>> [సంగీతాన్ని]
రిక్ HOULIHAN: అన్ని కుడి.
అందరికీ హాయ్.
నా పేరు రిక్ Houlihan ఉంది.
నేను ఒక సీనియర్ ప్రిన్సిపాల్ ఉన్నాను AWS వద్ద పరిష్కారాలను వాస్తుశిల్పి.
నేను NoSQL దృష్టి మరియు DynamoDB సాంకేతికతలు.
నేను మాట్లాడటానికి నేడు ఇక్కడ ఉన్నాను మీరు ఆ గురించి కొద్దిగా.
>> నా నేపథ్యం ఉంది ప్రధానంగా డేటా పొర లో.
నేను సగం నా అభివృద్ధి ఖర్చు కెరీర్, డేటాబేస్ రాయడం
డేటా యాక్సెస్, పరిష్కారాలు వివిధ అనువర్తనాల కోసం.
నేను క్లౌడ్ వాస్తవీకరణ లో ఉన్నాను 20 సంవత్సరాలు.
క్లౌడ్ క్లౌడ్ ఉంది కాబట్టి ముందు, మేము వినియోగ కంప్యూటింగ్ కాల్ ఉపయోగిస్తారు.
మరియు ఆలోచన, అది వంటిది జరిగినది PG & E, మీరు ఉపయోగించడానికి ఏమి చెల్లిస్తారు.
ఈ రోజు మనం క్లౌడ్ కాల్.
>> కానీ సంవత్సరాలు, నేను పని చేసిన కంపెనీల ఒక జంట కోసం
మీరు బహుశా విన్న ఎప్పుడూ చేసిన.
కానీ నేను సాంకేతిక జాబితా సంకలనం చేసిన ఘనకార్యాలను నేను మీరు చెప్పే ఇష్టం అంచనా.
నేను క్లౌడ్ వ్యవస్థలు ఎనిమిది పేటెంట్లు కలిగి వాస్తవీకరణ, మైక్రోప్రాసెసర్ రూపకల్పన,
సంక్లిష్ట ఈవెంట్ ప్రాసెసింగ్, మరియు ఇతర ప్రాంతాలలో అలాగే.
>> ఈ రోజుల్లో కాబట్టి, నేను NoSQL ఎక్కువగా దృష్టి టెక్నాలజీలు మరియు తదుపరి తరం
డేటాబేస్.
ఆ నేను వెళుతున్నాను ఏమి సాధారణంగా గురించి మీకు నేడు మాట్లాడటం ఇక్కడ.
కాబట్టి మీరు ఆశించవచ్చు ఈ కార్యక్రమం నుండి,
మేము ఒక క్లుప్తమైన ద్వారా వెళ్తారో డేటా ప్రాసెసింగ్ చరిత్ర.
ఇది ఎల్లప్పుడూ ఉపయోగపడిందా వార్తలు మేము నుండి వచ్చింది ఎక్కడ అర్థం
మేము ఉన్నాము ఎందుకు మరియు మేము ఇక్కడ.
మరియు మేము కొద్దిగా మాట్లాడండి చేస్తాము NoSQL టెక్నాలజీ గురించి బిట్
ఒక ప్రాథమిక దృష్టికోణంలో.
>> మేము కొన్ని లోకి పొందుతారు DynamoDB అంతర్గత.
DynamoDB AWS నో రుచి ఉంటుంది.
ఇది పూర్తిగా నిర్వహించేది మరియు హోస్ట్ NoSQL పరిష్కారం.
మరియు మేము పట్టిక గురించి కొద్దిగా చర్చ చేస్తాము నిర్మాణం, API లు, డేటా రకాలు, సూచికలు
మరియు అంతర్గత కొన్ని ఆ DynamoDB టెక్నాలజీ.
మేము రూపకల్పన కొన్ని లోకి పొందుతారు నమూనాలు మరియు ఉత్తమ విధానాలను.
మేము మీరు ఎలా గురించి మాట్లాడండి చేస్తాము కొన్ని కోసం ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించిన
నేటి అప్లికేషన్లు.
మరియు తర్వాత మేము కొద్దిగా మాట్లాడండి చేస్తాము పరిణామం లేదా ఆవిర్భావం గురించి
ప్రోగ్రామింగ్ ఒక కొత్త నమూనా యొక్క అని ఈవెంట్ నడిచే అప్లికేషన్లు
మరియు DynamoDB అలాగే ఆ పోషిస్తుంది ఎలా.
మరియు మేము మీరు కొద్దిగా చెప్పను ఒక సూచన నిర్మాణం చర్చ
కాబట్టి మేము కొన్ని గురించి మాట్లాడవచ్చు మార్గాలు మీరు DynamoDB ఉపయోగించవచ్చు.
>> కాబట్టి మొదటి ఈ ఒక ప్రశ్న off-- నేను చాలా ఒక డేటాబేస్ ఏమిటి, వినడానికి.
ప్రజలు చాలా వారు అనుకుంటున్నాను ఒక డేటాబేస్ ఏమిటి తెలుసు.
Google మీరు, మీరు ఈ చూస్తారు.
ఇది ఒక నిర్వహించిన డేటా యొక్క నిర్మాణాత్మక సెట్ వార్తలు ఒక కంప్యూటర్, ముఖ్యంగా ఒక లో
వివిధ మార్గాల్లో అందుబాటులో ఉంది.
నేను ఒక మంచి భావిస్తున్నాను ఒక ఆధునిక డేటాబేస్ నిర్వచనం.
కానీ నేను ఎందుకంటే అది ఇష్టం లేదు అది విషయాలను సూచిస్తుంది.
ఇది నిర్మాణం సూచిస్తుంది.
మరియు అది ఒక కంప్యూటర్లో ఉన్న సూచిస్తుంది.
మరియు డేటాబేస్ల జరగలేదు కంప్యూటర్లలో ఎల్లప్పుడూ ఉనికిలో.
డేటాబేస్లు నిజానికి ఎన్నో విధాలుగా ఉనికిలో.
>> ఒక సో మరింత నిర్వచనం డేటాబేస్ ఈ వంటి ఏదో ఉంది.
ఒక డేటాబేస్ నిర్వహించబడతాయి నిల్వ, మేనేజింగ్ మంత్రాంగము
మరియు సమాచారం పొందటం.
ఈ About.com నుండి.
