17,550 --> 00:56:21,170
मैं के रूप में कुल
हैश के रूप में निर्माता आईडी,

1291
00:56:21,170 --> 00:56:25,410
और सीमा के रूप में भाग संख्या,
तो मैं कर रहा हूँ अचानक

1292
00:56:25,410 --> 00:56:30,530
में एक अरब भागों डाल क्या
इस निर्माता ने मुझे जन्म दिया है।

1293
00:56:30,530 --> 00:56:34,447
>> यह एक बहुत पैदा कर सकता है
जीएसआई पर दबाव की,

1294
00:56:34,447 --> 00:56:36,030
फिर, मैं एक नोड टंकण कर रहा हूँ क्योंकि।

1295
00:56:36,030 --> 00:56:38,350
मैं इन सभी डाल रहा हूँ
एक नोड में सम्मिलित करता है।

1296
00:56:38,350 --> 00:56:40,940
और वह एक वास्तविक समस्याग्रस्त उपयोग मामला है।

1297
00:56:40,940 --> 00:56:43,479
अब, मैं एक अच्छा डिजाइन मिला
आप से बचने के लिए कैसे पैटर्न।

1298
00:56:43,479 --> 00:56:45,770
और कहा कि समस्याओं में से एक है
मैं हमेशा के साथ काम करते हैं।

1299
00:56:45,770 --> 00:56:49,590
क्या होता है लेकिन, जीएसआई सकता है
पर्याप्त लिखने की क्षमता नहीं

1300
00:56:49,590 --> 00:56:52,330
उन सभी पुश करने के लिए सक्षम होने के लिए
एक नोड में पंक्तियाँ।

1301
00:56:52,330 --> 00:56:55,390
और फिर क्या होता है
प्राथमिक, ग्राहक की मेज,

1302
00:56:55,390 --> 00:57:00,180
प्राथमिक तालिका गला घोंटकर की जाएगी
जीएसआई नहीं रख सकते हैं क्योंकि।

1303
00:57:00,180 --> 00:57:02,980
इसलिए मेरी डालने दर होगी
प्राथमिक मेज पर गिर

1304
00:57:02,980 --> 00:57:06,230
मेरी जीएसआई को बनाए रखने की कोशिश करता है।

1305
00:57:06,230 --> 00:57:08,850
>> ठीक है, LSI की, जीएसआई की तो,
मुझे किसका उपयोग करना चाहिए?

1306
00:57:08,850 --> 00:57:12,290
LSI के अनुरूप हैं।

1307
00:57:12,290 --> 00:57:13,750
जीएसआई के अंत में संगत कर रहे हैं।

1308
00:57:13,750 --> 00:57:17,490
यह ठीक है, मैं एक का उपयोग करना चाहिये
जीएसआई, वे और अधिक लचीला कर रहे हैं।

1309
00:57:17,490 --> 00:57:20,270
LSI के एक जीएसआई के रूप में मॉडलिंग की जा सकती है।

1310
00:57:20,270 --> 00:57:27,040
और अगर हैश चाबियाँ प्रति डेटा आकार में
अपने संग्रह में 10 गीगाबाइट से अधिक है,

1311
00:57:27,040 --> 00:57:31,050
तो आप उस का उपयोग करना चाहते करने जा रहे हैं
जीएसआई यह सिर्फ एक कठिन सीमा है, क्योंकि।

1312
00:57:31,050 --> 00:57:32,035
>> ठीक है, तो स्केलिंग।

1313
00:57:32,035 --> 00:57:35,210

1314
00:57:35,210 --> 00:57:37,460
डायनमो DB में throughput, आप
कर सकते प्रावधान [सुनाई]

1315
00:57:37,460 --> 00:57:38,680
एक मेज के लिए throughput।

1316
00:57:38,680 --> 00:57:42,740
हम हैं कि ग्राहकों को दिया है
का प्रावधान 60 billion--

1317
00:57:42,740 --> 00:57:45,970
नियमित रूप से 60 अरब अनुरोध कर रहे हैं
एक लाख से अधिक अनुरोधों पर चल रहा है

1318
00:57:45,970 --> 00:57:47,790
हमारे टेबल पर प्रति सेकंड।

1319
00:57:47,790 --> 00:57:50,360
कोई वास्तव में नहीं है
करने के लिए सैद्धांतिक सीमा कितना

1320
00:57:50,360 --> 00:57:53,730
और कितनी तेजी से मेज
डायनमो DB में चला सकते हैं।

1321
00:57:53,730 --> 00:57:55,920
कुछ नरम कर रहे हैं
अपने खाते पर सीमा

1322
00:57:55,920 --> 00:57:58,170
हम तो वहाँ में डाल दिया है कि
कि तुम पागल हो जाना नहीं है।

1323
00:57:58,170 --> 00:58:00,070
आप की तुलना में अधिक चाहते हैं
कि, एक समस्या नहीं है।

1324
00:58:00,070 --> 00:58:00,820
तुम हमें बताओ आते हैं।

1325
00:58:00,820 --> 00:58:02,810
हम डायल अप बदल देंगे।

1326
00:58:02,810 --> 00:58:08,210
>> हर खाते के कुछ स्तर तक सीमित है
हर सेवा में, सिर्फ बल्ले से

1327
00:58:08,210 --> 00:58:11,920
ताकि लोगों को पागल मत जाओ
खुद को मुसीबत में मिलता है।

1328
00:58:11,920 --> 00:58:12,840
आकार में कोई सीमा नहीं।

1329
00:58:12,840 --> 00:58:14,940
आप किसी भी नंबर डाल सकते हैं
एक मेज पर आइटम की।

1330
00:58:14,940 --> 00:58:17,620
एक आइटम का आकार है
400 किलोबाइट प्रत्येक के लिए सीमित है,

1331
00:58:17,620 --> 00:58:20,050
उस आइटम नहीं विशेषताओं होगा।

1332
00:58:20,050 --> 00:58:24,200
सभी गुण का योग तो
400 किलोबाइट तक सीमित है।

1333
00:58:24,200 --> 00:58:27,300
और फिर, हमारे पास
उस छोटे से LSI मुद्दा

1334
00:58:27,300 --> 00:58:30,405
हैश प्रति 10 गीगाबाइट की सीमा के साथ।

1335
00:58:30,405 --> 00:58:33,280
दर्शकों: छोटी संख्या है, मुझे याद आ रही
क्या आपको लगता है कि, मुझे बता रहे है-

1336
00:58:33,280 --> 00:58:36,830
दर्शकों: ओह, 400 किलोबाइट
आइटम प्रति अधिकतम आकार है।

1337
00:58:36,830 --> 00:58:39,570
तो एक आइटम सभी गुण है।

1338
00:58:39,570 --> 00:58:43,950
तो 400 कश्मीर कुल आकार है
उस मद के, 400 किलोबाइट।

1339
00:58:43,950 --> 00:58:46,170
सभी गुण की तो
संयुक्त, सभी डेटा

1340
00:58:46,170 --> 00:58:49,140
कि उन सभी विशेषताओं में है,
कुल आकार में लुढ़का,

1341
00:58:49,140 --> 00:58:51,140
वर्तमान में आज आइटम सीमा 400 कश्मीर है।

1342
00:58:51,140 --> 00:58:54,390

1343
00:58:54,390 --> 00:58:57,046
तो हासिल की, फिर स्केलिंग
विभाजन के माध्यम से।

1344
00:58:57,046 --> 00:58:58,920
Throughput प्रावधान किया गया है
मेज के स्तर पर।

1345
00:58:58,920 --> 00:59:00,160
और वास्तव में दो knobs नहीं है।

1346
00:59:00,160 --> 00:59:02,400
हम क्षमता पढ़ा है
और क्षमता लिखें।

1347
00:59:02,400 --> 00:59:05,530
>> इसलिए इन समायोजित कर रहे हैं
एक दूसरे से स्वतंत्र।

1348
00:59:05,530 --> 00:59:08,640
आरसीयू के उपाय सख्ती से लगातार पढ़ता है।

1349
00:59:08,640 --> 00:59:13,005
ठीक है, यदि ऐसा है तो आप मैं 1,000 चाहते कह रहे हैं
आरसीयू के उन लोगों के लिए सख्ती से संगत कर रहे हैं

1350
00:59:13,005 --> 00:59:14,130
उन लगातार पढ़ता हैं।

1351
00:59:14,130 --> 00:59:17,130
तुम्हें पता है मैं कहना चाहते हैं
लगातार अंतिम पढ़ता है,

1352
00:59:17,130 --> 00:59:19,402
आप प्रावधान 1,000 कर सकते हैं
आरसीयू के, आप जा रहे हैं

1353
00:59:19,402 --> 00:59:21,840
अंत में 2,000 पाने के लिए
लगातार पढ़ता है।

1354
00:59:21,840 --> 00:59:25,940
और उन लोगों के लिए आधी कीमत
अंततः में पढ़ता मिलकर बनता है।

1355
00:59:25,940 --> 00:59:28,520
>> फिर, समायोजित
एक दूसरे से स्वतंत्र।

1356
00:59:28,520 --> 00:59:32,900
और वे throughput-- है
आप अपने आरसीयू के 100% का उपभोग करते हैं,

1357
00:59:32,900 --> 00:59:35,960
आप को प्रभावित करने के लिए नहीं जा रहे हैं
अपने अधिकारों की उपलब्धता।

1358
00:59:35,960 --> 00:59:40,161
तो वे पूरी तरह से कर रहे हैं
एक दूसरे से स्वतंत्र।

1359
00:59:40,161 --> 00:59:43,160
ठीक है, तो बातों में से एक यह है कि
मैं संक्षेप में थ्रॉटलिंग उल्लेख किया गया है।

1360
00:59:43,160 --> 00:59:44,320
थ्रॉटलिंग बुरा है।

1361
00:59:44,320 --> 00:59:47,311
थ्रॉटलिंग कोई एसक्यूएल बुरा इंगित करता है।

1362
00:59:47,311 --> 00:59:50,310
हम मदद करने के लिए क्या कर सकते हैं बातें कर रहे हैं
आप थ्रॉटलिंग कम है कि आप

1363
00:59:50,310 --> 00:59:51,040
सामना कर रहे हैं।

1364
00:59:51,040 --> 00:59:53,240
लेकिन सबसे अच्छा समाधान
इस के लिए के लिए ले जाने के लिए है

1365
00:59:53,240 --> 00:59:58,000
एक, क्योंकि आप क्या कर रहे हैं पर देखो
यहाँ खेलने में एक विरोधी पैटर्न नहीं है।

1366
00:59:58,000 --> 01:00:02,140
>> ये बातें, गैर वर्दी की तरह बातें
वर्कलोड, गर्म चाबियाँ, गर्म विभाजन।

1367
01:00:02,140 --> 01:00:06,210
मैं एक विशेष कुंजी अंतरिक्ष मार रहा हूँ
बहुत मेहनत से कुछ विशेष कारण के लिए।

1368
01:00:06,210 --> 01:00:07,080
मैं यह क्यों कर रहा हूं?

1369
01:00:07,080 --> 01:00:08,710
का पता लगाना है कि चलो।

1370
01:00:08,710 --> 01:00:10,427
मैं ठंड डेटा के साथ मेरे गर्म डेटा मिश्रण कर रहा हूँ।

1371
01:00:10,427 --> 01:00:12,510
मैं अपने टेबल मिल दे रहा हूँ
विशाल है, लेकिन वास्तव में नहीं है,

1372
01:00:12,510 --> 01:00:15,970
डेटा का केवल कुछ सबसेट
कि वास्तव में मेरे लिए दिलचस्प है।

1373
01:00:15,970 --> 01:00:20,290
इसलिए का लॉग डेटा के लिए, उदाहरण के लिए, एक बहुत
ग्राहकों, वे हर दिन लॉग डेटा मिलता है।

1374
01:00:20,290 --> 01:00:22,490
उन्होंने लॉग डेटा की एक बड़ी राशि मिल गई।

1375
01:00:22,490 --> 01:00:25,940
>> तुम सिर्फ सभी लॉग डंपिंग कर रहे हैं
समय के साथ एक बड़ा तालिका में डेटा,

1376
01:00:25,940 --> 01:00:28,070
उस तालिका में बड़े पैमाने पर हो रहा है।

1377
01:00:28,070 --> 01:00:30,950
लेकिन मैं सच में ही दिलचस्पी रहा हूँ
पिछले 24 घंटे, पिछले सात दिन,

1378
01:00:30,950 --> 01:00:31,659
पिछले 30 दिनों के लिए।

1379
01:00:31,659 --> 01:00:34,074
समय के जो भी खिड़की
मैं देखने में दिलचस्पी रहा हूँ कि

1380
01:00:34,074 --> 01:00:37,010
मुझे परेशान है, या कि घटना के लिए
मेरे लिए दिलचस्प है कि घटना,

1381
01:00:37,010 --> 01:00:39,540
कि जरूरत है कि मैं केवल खिड़की का समय है।

1382
01:00:39,540 --> 01:00:42,470
तो क्यों मैं 10 साल डाल रहा हूँ
तालिका में लॉग इन आंकड़ों के लायक है?

1383
01:00:42,470 --> 01:00:45,030
क्या कारण है कि है
तालिका टुकड़ा।

1384
01:00:45,030 --> 01:00:45,880
>> यह बहुत बड़ा हो जाता है।

1385
01:00:45,880 --> 01:00:48,340
यह बाहर फैल शुरू होता है
नोड्स के हजारों भर में।

1386
01:00:48,340 --> 01:00:51,380
और अपनी क्षमता के बाद से
आप कर रहे हैं, इतनी कम है

1387
01:00:51,380 --> 01:00:54,090
वास्तव में प्रत्येक पर सीमित दर
उन अलग-अलग नोड्स में से एक।

1388
01:00:54,090 --> 01:00:57,120
तो चलो देख कैसे शुरू करते हैं
हम पर है कि तालिका रोल करते हैं।

1389
01:00:57,120 --> 01:01:01,502
हम उस डेटा के एक छोटे से प्रबंधन कैसे करूँ
बेहतर इन समस्याओं से बचने के लिए।

1390
01:01:01,502 --> 01:01:02,710
और क्या है कि कैसे दिखते हैं?

1391
01:01:02,710 --> 01:01:04,370
यह उस तरह लग रहा है।

1392
01:01:04,370 --> 01:01:06,790
यह बुरा एनओएसक्यूएल की तरह दिखता है।

1393
01:01:06,790 --> 01:01:07,830
>> मैं यहाँ एक गर्म कुंजी है।

1394
01:01:07,830 --> 01:01:10,246
आप यहाँ पक्ष पर देखो,
ये सब मेरी विभाजन कर रहे हैं।

1395
01:01:10,246 --> 01:01:12,630
मैं यहाँ 16 विभाजन उठकर
इस विशेष डेटाबेस पर।

1396
01:01:12,630 --> 01:01:13,630
हम यह सब समय है।

1397
01:01:13,630 --> 01:01:15,046
मैं ग्राहकों के लिए हर समय इस चलाते हैं।

1398
01:01:15,046 --> 01:01:16,550
यह गर्मी के नक्शे कहा जाता है।

1399
01:01:16,550 --> 01:01:20,590
गर्मी नक्शा कैसे तुम मुझसे कहता है
अपने प्रमुख अंतरिक्ष तक पहुँचने।

1400
01:01:20,590 --> 01:01:23,700
और क्या इस मुझे कह रहा है है
एक विशेष हैश है कि वहाँ

1401
01:01:23,700 --> 01:01:26,330
इस आदमी को एक पसंद करता है कि
बहुत भयंकर है, वह है, क्योंकि

1402
01:01:26,330 --> 01:01:28,250
वास्तव में मुश्किल है, वास्तव में यह मार।

1403
01:01:28,250 --> 01:01:29,260
>> तो नीले अच्छा है।

1404
01:01:29,260 --> 01:01:29,900
हम नीले रंग की तरह।

1405
01:01:29,900 --> 01:01:30,720
हम लाल पसंद नहीं है।

1406
01:01:30,720 --> 01:01:33,120
लाल, जहां दबाव
100% तक हो जाता है।

1407
01:01:33,120 --> 01:01:35,560
100%, अब आप गला घोंटकर हो जा रहे हैं।

1408
01:01:35,560 --> 01:01:39,030
तो अगर आप की तरह किसी भी लाल लाइनों को देखने के लिए जब भी
है- और यह सिर्फ डायनमो DB-- नहीं है

1409
01:01:39,030 --> 01:01:41,630
हर एनओएसक्यूएल डेटाबेस इस समस्या है।

1410
01:01:41,630 --> 01:01:44,640
विरोधी पैटर्न है कि कर सकते हैं कर रहे हैं
शर्तों के इन प्रकार के ड्राइव।

1411
01:01:44,640 --> 01:01:49,070
मैं क्या मैं ग्राहकों के साथ काम है
इन शर्तों को कम करने के लिए।

1412
01:01:49,070 --> 01:01:51,840
>> और क्या है कि कैसे दिखते हैं?

1413
01:01:51,840 --> 01:01:54,260
और यह सबसे अधिक हो रही है
डायनमो डीबी throughput के बाहर,

1414
01:01:54,260 --> 01:01:56,176
लेकिन यह सच हो रही है
एनओएसक्यूएल का सबसे बाहर।

1415
01:01:56,176 --> 01:01:58,740
इस डायनमो तक ही सीमित नहीं है।

1416
01:01:58,740 --> 01:02:02,050
इस definitely-- मैं है
मोंगो पर काम करने के लिए प्रयोग किया जाता है।

1417
01:02:02,050 --> 01:02:04,090
मैं कई एनओएसक्यूएल प्लेटफार्म के साथ परिचित हूँ।

1418
01:02:04,090 --> 01:02:06,830
हर एक इन प्रकार है
गर्म प्रमुख समस्याओं में से।

1419
01:02:06,830 --> 01:02:10,320
किसी भी एनओएसक्यूएल के बाहर सबसे अधिक प्राप्त करने के लिए
डेटाबेस, विशेष रूप से डायनमो डीबी,

1420
01:02:10,320 --> 01:02:13,320
आप टेबल बनाना चाहते हैं
जहां हैश प्रमुख तत्व है

1421
01:02:13,320 --> 01:02:18,590
विशिष्ट मूल्यों की एक बड़ी संख्या है,
प्रमुखता के एक उच्च डिग्री।

1422
01:02:18,590 --> 01:02:22,530
कि मैं लिख रहा हूँ क्योंकि इसका मतलब है
अलग बाल्टी के लिए बहुत सारे।

1423
01:02:22,530 --> 01:02:24,870
>> मैं कर रहा हूँ अधिक बाल्टी
, और अधिक होने की संभावना के लिए लिख

1424
01:02:24,870 --> 01:02:29,100
मुझे लगता है कि लिखने लोड प्रसार करने के लिए कर रहा हूँ या
कई नोड्स भर में बाहर लोड पढ़ा,

1425
01:02:29,100 --> 01:02:33,560
अधिक संभावना है कि मैं एक है करने के लिए कर रहा हूँ
मेज पर उच्च throughput।

1426
01:02:33,560 --> 01:02:37,440
और फिर मैं मूल्यों होना चाहते हैं
समय के साथ काफी समान रूप से अनुरोध किया

1427
01:02:37,440 --> 01:02:39,430
और समान रूप बेतरतीब ढंग से हो सके।

1428
01:02:39,430 --> 01:02:42,410
खैर, कि, दिलचस्प की तरह
क्योंकि मैं नहीं कर सकता सच

1429
01:02:42,410 --> 01:02:43,960
नियंत्रण उपयोगकर्ताओं आते हैं।

1430
01:02:43,960 --> 01:02:47,645
हम फैल यदि हां, तो कहने के लिए पर्याप्त
कुंजी अंतरिक्ष में बाहर बातें,

1431
01:02:47,645 --> 01:02:49,270
हम शायद बेहतर स्थिति में हो जाएगा।

1432
01:02:49,270 --> 01:02:51,522
>> एक निश्चित नहीं है
समय पर वितरण की राशि

1433
01:02:51,522 --> 01:02:53,230
आप नहीं जा रहे हैं कि
सक्षम नियंत्रण हो।

1434
01:02:53,230 --> 01:02:55,438
लेकिन वे वास्तव में कर रहे हैं
हम है कि दो आयामों,

1435
01:02:55,438 --> 01:02:58,800
अंतरिक्ष, उपयोग में समान रूप से
प्रसार, समय, अनुरोध

1436
01:02:58,800 --> 01:03:01,040
समान रूप से समय में दूरी आ रहा है।

1437
01:03:01,040 --> 01:03:03,110
और उन दो यदि
शर्तों को पूरा किया जा रहा है,

1438
01:03:03,110 --> 01:03:05,610
तो यह है कि यह क्या हो रहा है
की तरह लग रहा।

1439
01:03:05,610 --> 01:03:07,890
यह बहुत अच्छा है।

1440
01:03:07,890 --> 01:03:08,890
हम यहाँ वास्तव में खुश हैं।

1441
01:03:08,890 --> 01:03:10,432
हम एक बहुत भी उपयोग पैटर्न मिल गया है।

1442
01:03:10,432 --> 01:03:13,098
हाँ, शायद तुम हो रही है एक
थोड़ा दबाव है और अब तो हर,

1443
01:03:13,098 --> 01:03:14,830
लेकिन कुछ भी नहीं है वास्तव में बहुत व्यापक।

1444
01:03:14,830 --> 01:03:17,660
तो यह कितनी बार आश्चर्यजनक है
मैं ग्राहकों के साथ काम करते हैं,

1445
01:03:17,660 --> 01:03:20,670
बड़ी लाल के साथ कि पहली ग्राफ
बार और सभी कि यह पीला है बदसूरत

1446
01:03:20,670 --> 01:03:23,147
सभी जगह पर है, हम
व्यायाम के साथ किया जाना

1447
01:03:23,147 --> 01:03:24,980
कुछ महीने के बाद
फिर से वास्तुकला की,

1448
01:03:24,980 --> 01:03:28,050
वे सटीक एक ही चला रहे हैं
ठीक उसी लोड पर काम का बोझ।

1449
01:03:28,050 --> 01:03:30,140
और यह अब की तरह लग रहा है क्या है।

1450
01:03:30,140 --> 01:03:36,600
तो क्या आप एनओएसक्यूएल के साथ मिल गया है एक
बिल्कुल है कि डेटा स्कीमा

1451
01:03:36,600 --> 01:03:38,510
उपयोग पैटर्न से बंधा।

1452
01:03:38,510 --> 01:03:42,170
>> और तुम उस डेटा स्कीमा अनुकूलन कर सकते हैं
उस का उपयोग पैटर्न का समर्थन है।

1453
01:03:42,170 --> 01:03:45,490
यदि आप नहीं करते हैं, तो आप जा रहे हैं
समस्याओं के उन प्रकार के देखने के लिए

1454
01:03:45,490 --> 01:03:46,710
उन गर्म कुंजी के साथ।

1455
01:03:46,710 --> 01:03:50,518
>> दर्शकों: ठीक है, अनिवार्य रूप से कुछ स्थानों
दूसरों की तुलना में hotter होने जा रहे हैं।

1456
01:03:50,518 --> 01:03:51,450
>> रिक Houlihan: हमेशा।

1457
01:03:51,450 --> 01:03:51,960
हमेशा।

1458
01:03:51,960 --> 01:03:54,620
हाँ, मैं वहाँ हमेशा मतलब
एक-- और फिर, वहाँ है

1459
01:03:54,620 --> 01:03:56,980
कुछ डिजाइन पैटर्न हम के माध्यम से मिलेगा
कि आप निपटने के बारे में बात करेंगे

1460
01:03:56,980 --> 01:03:58,480
इन सुपर बड़े एकत्रित साथ।

1461
01:03:58,480 --> 01:04:01,260
मेरा मतलब है, मैं उन्हें करने के लिए मिला
हम उन लोगों के साथ कैसे सौदा करते हैं?