కాబట్టి నేను నిజంగా చర్చలు ఎందుకంటే దీన్ని ఇష్టపడుతున్నాను గురించి ఒక డాటాబేస్ రిపోజిటరీ ఉండటం,
ఒక భాండాగారం సమాచారం అవసరం లేదు
ఒక కంప్యూటర్ మీద ఉండే ఏదో.
చరిత్రవ్యాప్తంగా, మేము ఎల్లప్పుడూ కంప్యూటర్లు కలిగి లేరు.
>> ఇప్పుడు, నేను సగటు అడిగితే ఏది డెవలపర్ నేడు
ఒక డేటాబేస్, నేను పొందడానికి సమాధానం.
ఎక్కడో నేను stuff కర్ర చేయవచ్చు.
కుడి?
మరియు ఇది నిజం.
కానీ అది దురదృష్టకర ఉంది.
డేటాబేస్ నిజంగా ఎందుకంటే ఆధునిక అనువర్తనం యొక్క పునాది.
ఇది ఫౌండేషన్ వార్తలు ప్రతి అప్లికేషన్.
మరియు మీరు ఆ నిర్మించడానికి ఎలా డేటాబేస్, మీరు ఎలా ఏర్పరచుకునే
ఆ డేటా ఎలా ఖరారు అన్నారు మీరు స్కేల్ వంటి అప్లికేషన్ నిర్వహిస్తుంది.
>> నా ఉద్యోగం నేడు చాలా వ్యవహరిస్తున్న ఏమి
ఉన్నప్పుడు డెవలపర్లు జరుగుతుంది ఈ పద్ధతిని
మరియు దాని తరువాత పరిణామాలు వ్యవహరించే ఒక అప్లికేషన్ ఆ
ఇప్పుడు అసలు దాటి స్కేలింగ్చిన్న చెడు డిజైన్ నుండి అంగీకార మరియు బాధ.
సో ఆశాజనక ఉన్నప్పుడు మీరు నేడు దూరంగా నడిచి, మీరు చేస్తాము
టూల్స్ ఒక జంట కలిగి మీరు ఉంటాం మీ బెల్ట్
ఆ అదే తప్పులు చేయకుండా.
అయితే సరే.
కాబట్టి యొక్క ఒక చిన్న బిట్ గురించి మాట్లాడటానికి వీలు డేటాబేస్ టెక్నాలజీ యొక్క కాలక్రమణిక.
నేను ఒక చదవడానికి అనుకుంటున్నాను వ్యాసం కాదు ఆ కాలం క్రితం
మరియు అది లైన్లు ఏదో చెప్పారు ఇది చాలా కవితా ప్రకటన.
ఇది ఇలా చెప్పాడు చరిత్ర డేటా ప్రాసెసింగ్ ఉంది
అధిక వాటర్మార్క్ల పూర్తి డేటా సమృద్ధి.
అలాగే.
ఇప్పుడు, నేను ఆ రకమైన నిజం అంచనా.
కానీ నేను నిజానికి ఉంది చూడండి చరిత్ర నిజానికి నిండి ఉంటుంది
డేటా ఒత్తిడి అధిక వాటర్మార్క్ తో.
డేటా రేటు ఎందుకంటే త్రాగుట చెయ్యకపోతే ఎప్పుడూ.
ఇది మాత్రమే పెరుగుతుంది.
>> మరియు ఆవిష్కరణ ఏర్పడుతుంది మేము డేటా ఒత్తిడి, చూసినట్టుగా
అని మొత్తం సమాచారం ఇప్పుడు సిస్టమ్ లోకి రాబోయే.
మరియు అది ప్రాసెస్ చేయలేము సమర్ధవంతంగా సమయంలో లేదా కాస్ట్ గాని.
మేము ప్రారంభించినప్పుడు మరియు ఆ డేటా ఒత్తిడి చూడండి.
>> కాబట్టి మేము చూస్తున్నప్పుడు మొదటి డేటాబేస్, ఈ
మా చెవులు మధ్య అని ఒకటి.
మేము అన్ని అది తో పుడితే.
ఇది ఒక nice డేటాబేస్.
ఇది అధిక లభ్యత ఉంది.
ఇది ఎల్లప్పుడూ ఉంది.
మీరు ఎల్లప్పుడూ పొందవచ్చు.
>> కానీ అది ఒకే యూజర్ యొక్క.
నేను మీరు నా ఆలోచనలు భాగస్వామ్యం చెయ్యలేరు.
మీరు నా ఆలోచనలు పొందలేము మీరు వాటిని కావలసినప్పుడు.
మరియు వారి abilitiy కాబట్టి మంచి కాదు.
మేము విషయాలు మర్చిపోతే.
ప్రతి ఇప్పుడు ఆపై, మాకు ఒకటి ఆకులు మరియు మరొక ఉనికికి సంచరించును
మరియు మేము ప్రతిదీ కోల్పోతారు ఆ డేటాబేస్ లో ఉంది.
కాబట్టి అన్ని మంచి కాదు.
>> మరియు ఈ కాలక్రమేణా బాగా పని మేము రోజు తిరిగి ఉన్నప్పుడు
మేము నిజంగా తెలుసు అవసరమైన అన్ని ఉంది పేరు మేము రేపు వెళ్ళడానికి వెళ్తున్నారు
లేదా మేము మంచి ఆహారము సేకరించడానికి పేరు.
కానీ మేము ప్రారంభించారు పెరగడం నాగరికత మరియు ప్రభుత్వం ప్రారంభించారు
అస్తిత్వంలోకి వస్తాయి, మరియు వ్యాపారాలు, అభివృద్ధి చెందడం ప్రారంభమైంది
మేము గ్రహించడం ప్రారంభించారు కంటే కొద్దిగా ఎక్కువ అవసరం
మేము మా తల ఉంచారు కాలేదు.
అయితే సరే?
>> ఈ రికార్డ్ వ్యవస్థలు అవసరం.
మేము సామర్థ్యం స్టోర్ డేటా ప్రదేశాలు అవసరమైన.
కాబట్టి మేము, డాక్యుమెంట్లు రాయడం ప్రారంభించారు లైబ్రరీస్ అండ్ ఆర్కైవ్స్ సృష్టించడం.
మేము ఒక అభివృద్ధి చేయడం ప్రారంభించింది వ్యవస్థ ఒక లెడ్జర్ అకౌంటింగ్.
మరియు లెడ్జర్ లెక్కింపు ఆ వ్యవస్థ , చాలా శతాబ్దాల వరకు ప్రపంచవ్యాప్తంగా నడిచింది
ఇంకా సహస్రాబ్దాల వంటి మేము రకమైన పాయింట్ పెరిగింది
అక్కడ ఆ డేటాను లోడ్ అధిగమించింది ఆ వ్యవస్థల్లో సామర్థ్యం
ఇది కలిగి చెయ్యలేరు.
>> మరియు ఈ నిజంగా 1880 లో జరిగింది.
కుడి?
1880 US సెన్సస్ లో.
ఈ పేరు రేపే నిజంగా ఆధునిక డేటా ప్రాసెసింగ్ అభిప్రాయపడుతున్నారు.
ఈ సమయంలో ఉంది డేటా మొత్తాన్ని
ఆ ద్వారా సేకరించిన కావడంతో సంయుక్త ప్రభుత్వం పాయింట్ వచ్చింది
పేరు ప్రాసెస్ ఎనిమిది సంవత్సరాలు పట్టింది.
>> ఇప్పుడు, ఎనిమిది years-- వంటి మీరు జనాభా లెక్కల తెలుసు
పరుగులు ప్రతి 10 years-- కాబట్టి ఇది అందంగా స్పష్టమైన ఆ సమయానికి మేము
1890 జనాభా లెక్కల వచ్చింది డేటా మొత్తం ఆ
ప్రాసెస్ కానుంది ప్రభుత్వం ఉంది
10 సంవత్సరాల అధిగమించటానికి వెళుతున్న ఆ ప్రారంభించింది కొత్త జనాభా లెక్కల పడుతుందని.
ఈ సమస్య ఏర్పడింది.
>> కాబట్టి ఒక వ్యక్తి హెర్మన్ అనే హోలెరిత్ పాటు వచ్చింది
మరియు అతను యూనిట్ రికార్డు పంచ్ కనుగొన్నారు కార్డులు, పంచ్ కార్డ్ రీడర్, పంచ్ కార్డు
పట్టిక తయారుచేయు, మరియు సమాకలనం యొక్క ఈ సాంకేతిక విధానాల.
అతడు ఏర్పడిన ఆ సంస్థ సమయం, ఇతరుల ఒక జంట కలిసి,
నిజానికి అయ్యింది యొక్క ఒకానొక ఇవాళ మనకు తెలిసినవి చిన్న కంపెనీ IBM అని.
>> కాబట్టి IBM నిజానికి ఉంది డేటాబేస్ వ్యాపార.
మరియు ఆ వాళ్ళు ఏమి నిజంగా ఉంది.
వారు డేటా ప్రాసెసింగ్ చేశాడు.
>> పంచ్ వ్యాప్తితో కాబట్టి కార్డులు, ఒక తెలివిగల విధానాల
ఆ పరపతి సామర్థ్యం టెక్నాలజీ క్రమబద్ధీకరించబడతాయి ఫలితంగా సెట్లు పోల్కు.
మీరు ఈ చిత్రంలో చూడవచ్చు అక్కడ మేము కొద్దిగా కలిగి
అది కొద్దిగా small-- కానీ మీరు చూడగలరు చాలా తెలివిగల యాంత్రిక విధానం
మేము ఒక పంచ్ కార్డు డెక్ కలిగి ఉన్న.
ఎవరో తీసుకోవడం కొద్దిగా screwdriver
మరియు ద్వారా అంటుకునే విభాగాలు మరియు అది అప్ లిఫ్టింగ్
ఆ మ్యాచ్లో పొందడానికి ఆ వేరుచేయబడిన ఫలితాలను సెట్.
>> ఈ ఒక సముదాయంగా ఉంటుంది.
మేము ఈ అన్ని మీకు కంప్యూటర్ లో నేడు
మీరు డేటాబేస్ లో దాన్ని పేరు.
మేము కుడి, మానవీయంగా దీన్ని ఉపయోగిస్తారు?
ప్రజలు కలిసి ఈ విషయాలు చాలు.
మరియు అది వ్యాప్తితో ఉంది ఈ పంచ్ కార్డులు
మేము పిలిచారు డేటా డ్రమ్స్ లోకి మరియు డేటా రీల్స్, కాగితం టేప్.
>> డేటా ప్రాసెసింగ్ పరిశ్రమ పట్టింది క్రీడాకారుడు పియానోలు నుండి ఒక పాఠం.
ప్లేయర్ తిరిగి పియానోలు శతాబ్దపు మలుపు
విభాగాలు తో కాగితం రీల్స్ ఉపయోగించారు మీద ప్లే కీలను చెప్పడం.
ఆ సాంకేతికతను ఉపయోగించుకున్నాడు కాబట్టి చివరికి, డిజిటల్ డేటాను నిల్వ
వారు ఆ డేటా చాలు కాలేదు ఎందుకంటే ఆ కాగితం టేప్ రీల్స్ అంటిస్తుంది.
>> ఇప్పుడు, ఫలితంగా, డేటా ఎలా నిజానికి జరిగినది
మీరు ఈ డేటాను నేరుగా యాక్సెస్ మీరు నిల్వ ఎలా ఆధారపడి.
నేను ఒక టేప్ డేటా ఉంచితే, నేను సరళంగా డేటా యాక్సెస్ వచ్చింది.
నేను మొత్తం రోల్ వచ్చింది టేప్ అన్ని డేటా యాక్సెస్.
నేను పంచ్ డేటా ఉంచితే కార్డులు, నేను ప్రాప్తి చేయగల
కొంచెం యాదృచ్ఛిక లో ఫ్యాషన్, బహుశా కాదు త్వరగా.
>> కానీ ఎలా పరిమితులలో ఉన్నాయి మేము నిల్వ ఎలా ఆధారంగా డేటా యాక్సెస్.
కాబట్టి ఈ సమస్య ఏర్పడింది '50 వెళ్లడానికి.
మళ్ళీ, మేము ఆ చూడడానికి చేయవచ్చు ప్రాసెస్ కొత్త సాంకేతికతను అభివృద్ధి
డేటా, కుడి, అది తెరుచుకోవడంతో కొత్త పరిష్కారాలను కోసం తలుపు
కొత్త ప్రోగ్రామ్ల కోసం, కొత్త డేటా కోసం అప్లికేషన్లు.
మరియు నిజంగా, పాలన కారణం కావచ్చు
ఎందుకు మేము ఈ వ్యవస్థల్లో కొన్నింటిని అభివృద్ధి.