1462
01:04:01,260 --> 01:04:03,760
मैं एक बहुत अच्छा उपयोग के मामले मिला
हम उस के लिए के बारे में बात करेंगे।

1463
01:04:03,760 --> 01:04:05,940
>> ठीक है, तो चलो बात
अब के बारे में कुछ ग्राहकों।

1464
01:04:05,940 --> 01:04:06,950
ये लोग AdRoll हैं।

1465
01:04:06,950 --> 01:04:08,990
आप कर रहे हैं, तो मैं नहीं जानता
AdRoll से परिचित।

1466
01:04:08,990 --> 01:04:10,781
आप शायद उन्हें देख
ब्राउज़र पर बहुत कुछ।

1467
01:04:10,781 --> 01:04:14,230
उन्होंने कहा कि वे कर रहे हैं, विज्ञापन फिर से लक्षित कर रहे हैं
सबसे बड़ा विज्ञापन फिर से निशाना बना व्यापार

1468
01:04:14,230 --> 01:04:14,940
वहाँ से बाहर।

1469
01:04:14,940 --> 01:04:17,792
वे सामान्य रूप से नियमित रूप से अधिक रन
प्रति दिन 60 अरब लेनदेन।

1470
01:04:17,792 --> 01:04:20,000
वे एक लाख से अधिक कर रहे हैं
दूसरी प्रति लेन-देन।

1471
01:04:20,000 --> 01:04:22,660
वे एक बहुत सरल तालिका मिल गया है
संरचना, व्यस्ततम मेज।

1472
01:04:22,660 --> 01:04:26,450
यह मूल रूप से सिर्फ एक
हैश कुंजी, कुकी है

1473
01:04:26,450 --> 01:04:29,010
सीमा जनसांख्यिकीय है
श्रेणी, और उसके बाद

1474
01:04:29,010 --> 01:04:31,220
तीसरी विशेषता स्कोर है।

1475
01:04:31,220 --> 01:04:33,720
>> इसलिए हम सभी में कुकीज़
इन लोगों से हमारे ब्राउज़र।

1476
01:04:33,720 --> 01:04:35,900
और अगर आप एक के लिए जाने के लिए जब
व्यापारी ने हिस्सा लिया,

1477
01:04:35,900 --> 01:04:39,390
वे मूल रूप से भर में आप स्कोर
विभिन्न जनसांख्यिकीय श्रेणियों।

1478
01:04:39,390 --> 01:04:42,070
यदि आप एक वेबसाइट के लिए जाते हैं और
आप मुझे इस ad-- देखना चाहते हैं का कहना है

1479
01:04:42,070 --> 01:04:44,920
या मूल रूप से आप that-- मत कहो
लेकिन आप वेबसाइट पर जाते हैं

1480
01:04:44,920 --> 01:04:47,550
वे तो आप इस विज्ञापन को देखने के लिए चाहते हैं।

1481
01:04:47,550 --> 01:04:49,370
और वे AdRoll से उस विज्ञापन मिल जाना।

1482
01:04:49,370 --> 01:04:51,130
AdRoll उनकी मेज पर आप को लग रहा है।

1483
01:04:51,130 --> 01:04:52,115
वे अपने कुकी लगता है।

1484
01:04:52,115 --> 01:04:53,990
बता रही विज्ञापनदाताओं
उन्हें, मैं किसी को चाहते हैं

1485
01:04:53,990 --> 01:04:58,632
जो, मध्यम आयु वर्ग के है
खेल में 40 वर्षीय आदमी,।

1486
01:04:58,632 --> 01:05:01,590
और वे उन जनसांख्यिकी में आप स्कोर
और वे तय है या नहीं

1487
01:05:01,590 --> 01:05:02,740
कि आप के लिए एक अच्छा विज्ञापन है।

1488
01:05:02,740 --> 01:05:10,330
>> अब वे एक एसएलए के साथ है
अपने विज्ञापन प्रदाताओं

1489
01:05:10,330 --> 01:05:14,510
उप-10 मिलीसेकंड प्रदान करने के लिए
हर एक के अनुरोध पर प्रतिक्रिया।

1490
01:05:14,510 --> 01:05:16,090
इसलिए वे इस के लिए डायनमो डीबी उपयोग कर रहे हैं।

1491
01:05:16,090 --> 01:05:18,131
वे हमें एक मार रहे हैं
दूसरी प्रति मिलियन अनुरोधों।

1492
01:05:18,131 --> 01:05:21,120
वे सब करने में सक्षम रहे हैं उनके
लुकअप, ट्राइएज है कि सभी डेटा,

1493
01:05:21,120 --> 01:05:26,130
और कहा कि वापस करने के लिए ऐड लिंक मिल
10 मिसे के तहत में विज्ञापनदाता।

1494
01:05:26,130 --> 01:05:29,800
यह वास्तव में बहुत जबरदस्त है
कार्यान्वयन है कि वे।

1495
01:05:29,800 --> 01:05:36,210
>> ये लोग actually--
लोग इन कर रहे हैं।

1496
01:05:36,210 --> 01:05:38,010
मैं यह है कि इन लोगों को अगर यकीन नहीं है।

1497
01:05:38,010 --> 01:05:40,127
इन लोगों को हो सकता है।

1498
01:05:40,127 --> 01:05:42,210
असल में मैं कोई us-- को बताया
यह उन लोगों के लिए किया गया लगता नहीं है।

1499
01:05:42,210 --> 01:05:43,000
मैं इसे किसी और को किया गया लगता है।

1500
01:05:43,000 --> 01:05:44,750
मैं एक साथ काम कर रहा था
ग्राहक ने मुझे बताया कि

1501
01:05:44,750 --> 01:05:47,040
कि अब वे है कि
डायनमो DB के लिए चला गया है, वे कर रहे हैं

1502
01:05:47,040 --> 01:05:50,330
के लिए नाश्ते पर ज्यादा पैसा खर्च
उनके विकास टीम हर महीने

1503
01:05:50,330 --> 01:05:52,886
वे अपने डेटाबेस पर खर्च से अधिक है।

1504
01:05:52,886 --> 01:05:54,760
तो यह है कि आप एक देता हूँ
लागत बचत करने के विचार

1505
01:05:54,760 --> 01:05:57,889
आप डायनमो DB में प्राप्त कर सकते हैं कि बहुत बड़ा है।

1506
01:05:57,889 --> 01:05:59,430
ठीक है, Dropcam एक और कंपनी है।

1507
01:05:59,430 --> 01:06:02,138
ये पुरुष तरह of-- अगर आपको लगता है
चीजों की इंटरनेट, Dropcam की

1508
01:06:02,138 --> 01:06:05,150
मूल रूप से इंटरनेट सुरक्षा वीडियो है।

1509
01:06:05,150 --> 01:06:06,660
तुम वहाँ अपने कैमरे बाहर डाल दिया।

1510
01:06:06,660 --> 01:06:08,180
कैमरा एक प्रस्ताव डिटेक्टर है।

1511
01:06:08,180 --> 01:06:10,290
कोई है, के साथ आता है
एक क्यू बात हो सके।

1512
01:06:10,290 --> 01:06:13,540
कैमरा थोड़ी देर तक के लिए रिकॉर्डिंग शुरू होता है
यह अब किसी भी प्रस्ताव का पता नहीं लगा।

1513
01:06:13,540 --> 01:06:15,310
इंटरनेट पर वीडियो है कि डालता है।

1514
01:06:15,310 --> 01:06:19,800
>> Dropcam है कि एक कंपनी थी
मूल रूप से डायनमो डीबी के लिए बंद

1515
01:06:19,800 --> 01:06:22,200
वे सामना कर रहे थे, क्योंकि
भारी बढ़ते दर्द।

1516
01:06:22,200 --> 01:06:25,820
और वे क्या हमें बताया,
अचानक डेटा के petabytes।

1517
01:06:25,820 --> 01:06:28,070
उन्हें पता नहीं उनकी सेवा की थी
इतना सफल होगा।

1518
01:06:28,070 --> 01:06:32,310
यूट्यूब से अधिक भीतर वीडियो
इन लोगों को हो रही है।

1519
01:06:32,310 --> 01:06:36,780
वे सभी को ट्रैक करने के DynamoDB उपयोग
सभी वीडियो महत्वपूर्ण बिंदुओं पर मेटाडाटा।

1520
01:06:36,780 --> 01:06:40,282
>> इसलिए वे धक्का S3 बाल्टी
सभी बाइनरी कलाकृतियों में।

1521
01:06:40,282 --> 01:06:41,990
और फिर वे है
डायनमो डीबी रिकॉर्ड है कि

1522
01:06:41,990 --> 01:06:44,070
उन S3 के तीन वस्तुओं के लिए लोगों को इंगित करते हैं।

1523
01:06:44,070 --> 01:06:47,070
वे एक वीडियो को देखने के लिए की जरूरत है,
वे डायनमो DB में रिकॉर्ड को देखो।

1524
01:06:47,070 --> 01:06:47,903
वे लिंक पर क्लिक करें।

1525
01:06:47,903 --> 01:06:49,770
वे S3 से वीडियो नीचे खींच।

1526
01:06:49,770 --> 01:06:51,590
तो यह है कि इस तरह लग रहा है की तरह है।

1527
01:06:51,590 --> 01:06:53,580
और यह उनकी टीम की ओर से सीधे है।

1528
01:06:53,580 --> 01:06:56,010
>> डायनमो डीबी उनकी कम कर देता है
वीडियो घटनाओं के लिए प्रसव के समय

1529
01:06:56,010 --> 01:06:57,590
पांच से 10 सेकंड से।

1530
01:06:57,590 --> 01:07:00,470
अपने पुराने रिलेशनल दुकान में,
वे जाने के लिए और निष्पादित करने के लिए किया करते थे

1531
01:07:00,470 --> 01:07:03,780
आंकड़ा करने के लिए कई जटिल प्रश्नों
जो बाहर वीडियो, नीचे खींचने के लिए

1532
01:07:03,780 --> 01:07:06,690
कम से कम 50 मिसे के लिए।

1533
01:07:06,690 --> 01:07:08,990
तो यह अद्भुत, आश्चर्यजनक है
कितना प्रदर्शन

1534
01:07:08,990 --> 01:07:12,990
आप अनुकूलन जब आप प्राप्त कर सकते हैं और
आप धुन अंतर्निहित डेटाबेस

1535
01:07:12,990 --> 01:07:15,110
उपयोग पैटर्न का समर्थन है।

1536
01:07:15,110 --> 01:07:20,500
यह क्या है Halfbrick, इन लोगों को,
मुझे लगता है कि फल निंजा उनकी बात है।

1537
01:07:20,500 --> 01:07:22,590
डायनमो डीबी पर सब चलता है कि।

1538
01:07:22,590 --> 01:07:26,810
और इन लोगों को, वे एक महान हैं
विकास दल, महान विकास

1539
01:07:26,810 --> 01:07:27,670
दुकान।

1540
01:07:27,670 --> 01:07:29,364
>> नहीं एक अच्छा ऑप्स टीम।

1541
01:07:29,364 --> 01:07:31,280
वे एक बहुत कुछ नहीं था
आपरेशन संसाधनों की।

1542
01:07:31,280 --> 01:07:33,940
वे रखने की कोशिश कर संघर्ष कर रहे थे
उनके आवेदन बुनियादी ढांचे

1543
01:07:33,940 --> 01:07:34,290
और चल रहा है।

1544
01:07:34,290 --> 01:07:35,000
वे हमारे पास आया था।

1545
01:07:35,000 --> 01:07:36,251
वे कहते हैं कि डायनमो डीबी को देखा।

1546
01:07:36,251 --> 01:07:37,291
वे कहते हैं कि हमारे लिए है, ने कहा।

1547
01:07:37,291 --> 01:07:39,470
वे अपने पूरे बनाया
इस पर आवेदन ढांचा।

1548
01:07:39,470 --> 01:07:43,640
यहां कुछ बहुत अच्छा टिप्पणियां
उनकी क्षमता पर टीम से

1549
01:07:43,640 --> 01:07:46,800
अब निर्माण पर ध्यान केंद्रित करने के लिए
खेल और नहीं

1550
01:07:46,800 --> 01:07:49,010
बनाए रखने के लिए होने
बुनियादी ढांचा, जो

1551
01:07:49,010 --> 01:07:51,910
एक भारी मात्रा में होता जा रहा था
अपनी टीम के लिए भूमि के ऊपर की।

1552
01:07:51,910 --> 01:07:56,170
तो यह कुछ है that--
आप डायनमो DB से मिलता है कि लाभ।

1553
01:07:56,170 --> 01:08:00,930
>> ठीक है, में हो रही है
यहां डेटा मॉडलिंग।

1554
01:08:00,930 --> 01:08:03,440
और हम के बारे में थोड़ी सी बात
एक करने के लिए यह एक है, कई लोगों के लिए एक,

1555
01:08:03,440 --> 01:08:05,060
और कई प्रकार के संबंधों के लिए बहुत ज्यादा है।

1556
01:08:05,060 --> 01:08:07,630
और आप कैसे डायनमो में उन लोगों को बनाए रखने के है।

1557
01:08:07,630 --> 01:08:10,500
डायनमो DB में हम उपयोग
अनुक्रमणिका, आम तौर पर बोल,

1558
01:08:10,500 --> 01:08:12,910
से डेटा को घुमाने के लिए
दूसरे के लिए एक स्वाद।

1559
01:08:12,910 --> 01:08:15,210
हैश चाबियाँ, सीमा चाबियाँ, और अनुक्रमित।

1560
01:08:15,210 --> 01:08:18,540
>> यह विशेष रूप से
उदाहरण के लिए, ज्यादातर राज्यों के रूप में

1561
01:08:18,540 --> 01:08:23,802
एक लाइसेंस की आवश्यकता है
प्रति व्यक्ति केवल एक ड्राइवर का लाइसेंस।

1562
01:08:23,802 --> 01:08:26,510
आप दो ड्राइवर का पाने के लिए नहीं जा सकते
बोस्टन के राज्य में लाइसेंस।

1563
01:08:26,510 --> 01:08:27,500
मैं टेक्सास में यह नहीं कर सकता।

1564
01:08:27,500 --> 01:08:28,708
यही तरीका यह है की तरह है।

1565
01:08:28,708 --> 01:08:32,779
और तो DMV पर, हम lookups है, हम
ड्राइवर का लाइसेंस को देखना चाहता हूँ

1566
01:08:32,779 --> 01:08:35,180
सामाजिक सुरक्षा संख्या से।

1567
01:08:35,180 --> 01:08:39,990
मैं उपयोगकर्ता जानकारी को देखना चाहता हूँ
ड्राइवर का लाइसेंस नंबर से।

1568
01:08:39,990 --> 01:08:43,620
>> इसलिए हम एक उपयोगकर्ता की मेज हो सकता है कि
सीरियल नंबर पर एक हैश कुंजी है,

1569
01:08:43,620 --> 01:08:47,830
या सामाजिक सुरक्षा संख्या, और
विभिन्न विशेषताओं आइटम पर परिभाषित किया।

1570
01:08:47,830 --> 01:08:49,859
अब जब कि मेज पर मैं
एक जीएसआई को परिभाषित कर सकता है कि

1571
01:08:49,859 --> 01:08:53,370
का कहना है कि चारों ओर मैं चाहता हूँ कि flips
तो लाइसेंस और पर एक हैश कुंजी

1572
01:08:53,370 --> 01:08:54,252
अन्य सभी वस्तुओं।

1573
01:08:54,252 --> 01:08:57,210
अब मैं क्वेरी और खोजना चाहते हैं
किसी भी सामाजिक के लिए लाइसेंस नंबर

1574
01:08:57,210 --> 01:08:59,609
सुरक्षा नंबर, मैं कर सकता हूँ
मुख्य तालिका क्वेरी।

1575
01:08:59,609 --> 01:09:02,130
>> मैं क्वेरी करने के लिए चाहते हैं और मैं चाहते हैं
सामाजिक सुरक्षा पाने के लिए

1576
01:09:02,130 --> 01:09:05,735
नंबर या एक से अन्य विशेषताओं
लाइसेंस नंबर, मैं जीएसआई क्वेरी कर सकते हैं।

1577
01:09:05,735 --> 01:09:08,689
यही कारण है कि मॉडल है कि एक है
एक रिश्ते के लिए।

1578
01:09:08,689 --> 01:09:12,460
बस एक बहुत ही सरल जीएसआई,
चारों ओर उन चीजों फ्लिप।

1579
01:09:12,460 --> 01:09:13,979
अब, कई लोगों के लिए एक के बारे में बात करते हैं।

1580
01:09:13,979 --> 01:09:16,450
कई लोगों के लिए एक मूल रूप से है
अपने हैश रेंज कुंजी।

1581
01:09:16,450 --> 01:09:20,510
हम इस के साथ एक बहुत मिलता है, जहां
उपयोग के मामले पर नजर रखने के डेटा है।

1582
01:09:20,510 --> 01:09:23,880
मॉनीटर डेटा नियमित रूप में आता है
चीजों की इंटरनेट की तरह अंतराल।

1583
01:09:23,880 --> 01:09:26,890
हम हमेशा इन सब मिल
रिकॉर्ड के सभी समय में आ रहे हैं।

1584
01:09:26,890 --> 01:09:31,420
>> और मैं सभी रीडिंग लगाना चाहते हैं
एक विशेष समय अवधि के बीच।

1585
01:09:31,420 --> 01:09:34,220
यह एक बहुत ही आम क्वेरी है
निगरानी बुनियादी ढांचे।

1586
01:09:34,220 --> 01:09:38,430
उस के बारे में जिस तरह से जाना एक को मिल रहा है
सरल तालिका संरचना, एक मेज।

1587
01:09:38,430 --> 01:09:42,250
मैं एक युक्ति माप तालिका मिल गया है
डिवाइस आईडी पर एक हैश कुंजी के साथ।

1588
01:09:42,250 --> 01:09:47,340
और मुझे लगता है पर एक सीमा कुंजी है
टाइमस्टैम्प, या इस मामले में, महाकाव्य।

1589
01:09:47,340 --> 01:09:50,350
और कहा कि मुझे जटिल अमल की अनुमति देता है
कि सीमा कुंजी के खिलाफ प्रश्नों

1590
01:09:50,350 --> 01:09:54,950
और उन रिकॉर्ड है कि वापसी
परिणाम के सापेक्ष हैं

1591
01:09:54,950 --> 01:09:56,310
मेरी चाहत है कि निर्धारित किया है।

1592
01:09:56,310 --> 01:09:58,360
और यह कि एक बनाता है
कई रिश्ते के लिए

1593
01:09:58,360 --> 01:10:02,340
का उपयोग करते हुए प्राथमिक तालिका में
हैश कुंजी, रेंज कुंजी संरचना।

1594
01:10:02,340 --> 01:10:04,600
>> तो यह है कि एक तरह से बनाया गया है
डायनमो DB में तालिका में।

1595
01:10:04,600 --> 01:10:07,290
मैं एक हैश को परिभाषित करते हैं
और रेंज टी टेबल, मैं कर रहा हूँ

1596
01:10:07,290 --> 01:10:09,240
कई रिश्ते के लिए एक से एक को परिभाषित।

1597
01:10:09,240 --> 01:10:12,770
यह एक माता पिता के बच्चे का रिश्ता है।

1598
01:10:12,770 --> 01:10:14,620
>> कई के बारे में बात करते हैं
कई रिश्तों को।

1599
01:10:14,620 --> 01:10:19,170
और इस विशेष उदाहरण के लिए,
फिर, हम जीएसआई का उपयोग करने के लिए जा रहे हैं।

1600
01:10:19,170 --> 01:10:23,500
और चलो जुआ खेलने के बारे में बात करते हैं
मैं एक दिया उपयोगकर्ता है, जहां परिदृश्य।

1601
01:10:23,500 --> 01:10:26,500
मैं सभी खेल पता लगाना चाहते हैं कि
वह के लिए या में खेल पंजीकृत है।

1602
01:10:26,500 --> 01:10:29,600
और एक निश्चित खेल के लिए, मैं
सभी उपयोगकर्ताओं को खोजने के लिए चाहते हैं।

1603
01:10:29,600 --> 01:10:31,010
तो मैं कैसे करते हो?