కానీ వ్యాపార వేగంగా మారింది పరిణామం వెనుక డ్రైవర్
ఆధునిక డేటాబేస్ మరియు ఆధునిక ఫైల్ సిస్టమ్.
>> తదుపరి విషయం కాబట్టి '50 లో వచ్చింది
దస్త్ర వ్యవస్థ మరియు ఉంది రాండమ్ యాక్సెస్ నిల్వ అభివృద్ధి.
ఈ అందమైన ఉంది.
ఇప్పుడు, అకస్మాత్తుగా, మేము ఉంచవచ్చు మా ఈ హార్డ్ డ్రైవ్లు ఎక్కడైనా ఫైళ్లు
మరియు మనం యాదృచ్చికంగా ఈ డేటాను ప్రాప్తి చేయవచ్చు.
మేము ఆ అన్వయించడం చేయవచ్చు ఫైళ్లు నుండి సమాచారాన్ని.
మరియు మేము ప్రపంచంలోని అన్ని పరిష్కరించాడు డేటా ప్రాసెసింగ్ సమస్యలు.
>> మరియు ఆ కొనసాగింది గురించి 20 లేదా పరిణామం వరకు 30 సంవత్సరాల
రిలేషనల్ డేటాబేస్, ఏ ప్రపంచ ఇప్పుడు మేము నిర్ణయించుకుంది ఉన్నప్పుడు
ఓడిస్తాడు ఒక రిపోజిటరీ కలిగి ఉండాలి ఫైల్ అంతటా డేటా విస్తరణను
సృషించిన వ్యవస్థలు. కుడి?
చాలా పంపిణీ చాలా డేటాను స్థలాలు, డేటా యొక్క డి-నకలు,
మరియు నిల్వ ఖర్చు అపరిమితంగా ఉంది.
>> '70 లో, అత్యంత ఖరీదైన వనరు ఒక కంప్యూటర్ ఉందని నిల్వ ఉంది.
ప్రాసెసర్ ఉంది ఒక స్థిర వ్యయం వంటి చూచుటకు.
నేను బాక్స్ కొనుగోలు చేసినప్పుడు, CPU కొంత పని చేస్తుంది.
ఇది లేదో స్పిన్నింగ్ చేస్తాడు ఇది నిజానికి పని లేదా కాదు.
నిజంగా ఒక మునిగిపోయాయి ధర ఉంది.
>> కాని ఒక వంటి నాకు ఖర్చు వ్యాపార నిల్వ ఉంది.
నేను తదుపరి మరింత డిస్కులు కొనుగోలు కలిగి ఉంటే నెల, నేను చెల్లించాలని నిజమైన ఖర్చు వార్తలు.
మరియు ఆ నిల్వ ఖరీదైనది.
>> ఇప్పుడు మేము ఫాస్ట్ ఫార్వార్డ్ 40 సంవత్సరాల మరియు మేము వేరే సమస్య.
గణన ఇప్పుడు అత్యంత ఖరీదైన వనరు.
నిల్వ చవకగా.
మనం ఎక్కడైనా వెళ్ళే ఉద్దేశ్యం క్లౌడ్ మరియు మేము చౌకగా నిల్వ వెదుక్కోవచ్చు.
కానీ నేను దొరకదు చౌకగా గణన ఉంది.
>> నేటి పరిణామం కాబట్టి సాంకేతిక, డేటాబేస్ టెక్నాలజీ,
నిజంగా దృష్టి కేంద్రీకరించింది పంపిణీ డేటాబేస్
ఆ బాధపడుతున్నారు లేదు స్థాయి అదే రకం
సంబంధిత డేటాబేస్లను పరిమితులు.
మేము గురించి కొద్దిగా చర్చ చేస్తాము ఆ నిజంగా అర్థం ఏమిటి.
>> కానీ కారణాలలో ఒకటి మరియు దీన్ని మేము వెనుక డ్రైవర్
డేటా ఒత్తిడి గురించి మాట్లాడారు.
డేటా ఒత్తిడి ఏదో ఉంది ఆవిష్కరణ నడుపుతుంది.
మరియు మీరు వద్ద చూస్తే గత ఐదు సంవత్సరాల,
ఈ ఏమి డేటా యొక్క ఒక చార్ట్ ఉంది సాధారణ సంస్థలో లోడ్
గత ఐదు సంవత్సరాలలో కనిపిస్తోంది.
>> మరియు thumb సాధారణ నియమం ఈ days-- మీరు Google-- వెళ్ళి ఉంటే
డేటా 90% అని మేము నేడు నిల్వ, మరియు అది
గత రెండు సంవత్సరాల లోపల ఉత్పత్తి.
అలాగే.
ఇప్పుడు, ఈ కొత్త అని ధోరణి కాదు.
ఈ కూడా ఒక ధోరణి ఉంది 100 సంవత్సరాల కోసం బయటకు వెళ్లి.
ఎవర్ హెర్మన్ హోలెరిత్ నుండి పంచ్ కార్డు అభివృద్ధి,
మేము డేటా రిపోజిటరీలను నిర్మాణ పరిష్కరించగలుగుతున్నాము మరియు అసాధారణ రేట్లు వద్ద డేటా సేకరించడం.
>> గత 100 సంవత్సరాలుగా, మేము ఈ ధోరణి చూసిన.
ఆ మార్చడానికి మాత్రం కాదు.
ముందుకు వెళుతున్న, మేము చూడండి చూడాలని ఈ కాకపోయినా ఒక వేగవంతమైన ధోరణి.
మరియు మీరు ఆ కనిపిస్తుంది ఏమి చూడగలరు.
>> 2010 లో ఒక వ్యాపార ఒక కలిగి ఉంటే నిర్వహణ కింద డేటా టెరాబైట్,
వారు ఉన్నారని అర్ధం నేడు డేటా 6.5 petabytes మేనేజింగ్.
ఆ 6,500 రెట్లు ఎక్కువ డేటా ఉంది.
నేను ఈ తెలుసు.
నేను ప్రతి రోజు ఈ వ్యాపారాలు పని.
ఐదు సంవత్సరాల క్రితం, నేను కంపెనీలకు మాట్లాడిన
ఏమి ఒక నొప్పి గురించి నాకు ఎవరు మాట్లాడిన అది డేటా టెరాబైట్ల నిర్వహించడానికి ఉంది.
మరియు వారు మాట్లాడిన మేము చూడండి ఎలా గురించి నాకు
ఈ బహుశా అన్నారు ఒక petabyte లేదా రెండు ఉండాలి
సంవత్సరాల జంట లోపల.
>> ఈ అదే కంపెనీలు నేను సమావేశం వెబ్ నేడు,
మరియు వారు గురించి నాకు మాట్లాడటం చేస్తున్నాం సమస్య మేనేజింగ్ అక్కడ కలిగి ఉంటాయి
పదుల, డేటా యొక్క 20 petabytes.
యొక్క పేలుడు కాబట్టి పరిశ్రమలో డేటా
అపారమైన డ్రైవింగ్ ఉంది మంచి పరిష్కారాల కోసం అవసరం.
మరియు రిలేషనల్ డేటాబేస్ కేవలం డిమాండ్ వరకు నివసిస్తున్న లేదు.
>> కాబట్టి ఒక సరళ ఉంది డేటా ఒత్తిడి మధ్య సహసంబంధాన్ని
మరియు సాంకేతిక ఆవిష్కరణ.
చరిత్ర మాకు చూపించింది ఈ కాలక్రమేణా,
చేసినప్పుడు డేటా పరిమాణం ఆ ప్రాసెస్ అవసరం
వ్యవస్థ సామర్థ్యాన్ని దాటిపోతుంది ఒక సహేతుకమైన సమయం లో ప్రాసెస్
లేదా ఒక సహేతుకమైన ధర వద్ద, అప్పుడు కొత్త టెక్నాలజీ
ఆ సమస్యలను పరిష్కరించటానికి కనుగొన్నారు ఉంటాయి.
ఆ కొత్త టెక్నాలజీ, క్రమంగా, తలుపు తెరవడానికి
సమస్యలు వేరే జత ఇది మరింత డేటా సమకూరుస్తున్నాడు.
>> ఇప్పుడు, మేము ఈ ఆపడానికి వెళ్ళడం లేదు చేస్తున్నాం.
కుడి?
మేము ఈ ఆపడానికి వెళ్ళడం లేదు చేస్తున్నాం.
ఎందుకు?
మీరు ప్రతిదీ తెలియదు ఎందుకంటే విశ్వంలో తెలుసుకోవటానికి ఉంది.
మరియు కాలం మేము సజీవంగా పరిష్కరించగలుగుతున్నాము మనిషి యొక్క చరిత్ర అంతటా,
మేము ఎల్లప్పుడూ మరింత తెలుసుకోవాలంటే నిర్వహిస్తాయి.
>> కాబట్టి అది మేము తరలించడానికి ప్రతి అంగుళం వంటి తెలుస్తోంది సైంటిఫిక్ డిస్కవరీ యొక్క మార్గం డౌన్,
మేము డేటా మొత్తం గుణించడం ఉంటాయి మేము విశేషంగా ప్రాసెస్ అవసరం
మేము మరింత మరియు మరింత వెలికితీసే విధంగా జీవితం యొక్క అంతర్గత పనితీరుల గురించి
, విశ్వం ఎలా పనిచేస్తుంది గురించి సైంటిఫిక్ డిస్కవరీ డ్రైవింగ్,
మరియు ఆవిష్కరణ ఆ మేము నేడు చేయుచున్నారు.
డేటా పరిమాణం కేవలం నిరంతరం పెరుగుతుంది.
కాబట్టి వ్యవహరించే సామర్థ్యం ఈ సమస్య అపారమైన ఉంది.
>> విషయాలు ఒకటి కాబట్టి మేము NoSQL ఎందుకు కనిపిస్తుంది?
ఎలా NoSQL ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి లేదు?
Well, రిలేషనల్ డేటాబేస్, నిర్మితీకృత ప్రశ్నా భాష,
SQL-- నిజంగా నిర్మాణం వార్తలు రిలేషనల్ ఈ విషయాలు డేటాబేస్
నిల్వ కోసం ఆప్టిమైజ్.
>> తిరిగి '70 లో, మళ్ళీ, డిస్క్ ఖరీదైనది.
నిల్వ ప్రొవిజనింగ్ వ్యాయామం సంస్థలో ఎప్పటికీ ముగింపు ఉంది.
నాకు తెలుసు.
నేను నివసించారు.
నేను ఒక కోసం నిల్వ డ్రైవర్లు రాశారు enterprised superserver కంపెనీ
తిరిగి '90.
మరియు బాటమ్ లైన్ మరొక సాధిస్తూ ఉంది నిల్వ శ్రేణి కేవలం ఏదో అని
సంస్థలో ప్రతి రోజు జరిగింది.
మరియు అది ఆగిపోయింది ఎప్పుడూ.
ఎక్కువ సాంద్రతని నిల్వ డిమాండ్ అధిక సాంద్రత నిల్వ కోసం,
మరియు మరింత సమర్ధమైన నిల్వకు నిలిపివేశారు ఎప్పటికీ devices--.
>> మరియు NoSQL ఒక గొప్ప సాంకేతికత అది డేటా normalizes ఎందుకంటే.
ఇది డేటా డి-నకిలీలు.
ఇది ఒక నిర్మాణం లో డేటా ఉంచుతుంది ప్రతి ప్రవేశ నమూనా అజ్ఞేయ ఉంది.
బహుళ అప్లికేషన్లు నొక్కండి SQL డేటాబేస్, తదర్థ ప్రశ్నలు అమలు,
మరియు ఆకారం లో డేటా పొందుటకు వారు వారి పనిభారములకు ప్రాసెస్ అవసరం.
ఆ అద్భుతమైన ధ్వనులు.
కానీ బాటమ్ లైన్ ఏ తో ఉంది వ్యవస్థలో ప్రతిదీ అజ్ఞేయ ఉంటే,
అది ఏమీ ఆప్టిమైజ్ ఉంది.
అలాగే?
>> మరియు మేము పొందడానికి ఏమిటి రిలేషనల్ డేటాబేస్.
ఇది నిల్వ ఆప్టిమైజ్.
ఇది సామాన్యీకరణ వార్తలు.
ఇది రిలేషనల్ వార్తలు.
ఇది తాత్కాలిక ప్రశ్నలకు మద్దతు ఇస్తుంది.
మరియు అది మరియు అది నిలువుగా ప్రమాణాల.
>> నేను ఒక పెద్ద SQL డేటాబేస్ పొందాలి ఉంటే లేదా మరింత శక్తివంతమైన SQL డేటాబేస్,
నేను ఇనుము యొక్క ఒక పెద్ద ముక్క కొనుగోలు వెళ్ళండి.
అలాగే?