1604
01:10:31,010 --> 01:10:34,330
मेरे उपयोगकर्ता खेल टेबल, मैं जा रहा हूँ
यूजर आईडी की एक हैश कुंजी है

1605
01:10:34,330 --> 01:10:35,810
और खेल की एक श्रृंखला की कुंजी।

1606
01:10:35,810 --> 01:10:37,810
>> तो एक उपयोगकर्ता कई खेल हो सकता है।

1607
01:10:37,810 --> 01:10:41,380
यह बीच कई रिश्ते के लिए एक से एक है
उपयोगकर्ता और वह खेलता है खेल।

1608
01:10:41,380 --> 01:10:43,410
और फिर जीएसआई पर,
मुझे लगता है कि चारों ओर फ्लिप हूँ।

1609
01:10:43,410 --> 01:10:46,679
मैं इस खेल पर हैश करेंगे और
मैं उपयोगकर्ता पर लेकर कर देंगे।

1610
01:10:46,679 --> 01:10:48,970
मैं सभी प्राप्त करना चाहते हैं तो
खेल प्रयोक्ता की, में खेल

1611
01:10:48,970 --> 01:10:49,950
मैं मुख्य क्वेरी तालिका करेंगे।

1612
01:10:49,950 --> 01:10:52,699
मैं सभी उपयोगकर्ताओं को प्राप्त करना चाहते हैं
कि एक विशेष खेल खेल रहे हैं,

1613
01:10:52,699 --> 01:10:53,887
मैं जीएसआई क्वेरी।

1614
01:10:53,887 --> 01:10:54,970
तो आप हम ऐसा करते हैं कि कैसे देखते हैं?

1615
01:10:54,970 --> 01:10:58,369
आप इन जीएसआई का समर्थन करने के लिए निर्माण
मामले का उपयोग, आवेदन, का उपयोग

1616
01:10:58,369 --> 01:10:59,410
पैटर्न, आवेदन।

1617
01:10:59,410 --> 01:11:01,440
>> मैं पर प्रश्न करने की जरूरत है
इस आयाम, चलो

1618
01:11:01,440 --> 01:11:03,500
मुझे उस आयाम पर एक सूचकांक पैदा करते हैं।

1619
01:11:03,500 --> 01:11:05,850
मैं नहीं करते हैं, तो मुझे परवाह नहीं है।

1620
01:11:05,850 --> 01:11:09,060
और उपयोग के मामले पर निर्भर करता है, मैं
सूचकांक की जरूरत है या मैं नहीं हो सकता है हो सकता है।

1621
01:11:09,060 --> 01:11:12,390
यह एक साधारण एक कई लोगों के लिए है,
प्राथमिक तालिका ठीक है।

1622
01:11:12,390 --> 01:11:15,860
मैं करने के लिए इनमें से कई क्या करने की जरूरत है
कई के लिए, या मैं, लोगों को एक करने की जरूरत है

1623
01:11:15,860 --> 01:11:18,390
तो शायद मैं क्या ज़रूरत है
दूसरी सूचकांक करने के लिए।

1624
01:11:18,390 --> 01:11:20,840
तो यह सब पर निर्भर करता है
मैं क्या करने की कोशिश कर रहा हूँ

1625
01:11:20,840 --> 01:11:24,550
और मैं पूरा होने की कोशिश कर रहा हूँ।

1626
01:11:24,550 --> 01:11:28,000
>> शायद मैं भी खर्च करने के लिए नहीं जा रहा हूँ
ज्यादा समय दस्तावेजों के बारे में बात कर रही है।

1627
01:11:28,000 --> 01:11:31,460
यह शायद एक छोटा सा हो जाता है
गहरी हम में जाने की जरूरत है।

1628
01:11:31,460 --> 01:11:33,710
का एक छोटा सा बात करते हैं
के बारे में अमीर क्वेरी अभिव्यक्ति।

1629
01:11:33,710 --> 01:11:37,831
तो डायनमो DB में हमारे पास
बनाने की क्षमता

1630
01:11:37,831 --> 01:11:39,330
हम प्रक्षेपण भाव क्या कहते हैं।

1631
01:11:39,330 --> 01:11:42,660
प्रोजेक्शन भाव बस रहे हैं
खेतों या मूल्यों उठा

1632
01:11:42,660 --> 01:11:44,290
आप प्रदर्शित करना चाहते हैं।

1633
01:11:44,290 --> 01:11:46,000
ठीक है, तो मैं एक चयन करना।

1634
01:11:46,000 --> 01:11:48,010
मैं डायनमो DB के खिलाफ एक क्वेरी बनाते हैं।

1635
01:11:48,010 --> 01:11:51,730
और मुझे लगता है, इस शो क्या आप जानते हैं, का कहना है
मुझे केवल पाँच सितारा समीक्षा

1636
01:11:51,730 --> 01:11:54,544
इस विशेष उत्पाद के लिए।

1637
01:11:54,544 --> 01:11:55,710
तो यह है कि मैं देखना चाहता हूँ सब है।

1638
01:11:55,710 --> 01:11:57,320
मैं सभी को देखने के लिए नहीं करना चाहते
पंक्ति की अन्य विशेषताओं,

1639
01:11:57,320 --> 01:11:58,319
मैं सिर्फ यह देखना चाहते हैं।

1640
01:11:58,319 --> 01:12:01,209
यह बस जब एसक्यूएल में की तरह है आप
चयन स्टार या मेज से कहते हैं,

1641
01:12:01,209 --> 01:12:02,000
आप सब कुछ मिलता है।

1642
01:12:02,000 --> 01:12:05,450
मैं से चुनिंदा नाम का कहना है कि जब
मेज, मैं केवल एक विशेषता मिलता है।

1643
01:12:05,450 --> 01:12:09,070
यह बात का एक ही प्रकार में है
डायनमो डीबी या अन्य एनओएसक्यूएल डेटाबेस।

1644
01:12:09,070 --> 01:12:14,510
फ़िल्टर अभिव्यक्ति के लिए मुझे अनुमति
मूल रूप से नीचे सेट परिणाम काटा।

1645
01:12:14,510 --> 01:12:15,540
तो मैं एक प्रश्न बनाते हैं।

1646
01:12:15,540 --> 01:12:17,260
क्वेरी 500 आइटम के साथ वापस आ सकते हैं।

1647
01:12:17,260 --> 01:12:20,255
लेकिन मैं सिर्फ आइटम चाहते हैं कि
यह कहते हैं कि एक विशेषता है।

1648
01:12:20,255 --> 01:12:23,380
ठीक है, तो उन वस्तुओं बाहर फिल्टर जाने
कि उस विशेष क्वेरी से मेल नहीं खाते।

1649
01:12:23,380 --> 01:12:25,540
इसलिए हम फिल्टर भाव है।

1650
01:12:25,540 --> 01:12:28,310
>> फ़िल्टर भाव कर सकते हैं
किसी भी विशेषता पर चला जा।

1651
01:12:28,310 --> 01:12:30,260
वे सीमा प्रश्नों पसंद नहीं कर रहे हैं।

1652
01:12:30,260 --> 01:12:32,690
उठाएँ प्रश्नों अधिक चयनात्मक हैं।

1653
01:12:32,690 --> 01:12:36,470
फ़िल्टर प्रश्नों जाने के लिए मुझे आवश्यकता
पूरे परिणाम तो सेट और मिल

1654
01:12:36,470 --> 01:12:39,170
मैं नहीं चाहता कि डेटा बाहर उत्कीर्ण।

1655
01:12:39,170 --> 01:12:40,660
क्यों कि महत्वपूर्ण है?

1656
01:12:40,660 --> 01:12:42,770
मैं यह सब पढ़ है।

1657
01:12:42,770 --> 01:12:46,597
एक प्रश्न में, मैं पढ़ने के लिए जा रहा हूँ और
यह डेटा के बारे में एक विशाल होने जा रहा है।

1658
01:12:46,597 --> 01:12:48,430
और फिर मैं जा रहा हूँ
मैं क्या जरूरत बाहर उत्कीर्ण।

1659
01:12:48,430 --> 01:12:52,080
और मैं केवल बाहर नक्काशी कर रहा हूँ, तो एक
पंक्तियों की जोड़ी है, तो यह ठीक है।

1660
01:12:52,080 --> 01:12:53,620
यह तो अक्षम नहीं है।

1661
01:12:53,620 --> 01:12:57,800
>> लेकिन मुझे लगता है की एक पूरी ढेर पढ़ रहा हूँ
डेटा, बस, एक आइटम बाहर बनाने के लिए

1662
01:12:57,800 --> 01:13:01,490
तो मैं बेहतर होने जा रहा हूँ
एक सीमा क्वेरी का उपयोग बंद,

1663
01:13:01,490 --> 01:13:03,030
इसे और अधिक चयनात्मक है क्योंकि।

1664
01:13:03,030 --> 01:13:06,330
यह मुझे का एक बहुत बचाने के लिए हो रहा है
पैसा, मुझे लगता है कि पढ़ने के लिए भुगतान करते हैं।

1665
01:13:06,330 --> 01:13:10,430
जहां से वापस आता है कि परिणाम
छोटा हो सकता है कि तार पार,

1666
01:13:10,430 --> 01:13:11,890
लेकिन मैं पढ़ने के लिए दे रहा हूँ।

1667
01:13:11,890 --> 01:13:14,340
तो कैसे समझते हैं
आप डेटा हो रही है।

1668
01:13:14,340 --> 01:13:16,420
यही कारण है कि डायनमो DB में बहुत महत्वपूर्ण है।

1669
01:13:16,420 --> 01:13:19,710
>> सशर्त भाव, यह क्या है
आप आशावादी लॉकिंग बुला सकता है।

1670
01:13:19,710 --> 01:13:28,470
अद्यतन अगर मौजूद है, या यह मूल्य यदि
मैं क्या निर्दिष्ट करने के लिए बराबर है।

1671
01:13:28,470 --> 01:13:31,494
और मैं एक पर एक समय टिकट है तो
रिकॉर्ड, मैं डेटा पढ़ सकता है।

1672
01:13:31,494 --> 01:13:32,535
मुझे लगता है कि डेटा को बदल सकता है।

1673
01:13:32,535 --> 01:13:35,030
मैं लिखने जा सकता है कि
डेटाबेस के लिए डेटा वापस।

1674
01:13:35,030 --> 01:13:38,100
किसी रिकॉर्ड बदल गया है,
टाइमस्टैम्प परिवर्तित हो सकता है।

1675
01:13:38,100 --> 01:13:40,370
और कहा कि जिस तरह से मेरी सशर्त
अद्यतन अद्यतन कह सकते हैं

1676
01:13:40,370 --> 01:13:42,340
टाइमस्टैम्प इस के बराबर होती है।

1677
01:13:42,340 --> 01:13:46,290
या अद्यतन किसी क्योंकि असफल हो जायेगी
इस बीच में रिकॉर्ड अपडेट किया गया।

1678
01:13:46,290 --> 01:13:48,290
>> यही कारण है कि हम आशावादी लॉकिंग क्या कहते है।

1679
01:13:48,290 --> 01:13:50,670
ऐसा लगता है कि किसी को मतलब है
में आते हैं और इसे बदल सकते हैं,

1680
01:13:50,670 --> 01:13:53,100
और मुझे लगता है कि यह पता लगाने के लिए जा रहा हूँ
मैं वापस जाने के लिए जब लिखने के लिए।

1681
01:13:53,100 --> 01:13:56,106
और फिर मैं वास्तव में है कि पढ़ सकते हैं
डेटा और ओह, वह यह बदल गया है, कहते हैं।

1682
01:13:56,106 --> 01:13:57,230
मुझे लगता है कि के लिए खाते में करने की जरूरत है।

1683
01:13:57,230 --> 01:14:00,490
और मैं में डेटा को बदल सकते हैं मेरी
रिकॉर्ड और एक और अद्यतन लागू होते हैं।

1684
01:14:00,490 --> 01:14:04,330
तो अगर आप उन लोगों के वृद्धिशील पकड़ कर सकते हैं
समय के बीच होती है कि अपडेट

1685
01:14:04,330 --> 01:14:08,740
आप डेटा और पढ़ा है कि
बार जब आप डेटा लिख ​​सकता है।

1686
01:14:08,740 --> 01:14:11,520
>> दर्शकों: और फिल्टर
अभिव्यक्ति वास्तव में नहीं है इसका मतलब

1687
01:14:11,520 --> 01:14:13,020
नंबर या not-- में

1688
01:14:13,020 --> 01:14:14,316
>> [आवाज interposing]

1689
01:14:14,316 --> 01:14:16,232
रिक Houlihan: मैं नहीं होगा
इस में बहुत ज्यादा मिलता है।

1690
01:14:16,232 --> 01:14:17,700
यह एक सुरक्षित कीवर्ड है।

1691
01:14:17,700 --> 01:14:20,130
पौंड दृश्य एक आरक्षित है
डायनमो DB में कीवर्ड।

1692
01:14:20,130 --> 01:14:24,500
हर डेटाबेस है अपने आप ही सुरक्षित
आप का उपयोग नहीं कर सकते हैं संग्रह के लिए नाम है।

1693
01:14:24,500 --> 01:14:27,240
डायनमो डीबी, आप निर्दिष्ट करते हैं
इस के सामने एक पाउंड,

1694
01:14:27,240 --> 01:14:29,310
आप उन लोगों के ऊपर नामों परिभाषित कर सकते है।

1695
01:14:29,310 --> 01:14:31,840
यह एक संदर्भित मूल्य है।

1696
01:14:31,840 --> 01:14:34,880
यह शायद करने के लिए सबसे अच्छा वाक्य रचना नहीं है
इस चर्चा के लिए वहाँ है,

1697
01:14:34,880 --> 01:14:38,090
यह कुछ real-- में हो जाता है क्योंकि
मैं बात कर दिया गया होता और अधिक

1698
01:14:38,090 --> 01:14:41,360
एक गहरे स्तर पर उस बारे में।

1699
01:14:41,360 --> 01:14:46,130
>> लेकिन कहने के लिए पर्याप्त, इस सकता है
वे views-- जहां स्कैन क्वेरी किया

1700
01:14:46,130 --> 01:14:50,190
और न ही पाउंड विचारों 10 से अधिक है।

1701
01:14:50,190 --> 01:14:54,660
यह हाँ, एक संख्यात्मक मूल्य है।

1702
01:14:54,660 --> 01:14:57,322
यदि आप चाहते हैं, हम इस बारे में बात कर सकते हैं
चर्चा के बाद कि।

1703
01:14:57,322 --> 01:15:00,030
ठीक है, तो हम में हो रही है
सर्वोत्तम प्रथाओं में कुछ परिदृश्यों

1704
01:15:00,030 --> 01:15:02,000
जहां हम बात करने जा रहे हैं
यहाँ कुछ क्षुधा के बारे में।

1705
01:15:02,000 --> 01:15:03,810
डायनमो DB के लिए उपयोग के मामलों में क्या कर रहे हैं।

1706
01:15:03,810 --> 01:15:06,120
डिजाइन क्या हैं
डायनमो DB में पैटर्न।

1707
01:15:06,120 --> 01:15:09,110
>> और पहले एक हम करने जा रहे हैं
के बारे में बात करते हैं चीजों की इंटरनेट है।

1708
01:15:09,110 --> 01:15:15,010
मुझे लगता है कि of-- तो हम एक बहुत कुछ मिलता है,
it-- 50% से अधिक क्या है

1709
01:15:15,010 --> 01:15:19,370
इन दिनों इंटरनेट पर यातायात की
वास्तव में मशीनों द्वारा उत्पन्न होता है,

1710
01:15:19,370 --> 01:15:21,930
नहीं मनुष्यों द्वारा स्वचालित प्रक्रियाओं,।

1711
01:15:21,930 --> 01:15:25,140
मैं इस बात को इस बात का मतलब यह है कि
यदि आप अपनी जेब में चारों ओर ले जाने के लिए

1712
01:15:25,140 --> 01:15:28,840
कितना डाटा कि बात यह है कि
वास्तव में आप बिना चारों ओर भेजने के

1713
01:15:28,840 --> 01:15:30,550
यह जानते हुए भी बिल्कुल आश्चर्यजनक है।

1714
01:15:30,550 --> 01:15:34,970
आपका स्थान, सूचना
कितनी तेजी के बारे में आप जा रहे हैं।

1715
01:15:34,970 --> 01:15:38,400
आप गूगल मैप्स काम करता है लगता है कि कैसे
जब वे आपको बता यातायात क्या है।

1716
01:15:38,400 --> 01:15:41,275
लाखों रहे हैं, क्योंकि यह और
चारों ओर ड्राइविंग के लाखों लोगों को

1717
01:15:41,275 --> 01:15:44,667
भेज रहे हैं कि फोन के साथ
सभी हर समय जगह पर डेटा।

1718
01:15:44,667 --> 01:15:46,500
चीजों में से एक तो
आंकड़ों के इस प्रकार के बारे में

1719
01:15:46,500 --> 01:15:50,980
उस में आता है, पर नजर रखने के डेटा, लॉग इन करें
डेटा, समय श्रृंखला डेटा, यह है

1720
01:15:50,980 --> 01:15:53,540
आमतौर पर केवल दिलचस्प
समय का एक छोटा सा के लिए।

1721
01:15:53,540 --> 01:15:55,580
उस समय के बाद से, यह है
इतनी दिलचस्प नहीं।

1722
01:15:55,580 --> 01:15:58,390
इसलिए हम ऐसा नहीं करते, के बारे में बात की थी
उन तालिकाओं सीमा के बिना हो जाना।

1723
01:15:58,390 --> 01:16:03,410
यहाँ विचार हो सकता है मैं 24 मिल गया है
मेरे गर्म तालिका में घटनाओं के लायक घंटे।

1724
01:16:03,410 --> 01:16:06,160
और कहा कि गर्म तालिका होने जा रहा है
एक बहुत ही उच्च दर पर प्रावधान किया,

1725
01:16:06,160 --> 01:16:07,950
यह डेटा का एक बहुत ले जा रहा है क्योंकि।

1726
01:16:07,950 --> 01:16:10,920
यह डेटा का एक बहुत ले जा रहा है
और मुझे यह बहुत पढ़ रहा हूँ।

1727
01:16:10,920 --> 01:16:14,560
मैं ऑपरेशन का एक बहुत कुछ मिल गया
कि डेटा के खिलाफ चल रहे प्रश्नों।

1728
01:16:14,560 --> 01:16:18,120
>> 24 घंटे के बाद, अरे, तुम
मुझे परवाह नहीं है क्या, पता है।

1729
01:16:18,120 --> 01:16:21,150
तो शायद हर आधी रात मैं रोल
एक नए मेज पर मेरी मेज

1730
01:16:21,150 --> 01:16:22,430
और मैं इस तालिका deprovision।

1731
01:16:22,430 --> 01:16:26,440
और मैं ले लेंगे आरसीयू के और
WCU के नीचे क्योंकि 24 घंटे बाद

1732
01:16:26,440 --> 01:16:28,630
मैं के रूप में कई नहीं चल रहा हूँ
डेटा के विरुद्ध प्रश्नों।

1733
01:16:28,630 --> 01:16:30,200
तो मैं पैसे बचाने के लिए जा रहा हूँ।

1734
01:16:30,200 --> 01:16:32,940
और हो सकता है 30 दिनों के बाद मैं नहीं
यहां तक ​​कि यह सब के बारे में परवाह करने की जरूरत है।

1735
01:16:32,940 --> 01:16:35,020
मैं WCU के ले सकता है
एक करने के लिए सभी तरह से नीचे,

1736
01:16:35,020 --> 01:16:36,990
क्योंकि आप जानते हैं, यह क्या हो रहा है
कभी नहीं करने के लिए लिखा जा रहा है।

1737
01:16:36,990 --> 01:16:38,300
डेटा 30 दिन पुरानी है।

1738
01:16:38,300 --> 01:16:40,000
यह कभी नहीं बदलता।

1739
01:16:40,000 --> 01:16:44,200
>> और यह पढ़ पाने के लिए जा लगभग कभी नहीं
तो चलो सिर्फ 10 के लिए नीचे है कि आरसीयू ले चलो।

1740
01:16:44,200 --> 01:16:49,372
और मैं इस पर पैसे की एक टन की बचत कर रहा हूँ
डेटा, और केवल मेरे गर्म डेटा के लिए भुगतान।

1741
01:16:49,372 --> 01:16:52,330
तो यह है कि देखने के लिए महत्वपूर्ण बात है
आप एक बार श्रृंखला में जब देखो पर

1742
01:16:52,330 --> 01:16:54,716
डेटा की मात्रा में आ रहा है।

1743
01:16:54,716 --> 01:16:55,590
इन रणनीतियों रहे हैं।

1744
01:16:55,590 --> 01:16:58,010
अब, मैं सिर्फ यह चलो सकता है
सभी एक ही मेज पर जाना