నేను వినియోగదారులు చాలా పని చేసిన ప్రధాన నవీకరణలు ద్వారా ఉన్నాయని
వారి SQL అవస్థాపనా మాత్రమే ఆరు నెలల తరువాత తెలుసుకోవడానికి,
వారు మళ్లీ గోడను కొట్టిన చేస్తున్నారు.
మరియు ఒరాకిల్ లేదా MSSQL నుండి సమాధానం లేదంటే ఎవరైనా ఒక పెద్ద బాక్స్ పొందుటకు ఉంది.
బాగా ముందుగానే లేదా తరువాత, మీరు ఒక కొనుగోలు కాదు బాక్స్ పెద్దది, మరియు నిజమైన సమస్య.
మేము నిజంగా విషయాలు మార్చడానికి అవసరం.
సో ఇక్కడ ఈ పని చేస్తుంది?
ఇది ఆఫ్లైన్ బాగా పనిచేస్తుంది విశ్లేషణలు, OLAP-రకం పనిఒత్తిళ్లు.
SQL చెందినదే మరియు ఆ నిజంగా ఉంది.
ఇప్పుడు, అనేక ఆన్లైన్ నేడు ఉపయోగిస్తారు లావాదేవీ ప్రాసెసింగ్ రకం
అప్లికేషన్లు.
మరియు అది కేవలం జరిమానా పనిచేస్తుంది వినియోగం కొంత స్థాయి,
కానీ అది కేవలం స్కేల్ లేదు NoSQL చేసే మార్గం.
మరియు మేము కొద్దిగా మాట్లాడండి చేస్తాము ఆ ఎందుకు గురించి బిట్.
>> ఇప్పుడు, NoSQL, మరోవైపు, మరింత గణన ఆప్టిమైజ్ ఉంది.
అలాగే?
దానికి అజ్ఞేయ కాదు యాక్సెస్ నమూనా.
మేము డి-సామాన్యీకరణ పిలుస్తాము నిర్మాణం లేదా క్రమానుగతి నిర్మాణం.
ఒక రిలేషనల్ డేటాబేస్ లో డేటా బహుళ పట్టికలు నుండి ఏకమయ్యారు
మీరు అవసరమైన వీక్షణ ఉత్పత్తి.
ఒక NoSQL డేటాబేస్ లో డేటా ఒక డాక్యుమెంట్ లో నిల్వ చేయబడిన
తరతమ శ్రేణి నిర్మాణంలో కలిగి.
సాధారణంగా ఉంటుంది అని డేటా అన్ని ఆ దృశ్యం ఉత్పత్తి కలిసి చేరారు
ఒక డాక్యుమెంటులో లో నిల్వ చేయబడుతుంది.
మేము గురించి కొద్దిగా చర్చ చేస్తాము ఎలా పటాలు ఒక జంట లో పనిచేస్తుంది.
>> కానీ ఇక్కడ ఆలోచన మీరు నిల్వ ఉంది ఈ ఇన్స్టాన్షియేట్ వీక్షణలు మీ డేటా.
అలాగే?
మీరు అడ్డంగా స్కేల్.
కుడి?
నేను పెంచడానికి అవసరం ఉంటే నా NoSQL క్లస్టర్ పరిమాణం,
నేను ఒక పెద్ద బాక్స్ పొందడానికి అవసరం లేదు.
నేను మరో బాక్స్ పొందండి.
మరియు నేను కలిసి ఆ క్లస్టర్ మరియు నేను ఆ డేటా పెంకు చేయవచ్చు.
మేము గురించి కొంచెం చర్చ చేస్తాము sharding ఏమిటి, అని
డేటాబేస్ కొలమానము చేయగల బహుళ భౌతిక పరికరాలు అంతటా
నిర్వహణ మరియు అవరోధ తొలగించడానికి నిలువుగా స్కేల్ నాకు నేర్పుతుంది.
>> కనుక ఇది నిజంగా ఆన్లైన్ కోసం నిర్మించిన లావాదేవీ ప్రాసెసింగ్ మరియు స్థాయి.
ఒక పెద్ద తేడా ఉంది ఇక్కడ రిపోర్టింగ్ మధ్య, కుడి?
రిపోర్టింగ్, నాకు తెలీదు ప్రశ్నలు నేను అడగండి వెళుతున్న.
కుడి?
Reporting-- ఎవరైనా నుండి ఉంటే నా మార్కెటింగ్ శాఖ
నా వినియోగదారులు ఎన్ని కేవలం కోరుకుంటున్నారు ఈ ప్రత్యేక లక్షణం కలిగిన
నాకు తెలీదు ఈ day-- కొనుగోలు అవి ఏమి అడగవచ్చు చూడాలని విచారించారు.
నేను అజ్ఞేయ ఉండాలి.
>> ఇప్పుడు, ఒక ఆన్లైన్ లావాదేవీ అప్లికేషన్,
నేను అడగడం నేను ఏమి ప్రశ్నలు తెలుసు.
నేను అప్లికేషన్ నిర్మించారు ఒక నిర్దిష్ట వర్క్ఫ్లో.
అలాగే?
నేను డేటా ఆప్టిమైజ్ చేస్తే ఆ వర్క్ఫ్లో మద్దతు నిల్వ,
అది వేగంగా చేస్తాడు.
ఎందుకు NoSQL వార్తలు నిజంగా డెలివరీ వేగవంతం
సేవల ఆ రకాల.
అయితే సరే.
>> కాబట్టి మేము పొందడానికి వెళుతున్న ఇక్కడ సిద్ధాంతం యొక్క ఒక చిన్న బిట్.
మరియు మీరు కొన్ని, మీ కళ్ళు కొద్దిగా వెనక్కి ఉండవచ్చు.
కానీ నేను ఉంచడానికి ప్రయత్నించండి చేస్తాము నేను వంటి అధిక స్థాయి.
మీరు ప్రాజెక్ట్ లో ఉన్నారు కనుక నిర్వహణ, ఉన్నాయి
నిర్మాణం అంటారు అడ్డంకులకు త్రిభుజం.
అలాగే.
కోయ ఆజ్ఞలను త్రిభుజం మీరు ప్రతిదీ అన్ని సమయం కాదు.
మీ పై మరియు ఇది చాలా తినడానికి కాదు.
కాబట్టి ప్రాజెక్ట్ నిర్వహణ, ఆ త్రిభుజం పరిమితులు, మీరు దానిని చౌకగా కలిగి ఉంది
మీరు, వేగవంతమైన కలిగి లేదా మీరు మంచి ఉండవచ్చు.