1745
01:16:58,010 --> 01:16:59,461
और सिर्फ इतना है कि तालिका बढ़ता है।

1746
01:16:59,461 --> 01:17:01,460
अंत में, मैं जा रहा हूँ
प्रदर्शन के मुद्दों को देखते हैं।

1747
01:17:01,460 --> 01:17:04,060
मैं संग्रह करने के लिए शुरू करने के लिए जा रहा हूँ
मेज से कि डेटा के कुछ,

1748
01:17:04,060 --> 01:17:04,720
क्या नहीं।

1749
01:17:04,720 --> 01:17:07,010
>> ज्यादा बेहतर करते हैं
अपने आवेदन डिजाइन

1750
01:17:07,010 --> 01:17:08,900
तो अगर आप सही इस तरह से काम कर सकते हैं।

1751
01:17:08,900 --> 01:17:11,460
तो यह सिर्फ स्वचालित है
आवेदन कोड में।

1752
01:17:11,460 --> 01:17:13,580
आधी रात हर रात में
यह तालिका रोल।

1753
01:17:13,580 --> 01:17:17,170
हो सकता है कि मैं क्या जरूरत है एक रपट है
डेटा के 24 घंटे की खिड़की।

1754
01:17:17,170 --> 01:17:20,277
फिर एक नियमित आधार पर मैं कर रहा हूँ
मेज से डेटा बुला रही है।

1755
01:17:20,277 --> 01:17:22,360
मैं एक साथ यह trimming हूँ
क्रॉन नौकरी और मैं इसे डाल रहा हूँ

1756
01:17:22,360 --> 01:17:24,160
इन अन्य टेबल पर,
आप की जरूरत है जो भी हो।

1757
01:17:24,160 --> 01:17:25,940
एक रोल ओवर काम करता है तो, यह बहुत अच्छा है।

1758
01:17:25,940 --> 01:17:27,080
यदि नहीं, तो यह ट्रिम।

1759
01:17:27,080 --> 01:17:29,640
लेकिन गर्म है कि डेटा रखने के लिए
दूर अपने ठंडे डेटा से।

1760
01:17:29,640 --> 01:17:32,535
यह आपको बहुत सारा पैसा बचा सकते हैं और
अपनी टेबल अधिक प्रदर्शन कर सकते हैं।

1761
01:17:32,535 --> 01:17:35,960

1762
01:17:35,960 --> 01:17:38,210
तो अगली बात यह है कि हम बात करेंगे
के बारे में उत्पाद सूची है।

1763
01:17:38,210 --> 01:17:42,000
उत्पाद सूची है
बहुत आम उपयोग के मामले।

1764
01:17:42,000 --> 01:17:46,600
यह वास्तव में एक बहुत ही आम पैटर्न है
हम चीजों की एक किस्म में देखेंगे कि।

1765
01:17:46,600 --> 01:17:48,870
आप के लिए, ट्विटर जानते
उदाहरण के लिए, एक गर्म कलरव।

1766
01:17:48,870 --> 01:17:51,280
हर कोई आ रहा है और
कि कलरव हथियाने।

1767
01:17:51,280 --> 01:17:52,680
उत्पाद सूची, मैं एक बिक्री मिला है।

1768
01:17:52,680 --> 01:17:54,120
मैं एक गर्म बिक्री मिला है।

1769
01:17:54,120 --> 01:17:57,277
मैं प्रति 70,000 अनुरोध मिला
दूसरा एक उत्पाद के लिए आ रहा है

1770
01:17:57,277 --> 01:17:58,860
मेरे उत्पाद सूची से बाहर का विवरण।

1771
01:17:58,860 --> 01:18:02,384
हम खुदरा पर यह देखना
आपरेशन काफी एक सा है।

1772
01:18:02,384 --> 01:18:03,550
तो कैसे हम उस के साथ सौदा करते हैं?

1773
01:18:03,550 --> 01:18:04,924
उस के साथ सौदा करने के लिए कोई रास्ता नहीं है।

1774
01:18:04,924 --> 01:18:07,110
मेरे सभी उपयोगकर्ताओं को देखना चाहते हैं
डेटा के एक ही टुकड़े।

1775
01:18:07,110 --> 01:18:09,410
वे समवर्ती में आ रहे हैं कर रहे हैं।

1776
01:18:09,410 --> 01:18:11,920
और वे सभी अनुरोधों को बना रहे हैं
डेटा के एक ही टुकड़े के लिए।

1777
01:18:11,920 --> 01:18:16,240
यह मुझे देता है कि गर्म कुंजी, कि बड़ी लाल
हम पसंद नहीं है कि मेरी चार्ट पर पट्टी।

1778
01:18:16,240 --> 01:18:17,720
और वह यह है की तरह दिखता है।

1779
01:18:17,720 --> 01:18:22,290
मेरी चाबी अंतरिक्ष में मैं जा रहा हूँ तो
बिक्री वस्तुओं में अंकित किया।

1780
01:18:22,290 --> 01:18:24,070
मैं कहीं भी और कुछ नहीं हो रही है।

1781
01:18:24,070 --> 01:18:26,050
>> मैं कैसे इस समस्या को कम करते हैं?

1782
01:18:26,050 --> 01:18:28,410
खैर, हम कैश के साथ यह कम।

1783
01:18:28,410 --> 01:18:33,630
कैश, आप स्मृति में मूल रूप से एक डाल
डेटाबेस के सामने विभाजन।

1784
01:18:33,630 --> 01:18:37,260
हम कामयाब रहे हैं
[अश्राव्य] कैश, आप कैसे

1785
01:18:37,260 --> 01:18:40,260
अपने खुद के कैश सेट कर सकते हैं, [सुनाई]
कैश [? घ,?] जो आप चाहते हैं।

1786
01:18:40,260 --> 01:18:42,220
डेटाबेस के सामने है कि ऊपर डाल दिया।

1787
01:18:42,220 --> 01:18:47,250
और इस तरह आपको लगता है कि डेटा स्टोर कर सकते हैं
कि कैश में उन गर्म चाबी से

1788
01:18:47,250 --> 01:18:49,390
अंतरिक्ष और कैश के माध्यम से पढ़ा।

1789
01:18:49,390 --> 01:18:51,962
>> और फिर सबसे अपने पढ़ता
इस तरह की तलाश शुरू।

1790
01:18:51,962 --> 01:18:54,920
मैं इन कैश यहां सभी को हिट हो गया
और मैं कुछ भी नहीं यहाँ नीचे चल रहा है

1791
01:18:54,920 --> 01:18:59,330
डेटाबेस के पीछे बैठी है, क्योंकि
कैश और के माध्यम से कभी नहीं आया पढ़ता है।

1792
01:18:59,330 --> 01:19:02,520
मैं में डेटा को बदलते हैं
डेटाबेस, मैं कैश अद्यतन करने के लिए है।

1793
01:19:02,520 --> 01:19:04,360
हम कुछ का उपयोग कर सकते हैं
जैसे कि क्या करना steams।

1794
01:19:04,360 --> 01:19:07,360
और मुझे लगता है कि यह कैसे काम करता समझाता हूँ।

1795
01:19:07,360 --> 01:19:09,060
ठीक है, संदेश।

1796
01:19:09,060 --> 01:19:11,180
ईमेल, हम सभी ईमेल का उपयोग करें।

1797
01:19:11,180 --> 01:19:12,540
>> यह एक बहुत अच्छा उदाहरण है।

1798
01:19:12,540 --> 01:19:14,950
हम संदेश तालिका के कुछ प्रकार मिल गया है।

1799
01:19:14,950 --> 01:19:17,040
और हम इनबॉक्स और आउटबॉक्स मिला है।

1800
01:19:17,040 --> 01:19:19,760
यह क्या एसक्यूएल होता है
कि इनबॉक्स का निर्माण करने के लिए की तरह देखो।

1801
01:19:19,760 --> 01:19:23,350
हम किस तरह का एक ही तरह का उपयोग
जीएसआई के जीएसआई का उपयोग करने के लिए रणनीति की

1802
01:19:23,350 --> 01:19:25,320
अपने इनबॉक्स और मेरी आउटबॉक्स के लिए।

1803
01:19:25,320 --> 01:19:27,600
इसलिए मैं कच्चे संदेशों आ रहा है
मेरे संदेश तालिका में।

1804
01:19:27,600 --> 01:19:30,194
और इस के लिए पहले दृष्टिकोण
हो सकता है, ठीक है, कोई समस्या नहीं है, कहते हैं।

1805
01:19:30,194 --> 01:19:31,110
मैं कच्चे संदेशों मिल गया है।

1806
01:19:31,110 --> 01:19:33,710
आने वाले संदेशों [सुनाई],
संदेश आईडी, यह बहुत अच्छा है।

1807
01:19:33,710 --> 01:19:35,070
यही कारण है कि अपने अद्वितीय हैश है।

1808
01:19:35,070 --> 01:19:38,280
मैं दो जीएसआई का बनाने के लिए एक जा रहा हूँ
मेरे इनबॉक्स, मेरे आउटबॉक्स के लिए एक के लिए।

1809
01:19:38,280 --> 01:19:40,530
और पहली बात मैं कोशिश करूँगा
मैं अपने हैश कुंजी है कहूँगा है

1810
01:19:40,530 --> 01:19:43,310
प्राप्तकर्ता होने जा रहा है और
मैं आज की तारीख की व्यवस्था करने जा रहा हूँ।

1811
01:19:43,310 --> 01:19:44,220
ये शानदार है।

1812
01:19:44,220 --> 01:19:45,890
मैं यहाँ अपना अच्छा दृश्य मिला है।

1813
01:19:45,890 --> 01:19:47,780
लेकिन एक छोटे से मुद्दे को यहाँ नहीं है।

1814
01:19:47,780 --> 01:19:50,891
और अगर आप में इस दौड़ में
रिलेशनल डेटाबेस के रूप में अच्छी तरह से।

1815
01:19:50,891 --> 01:19:52,390
वे खड़ी विभाजन बुलाया।

1816
01:19:52,390 --> 01:19:55,840
आप अपने बड़े डेटा रखना चाहते हैं
दूर अपने छोटे से डेटा से।

1817
01:19:55,840 --> 01:20:00,470
>> मैं होगा क्योंकि और यही वजह है
गुण पाने के लिए आइटम पढ़ा जाना।

1818
01:20:00,470 --> 01:20:05,570
और मेरे शव यहां सब पर हैं,
तो बस कुछ आइटम पढ़ने

1819
01:20:05,570 --> 01:20:08,560
मेरा शरीर की लंबाई है, तो
256 किलोबाइट प्रत्येक औसत

1820
01:20:08,560 --> 01:20:10,991
गणित बहुत बदसूरत हो जाता है।

1821
01:20:10,991 --> 01:20:12,490
इसलिए मुझे लगता है कि दाऊद के इनबॉक्स को पढ़ने के लिए चाहते हैं।

1822
01:20:12,490 --> 01:20:14,520
दाऊद के इनबॉक्स में 50 आइटम नहीं है।

1823
01:20:14,520 --> 01:20:17,880
औसत और आकार 256 किलोबाइट है।

1824
01:20:17,880 --> 01:20:21,730
यहाँ अपने रूपांतरण अनुपात है
आरसीयू के लिए चार किलोबाइट है।

1825
01:20:21,730 --> 01:20:24,450
>> ठीक है, चलो साथ चलते हैं
अंततः लगातार पढ़ता है।

1826
01:20:24,450 --> 01:20:28,640
मैं अभी भी 1600 आरसीयू के खा रहा हूँ
सिर्फ दाऊद के इनबॉक्स को पढ़ने के लिए।

1827
01:20:28,640 --> 01:20:29,950
आउच।

1828
01:20:29,950 --> 01:20:31,980
ठीक है, अब चलो लगता है कि
एप्लिकेशन कैसे काम करता है के बारे में।

1829
01:20:31,980 --> 01:20:35,340
मैं एक ईमेल अनुप्रयोग में हूँ और
मैं अपने इनबॉक्स में देख रहा हूँ

1830
01:20:35,340 --> 01:20:39,680
और मैं हर संदेश के शरीर को देखो,
नहीं, मैं के सारांश को देख रहा हूँ।

1831
01:20:39,680 --> 01:20:41,850
मैं केवल हेडर को देख रहा हूँ।

1832
01:20:41,850 --> 01:20:46,310
तो चलो एक तालिका संरचना का निर्माण करते हैं
अधिक है कि ऐसा लग रहा है।

1833
01:20:46,310 --> 01:20:49,470
>> तो यहाँ जानकारी है
मेरे कार्यप्रवाह की जरूरत है।

1834
01:20:49,470 --> 01:20:50,890
यह मेरे इनबॉक्स जीएसआई में है।

1835
01:20:50,890 --> 01:20:53,800
यह तारीख है, प्रेषक,
विषय है, और उसके बाद

1836
01:20:53,800 --> 01:20:56,790
जो अंक संदेश आईडी,
वापस संदेशों की मेज पर

1837
01:20:56,790 --> 01:20:57,850
जहां मैं शरीर प्राप्त कर सकते हैं।

1838
01:20:57,850 --> 01:21:01,260

1839
01:21:01,260 --> 01:21:04,420
खैर, इन रिकॉर्ड आईडी के लिए किया जाएगा।

1840
01:21:04,420 --> 01:21:09,850
वे वापस करने के लिए बात करेंगे
डायनमो डीबी मेज पर आइटम आईडी के।

1841
01:21:09,850 --> 01:21:12,220
हर सूचकांक हमेशा creates--
हमेशा आइटम है

1842
01:21:12,220 --> 01:21:15,750
कि of-- भाग के रूप में आईडी
सूचकांक के साथ आता है।

1843
01:21:15,750 --> 01:21:17,414
>> ठीक है।

1844
01:21:17,414 --> 01:21:19,080
दर्शकों: यह बताता है कि यह संग्रह किया गया है कहाँ?

1845
01:21:19,080 --> 01:21:21,420
रिक Houlihan: हाँ, यह बताता है
exactly-- कि यह करता है वास्तव में क्या है।

1846
01:21:21,420 --> 01:21:22,644
यह यहाँ का कहना है कि मेरी फिर से रिकॉर्ड है।

1847
01:21:22,644 --> 01:21:24,310
और यह मेरे फिर से रिकॉर्ड करने के लिए इसे वापस बात करेंगे।

1848
01:21:24,310 --> 01:21:26,460
बिल्कुल सही।

1849
01:21:26,460 --> 01:21:29,490
ठीक है, तो अब मेरे इनबॉक्स है
वास्तव में बहुत छोटा होता है।

1850
01:21:29,490 --> 01:21:32,210
और यह वास्तव में समर्थन करता है
एक ईमेल अनुप्रयोग के कार्यप्रवाह।

1851
01:21:32,210 --> 01:21:34,230
अपने इनबॉक्स तो, मैं क्लिक करें।

1852
01:21:34,230 --> 01:21:38,160
मैं भी साथ चलते हैं और मैं इस संदेश पर क्लिक करें
मैं शरीर मिल जाने की जरूरत है कि जब, है

1853
01:21:38,160 --> 01:21:40,180
मैं जा रहा हूँ, क्योंकि
एक अलग दृष्टिकोण के लिए जाना।

1854
01:21:40,180 --> 01:21:43,870
आप में से MVC के प्रकार के बारे में सोचना तो अगर
ढांचा, मॉडल देखें नियंत्रक।

1855
01:21:43,870 --> 01:21:46,120
>> मॉडल शामिल
डेटा दृश्य की जरूरत है कि

1856
01:21:46,120 --> 01:21:48,130
और नियंत्रक के साथ आदान प्रदान।

1857
01:21:48,130 --> 01:21:51,670
मैं फ्रेम बदलते हैं, जब
मैं दृष्टिकोण को बदलने,

1858
01:21:51,670 --> 01:21:55,080
यह करने के लिए वापस जाने के लिए ठीक है
सर्वर और मॉडल फिर से आबाद,

1859
01:21:55,080 --> 01:21:56,860
उपयोगकर्ता है कि क्या उम्मीद है, क्योंकि।

1860
01:21:56,860 --> 01:22:00,530
वे विचार बदलते हैं, कि जब है
हम वापस डेटाबेस के लिए जा सकते हैं।

1861
01:22:00,530 --> 01:22:02,480
तो ईमेल, क्लिक करें।

1862
01:22:02,480 --> 01:22:03,710
मैं शरीर के लिए देख रहा हूँ।

1863
01:22:03,710 --> 01:22:04,330
राउंड ट्रिप।

1864
01:22:04,330 --> 01:22:05,680
शरीर को पाने के लिए जाओ।

1865
01:22:05,680 --> 01:22:06,950
>> मैं एक बहुत कम डेटा पढ़ें।

1866
01:22:06,950 --> 01:22:09,960
मैं केवल शव पढ़ रहा हूँ कि
वह उन्हें जरूरत है जब डेविड की जरूरत है।

1867
01:22:09,960 --> 01:22:14,230
और मैं 1600 में जला नहीं कर रहा हूँ
आरसीयू के सिर्फ अपने इनबॉक्स को दिखाने के लिए।

1868
01:22:14,230 --> 01:22:17,670
तो अब इस तरह से है that--
LSI या GSI-- मैं माफी चाहता हूँ कि,

1869
01:22:17,670 --> 01:22:19,900
जीएसआई, बाहर काम करेगा।

1870
01:22:19,900 --> 01:22:25,450
हम प्राप्तकर्ता पर हमारे हैश मिल गया है।

1871
01:22:25,450 --> 01:22:27,030
हम तारीख को रेंज कुंजी मिल गया है।

1872
01:22:27,030 --> 01:22:31,380
और हम अनुमान गुण मिल गया है
हम दृष्टिकोण का समर्थन करने के लिए केवल जरूरत है।

1873
01:22:31,380 --> 01:22:34,300
>> हम आउटबॉक्स के लिए कि बारी बारी से।

1874
01:22:34,300 --> 01:22:35,770
एल्बम की सूची पर हैश।

1875
01:22:35,770 --> 01:22:39,612
और संक्षेप में, हम है
बहुत अच्छी, साफ दृश्य।

1876
01:22:39,612 --> 01:22:41,570
और यह basically-- हम है
यह अच्छा संदेश नहीं है

1877
01:22:41,570 --> 01:22:45,870
अच्छी तरह से, क्योंकि प्रसार किया जा रहा है कि तालिका
यह हैश केवल, बंटी संदेश आईडी है।

1878
01:22:45,870 --> 01:22:51,750
और हम दो अनुक्रमण करता है कि
उस मेज के बंद घूर्णन कर रहे हैं।

1879
01:22:51,750 --> 01:22:57,411
ठीक है, तो यहाँ विचार करना नहीं है
बड़ा डेटा और इस छोटे से डेटा रखने

1880
01:22:57,411 --> 01:22:57,910
एक साथ।

1881
01:22:57,910 --> 01:23:00,700
खड़ी विभाजन,
उन तालिकाओं का विभाजन।

1882
01:23:00,700 --> 01:23:03,150
डेटा पढ़ा नहीं है आप के लिए नहीं है।

1883
01:23:03,150 --> 01:23:04,850
ठीक है, गेमिंग।

1884
01:23:04,850 --> 01:23:06,990
हम सभी खेलों की तरह।

1885
01:23:06,990 --> 01:23:10,902
कम से कम मैं तो खेल की तरह है।

1886
01:23:10,902 --> 01:23:12,735
चीजों में से कुछ तो
हम जब साथ सौदा है कि

1887
01:23:12,735 --> 01:23:14,193
हम सही, जुआ खेलने के बारे में सोच रहे हैं?

1888
01:23:14,193 --> 01:23:16,999
इन दिनों गेमिंग, विशेष रूप से मोबाइल
गेमिंग, सब सोच के बारे में है।

1889
01:23:16,999 --> 01:23:19,540
और मैं यहाँ एक बारी बारी से करने जा रहा हूँ
दूर DynamoDB से थोड़ा सा।

1890
01:23:19,540 --> 01:23:21,373
मैं में लाने के लिए जा रहा हूँ
चर्चा के कुछ

1891
01:23:21,373 --> 01:23:24,240
आसपास के कुछ
अन्य एडब्ल्यूएस प्रौद्योगिकियों।

1892
01:23:24,240 --> 01:23:28,930
>> लेकिन जुआ खेलने के बारे में विचार करने के लिए लगता है
एपीआई के मामले में, के बारे में हैं कि एपीआई,

1893
01:23:28,930 --> 01:23:31,730
आम तौर पर, एचटीटीपी और JSON बोल रहा हूँ।

1894
01:23:31,730 --> 01:23:34,550
यह कैसे मोबाइल गेम्स तरह का
उनके वापस सिरों के साथ बातचीत।

1895
01:23:34,550 --> 01:23:35,850
वे JSON पोस्टिंग करते हैं।

1896
01:23:35,850 --> 01:23:40,660
वे डेटा मिलता है, और यह सब है,
आम तौर पर अच्छा JSON एपीआई में बोल रहा हूँ।

1897
01:23:40,660 --> 01:23:44,950
>> दोस्तों को पाने जैसे हालात, मिल
लीडरबोर्ड, विनिमय डेटा,

1898
01:23:44,950 --> 01:23:47,699
उपयोगकर्ता जनित विषय,
व्यवस्था करने के लिए वापस धक्का,

1899
01:23:47,699 --> 01:23:49,740
इन बातों के प्रकार हैं
हम क्या करने जा रहे हैं।

1900
01:23:49,740 --> 01:23:52,542
बाइनरी संपत्ति डेटा, इस डेटा
डेटाबेस में नहीं बैठ सकता है।

1901
01:23:52,542 --> 01:23:54,250
यह एक में बैठ सकता है
वस्तु की दुकान, है ना?

1902
01:23:54,250 --> 01:23:56,541
लेकिन डेटाबेस के लिए जा रहा है
सिस्टम बता रहा खत्म होता है,

1903
01:23:56,541 --> 01:23:59,140
आवेदन कह रही
जहां इसे पाने के लिए जाने के लिए।

1904
01:23:59,140 --> 01:24:03,550
और अनिवार्य रूप से, मल्टीप्लेयर
सर्वर, वापस अंत बुनियादी ढांचे,

1905
01:24:03,550 --> 01:24:06,180
और उच्च के लिए डिज़ाइन किया गया
उपलब्धता और scalability।

1906
01:24:06,180 --> 01:24:09,400
तो ये हम सभी चाहते हैं कि बातें कर रहे हैं
जुआ खेलने के बुनियादी ढांचे में दी।

1907
01:24:09,400 --> 01:24:12,160
>> तो चलो पर एक नजर डालते हैं
क्या लगता है कि जैसे लग रहा है।

1908
01:24:12,160 --> 01:24:16,070
एक कोर वापस अंत मिला
बहुत ही सरल।

1909
01:24:16,070 --> 01:24:19,880
हम यहाँ के साथ एक प्रणाली मिल गया है
एकाधिक उपलब्धता जोनों।

1910
01:24:19,880 --> 01:24:23,780
लगता being-- के रूप में हम Azs के बारे में बात की थी
उनमें से अलग डेटा केंद्रों के रूप में।

1911
01:24:23,780 --> 01:24:26,040
एक से अधिक डेटा सेंटर
AZ प्रति है, लेकिन वह ठीक है,

1912
01:24:26,040 --> 01:24:28,831
सिर्फ अलग डेटा के रूप में उनमें से लगता है
भौगोलिक रूप से कर रहे हैं कि केन्द्रों

1913
01:24:28,831 --> 01:24:30,090
और गलती को अलग किया।

1914
01:24:30,090 --> 01:24:32,172
>> हम एक हैं करने के लिए जा रहे हैं
युगल EC2 उदाहरणों।

1915
01:24:32,172 --> 01:24:33,880
हम करने के लिए जा रहे हैं
कुछ वापस अंत सर्वर।

1916
01:24:33,880 --> 01:24:35,800
आप एक विरासत रहे हैं हो सकता है अगर
वास्तुकला, हम कर रहे हैं

1917
01:24:35,800 --> 01:24:38,920
हम आरडीएस क्या कॉल का उपयोग कर,
रिलेशनल डेटाबेस सेवाएं।

1918
01:24:38,920 --> 01:24:42,040
MSSQL, MySQL हो सकता है,
या कुछ इस तरह का।

1919
01:24:42,040 --> 01:24:47,080
इस तरह से एक बहुत अनुप्रयोगों है
आज तैयार कर रहे हैं।

1920
01:24:47,080 --> 01:24:49,594
>> खैर, हम साथ जाने के लिए चाहते हो सकता है
हम बाहर पैमाने पर जब यह है।

1921
01:24:49,594 --> 01:24:51,510
हम आगे जाना है और डाल देता हूँ
वहाँ ऊपर S3 बाल्टी।

1922
01:24:51,510 --> 01:24:54,200
और कहा कि S3 बाल्टी, बजाय सेवारत
हमारे servers-- से उन वस्तुओं को

1923
01:24:54,200 --> 01:24:55,220
हम ऐसा कर सकता है।

1924
01:24:55,220 --> 01:24:57,210
आप अपने सभी बाइनरी डाल
अपने सर्वर पर वस्तुओं

1925
01:24:57,210 --> 01:24:59,751
और आप उन सर्वर का उपयोग कर सकते हैं
उदाहरणों कि डेटा सेवा करने के लिए।

1926
01:24:59,751 --> 01:25:01,860
लेकिन यह बहुत महंगा है।

1927
01:25:01,860 --> 01:25:05,107
>> बेहतर करने के लिए जिस तरह से आगे जाने के लिए और है
एक S3 बाल्टी में उन वस्तुओं डाल दिया।

1928
01:25:05,107 --> 01:25:06,315
S3 एक वस्तु खजाने है।

1929
01:25:06,315 --> 01:25:10,860
इसके लिए विशेष रूप से बनाया गया है
चीजों के इन प्रकार की सेवा।

1930
01:25:10,860 --> 01:25:13,690
और उन ग्राहकों के अनुरोध करते हैं
सीधे उन वस्तु बाल्टी से,

1931
01:25:13,690 --> 01:25:15,390
सर्वर बोझ उतार लेना।

1932
01:25:15,390 --> 01:25:17,020
तो हम यहाँ बाहर पैमाने पर करने के लिए शुरू कर रहे हैं।

1933
01:25:17,020 --> 01:25:19,140
>> अब हम दुनिया भर में सभी उपयोगकर्ताओं के लिए मिला है।

1934
01:25:19,140 --> 01:25:19,730
मैं उपयोगकर्ताओं को मिला है।

1935
01:25:19,730 --> 01:25:23,380
मैं स्थानीय सामग्री है की जरूरत है
ठीक है, इन उपयोगकर्ताओं के करीब स्थित है?

1936
01:25:23,380 --> 01:25:26,200
मैं एक S3 बाल्टी बना लिया है
मेरे स्रोत भंडार के रूप में।

1937
01:25:26,200 --> 01:25:29,370
और मैं सामने हूँ के साथ कि
CloudFront वितरण।

1938
01:25:29,370 --> 01:25:31,720
>> CloudFront एक सीडी और एक
सामग्री वितरण प्रसार।

1939
01:25:31,720 --> 01:25:35,750
असल में यह है कि आप निर्दिष्ट डेटा लेता है
और इंटरनेट पर यह सभी कैश

1940
01:25:35,750 --> 01:25:39,230
उपयोगकर्ताओं को हर जगह हो सकता है तो
एक बहुत ही त्वरित प्रतिक्रिया जब

1941
01:25:39,230 --> 01:25:40,960
वे उन वस्तुओं अनुरोध करते हैं।

1942
01:25:40,960 --> 01:25:41,960
>> तो तुम एक विचार मिलता है।

1943
01:25:41,960 --> 01:25:48,230
आप की तरह इस्तेमाल कर रहे सभी
एडब्ल्यूएस के पहलुओं को यहाँ इस करवाने के लिए।

1944
01:25:48,230 --> 01:25:50,790
और अंत में, हम फेंक
एक ऑटो स्केलिंग समूह में।

1945
01:25:50,790 --> 01:25:52,737
हमारे AC2 उदाहरणों तो
हमारे खेल सर्वर की,

1946
01:25:52,737 --> 01:25:54,820
वे व्यस्त पाने के लिए शुरू के रूप में
और व्यस्त और व्यस्त,

1947
01:25:54,820 --> 01:25:57,236
वे सिर्फ एक और स्पिन करेंगे
उदाहरण, एक और उदाहरण स्पिन

1948
01:25:57,236 --> 01:25:58,210
एक और उदाहरण स्पिन।

1949
01:25:58,210 --> 01:26:02,090
एडब्ल्यूएस, यह है तकनीक इतनी
आप पैरामीटर की अनुमति देता है

1950
01:26:02,090 --> 01:26:04,650
जो चारों ओर अपने सर्वर विकसित होगा।

1951
01:26:04,650 --> 01:26:08,110
तो अगर आप सर्वर के एन संख्या हो सकती है
किसी भी समय में वहाँ से बाहर।

1952
01:26:08,110 --> 01:26:11,870
अपने भार दूर हो जाता है और, अगर वे हूँ
हटना, संख्या हटना होगा।

1953
01:26:11,870 --> 01:26:15,250
और लोड वापस आता है,
यह लचीलेपन से, वापस बाहर हो जाना होगा।

1954
01:26:15,250 --> 01:26:17,050
>> तो यह अच्छा लग रहा है।

1955
01:26:17,050 --> 01:26:19,800
हम EC2 उदाहरण के एक बहुत कुछ मिल गया।

1956
01:26:19,800 --> 01:26:21,671
हम में कैश डाल सकते हैं
डेटाबेस के सामने,

1957
01:26:21,671 --> 01:26:23,045
कोशिश करते हैं और डेटाबेस में तेजी लाने के।

1958
01:26:23,045 --> 01:26:25,030
अगले दबाव बिंदु
आम तौर पर लोगों को देखते हैं

1959
01:26:25,030 --> 01:26:28,850
वे एक का उपयोग कर एक खेल पैमाने पर है
रिलेशनल डाटाबेस सिस्टम।

1960
01:26:28,850 --> 01:26:30,790
भगवान, डेटाबेस
प्रदर्शन भयानक है।

1961
01:26:30,790 --> 01:26:31,932
हम जानते हैं कि कैसे सुधार करते हैं?

1962
01:26:31,932 --> 01:26:33,640
के डालने की कोशिश करते हैं
उस के सामने कैश।

1963
01:26:33,640 --> 01:26:36,780
>> खैर, कैश काम नहीं करता
खेलों में इतनी महान है, है ना?

1964
01:26:36,780 --> 01:26:39,330
खेल के लिए, लेखन दर्दनाक है।

1965
01:26:39,330 --> 01:26:40,930
खेल बहुत भारी लिखने कर रहे हैं।

1966
01:26:40,930 --> 01:26:43,610
आप कर रहे हैं जब कैश काम नहीं करता
आप हमेशा किया है, क्योंकि भारी लिखने

1967
01:26:43,610 --> 01:26:44,610
कैश अद्यतन करने के लिए मिला है।

1968
01:26:44,610 --> 01:26:47,780
आप यह है, कैश अद्यतन
अप्रासंगिक कैशिंग किया जाना है।

1969
01:26:47,780 --> 01:26:49,780
यह वास्तव में सिर्फ अतिरिक्त काम है।

1970
01:26:49,780 --> 01:26:51,970
>> तो हम यहाँ कहाँ जाना है?

1971
01:26:51,970 --> 01:26:54,400
तुम एक बड़ी अड़चन मिल गया है
वहाँ नीचे डेटाबेस में।

1972
01:26:54,400 --> 01:26:57,661
और जगह जाने के लिए
जाहिर है कि विभाजन के है।

1973
01:26:57,661 --> 01:26:59,410
विभाजन नहीं है
जब तुम क्या करने के लिए आसान

1974
01:26:59,410 --> 01:27:01,900
संबंधपरक डेटाबेस के साथ काम कर रहे हैं।

1975
01:27:01,900 --> 01:27:05,080
संबंधपरक डेटाबेस के साथ, आप कर रहे हैं
प्रबंधन के लिए जिम्मेदार, प्रभावी ढंग से,

1976
01:27:05,080 --> 01:27:06,210
कुंजी अंतरिक्ष।

1977
01:27:06,210 --> 01:27:10,527
तुम एक और एम के बीच उपयोगकर्ताओं कह रहे हैं
एन जेड और वहाँ जाने के बीच, यहां जाना।

1978
01:27:10,527 --> 01:27:12,360
और अगर आप करने जा रहे हैं
आवेदन के पार।

1979
01:27:12,360 --> 01:27:15,000
तो क्या आप के साथ काम कर रहे हैं
इस विभाजन डेटा स्रोत।

1980
01:27:15,000 --> 01:27:18,670
आप व्यवहार की कमी है
कि विभाजन अवधि नहीं है।

1981
01:27:18,670 --> 01:27:20,560
आप के सभी प्रकार मिल गया है
आप कर रहे हैं कि messiness

1982
01:27:20,560 --> 01:27:23,040
वहाँ नीचे की कोशिश कर के साथ काम
बाहर स्केलिंग के साथ सौदा करने के लिए

1983
01:27:23,040 --> 01:27:25,120
और एक बड़ा बुनियादी ढांचे के निर्माण।

1984
01:27:25,120 --> 01:27:27,284
यह सिर्फ कोई मज़ा नहीं है।

1985
01:27:27,284 --> 01:27:30,930
>> दर्शकों: तो आप कह रहे हैं कि
स्रोत अंक बढ़ाने को गति

1986
01:27:30,930 --> 01:27:31,430
प्रक्रिया?

1987
01:27:31,430 --> 01:27:32,513
रिक Houlihan: बढ़ती?

1988
01:27:32,513 --> 01:27:33,520
दर्शकों: स्रोत अंक।

1989
01:27:33,520 --> 01:27:34,410
रिक Houlihan: स्रोत अंक?

1990
01:27:34,410 --> 01:27:37,500
दर्शकों: जानकारी से,
जहां जानकारी से आ रही है?

1991
01:27:37,500 --> 01:27:38,250
रिक Houlihan: नहीं

1992
01:27:38,250 --> 01:27:41,820
मैं क्या कह रहा बढ़ती जा रही है
डेटा की दुकान में विभाजन की संख्या

1993
01:27:41,820 --> 01:27:44,060
थ्रूपुट को बेहतर बनाता है।

1994
01:27:44,060 --> 01:27:48,300
तो यहाँ क्या हो रहा है उपयोगकर्ताओं है
यहाँ EC2 उदाहरण में आ रहा है,

1995
01:27:48,300 --> 01:27:50,780
खैर, मैं एक उपयोगकर्ता की जरूरत है तो
कि एम के लिए एक है, मैं यहां से जाना होगा।

1996
01:27:50,780 --> 01:27:53,560
N से पी करने के लिए, मैं यहाँ से जाना होगा।

1997
01:27:53,560 --> 01:27:55,060
Z करने के लिए पी से, मैं यहां से जाना होगा।

1998
01:27:55,060 --> 01:27:57,120
>> दर्शकों: ठीक है, उन इसलिए उन लोगों के हैं
सब अलग-अलग नोड्स में संग्रहीत?

1999
01:27:57,120 --> 01:27:57,911
>> रिक Houlihan: हाँ।

2000
01:27:57,911 --> 01:28:00,210
इन के रूप में सोचो
डेटा के विभिन्न साइलो।

2001
01:28:00,210 --> 01:28:01,660
तो अगर आप ऐसा करने के लिए कर रहे हैं।

2002
01:28:01,660 --> 01:28:02,910
तुम क्या करने की कोशिश कर रहे हैं
यह आप कोशिश कर रहे हैं

2003
01:28:02,910 --> 01:28:05,730
एक रिलेशनल मंच पर पैमाने पर करने के लिए,
यह आप क्या कर रहे है।

2004
01:28:05,730 --> 01:28:08,100
आप डेटा ले जा रहे हैं और
आप इसे नीचे काट रहे हैं।

2005
01:28:08,100 --> 01:28:10,975
और अगर आप इसे भर में विभाजन के रहे हैं
डेटाबेस के कई उदाहरण।

2006
01:28:10,975 --> 01:28:13,580
और आप सभी प्रबंध कर रहे हैं कि
आवेदन स्तर पर।

2007
01:28:13,580 --> 01:28:14,729
यह कोई मज़ा नहीं है।

2008
01:28:14,729 --> 01:28:15,770
तो क्या हम जाने के लिए करना चाहते हैं?

2009
01:28:15,770 --> 01:28:20,240
हम DynamoDB, पूरी तरह से प्रबंधित जाना चाहते हैं,
एनओएसक्यूएल डेटा स्टोर, प्रावधान थ्रूपुट।

2010
01:28:20,240 --> 01:28:22,680
हम माध्यमिक अनुक्रमित का उपयोग करें।

2011
01:28:22,680 --> 01:28:26,154
यह मूल रूप से HTTP एपीआई और
दस्तावेज़ समर्थन शामिल है।

2012
01:28:26,154 --> 01:28:28,570
तो आपको चिंता करने की जरूरत नहीं है
कि विभाजन के किसी भी बारे में।

2013
01:28:28,570 --> 01:28:30,740
ये सब हम आपके लिए कर रहे हैं।

2014
01:28:30,740 --> 01:28:33,260
तो अब, इसके बजाय, आप
सिर्फ मेज पर लिखें।

2015
01:28:33,260 --> 01:28:36,490
तालिका विभाजित करने की जरूरत है,
कि पर्दे के पीछे क्या होता है।

2016
01:28:36,490 --> 01:28:40,642
आप पूरी तरह से अछूता रहे
एक डेवलपर के रूप में उस से।

2017
01:28:40,642 --> 01:28:42,350
तो चलो के बारे में बात करते हैं
उपयोग के मामलों के कुछ

2018
01:28:42,350 --> 01:28:47,564
हम जुआ खेलने में, आम में चलने वाले
जुआ खेलने के परिदृश्यों, लीडरबोर्ड।

2019
01:28:47,564 --> 01:28:49,980
तो तुम, उपयोगकर्ताओं में आ रहा है
वे कर रहे हैं कि BoardNames

2020
01:28:49,980 --> 01:28:52,930
पर, इस प्रयोक्ता के लिए स्कोर।

2021
01:28:52,930 --> 01:28:57,700
हम UserID पर hashing किया जा सकता है
और फिर हम खेल पर श्रृंखला है।

2022
01:28:57,700 --> 01:28:59,960
इसलिए हर यूजर को देखना चाहता है
वह खेला है सभी खेल

2023
01:28:59,960 --> 01:29:01,770
और उसके सभी शीर्ष स्कोर
सभी खेल भर में।

2024
01:29:01,770 --> 01:29:04,000
तो यह है कि अपने निजी लीडरबोर्ड है।

2025
01:29:04,000 --> 01:29:10,010
>> अब मैं में जाना चाहता हूँ और मैं get-- करना चाहते हैं
इसलिए मैं इन व्यक्तिगत लीडरबोर्ड मिलता है।

2026
01:29:10,010 --> 01:29:12,827
क्या मैं करना चाहता हूँ मिल जाना है
सभी उपयोगकर्ताओं को भर में शीर्ष स्कोर।

2027
01:29:12,827 --> 01:29:13,660
तो मैं कैसे करते हो?

2028
01:29:13,660 --> 01:29:18,070
मेरे रिकार्ड पर बंटी है जब
UserID, खेल पर लेकर,

2029
01:29:18,070 --> 01:29:20,740
मैं अच्छी तरह से आगे जाने के लिए जा रहा हूँ
और पुनर्गठन, एक जीएसआई बनाने

2030
01:29:20,740 --> 01:29:22,370
और मुझे लगता है कि डेटा का पुनर्गठन करने जा रहा हूँ।

2031
01:29:22,370 --> 01:29:27,310
>> अब मैं पर हैश करने के लिए जा रहा हूँ
खेल है जो BoardName।

2032
01:29:27,310 --> 01:29:29,800
और मैं शीर्ष स्कोर पर लेकर जा रहा हूँ।

2033
01:29:29,800 --> 01:29:31,540
और अब मैं अलग बाल्टी बना लिया है।

2034
01:29:31,540 --> 01:29:34,790
मैं एक ही तालिका का उपयोग कर रहा हूँ,
एक ही मद डेटा।

2035
01:29:34,790 --> 01:29:39,870
लेकिन मुझे देता है कि एक बाल्टी पैदा कर रहा हूँ
मुझे खेल से शीर्ष स्कोर के एक एकत्रीकरण।

2036
01:29:39,870 --> 01:29:43,180
>> और मुझे लगता है कि तालिका क्वेरी कर सकते हैं
जानकारी मिलती है कि।

2037
01:29:43,180 --> 01:29:50,890
इसलिए मुझे लगता है अप करने के लिए कि क्वेरी पैटर्न निर्धारित किया है
एक माध्यमिक सूचकांक द्वारा समर्थित हो।

2038
01:29:50,890 --> 01:29:54,556
अब वे BoardName द्वारा हल किया जा सकता
और पर निर्भर करता है, TopScore के अनुसार क्रमबद्ध।

2039
01:29:54,556 --> 01:29:57,180
आप देख सकते हैं तो, इन प्रकार के होते हैं
की आप गेम में मिल मामलों का उपयोग करें।

2040
01:29:57,180 --> 01:30:02,190
हम जुआ खेलने में मिलता है एक और अच्छा उपयोग के मामले
पुरस्कार और जो पुरस्कार जीते है है।

2041
01:30:02,190 --> 01:30:05,340
और यह एक महान उपयोग मामला है
हम विरल अनुक्रमित फोन जहां।

2042
01:30:05,340 --> 01:30:07,340
विरल अनुक्रमित रहे हैं
उत्पन्न करने की क्षमता

2043
01:30:07,340 --> 01:30:10,850
जरूरी नहीं है कि एक सूचकांक
मेज पर हर एक आइटम होते हैं।

2044
01:30:10,850 --> 01:30:11,470
और क्यों नहीं?

2045
01:30:11,470 --> 01:30:14,540
क्योंकि जा रहा है कि विशेषता
सूचीबद्ध हर आइटम पर मौजूद नहीं है।

2046
01:30:14,540 --> 01:30:16,460
>> इस विशेष में तो
मामले का उपयोग, मैं कह रहा हूँ,

2047
01:30:16,460 --> 01:30:19,240
आप क्या, मैं जा रहा हूँ
पुरस्कार नामक एक विशेषता बनाने।

2048
01:30:19,240 --> 01:30:22,970
और मैं हर उपयोगकर्ता देने के लिए जा रहा हूँ
कि विशेषता है कि एक पुरस्कार है।

2049
01:30:22,970 --> 01:30:25,950
उपयोगकर्ता पुरस्कार की जरूरत नहीं है कि
कि विशेषता है नहीं जा रहा।

2050
01:30:25,950 --> 01:30:27,800
इसलिए मुझे लगता है बनाते समय
सूचकांक, केवल उपयोगकर्ताओं

2051
01:30:27,800 --> 01:30:28,960
कि दिखाने के लिए जा रहे हैं
सूचकांक में उठ रहे हैं

2052
01:30:28,960 --> 01:30:31,050
वास्तव में पुरस्कार जीत लिया है कि लोगों को।

2053
01:30:31,050 --> 01:30:34,440
तो यह है कि सक्षम होने के लिए एक शानदार तरीका है
फ़िल्टर्ड अनुक्रमित बनाने के लिए

2054
01:30:34,440 --> 01:30:40,580
ऐसा नहीं है कि बहुत, बहुत ही चयनात्मक हैं
सूचकांक के लिए पूरे टेबल है।

2055
01:30:40,580 --> 01:30:43,050
>> तो हम यहाँ समय पर कम हो रही है।

2056
01:30:43,050 --> 01:30:49,190
मुझे आगे जाना है और छोड़ जा रहा हूँ
बाहर और इस परिदृश्य को छोड़।

2057
01:30:49,190 --> 01:30:52,625
एक छोटा सा बात about--

2058
01:30:52,625 --> 01:30:54,460
>> दर्शकों: मैं जल्दी से एक सवाल पूछ सकता हूँ?