రెండు ఎంచుకోండి.
మీరు మూడు ఉండకూడదు ఎందుకంటే.
కుడి?
అలాగే.
>> కాబట్టి మీరు ఈ చాలా గురించి వినటానికి.
ఇది ఒక ట్రిపుల్ నిరోధ వార్తలు ట్రిపుల్ నిరోధ త్రిభుజం,
లేదా ఇనుము త్రిభుజం oftentimes-- ఉంది మీరు నిర్వాహకులు అంటున్నారు మాట్లాడినప్పుడు,
వారు ఈ గురించి మాట్లాడదాము.
ఇప్పుడు, డేటాబేస్ కలిగి వారి సొంత ఇనుము త్రిభుజం.
మరియు డేటా యొక్క ఇనుము త్రిభుజం మేము CAP సిద్ధాంతం కాల్ ఏమిటి.
అలాగే?
>> CAP సిద్ధాంతం ఆజ్ఞలను ఎలా డేటాబేస్ పనిచేస్తాయి
ఒక నిర్దిష్ట పరిస్థితి కింద.
మేము గురించి మాట్లాడదాము ఆ పరిస్థితి ఏమిటి.
కానీ త్రిభుజంలోని మూడు పాయింట్లు, కాబట్టి, సి ఉంటాయి, స్థిరత్వం మాట్లాడటం.
అలాగే?
కాబట్టి క్యాప్, నిలకడ అన్ని అర్థం డేటాబేస్ యాక్సెస్ ఎవరు ఖాతాదారులకు
ఎల్లప్పుడూ చాలా ఉంటుంది డేటా స్థిరమైన వీక్షణ.
ఎవరూ చేసుకొనును రెండు వేర్వేరు విషయాలు చూడండి.
అలాగే?
నేను డేటాబేస్ చూసినట్లయితే, నేను అదే అభిప్రాయం చూసిన వెబ్
నా భాగస్వామి ఎవరు చూస్తాడు అదే డేటాబేస్.
ఆ అనుగుణ్యత వార్తలు.
>> అందుబాటు అంటే ఉంటే డేటాబేస్ ఆన్లైన్, అది చేరవచ్చు ఉంటే,
అన్ని ఖాతాదారులకు ఎల్లప్పుడూ రెడీ ఆ చదవడం మరియు వ్రాయడం చెయ్యలేరు.
అలాగే?
కాబట్టి ప్రతి క్లయింట్ డేటాబేస్ చదువుకోవచ్చు
ఎల్లప్పుడూ సామర్థ్యాన్ని రీడ్ ఉంటుంది డేటా మరియు వ్రాయడం డేటా.
ఆ సందర్భంలో ఉంటే, అది ఒక అందుబాటులో వ్యవస్థ.
>> మరియు మూడవ పాయింట్ ఏమిటి దేశ విభజన సహనం కాల్.
అలాగే?
విభజన సహనం అంటే వ్యవస్థ బాగా పనిచేస్తుంది
భౌతిక నెట్వర్క్ ఉన్నప్పటికీ నోడ్స్ మధ్య విభజనలు.
అలాగే?
కాబట్టి క్లస్టర్ నోడ్స్ కాదు ప్రతి ఇతర మాట్లాడటానికి, ఏమి జరుగుతుంది?
అయితే సరే.
>> కాబట్టి రిలేషనల్ డేటాబేస్ choose-- మీరు ఈ రెండు ఎంచుకోవచ్చు.
అలాగే.
కాబట్టి రిలేషనల్ డేటాబేస్ ఎంచుకోండి స్థిరమైన మరియు అందుబాటులో ఉండాలి.
విభజన మధ్య జరిగితే డేటా స్టోర్ లో DataNodes,
డేటాబేస్ కూలిపోతుంది.
కుడి?
ఇది కేవలం పని చెయ్యకపోతే.
అలాగే.
>> మరియు ఈ అవి ఎందుకు పెద్ద పెట్టెలు పెరగడం.
కుడి?
No-- సాధారణంగా ఒక క్లస్టర్ ఉంది ఎందుకంటే డేటాబేస్, వాటిలో చాలా చాలా అక్కడ కాదు
ఆ విధంగా పనిచేస్తాయి.
కానీ చాలా డేటాబేస్ స్కేల్ నిలువుగా ఒక బాక్స్ లోపల.
వారు ఉండాలి ఎందుకంటే స్థిరమైన మరియు అందుబాటులో.
విభజన లోపలికి ఉన్నట్లయితే, అప్పుడు మీరు ఒక ఎంపిక చేయడానికి కలిగి ఉంటుంది.
మీరు మధ్య ఎంపిక చేసుకోవాలి స్థిరమైన మరియు అందుబాటులో ఉండటం.
>> మరియు ఆ NoSQL డేటాబేస్ ఏమి ఉంది.
అయితే సరే.
సో ఒక NoSQL డేటాబేస్, అది రెండు రుచులలో వస్తుంది.
మేము బాగా తెలియజేయండి ఎన్నో రుచులు వస్తుంది,
కానీ అది రెండు ప్రాథమిక వస్తుంది ఏమి characteristics--
మేము CP డేటాబేస్, లేదా ఒక అంటారని స్థిరమైన మరియు విభజన సహనం
వ్యవస్థ.
ఈ అబ్బాయిలు ఎంపిక చేస్తే ఆ నోడ్స్, ప్రతి ఇతర తో పరిచయం కోల్పోతారు
మేము అనుమతించిన వెళ్ళడం లేదు చేస్తున్నాం ప్రజలు ఏ మరింత వ్రాయడానికి.
అలాగే?
>> విభజన తొలగించబడుతుంది వరకు, వ్రాసే యాక్సెస్ నిరోధించబడింది.
వారు అందుబాటులో లేరు అర్థం.
వారు స్థిరమైన ఉన్నారు.
మేము ఆ చూసినప్పుడు విభజన తనకు తానుగా ఇంజెక్ట్,
మేము ఇప్పుడు స్థిరంగా ఉంటాయి మేము కావడం లేదు ఎందుకంటే
రెండు డేటా మార్పు అనుమతించేందుకు స్వతంత్రంగా విభజన పక్కలు
ఒకదానికొకటి.
మేము ఉంటుంది కమ్యూనికేషన్ reestablish
ఏ నవీకరణ ముందు డేటా అనుమతి.