2059
01:30:54,460 --> 01:30:56,722
एक भारी लिखना है?

2060
01:30:56,722 --> 01:30:57,680
रिक Houlihan: क्या है?

2061
01:30:57,680 --> 01:30:58,596
दर्शकों: भारी लिखें।

2062
01:30:58,596 --> 01:31:01,270
रिक Houlihan: भारी लिखें।

2063
01:31:01,270 --> 01:31:03,460
मुझे देखने दो।

2064
01:31:03,460 --> 01:31:06,220
>> दर्शकों: या कि नहीं है
कुछ तुम सिर्फ कर सकते हैं

2065
01:31:06,220 --> 01:31:08,809
सेकंड के एक मामले में करने के लिए आवाज?

2066
01:31:08,809 --> 01:31:10,850
रिक Houlihan: हम जाना
मतदान परिदृश्य के माध्यम से।

2067
01:31:10,850 --> 01:31:11,670
इतना खराब नहीं है।

2068
01:31:11,670 --> 01:31:14,580
तुम लोगों को कुछ ही मिनटों के लिए क्या है?

2069
01:31:14,580 --> 01:31:15,860
ठीक है।

2070
01:31:15,860 --> 01:31:17,890
>> इसलिए हम मतदान के बारे में बात करेंगे।

2071
01:31:17,890 --> 01:31:20,250
तो वास्तविक समय मतदान, हमारे पास
मतदान के लिए आवश्यकताओं।

2072
01:31:20,250 --> 01:31:25,250
आवश्यकताओं हम अनुमति है कि कर रहे हैं
प्रत्येक व्यक्ति को केवल एक बार वोट करने के लिए।

2073
01:31:25,250 --> 01:31:28,060
हम कोई भी सक्षम होना चाहता हूँ
उनके वोट को बदलने के लिए।

2074
01:31:28,060 --> 01:31:31,045
हम वास्तविक समय एकत्रीकरण चाहते हैं
और जनसांख्यिकी के लिए एनालिटिक्स

2075
01:31:31,045 --> 01:31:34,210
हम हो जा रहे हैं कि
साइट पर उपयोगकर्ताओं के लिए दिखा।

2076
01:31:34,210 --> 01:31:35,200
>> इस परिदृश्य के बारे में सोचो।

2077
01:31:35,200 --> 01:31:37,550
हम वास्तविकता का एक बहुत काम
वे कर रहे हैं, जहां टीवी से पता चलता है

2078
01:31:37,550 --> 01:31:38,960
इन चीजों की सही प्रकार से कर रही।

2079
01:31:38,960 --> 01:31:41,584
तो अगर आप परिदृश्य के बारे में सोच सकते हैं,
हम लाखों और लाखों लोगों की है

2080
01:31:41,584 --> 01:31:43,959
वहाँ की किशोर लड़कियों
अपने सेल फोन के साथ

2081
01:31:43,959 --> 01:31:46,250
और मतदान, और मतदान, और
वे जो कर रहे हैं के लिए मतदान

2082
01:31:46,250 --> 01:31:48,610
सबसे लोकप्रिय हो पाते हैं।

2083
01:31:48,610 --> 01:31:50,830
तो इनमें से कुछ हैं
आवश्यकताओं को हम बाहर चला।

2084
01:31:50,830 --> 01:31:52,990
>> और तो पहले ले
इस समस्या को सुलझाने में

2085
01:31:52,990 --> 01:31:55,090
एक का निर्माण करना होगा
बहुत ही सरल अनुप्रयोग।

2086
01:31:55,090 --> 01:31:56,490
इसलिए मैं इस एप्लिकेशन को मिल गया है।

2087
01:31:56,490 --> 01:31:57,950
मैं वहाँ कुछ मतदाताओं से बाहर है।

2088
01:31:57,950 --> 01:31:59,980
उन्होंने कहा कि वे मतदान एप्लिकेशन मारा, में आते हैं।

2089
01:31:59,980 --> 01:32:03,440
मैं कुछ कच्चे वोट तालिका मिल गया है
मैं सिर्फ उन वोटों में डंप करेंगे।

2090
01:32:03,440 --> 01:32:05,780
मैं कुछ सकल होगा
वोट तालिका कि

2091
01:32:05,780 --> 01:32:09,490
मेरी एनालिटिक्स और जनसांख्यिकी करना होगा,
और हम वहाँ में यह सब डाल देता हूँ।

2092
01:32:09,490 --> 01:32:11,420
>> और यह बहुत अच्छा है।

2093
01:32:11,420 --> 01:32:12,332
जीवन अच्छा है।

2094
01:32:12,332 --> 01:32:15,040
जीवन का हम पाते हैं कि बाहर तक अच्छा
हमेशा केवल एक या दो नहीं है,

2095
01:32:15,040 --> 01:32:16,879
एक चुनाव में लोकप्रिय हैं कि लोग।

2096
01:32:16,879 --> 01:32:19,420
केवल एक या दो चीजें नहीं है
लोगों को वास्तव में के बारे में परवाह है।

2097
01:32:19,420 --> 01:32:22,340
और तुम पर मतदान कर रहे हैं, तो
पैमाने पर, मैं कर रहा हूँ अचानक

2098
01:32:22,340 --> 01:32:26,360
नरक से बाहर टंकण होने जा रहा
दो उम्मीदवारों, एक या दो उम्मीदवारों।

2099
01:32:26,360 --> 01:32:29,390
मदों की एक बहुत ही सीमित संख्या
लोग लोकप्रिय हो पाते हैं।

2100
01:32:29,390 --> 01:32:31,710
>> यह एक अच्छा डिजाइन पैटर्न नहीं है।

2101
01:32:31,710 --> 01:32:33,549
यह वास्तव में एक है
बहुत बुरा डिजाइन पैटर्न

2102
01:32:33,549 --> 01:32:36,340
यह बनाता है, क्योंकि वास्तव में क्या हम
गर्म चाबियाँ था जिसके बारे में बात की थी।

2103
01:32:36,340 --> 01:32:38,960
गर्म चाबियाँ हम पसंद नहीं करते कुछ हैं।

2104
01:32:38,960 --> 01:32:40,470
>> तो हम कैसे है कि तय करते हैं?

2105
01:32:40,470 --> 01:32:47,640
और वास्तव में, यह तय करने के लिए रास्ता है
उन उम्मीदवार बाल्टी लेने के द्वारा

2106
01:32:47,640 --> 01:32:51,490
और हम प्रत्येक उम्मीदवार के लिए,
हम एक यादृच्छिक मूल्य संलग्न करने के लिए जा रहे हैं,

2107
01:32:51,490 --> 01:32:54,192
यादृच्छिक हम जानते हैं कि कुछ है,
एक और 100 के बीच मूल्य,

2108
01:32:54,192 --> 01:32:56,620
100 और 1000 के बीच,
या एक और 1000 के बीच,

2109
01:32:56,620 --> 01:32:59,940
लेकिन कई यादृच्छिक मूल्यों आप करना चाहते हैं
उस उम्मीदवार के अंत पर संलग्न।

2110
01:32:59,940 --> 01:33:01,330
>> और मैं वास्तव में तो क्या किया है?

2111
01:33:01,330 --> 01:33:05,830
मैं उम्मीदवार आईडी के रूप में उपयोग कर रहा हूँ
कुल वोट करने के लिए बाल्टी,

2112
01:33:05,830 --> 01:33:08,780
मैं एक यादृच्छिक जोड़ दिया है
इस बात का अंत करने के लिए संख्या है,

2113
01:33:08,780 --> 01:33:12,000
मैं बना लिया है अब 10 बाल्टी, एक
सौ बाल्टी, एक हजार बाल्टियों

2114
01:33:12,000 --> 01:33:14,160
कि मैं भर में वोट कुल हूँ।

2115
01:33:14,160 --> 01:33:18,030
>> इसलिए मुझे लगता है, लाखों और लाखों लोगों की है
और अभिलेखों का लाखों में आ रहा है

2116
01:33:18,030 --> 01:33:22,050
इन उम्मीदवारों के लिए, मैं अब से फैल रहा हूँ
उम्मीदवार A_1 भर में उन वोट

2117
01:33:22,050 --> 01:33:24,630
उम्मीदवार A_100 के माध्यम से, क्योंकि
एक वोट में आता है हर बार,

2118
01:33:24,630 --> 01:33:26,530
मैं एक यादृच्छिक पैदा कर रहा हूँ
एक और 100 के बीच मूल्य।

2119
01:33:26,530 --> 01:33:29,446
मैं के अंत पर यह टैकिंग रहा हूँ
व्यक्ति के लिए मतदान है कि उम्मीदवार।

2120
01:33:29,446 --> 01:33:31,120
मुझे लगता है कि बाल्टी में यह डंपिंग कर रहा हूँ।

2121
01:33:31,120 --> 01:33:33,910
>> अब पीठ पर, मुझे पता है
कि मैं एक सौ बाल्टी मिला है।

2122
01:33:33,910 --> 01:33:36,350
तो मैं आगे जाना चाहते हैं जब
और वोट कुल,

2123
01:33:36,350 --> 01:33:38,244
मैं उन सभी बाल्टी से पढ़ा।

2124
01:33:38,244 --> 01:33:39,160
तो मुझे आगे जाना है और जोड़ें।

2125
01:33:39,160 --> 01:33:42,410
और फिर मैं तितर बितर इकट्ठा करते हैं
मैं बाहर जाना है और कहना हे जहां,

2126
01:33:42,410 --> 01:33:45,399
क्या तुम्हें पता है, इस उम्मीदवार की कुंजी
रिक्त स्थान सौ से अधिक बाल्टी है।

2127
01:33:45,399 --> 01:33:47,940
मैं सभी को इकट्ठा करने के लिए जा रहा हूँ
उन सौ बाल्टी से वोट।

2128
01:33:47,940 --> 01:33:49,981
मैं कुल करने के लिए जा रहा हूँ
उन्हें और मैं कहने जा रहा हूँ

2129
01:33:49,981 --> 01:33:53,830
उम्मीदवार एक अब है
एक्स के कुल वोट की गिनती।

2130
01:33:53,830 --> 01:33:55,690
>> अब लिखना दोनों
क्वेरी और पढ़ें क्वेरी

2131
01:33:55,690 --> 01:33:58,160
अच्छी तरह से वितरित कर रहे हैं
मैं भर में लिख रहा हूँ क्योंकि

2132
01:33:58,160 --> 01:34:00,320
और मैं चाबी के सैकड़ों भर में पढ़ रहा हूँ।

2133
01:34:00,320 --> 01:34:03,500
मैं नहीं लिख रहा हूँ और
अब एक चाबी भर में पढ़ रहे हैं।

2134
01:34:03,500 --> 01:34:04,950
तो यह है कि एक महान पैटर्न है।

2135
01:34:04,950 --> 01:34:08,090
>> यह वास्तव में शायद एक है
सबसे महत्वपूर्ण डिजाइन की

2136
01:34:08,090 --> 01:34:10,420
एनओएसक्यूएल में बड़े पैमाने के लिए पैटर्न।

2137
01:34:10,420 --> 01:34:14,470
आप देखते हैं इस प्रकार होगा
हर स्वाद में डिजाइन पैटर्न।

2138
01:34:14,470 --> 01:34:19,100
MongoDB, DynamoDB, यह नहीं है
बात नहीं, हम यह सब करने के लिए है।

2139
01:34:19,100 --> 01:34:21,840
आप काम कर रहे हैं क्योंकि जब
उन विशाल एकत्रित साथ

2140
01:34:21,840 --> 01:34:26,650
आप एक तरह से करने के लिए बाहर निकालने के लिए
बाल्टी भर में उन्हें बाहर फैल गया।

2141
01:34:26,650 --> 01:34:29,512
तो यह आपको लगता है कि जिस तरह से है।

2142
01:34:29,512 --> 01:34:31,220
ठीक है, तो क्या
आप अभी कर रहे हैं

2143
01:34:31,220 --> 01:34:35,252
आप पढ़ने के लिए बंद कर व्यापार कर रहे है
लिखने के scalability के लिए लागत।

2144
01:34:35,252 --> 01:34:37,085
मेरे पढ़ने की लागत है
एक छोटे से अधिक जटिल

2145
01:34:37,085 --> 01:34:40,220
और मैं एक से पढ़ा जाना है
सौ बाल्टी के बजाय एक।

2146
01:34:40,220 --> 01:34:41,310
लेकिन मैं लिखने में सक्षम हूँ।

2147
01:34:41,310 --> 01:34:44,860
और मेरे थ्रूपुट, मेरे लिखने
थ्रूपुट अविश्वसनीय है।

2148
01:34:44,860 --> 01:34:49,450
तो यह आम तौर पर एक मूल्यवान है
DynamoDB स्केलिंग के लिए तकनीक,

2149
01:34:49,450 --> 01:34:51,350
या उस बात के लिए किसी भी एनओएसक्यूएल डेटाबेस।

2150
01:34:51,350 --> 01:34:53,824

2151
01:34:53,824 --> 01:34:55,240
इसलिए हम यह पैमाने पर करने के लिए बाहर सोचा।

2152
01:34:55,240 --> 01:34:56,930
और हमें लगा कि कैसे करने के लिए
हमारे गर्म कुंजी को समाप्त।

2153
01:34:56,930 --> 01:34:57,820
और इस शानदार है।

2154
01:34:57,820 --> 01:34:58,960
और हम यह अच्छा सिस्टम मिला है।

2155
01:34:58,960 --> 01:35:02,043
और यह हमें बहुत सही वोटिंग दिया है
हम रिकार्ड मतदान डे-धोखा देना पड़ता है।

2156
01:35:02,043 --> 01:35:03,130
यह DynamoDB में बनाया गया है।

2157
01:35:03,130 --> 01:35:05,380
हम सशर्त अधिकारों के बारे में बात की थी।

2158
01:35:05,380 --> 01:35:08,170
>> एक मतदाता में आता है, कहते हैं
मेज पर एक डालने,

2159
01:35:08,170 --> 01:35:11,220
वे अपने मतदाता पहचान पत्र के साथ डालें
वे एक और वोट डालने के लिए प्रयास करते हैं,

2160
01:35:11,220 --> 01:35:13,320
मैं एक सशर्त लिख भेजें।

2161
01:35:13,320 --> 01:35:16,960
यह लिखना ही कहो
यह अस्तित्व में नहीं है।

2162
01:35:16,960 --> 01:35:19,270
इसलिए जैसे ही मुझे लगता है कि देखने के रूप में
कि वोट की मेज मारा,

2163
01:35:19,270 --> 01:35:20,460
कोई नहीं होने जा रहा है
में अपने वोट डाल करने में सक्षम।

2164
01:35:20,460 --> 01:35:21,634
और कहा कि शानदार है।

2165
01:35:21,634 --> 01:35:23,550
और हम incrementing रहे
हमारे उम्मीदवार काउंटरों।

2166
01:35:23,550 --> 01:35:25,466
और हम अपने कर रहे हैं
जनसांख्यिकी और यह सब।

2167
01:35:25,466 --> 01:35:29,110
लेकिन क्या होता है अगर मेरी
आवेदन खत्म हो जाता है?

2168
01:35:29,110 --> 01:35:31,350
अब अचानक वोट के सभी
में आ रहे हैं, और मैं

2169
01:35:31,350 --> 01:35:34,840
वे संसाधित हो रही है पता नहीं है
मेरी एनालिटिक्स और जनसांख्यिकी में

2170
01:35:34,840 --> 01:35:36,040
अब और नहीं।

2171
01:35:36,040 --> 01:35:38,462
और जब आवेदन
ऊपर, कैसे वापस आता है

2172
01:35:38,462 --> 01:35:41,420
आखिर मैं वोट है क्या जानते हो
संसाधित किया गया है और मैं कहाँ शुरू करूँ?

2173
01:35:41,420 --> 01:35:44,530
>> तो यह एक वास्तविक समस्या है जब आप है
परिदृश्य के इस प्रकार को देखने के लिए शुरू करते हैं।

2174
01:35:44,530 --> 01:35:45,571
और हम कैसे है कि हल क्या है?

2175
01:35:45,571 --> 01:35:48,070
हम क्या है के साथ इसे हल हम
DynamoDB धाराओं कहते हैं।

2176
01:35:48,070 --> 01:35:53,470
धाराओं एक समय का आदेश दिया है और
हर पहुँच से विभाजित प्रवेश बदलें

2177
01:35:53,470 --> 01:35:55,700
मेज पर, हर लिखना
तालिका के लिए उपयोग।

2178
01:35:55,700 --> 01:35:58,810
करने के लिए लिखा है कि किसी भी डेटा
तालिका धारा पर पता चलता है।

2179
01:35:58,810 --> 01:36:01,815
>> यह मूल रूप से एक 24 घंटे कतार में है।

2180
01:36:01,815 --> 01:36:03,690
आइटम धारा मारा,
वे 24 घंटे के लिए रहते हैं।

2181
01:36:03,690 --> 01:36:05,990
वे कई बार पढ़ा जा सकता है।

2182
01:36:05,990 --> 01:36:09,400
वितरित होने की गारंटी
केवल स्ट्रीम करने के लिए एक बार,

2183
01:36:09,400 --> 01:36:11,180
बार के एन संख्या में पढ़ा जा सकता है।

2184
01:36:11,180 --> 01:36:14,910
ताकि हालांकि कई प्रक्रियाओं आप करना चाहते हैं
कि डेटा की खपत है, आप इसे उपभोग कर सकते हैं।

2185
01:36:14,910 --> 01:36:16,350
यह हर अद्यतन दिखाई देंगे।

2186
01:36:16,350 --> 01:36:18,455
हर लिखेंगे केवल
धारा पर एक बार दिखाई देते हैं।

2187
01:36:18,455 --> 01:36:20,621
तो आपको चिंता करने की जरूरत नहीं है
इसे दो बार प्रसंस्करण के बारे में

2188
01:36:20,621 --> 01:36:22,500
एक ही प्रक्रिया से।

2189
01:36:22,500 --> 01:36:25,350
>> इसे सख्ती से प्रति मद का आदेश दिया है।

2190
01:36:25,350 --> 01:36:28,180
हम समय का कहना है कि जब
आदेश दिया है और विभाजित,

2191
01:36:28,180 --> 01:36:30,680
आप धारा पर विभाजन प्रति देखेंगे।

2192
01:36:30,680 --> 01:36:33,169
आप क्रम में आइटम्स, अद्यतन देखेंगे।

2193
01:36:33,169 --> 01:36:35,210
हम गारंटी नहीं कर रहे हैं
आप कर रहे हैं कि धारा पर

2194
01:36:35,210 --> 01:36:40,240
हर लेन-देन को मिल जा
आइटम भर के क्रम में।

2195
01:36:40,240 --> 01:36:42,440
>> इसलिए धाराओं idempotent हैं।

2196
01:36:42,440 --> 01:36:44,037
हम सब idempotent इसका मतलब क्या जानते हो?

2197
01:36:44,037 --> 01:36:46,620
Idempotent आप यह कर सकते हैं इसका मतलब
अधिक और अधिक और फिर से अधिक।

2198
01:36:46,620 --> 01:36:48,200
परिणाम एक ही होने जा रहा है।

2199
01:36:48,200 --> 01:36:49,991
>> नदियों, idempotent हैं
लेकिन वे होने की जरूरत

2200
01:36:49,991 --> 01:36:54,860
शुरुआती बिंदु से खेला जाता है,
आप चुनते हैं, जहाँ भी समाप्त करने के लिए,

2201
01:36:54,860 --> 01:36:57,950
या वे परिणाम नहीं होगा
एक ही मूल्यों में।

2202
01:36:57,950 --> 01:36:59,727
>> MongoDB साथ वही बात।

2203
01:36:59,727 --> 01:37:01,560
MongoDB एक निर्माण है
वे oplog कहते हैं।

2204
01:37:01,560 --> 01:37:04,140
यह ठीक उसी का निर्माण है।

2205
01:37:04,140 --> 01:37:06,500
कई एनओएसक्यूएल डेटाबेस
इस निर्माण किया है।

2206
01:37:06,500 --> 01:37:08,790
वे बातें करने के लिए इसका इस्तेमाल करते हैं
जैसे प्रतिकृति, जो

2207
01:37:08,790 --> 01:37:10,475
वास्तव में हम धाराओं के साथ क्या करना है।

2208
01:37:10,475 --> 01:37:12,350
दर्शकों: शायद एक
विधर्म सवाल है, लेकिन आप

2209
01:37:12,350 --> 01:37:13,975
क्षुधा एक बहुत आगे नीचे करने के बारे में बात करते हैं।

2210
01:37:13,975 --> 01:37:16,089
नदियों की गारंटी हैं
संभवतः नीचे जाना कभी नहीं?

2211
01:37:16,089 --> 01:37:18,630
रिक Houlihan: हाँ, नदियों
नीचे जाना कभी नहीं की गारंटी है।

2212
01:37:18,630 --> 01:37:21,040
हम बुनियादी सुविधाओं का प्रबंधन
पीछे। स्वचालित रूप से नदियों

2213
01:37:21,040 --> 01:37:22,498
उनके ऑटो स्केलिंग समूह में तैनात।

2214
01:37:22,498 --> 01:37:25,910
हम एक छोटे माध्यम से जाना होगा
क्या होता है के बारे में थोड़ा सा।

2215
01:37:25,910 --> 01:37:30,060
>> मुझे लगता है वे नहीं कर रहे हैं नहीं कहना चाहिए
नीचे जाना कभी नहीं करने की गारंटी।

2216
01:37:30,060 --> 01:37:33,110
तत्वों तय कर रहे हैं
धारा में प्रकट करने के लिए।

2217
01:37:33,110 --> 01:37:36,740
और धारा सुलभ हो जाएगा।

2218
01:37:36,740 --> 01:37:40,580
तो क्या नीचे चला जाता है या वापस आता है
ऊपर, कि नीचे होता है।

2219
01:37:40,580 --> 01:37:43,844
यह ठीक है यह covers--।

2220
01:37:43,844 --> 01:37:46,260
ठीक है, आप अलग अलग मिलता है तो
स्क्रीन बंद दृश्य प्रकार।

2221
01:37:46,260 --> 01:37:51,040
एक के लिए महत्वपूर्ण हैं कि दृश्य प्रकार
प्रोग्रामर आम तौर पर यह क्या था, कर रहे हैं?

2222
01:37:51,040 --> 01:37:52,370
मैं पुराने दृश्य मिलता है।

2223
01:37:52,370 --> 01:37:55,630
एक अद्यतन तालिका मारता है, यह हूँ
धारा के लिए पुराने दृश्य धक्का

2224
01:37:55,630 --> 01:38:02,070
इसलिए डेटा संग्रह, या परिवर्तन कर सकते हैं
नियंत्रण, परिवर्तन की पहचान, परिवर्तन

2225
01:38:02,070 --> 01:38:03,600
प्रबंधन।

2226
01:38:03,600 --> 01:38:07,160
>> इसे करने के बाद अब क्या है नई छवि,
देखने का एक और प्रकार है कि अद्यतन,

2227
01:38:07,160 --> 01:38:07,660
आप प्राप्त कर सकते हैं।

2228
01:38:07,660 --> 01:38:09,660
आप पुराने और नए छवियों दोनों प्राप्त कर सकते हैं।

2229
01:38:09,660 --> 01:38:10,660
हो सकता है कि मैं उन दोनों चाहते हैं।

2230
01:38:10,660 --> 01:38:11,790
मैं यह क्या था देखना चाहते हैं।

2231
01:38:11,790 --> 01:38:13,290
मैं यह करने के लिए बदल क्या देखना चाहते हैं।

2232
01:38:13,290 --> 01:38:15,340
>> मैं एक अनुपालन प्रकार है
प्रक्रिया की कि चलाता है।

2233
01:38:15,340 --> 01:38:17,430
ऐसा लगता है कि सत्यापित करने के लिए की जरूरत है
इन बातों को परिवर्तित करते हैं,

2234
01:38:17,430 --> 01:38:21,840
वे निश्चित सीमा के भीतर रहे हैं कि
या निश्चित मापदंडों के भीतर।

2235
01:38:21,840 --> 01:38:23,840
>> और फिर शायद मैं केवल
बदल जानते हैं कि क्या करने की जरूरत है।

2236
01:38:23,840 --> 01:38:26,240
मैं बदल क्या आइटम परवाह नहीं है।

2237
01:38:26,240 --> 01:38:28,580
मैं पता करने की जरूरत की जरूरत नहीं है
क्या बदल जिम्मेदार बताते हैं।

2238
01:38:28,580 --> 01:38:30,882
मैं सिर्फ इतना है कि पता करने की जरूरत
आइटम को छुआ जा रहा है।

2239
01:38:30,882 --> 01:38:33,340
इसलिए इन विचारों के प्रकार हैं
आप धारा बंद मिलता है कि

2240
01:38:33,340 --> 01:38:35,960
और आप के साथ बातचीत कर सकते हैं।

2241
01:38:35,960 --> 01:38:37,840
>> आवेदन कि
धारा सेवन करती है,

2242
01:38:37,840 --> 01:38:39,298
यह इस तरह काम करता है की तरह है।

2243
01:38:39,298 --> 01:38:42,570
DynamoDB ग्राहक के लिए पूछना
तालिकाओं के लिए डेटा धक्का।

2244
01:38:42,570 --> 01:38:44,750
धाराओं हम शार्ड्स क्या कॉल पर तैनात।

2245
01:38:44,750 --> 01:38:47,380
शार्ड्स पहुंचा रहे हैं
स्वतंत्र रूप से तालिका की।

2246
01:38:47,380 --> 01:38:50,660
वे पूरी तरह से लाइन नहीं है
अपनी मेज के विभाजन के लिए।

2247
01:38:50,660 --> 01:38:52,540
और यही वजह है
वे लाइन क्योंकि

2248
01:38:52,540 --> 01:38:55,430
क्षमता के कारण, वर्तमान
तालिका की क्षमता।

2249
01:38:55,430 --> 01:38:57,600
>> वे में तैनात उनके
खुद ऑटो स्केलिंग समूह,

2250
01:38:57,600 --> 01:39:00,800
और वे आधार पर बाहर स्पिन करने के लिए शुरू
में आ रहे हैं कि कितने लिखता है पर,

2251
01:39:00,800 --> 01:39:03,090
कितने reads-- वास्तव में यह है लिखता है।

2252
01:39:03,090 --> 01:39:05,820
वहाँ कोई reads-- लेकिन कैसे
कई में लिखते आ रहे हैं।

2253
01:39:05,820 --> 01:39:08,200
>> और फिर पीठ पर
अंत में, हम क्या हैं हम

2254
01:39:08,200 --> 01:39:11,390
एक KCl, या Kinesis ग्राहक पुस्तकालय कहते हैं।

2255
01:39:11,390 --> 01:39:19,190
Kinesis एक धारा डेटा है
अमेज़न से प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी।

2256
01:39:19,190 --> 01:39:22,040
और धाराओं कि पर बनाया गया है।

2257
01:39:22,040 --> 01:39:25,670
>> तो अगर आप एक KCL सक्षम उपयोग
आवेदन धारा को पढ़ने के लिए।

2258
01:39:25,670 --> 01:39:28,752
Kinesis ग्राहक पुस्तकालय वास्तव में
आप के लिए श्रमिकों का प्रबंधन करता है।

2259
01:39:28,752 --> 01:39:30,460
और यह भी कुछ करता है
दिलचस्प चीजें।

2260
01:39:30,460 --> 01:39:35,630
यह कुछ तालिकाओं पैदा करेगा
अपने DynamoDB टेबलस्थान

2261
01:39:35,630 --> 01:39:38,410
जो आइटम को ट्रैक करने के लिए
संसाधित किया गया है।

2262
01:39:38,410 --> 01:39:41,190
तो इस तरह से यह करते हैं, तो वापस गिर जाता है
यह खत्म हो जाता है और आता है और हो जाता है

2263
01:39:41,190 --> 01:39:45,570
वापस ऊपर खड़ा था, जहां यह तय कर सकते हैं
धारा प्रसंस्करण में यह किया गया था।

2264
01:39:45,570 --> 01:39:48,360
>> यही कारण है कि जब बहुत महत्वपूर्ण है
आप प्रतिकृति के बारे में बात कर रहे हैं।

2265
01:39:48,360 --> 01:39:50,350
मैं क्या पता करने की जरूरत
डेटा संसाधित किया गया था

2266
01:39:50,350 --> 01:39:52,810
और क्या डेटा अभी तक संसाधित किया जा चुका है।

2267
01:39:52,810 --> 01:39:57,380
इसलिए धाराओं के लिए KCL पुस्तकालय होगा
आपको लगता है कि कार्यक्षमता का एक बहुत कुछ दे।

2268
01:39:57,380 --> 01:39:58,990
यह सब गृह व्यवस्था का ख्याल रखता है।

2269
01:39:58,990 --> 01:40:01,140
यह हर ठीकरा के लिए एक कार्यकर्ता के ऊपर खड़ा है।

2270
01:40:01,140 --> 01:40:04,620
यह एक प्रशासनिक तालिका बनाता है
हर कार्यकर्ता के लिए हर ठीकरा, के लिए।

2271
01:40:04,620 --> 01:40:07,560
और उन श्रमिकों आग के रूप में,
वे उन तालिकाओं को बनाए रखने के

2272
01:40:07,560 --> 01:40:10,510
इसलिए आप इस रिकॉर्ड को पता है
पढ़ सकते हैं और संसाधित किया गया था।

2273
01:40:10,510 --> 01:40:13,850
और फिर उस तरह की प्रक्रिया है, तो
मर जाता है, और ऑनलाइन वापस आता है

2274
01:40:13,850 --> 01:40:17,940
इसे दूर ले गया जहां यह सही फिर से शुरू कर सकते हैं।

2275
01:40:17,940 --> 01:40:20,850
>> इसलिए हम के लिए इस का उपयोग
पार क्षेत्र प्रतिकृति।

2276
01:40:20,850 --> 01:40:24,680
ग्राहकों की बहुत जरूरत है
अपने डेटा तालिकाओं के डेटा या भागों को स्थानांतरित

2277
01:40:24,680 --> 01:40:25,920
आसपास के विभिन्न क्षेत्रों के लिए।

2278
01:40:25,920 --> 01:40:29,230
नौ क्षेत्रों रहे हैं
सारी दुनिया मे़।

2279
01:40:29,230 --> 01:40:32,100
तो एक need-- मैं वहाँ हो सकता है
एशिया में उपयोगकर्ताओं के लिए हो सकता है, उपयोगकर्ताओं

2280
01:40:32,100 --> 01:40:34,150
संयुक्त राज्य अमेरिका के पूर्वी तट में।

2281
01:40:34,150 --> 01:40:38,980
वे अलग अलग डेटा है कि
स्थानीय स्तर पर वितरित किए जाने की जरूरत है।

2282
01:40:38,980 --> 01:40:42,510
और हो सकता है एक उपयोगकर्ता से मक्खियों
संयुक्त राज्य अमेरिका में एशिया,

2283
01:40:42,510 --> 01:40:45,020
और मैं नकल करना चाहते हैं
उसके साथ अपने डेटा।

2284
01:40:45,020 --> 01:40:49,340
वह विमान से दूर हो जाता है तो, जब वह है
उसके मोबाइल एप्लिकेशन का उपयोग कर एक अच्छा अनुभव है।

2285
01:40:49,340 --> 01:40:52,360
>> तुम पार क्षेत्र का उपयोग कर सकते हैं
प्रतिकृति पुस्तकालय यह करने के लिए।

2286
01:40:52,360 --> 01:40:55,730
असल में हम है
दो प्रौद्योगिकियों प्रदान की है।

2287
01:40:55,730 --> 01:40:59,400
एक आप कर सकते हैं एक सांत्वना आवेदन
अपने खुद के EC2 के उदाहरण पर खड़े हो जाओ।

2288
01:40:59,400 --> 01:41:01,240
यह शुद्ध प्रतिकृति चलाता है।

2289
01:41:01,240 --> 01:41:02,720
और फिर हम आप पुस्तकालय दे दी है।

2290
01:41:02,720 --> 01:41:06,070
पुस्तकालय आप का निर्माण करने के लिए उपयोग कर सकते हैं
अपने खुद के आवेदन अगर आप

2291
01:41:06,070 --> 01:41:10,740
उस के साथ पागल बातें करना चाहता हूँ data--
फिल्टर, यह का ही हिस्सा दोहराने

2292
01:41:10,740 --> 01:41:14,120
, डेटा बारी बारी से एक में यह कदम
अलग मेज, इतने पर और आगे।

2293
01:41:14,120 --> 01:41:18,700

2294
01:41:18,700 --> 01:41:20,520
तो यह है कि है कि ऐसा लगता है की तरह है।

2295
01:41:20,520 --> 01:41:23,690
>> DynamoDB धाराओं हो सकता है
हम लैम्ब्डा क्या कॉल द्वारा कार्रवाई की।

2296
01:41:23,690 --> 01:41:27,394
हम इस घटना के बारे में थोड़ा उल्लेख
संचालित आवेदन आर्किटेक्चर।

2297
01:41:27,394 --> 01:41:28,810
लैम्ब्डा इस बात का एक महत्वपूर्ण घटक है।

2298
01:41:28,810 --> 01:41:32,840
लैम्ब्डा मांग पर कि आग कोड है
एक विशेष घटना के जवाब में।

2299
01:41:32,840 --> 01:41:36,020
उन घटनाओं में से एक एक हो सकता है
धारा पर प्रदर्शित होने का रिकॉर्ड है।

2300
01:41:36,020 --> 01:41:39,100
एक रिकॉर्ड धारा पर दिखाई देता है,
हम इस जावा समारोह फोन करता हूँ।

2301
01:41:39,100 --> 01:41:44,980
खैर, इस जावास्क्रिप्ट, और लैम्ब्डा है
Node.js, जावा, अजगर, का समर्थन करता है

2302
01:41:44,980 --> 01:41:47,820
और जल्द ही समर्थन करेंगे
अन्य भाषाओं के रूप में अच्छी तरह से।

2303
01:41:47,820 --> 01:41:50,940
और यह शुद्ध कोड है, कहने के लिए पर्याप्त।

2304
01:41:50,940 --> 01:41:53,610
जावा में लिखने के लिए, आप एक वर्ग को परिभाषित।

2305
01:41:53,610 --> 01:41:55,690
आप लैम्ब्डा में जार धक्का।

2306
01:41:55,690 --> 01:42:00,200
और फिर आप जो वर्ग निर्दिष्ट
जो घटना के जवाब में फोन करने के लिए।

2307
01:42:00,200 --> 01:42:04,770
और फिर लैम्ब्डा बुनियादी ढांचे
उस के पीछे है कि कोड चलेंगे।

2308
01:42:04,770 --> 01:42:06,730
>> यही कारण है कि कोड प्रक्रिया कर सकते हैं
धारा बंद रिकॉर्ड।

2309
01:42:06,730 --> 01:42:08,230
ऐसा लगता है कि यह साथ करना चाहता है कुछ भी कर सकते हैं।

2310
01:42:08,230 --> 01:42:11,650
इस विशेष उदाहरण में, सब हम कर रहे हैं
वास्तव में गुण लॉगिन कर रहा है कर रही है।

2311
01:42:11,650 --> 01:42:13,480
लेकिन यह सिर्फ कोड है।

2312
01:42:13,480 --> 01:42:15,260
कोड सही, कुछ भी कर सकता है?

2313
01:42:15,260 --> 01:42:16,600
>> तो आपको लगता है कि डेटा को बारी बारी से कर सकते हैं।

2314
01:42:16,600 --> 01:42:18,160
आप एक व्युत्पन्न दृश्य बना सकते हैं।

2315
01:42:18,160 --> 01:42:21,160
यह एक दस्तावेज़ संरचना है,
आप संरचना समतल कर सकते हैं।

2316
01:42:21,160 --> 01:42:24,300
आप वैकल्पिक अनुक्रमित बना सकते हैं।

2317
01:42:24,300 --> 01:42:27,100
सभी प्रकार की बातें आप कर सकते हैं
DynamoDB धाराओं के साथ करते हैं।

2318
01:42:27,100 --> 01:42:28,780
>> और वास्तव में, कि इस तरह दिखता है।

2319
01:42:28,780 --> 01:42:29,940
तो अगर आप उन अद्यतन में आ जाओ।

2320
01:42:29,940 --> 01:42:31,190
वे स्ट्रिंग बंद आ रहे हैं।

2321
01:42:31,190 --> 01:42:32,720
वे लैम्ब्डा समारोह से पढ़ रहे हैं।

2322
01:42:32,720 --> 01:42:37,480
वे डेटा घूर्णन कर रहे हैं और
व्युत्पन्न तालिकाओं में यह धक्का,

2323
01:42:37,480 --> 01:42:42,200
परिवर्तन की बाहरी सिस्टम को अधिसूचित,
और ElastiCache में डेटा धक्का।

2324
01:42:42,200 --> 01:42:45,900
>> हम कैश डाल करने के बारे में बात की थी
कि बिक्री के लिए डेटाबेस के सामने

2325
01:42:45,900 --> 01:42:46,450
परिदृश्य।

2326
01:42:46,450 --> 01:42:50,049
खैर क्या होता है, तो मैं
आइटम वर्णन अद्यतन?

2327
01:42:50,049 --> 01:42:52,340
खैर, अगर मैं था एक लैम्ब्डा
समारोह, उस मेज पर चल रहा है

2328
01:42:52,340 --> 01:42:55,490
मैं आइटम विवरण को अपडेट करते हैं, तो यह हूँ
धारा बंद रिकॉर्ड उठाओ,

2329
01:42:55,490 --> 01:42:58,711
और यह ElastiCache अपडेट करेंगे
नए डेटा के साथ उदाहरण।

2330
01:42:58,711 --> 01:43:00,460
तो यह है कि एक बहुत की है
हम लैम्ब्डा के साथ क्या करना है।

2331
01:43:00,460 --> 01:43:02,619
यह कनेक्टर्स गोंद कोड है।

2332
01:43:02,619 --> 01:43:04,410
और यह वास्तव में देता है
लांच करने की क्षमता

2333
01:43:04,410 --> 01:43:07,930
और बहुत जटिल अनुप्रयोगों को चलाने के लिए
एक समर्पित सर्वर के बिना

2334
01:43:07,930 --> 01:43:10,371
वास्तव में अच्छा है, जो बुनियादी ढांचे,।

2335
01:43:10,371 --> 01:43:13,100
>> तो चलो के लिए वापस जाओ हमारे
वास्तविक समय मतदान वास्तुकला।

2336
01:43:13,100 --> 01:43:17,984
इस नए और के साथ सुधार किया है हमारी
नदियों और KCl आवेदन सक्षम होना चाहिए।

2337
01:43:17,984 --> 01:43:20,150
एक ही है, हम कर सकते हैं के रूप में पहले
चुनाव के किसी भी पैमाने संभाल।

2338
01:43:20,150 --> 01:43:21,100
हम इस तरह से।

2339
01:43:21,100 --> 01:43:24,770
हम बिखराव बटोरता बाहर कर रहे हैं
कई बाल्टी भर।

2340
01:43:24,770 --> 01:43:26,780
हम आशावादी लॉकिंग चल रहा है मिल गया है।

2341
01:43:26,780 --> 01:43:30,192
हम अपने मतदाताओं को रख सकते हैं
उनके वोट को बदलने से।

2342
01:43:30,192 --> 01:43:31,400
वे केवल एक बार मतदान कर सकते हैं।

2343
01:43:31,400 --> 01:43:32,880
ये शानदार है।

2344
01:43:32,880 --> 01:43:35,895
वास्तविक समय गलती सहिष्णुता,
अब स्केलेबल एकत्रीकरण।

2345
01:43:35,895 --> 01:43:38,270
बात खत्म हो जाता है, तो यह
खुद को पुनः आरंभ करने के लिए जानता है, जहां

2346
01:43:38,270 --> 01:43:41,300
इसकी वजह यह वापस ऊपर आता है जब
हम KCL अनुप्रयोग का उपयोग कर रहे हैं।

2347
01:43:41,300 --> 01:43:45,700
और फिर हम भी उपयोग कर सकते हैं
KCL आवेदन बाहर डेटा पुश करने के लिए

2348
01:43:45,700 --> 01:43:48,820
अन्य के लिए रेडशिफ़्ट को
एप्लिकेशन एनालिटिक्स, या उपयोग

2349
01:43:48,820 --> 01:43:51,990
लचीला MapReduce को चलाने के लिए
बंद वास्तविक समय स्ट्रीमिंग एकत्रित

2350
01:43:51,990 --> 01:43:53,180
कि डेटा की।

2351
01:43:53,180 --> 01:43:55,480
>> इसलिए इन बातों को हम कर रहे हैं
ज्यादा के बारे में बात नहीं की है।

2352
01:43:55,480 --> 01:43:57,375
लेकिन वे अतिरिक्त रहे हैं
आया है कि प्रौद्योगिकियों

2353
01:43:57,375 --> 01:44:00,310
आप देख रहे हैं जब सहन करने के लिए
परिदृश्यों के इन प्रकार पर।

2354
01:44:00,310 --> 01:44:03,160
>> ठीक है, उस बारे में है, इसलिए
DynamoDB धाराओं के साथ एनालिटिक्स।

2355
01:44:03,160 --> 01:44:05,340
आप DE-धोखा देना जमा कर सकते हैं
डेटा, सभी प्रकार के कर

2356
01:44:05,340 --> 01:44:09,490
अच्छा सामान की, कुल डेटा में
स्मृति, उन व्युत्पन्न टेबल बना।

2357
01:44:09,490 --> 01:44:13,110
यह एक बहुत बड़ी उपयोग मामला है
कि ग्राहकों की एक बहुत

2358
01:44:13,110 --> 01:44:16,950
नेस्टेड ले रही है, के साथ शामिल हैं
उन JSON के दस्तावेजों के गुण

2359
01:44:16,950 --> 01:44:18,946
और अतिरिक्त अनुक्रमणिका बनाने।

2360
01:44:18,946 --> 01:44:21,680

2361
01:44:21,680 --> 01:44:23,150
>> हम अंत में कर रहे हैं।

2362
01:44:23,150 --> 01:44:26,689
मेरे साथ सहने के लिए धन्यवाद।

2363
01:44:26,689 --> 01:44:28,480
तो चलो के बारे में बात करते हैं
संदर्भ वास्तुकला।

2364
01:44:28,480 --> 01:44:33,440
DynamoDB इतनी के बीच में बैठता
एडब्ल्यूएस बुनियादी ढांचे की ज्यादा।

2365
01:44:33,440 --> 01:44:37,090
मूल रूप से आप यह हुक कर सकते हैं
कुछ भी करने के लिए आप चाहते हैं।

2366
01:44:37,090 --> 01:44:45,600
एप्लीकेशन डायनमो शामिल हैं का उपयोग कर बनाया
लैम्ब्डा, ElastiCache, CloudSearch,

2367
01:44:45,600 --> 01:44:49,890
इलास्टिक में बाहर डेटा धक्का
MapReduce, DynamoDB से आयात निर्यात

2368
01:44:49,890 --> 01:44:52,370
S3, वर्कफ़्लोज़ के सभी प्रकार में।

2369
01:44:52,370 --> 01:44:54,120
लेकिन शायद सबसे अच्छा
के बारे में बात करने के लिए बात है,

2370
01:44:54,120 --> 01:44:56,119
और यह वास्तव में क्या है
दिलचस्प है जब हम है

2371
01:44:56,119 --> 01:44:58,350
घटना संचालित अनुप्रयोगों के बारे में बात करते हैं।

2372
01:44:58,350 --> 01:45:00,300
>> इस का एक उदाहरण है
एक आंतरिक परियोजना

2373
01:45:00,300 --> 01:45:04,850
हम वास्तव में कर रहे हैं, जहां है
प्रकाशन सर्वेक्षण के परिणामों को इकट्ठा करने के लिए।

2374
01:45:04,850 --> 01:45:07,700
एक ईमेल कड़ी में तो यह है कि
हम वहाँ हूँ, बाहर भेजने

2375
01:45:07,700 --> 01:45:11,350
एक छोटी सी लिंक कह क्लिक होना
यहाँ सर्वेक्षण के लिए प्रतिक्रिया करने के लिए।

2376
01:45:11,350 --> 01:45:14,070
और जब एक व्यक्ति को क्लिक करता है
उस लिंक, क्या होता है

2377
01:45:14,070 --> 01:45:18,020
वे एक सुरक्षित नीचे खींच रहा है
S3 से एचटीएमएल सर्वेक्षण प्रपत्र।

2378
01:45:18,020 --> 01:45:18,980
कोई सर्वर नहीं है।

2379
01:45:18,980 --> 01:45:20,600
यह सिर्फ एक S3 वस्तु है।

2380
01:45:20,600 --> 01:45:22,770
>> यही कारण है कि फार्म के ऊपर आता है,
ब्राउज़र में लोड करता है।

2381
01:45:22,770 --> 01:45:24,240
यह रीढ़ मिल गया है।

2382
01:45:24,240 --> 01:45:30,160
यह जटिल जावास्क्रिप्ट मिल गया है
कि यह चल रहा है।

2383
01:45:30,160 --> 01:45:33,557
इसलिए यह बहुत अमीर आवेदन
ग्राहक के ब्राउज़र में चल रहा है।

2384
01:45:33,557 --> 01:45:36,390
उन्होंने कहा कि वे नहीं कर रहे हैं कि पता नहीं है
एक वापस अंत सर्वर के साथ बातचीत।

2385
01:45:36,390 --> 01:45:38,220
इस बिंदु पर, यह सब ब्राउज़र है।

2386
01:45:38,220 --> 01:45:41,780
>> वे करने के लिए परिणाम प्रकाशित क्या
हम अमेज़न एपीआई गेटवे कहते हैं।

2387
01:45:41,780 --> 01:45:46,270
एपीआई गेटवे बस एक वेब एपीआई है
आप को परिभाषित करने और हुक कर सकते हैं कि

2388
01:45:46,270 --> 01:45:47,760
जो कुछ भी आप चाहते हैं।

2389
01:45:47,760 --> 01:45:50,990
इस विशेष मामले में, हम कर रहे हैं
एक लैम्ब्डा समारोह को झुका।

2390
01:45:50,990 --> 01:45:54,797
>> तो मेरी पोस्ट ऑपरेशन है
कोई सर्वर के साथ हो रहा है।

2391
01:45:54,797 --> 01:45:56,380
असल कि एपीआई गेटवे वहाँ बैठता है।

2392
01:45:56,380 --> 01:45:58,770
यह मेरे लोग जब तक कुछ भी नहीं लागत
ठीक है, यह करने के लिए पोस्टिंग शुरू कर दिया?

2393
01:45:58,770 --> 01:46:00,269
लैम्ब्डा समारोह सिर्फ वहाँ बैठता है।

2394
01:46:00,269 --> 01:46:03,760
और यह जब तक मुझे कुछ भी नहीं लागत
लोग इसे मारने शुरू।

2395
01:46:03,760 --> 01:46:07,270
तो अगर आप मात्रा के रूप में देख सकते हैं,
आरोपों आते हैं जब बढ़ जाती है, वह है।

2396
01:46:07,270 --> 01:46:09,390
मैं एक सर्वर 7/24 नहीं चल रहा हूँ।

2397
01:46:09,390 --> 01:46:12,310
>> तो मैं फार्म खींच
नीचे बाल्टी से बाहर,

2398
01:46:12,310 --> 01:46:15,719
और मैं एपीआई के माध्यम से पोस्ट
लैम्ब्डा समारोह में गेटवे।

2399
01:46:15,719 --> 01:46:17,510
और फिर लैम्ब्डा
समारोह आप जानते हैं, कहते हैं,

2400
01:46:17,510 --> 01:46:20,600
क्या, मैं कुछ PIIs मिल गया है, कुछ
व्यक्तिगत पहचान की जानकारी

2401
01:46:20,600 --> 01:46:21,480
इन प्रतिक्रियाओं में।

2402
01:46:21,480 --> 01:46:23,020
मैं उपयोगकर्ताओं से आ रही टिप्पणियों को मिला है।

2403
01:46:23,020 --> 01:46:24,230
मैं ईमेल पतों को मिल गया है।

2404
01:46:24,230 --> 01:46:26,190
मैं उपयोगकर्ता नाम मिल गया है।

2405
01:46:26,190 --> 01:46:27,810
>> मुझे इस बंद विभाजित करते हैं।

2406
01:46:27,810 --> 01:46:30,280
मैं कुछ उत्पन्न करने के लिए जा रहा हूँ
इस रिकार्ड से बाहर मेटाडाटा।

2407
01:46:30,280 --> 01:46:32,850
और मैं पुश करने के लिए जा रहा हूँ
DynamoDB में मेटाडाटा।

2408
01:46:32,850 --> 01:46:36,059
और मैं सभी डेटा एन्क्रिप्ट कर सकता है
अगर मैं चाहता हूँ और DynamoDB में धक्का।

2409
01:46:36,059 --> 01:46:38,600
लेकिन यह इस में है, मेरे लिए आसान है
आगे एक का कहना है कि जाने के लिए, मामले का उपयोग,

2410
01:46:38,600 --> 01:46:42,800
मैं कच्चे डेटा पुश करने के लिए जा रहा हूँ
एक एन्क्रिप्टेड S3 बाल्टी में।

2411
01:46:42,800 --> 01:46:47,240
इसलिए मैं S3 सर्वर साइड में बनाया का उपयोग
एन्क्रिप्शन और अमेज़न की कुंजी प्रबंधन

2412
01:46:47,240 --> 01:46:51,600
तो यह है कि सेवा मैं एक कुंजी है
एक नियमित अंतराल पर बारी बारी से कर सकते हैं,

2413
01:46:51,600 --> 01:46:55,010
और मुझे लगता है कि PII डेटा की रक्षा कर सकते हैं
इस पूरे कार्यप्रवाह के हिस्से के रूप में।

2414
01:46:55,010 --> 01:46:55,870
>> तो मैंने क्या किया है?

2415
01:46:55,870 --> 01:47:00,397
मैं सिर्फ एक पूरी तैनात किया है
आवेदन, और मैं कोई सर्वर है।

2416
01:47:00,397 --> 01:47:02,980
तो घटना आवेदन संचालित क्या है
वास्तुकला आप के लिए करता है।

2417
01:47:02,980 --> 01:47:05,730
>> अब आप के बारे में सोचते हैं, तो
है- के लिए उपयोग के मामले

2418
01:47:05,730 --> 01:47:08,730
हम मैं बात कर रहा हूँ अन्य ग्राहकों को दिया है
के बारे में इस सटीक वास्तुकला के लिए कौन

2419
01:47:08,730 --> 01:47:14,560
अलग हटकर बड़े अभियानों, चलाने वाले
इस पर विचार कर रही है और मेरे ओह, जा रहे हैं।

2420
01:47:14,560 --> 01:47:17,840
अब, क्योंकि वे कर सकते
मूल रूप से यह वहाँ बाहर धक्का,

2421
01:47:17,840 --> 01:47:21,900
सिर्फ बैठने के उस अभियान जाने
यह वहाँ की शुरूआत है, और जब तक नहीं

2422
01:47:21,900 --> 01:47:24,400
के बारे में एक अंजीर चिंता करने की ज़रूरत
बुनियादी सुविधाओं के लिए किस तरह

2423
01:47:24,400 --> 01:47:26,120
यह समर्थन करने के लिए वहाँ होने जा रहा है।

2424
01:47:26,120 --> 01:47:28,600
और फिर जैसे ही के रूप में
उस अभियान किया जाता है,

2425
01:47:28,600 --> 01:47:31,520
यह बुनियादी ढांचे की तरह है
बस तुरंत दूर हो जाता है

2426
01:47:31,520 --> 01:47:33,680
वास्तव में वहाँ क्योंकि
कोई बुनियादी सुविधाओं है।

2427
01:47:33,680 --> 01:47:35,660
यह लैम्ब्डा पर बैठता है कि सिर्फ कोड है।

2428
01:47:35,660 --> 01:47:38,560
यह DynamoDB में बैठता है कि सिर्फ डेटा है।

2429
01:47:38,560 --> 01:47:41,340
यह एक अद्भुत तरीका है
अनुप्रयोगों का निर्माण करने के लिए।

2430
01:47:41,340 --> 01:47:43,970
>> दर्शकों: तो अधिक यह है
अल्पकालिक यह होगा की तुलना

2431
01:47:43,970 --> 01:47:45,740
यह एक वास्तविक सर्वर पर संग्रहीत किया गया तो क्या होगा?

2432
01:47:45,740 --> 01:47:46,823
>> रिक Houlihan: बिल्कुल।

2433
01:47:46,823 --> 01:47:49,190
कि सर्वर उदाहरण क्योंकि
एक 7/24 करना होगा।

2434
01:47:49,190 --> 01:47:51,954
इसके लिए उपलब्ध हो गया है
किसी के लिए प्रतिक्रिया करने के लिए।

2435
01:47:51,954 --> 01:47:52,620
अच्छा अंदाजा लगाए?

2436
01:47:52,620 --> 01:47:55,410
S3 7/24 उपलब्ध है।

2437
01:47:55,410 --> 01:47:57,100
S3 हमेशा प्रतिक्रिया करता है।

2438
01:47:57,100 --> 01:47:59,320
और S3 बहुत, बहुत अच्छा है
वस्तुओं की सेवा में।

2439
01:47:59,320 --> 01:48:02,590
उन वस्तुओं HTML फ़ाइलों हो सकता है, या कर सकते हैं
जावास्क्रिप्ट फ़ाइलें, या जो भी आप चाहते हैं।

2440
01:48:02,590 --> 01:48:07,430
आप बहुत अमीर वेब अनुप्रयोगों चला सकते हैं
S3 बाल्टी से बाहर है, और लोग करते हैं।

2441
01:48:07,430 --> 01:48:10,160
>> और इसलिए यह विचार है कि यहाँ है
दूर रास्ते से मिल रहा है

2442
01:48:10,160 --> 01:48:11,270
हम इसके बारे में सोचने के लिए प्रयोग किया जाता है।

2443
01:48:11,270 --> 01:48:14,270
हम सभी में सोचने के लिए इस्तेमाल किया
सर्वर और मेजबान टीम की दृष्टि से।

2444
01:48:14,270 --> 01:48:16,580
यह अब उस बारे में नहीं है।

2445
01:48:16,580 --> 01:48:19,310
यह कोड के रूप में बुनियादी ढांचे के बारे में है।

2446
01:48:19,310 --> 01:48:22,470
बादल के लिए कोड की तैनाती और
बादल आप के लिए इसे चलाते हैं।

2447
01:48:22,470 --> 01:48:24,980
और कहा कि एडब्ल्यूएस करने की कोशिश कर रहा है।

2448
01:48:24,980 --> 01:48:29,690
>> दर्शकों: बीच में अपने सोने बॉक्स तो
एपीआई के गेटवे, सर्वर की तरह नहीं है

2449
01:48:29,690 --> 01:48:30,576
लेकिन इसके बजाय just-- है

2450
01:48:30,576 --> 01:48:32,850
>> रिक Houlihan: आप सोच सकते हैं
सर्वर मुखौटा के रूप में यह।

2451
01:48:32,850 --> 01:48:38,040
सभी यह है कि यह एक HTTP ले लेंगे है
अनुरोध करता है और किसी अन्य प्रक्रिया के लिए यह नक्शा।

2452
01:48:38,040 --> 01:48:39,192
यही कारण है कि यह सब होता है।

2453
01:48:39,192 --> 01:48:41,525
और इस मामले में, हम मानचित्रण रहे
यह एक लैम्ब्डा समारोह के लिए।

2454
01:48:41,525 --> 01:48:44,119

2455
01:48:44,119 --> 01:48:45,410
ठीक है, तो लगता है कि सब मुझे मिल गया है।

2456
01:48:45,410 --> 01:48:46,190
बहुत बहुत धन्यवाद।

2457
01:48:46,190 --> 01:48:46,800
मैं इसकी प्रशंसा करता हूँ।

2458
01:48:46,800 --> 01:48:48,100
मुझे लगता है हम समय के साथ एक छोटा सा चाहते हैं।

2459
01:48:48,100 --> 01:48:49,980
और उम्मीद है कि तुम लोगों को मिला
जानकारी का एक छोटा सा

2460
01:48:49,980 --> 01:48:51,410
आप आज दूर ले जा सकते हैं।

2461
01:48:51,410 --> 01:48:53,520
मैं गया था और अगर मैं माफी माँगता हूँ
अपने सिर के कुछ खत्म हो,

2462
01:48:53,520 --> 01:48:56,697
लेकिन का एक अच्छा बहुत कुछ है
मौलिक मूलभूत ज्ञान

2463
01:48:56,697 --> 01:48:58,280
मुझे लगता है कि आप के लिए बहुत मूल्यवान है।

2464
01:48:58,280 --> 01:48:59,825
तो मुझे रखने के लिए धन्यवाद।

2465
01:48:59,825 --> 01:49:00,325
[वाहवाही]

2466
01:49:00,325 --> 01:49:02,619
दर्शकों: [अश्राव्य]
आप कह रहे थे जब है

2467
01:49:02,619 --> 01:49:05,160
आप बात के माध्यम से जाना पड़ा
शुरू से अंत तक

2468
01:49:05,160 --> 01:49:07,619
सही मूल्यों को प्राप्त करने के लिए
या एक ही मूल्यों,

2469
01:49:07,619 --> 01:49:09,410
कैसे होता है मानों
[अश्राव्य] यदि बदल जाते हैं।

2470
01:49:09,410 --> 01:49:10,480
>> रिक Houlihan: ओह, idempotent?

2471
01:49:10,480 --> 01:49:11,800
मूल्यों कैसे बदल जाएगा?

2472
01:49:11,800 --> 01:49:15,180
ठीक है, क्योंकि मैं नहीं चला था कि अगर
यह अंत करने के लिए सभी तरह से,

2473
01:49:15,180 --> 01:49:19,770
उसके बाद मैं बदलाव नहीं जानता कि क्या
पिछले मील में किए गए थे।

2474
01:49:19,770 --> 01:49:22,144
यह नहीं होने जा रहा है
मैं क्या देखा के रूप में एक ही डेटा।

2475
01:49:22,144 --> 01:49:24,560
दर्शकों: ओह, आप तो बस
पूरे इनपुट नहीं मिल गया है।

2476
01:49:24,560 --> 01:49:24,770
रिक Houlihan: ठीक है।

2477
01:49:24,770 --> 01:49:26,895
आप शुरू से ही जाना है
अंत करने के लिए, और फिर यह है

2478
01:49:26,895 --> 01:49:29,280
संगत स्थिति होने जा रहा।

2479
01:49:29,280 --> 01:49:31,520
कूल।

2480
01:49:31,520 --> 01:49:35,907
>> दर्शकों: आप हमें पता चला तो DynamoDB
दस्तावेज़ या कुंजी मान कर सकते हैं।

2481
01:49:35,907 --> 01:49:38,740
और हम पर समय की एक बहुत खर्च
एक हैश और तरीके के साथ कुंजी मान

2482
01:49:38,740 --> 01:49:40,005
इसके चारों ओर फ्लिप करने के लिए।

2483
01:49:40,005 --> 01:49:43,255
आप उन तालिकाओं पर जब देखा, वह यह है कि
दस्तावेज़ दृष्टिकोण पीछे छोड़ रहा है?

2484
01:49:43,255 --> 01:49:44,600
>> रिक Houlihan: मैं नहीं होगा
इसके पीछे छोड़ने का कहना है।

2485
01:49:44,600 --> 01:49:45,855
>> दर्शकों: वे the-- से अलग हो गए थे

2486
01:49:45,855 --> 01:49:49,140
>> रिक Houlihan: दस्तावेज़ के साथ
दृष्टिकोण, DynamoDB में दस्तावेज़ प्रकार

2487
01:49:49,140 --> 01:49:50,880
सिर्फ एक और विशेषता के रूप में के बारे में सोच रहा है।

2488
01:49:50,880 --> 01:49:53,560
यह होता है कि एक विशेषता है
एक श्रेणीबद्ध डेटा संरचना।

2489
01:49:53,560 --> 01:49:56,980
और फिर प्रश्नों में,
आप गुणों का उपयोग कर सकते हैं

2490
01:49:56,980 --> 01:49:59,480
वस्तु संकेतन का उपयोग कर उन वस्तुओं की।

2491
01:49:59,480 --> 01:50:03,562
तो मैं एक नेस्टेड पर फ़िल्टर कर सकते हैं
JSON दस्तावेज़ की संपत्ति।

2492
01:50:03,562 --> 01:50:05,520
दर्शकों: तो किसी भी समय मैं
एक दस्तावेज़ दृष्टिकोण करते हैं,

2493
01:50:05,520 --> 01:50:07,906
मैं की तरह tabular-- पर पहुंच सकते हैं

2494
01:50:07,906 --> 01:50:08,780
दर्शकों: बिल्कुल।

2495
01:50:08,780 --> 01:50:09,800
दर्शकों: --indexes और
आप बस के बारे में बात की बातें।

2496
01:50:09,800 --> 01:50:11,280
रिक Houlihan: हाँ,
अनुक्रमित और वह सब है,

2497
01:50:11,280 --> 01:50:13,363
जब आप सूचकांक करना चाहते हैं
JSON के गुण,

2498
01:50:13,363 --> 01:50:18,230
हम ऐसा करने के लिए होता है कि जिस तरह से करता है, तो है
आप एक JSON वस्तु या किसी दस्तावेज़ डालने

2499
01:50:18,230 --> 01:50:20,780
डायनमो में, आप धाराओं का प्रयोग करेंगे।

2500
01:50:20,780 --> 01:50:22,400
धाराओं इनपुट पढ़ा होगा।

2501
01:50:22,400 --> 01:50:24,340
आप JSON कि मिलता था
आपत्ति और आप ठीक कह सकता हूँ,

2502
01:50:24,340 --> 01:50:26,030
मैं सूचकांक करना चाहते संपत्ति क्या है?

2503
01:50:26,030 --> 01:50:28,717
>> आप एक व्युत्पन्न टेबल बनाए।

2504
01:50:28,717 --> 01:50:30,300
अब जब कि यह अभी जिस तरह काम करता है।

2505
01:50:30,300 --> 01:50:32,650
हम सूचकांक करने के लिए आप की अनुमति नहीं है
सीधे उन गुणों।

2506
01:50:32,650 --> 01:50:33,520
>> दर्शकों: अपने दस्तावेजों Tabularizing।

2507
01:50:33,520 --> 01:50:36,230
>> रिक Houlihan: वास्तव में, सपाट
यह वास्तव में, यह tabularizing।

2508
01:50:36,230 --> 01:50:37,415
यही कारण है कि आप इसके साथ क्या करना है।

2509
01:50:37,415 --> 01:50:37,860
>> दर्शकों: धन्यवाद।

2510
01:50:37,860 --> 01:50:39,609
>> रिक Houlihan: हाँ,
बिल्कुल, धन्यवाद।

2511
01:50:39,609 --> 01:50:42,240
दर्शकों: तो यह एक तरह से है
मोंगो Redis classifers पूरा करती है।

2512
01:50:42,240 --> 01:50:43,990
>> रिक Houlihan: हाँ,
यह उस तरह एक बहुत कुछ है।

2513
01:50:43,990 --> 01:50:45,940
यही कारण है कि इसके लिए एक अच्छा विवरण दिया गया है।

2514
01:50:45,940 --> 01:50:47,490
कूल।

2515
01:50:47,490 --> 01:50:49,102