అలాగే?
>> తదుపరి రుచి, ఒక AP వ్యవస్థ ఉంటుంది లేదా అందుబాటులో మరియు విభజించబడిన
సహనం వ్యవస్థ.
ఈ అబ్బాయిలు పట్టించుకోను.
కుడి?
ఒక అందుతుంది అని ఏదైనా నోడ్ మేము అది తీసుకొని వెళ్తాము, వ్రాయండి.
నేను నా డేటా పునరావృత్తం చేస్తున్నాను బహుళ నోడ్లు అంతటా.
ఈ నోడ్స్ క్లయింట్, క్లయింట్ వస్తుంది , చెప్పారు, నేను కొన్ని డేటా రాయాలో.
నోడ్ ఏ సమస్య, చెప్పారు.
నోడ్ అతనికి అందుతుంది పక్కన అదే రికార్డు లో వ్రాయండి,
అతను ఏ సమస్య చెప్పటానికి జరగబోతోంది.
ఎక్కడో తిరిగి తిరిగి చివరికి, ఆ డేటా నకలు జరగబోతోంది.
ఆపై ఎవరైనా తెలుసుకోవటం జరగబోతోంది UH-OH, గ్రహిస్తారు వారు సిస్టమ్, ఊ-OH,
రెండు వైపులా ఒక నవీకరణ ఉన్నాయి.
మేము ఏమి చేయాలి?
మరియు వారు అప్పుడు ఏమి ఉంది వారు ఏదో ఇవి
వాటిని ఆ డేటా రాష్ట్రంలో పరిష్కరించడానికి అనుమతిస్తుంది.
మేము గురించి మాట్లాడదాము తదుపరి చార్టులో ఆ.
>> విషయం ఇక్కడ అభిప్రాయపడుతున్నారు.
మరియు నేను చాలా పొందడానికి వెళుతున్న కాదు చాలా ఈ లోకి, ఈ ఎందుకంటే
లోతైన డేటా సిద్ధాంతం భరోసా.
కానీ ఒక లావాదేవీ ఉంది ఫ్రేమ్ ఆ
ఒక రిలేషనల్ వ్యవస్థ నడుస్తుంది నాకు సురక్షితంగా నవీకరణలను చేయడానికి అనుమతిస్తుంది
డేటాబేస్ లో బహుళ సంస్థలకు.
మరియు ఆ నవీకరణలు జరుగుతుంది ఒకేసారి లేదా అన్ని వద్ద.
మరియు ఈ ఆమ్లం లావాదేవీలు అంటారు.
అలాగే?
>> యాసిడ్, మాకు నిలకడ పరమాణు ఇస్తుంది, ఒంటరిగా, మరియు మన్నిక.
అలాగే?
వారందరును అణు, లావాదేవీలు అర్థం నా అప్డేట్స్ జరిగే గాని లేదా వారు లేదు.
క్రమబద్ధత అర్థం డేటాబేస్ ఎప్పుడూ రెడీ
ఒక స్థిరమైన తేవాలని నవీకరణను తర్వాత రాష్ట్ర.
నేను ఒక డేటాబేస్ వదిలి ఎప్పటికీ ఒక నవీకరణ దరఖాస్తు తర్వాత దుస్థితిలో.
అలాగే?
>> కనుక ఇది కొద్దిగా వివిధ CAP నిలకడ కంటే.
CAP నిలకడ అర్థం నా ఖాతాదారులకు ఎల్లప్పుడూ డేటా చూడగలరు.
యాసిడ్ నిలకడ అర్థం ఉన్నప్పుడు ఒక లావాదేవీ డేటా యొక్క మంచి, ప్రదర్శనతో.
నా సంబంధాలు అన్ని బాగున్నాయి.
నేను ఒక పేరెంట్ వరుస తొలగించవచ్చు వెళుతున్న కాదు మరియు అనాధ పిల్లలు ఒక సమూహం వదిలి
కొన్ని ఇతర పట్టికలో.
నేను స్థిరమైన ఉన్నాను ఉంటే అది జరగలేదు చేయవచ్చు ఒక ఆమ్లం లావాదేవీ.
>> ఏకాంతవాసం లావాదేవీలు అర్థం ఎల్లప్పుడూ ఇతర తరువాత ఒక పెంచాలి.
డేటా ముగింపు ఫలితం అదే రాష్ట్రంలో ఉంటుంది
ఆ లావాదేవీల ఉంటే ఆ పాటే జారీ చేశారు
వరుసక్రమమలో ఉరితీయబడ్డారు.
కనుక ఇది అనుకూలత వార్తలు డేటాబేస్ లో నియంత్రణ.
కాబట్టి ప్రాథమికంగా, నేను పెంచడం కాదు రెండుసార్లు రెండు ప్రక్రియలు అదే విలువ.
>> కానీ నేను ఈ విలువ 1 జోడించండి చెప్పుకోవాలంటే, మరియు రెండు లావాదేవీలు వస్తాయి
మరియు ఒకటి, దీన్ని ప్రయత్నించండి మొదటి అక్కడ పొందుటకు వెళ్తున్నారు
మరియు ఇతర ఒకరి తర్వాత అక్కడ పొందడానికి వెళ్తున్నారు.
సో ముగింపు లో, నేను రెండు జోడించారు.
మీరు వాట్ ఐ మీన్ చూడండి?
అలాగే.
>> మన్నిక అందంగా సూటిగా ఉంటుంది.
చేసినప్పుడు లావాదేవీ గుర్తించబడింది, అంతే
కూడా అక్కడ మాత్రం వ్యవస్థ క్రాష్ అయితే.
ఆ వ్యవస్థ కోలుకోవడంతో, ఆ కట్టుబడి ఉందని లావాదేవీ
నిజానికి అక్కడ అవతరిస్తుంది.
కాబట్టి ఆ హామీలు వార్తలు యాసిడ్ లావాదేవీల.
ఆ అందంగా nice హామీలు ఉన్నాయి ఒక డేటాబేస్ లో కలిగి,
కానీ వారు ఆ ఖర్చుతో వచ్చి.
కుడి?
>> సమస్య ఎందుకంటే ఈ ప్రణాళిక తో
డేటా లో ఒక విభజనను ఉందనుకోండి సెట్, నేను ఒక నిర్ణయం ఉంటుంది.
నేను అనుమతించాలి వెళుతున్న ఒక వైపు లేదా ఇతర న నవీకరణలు.
మరియు ఆ జరిగితే, అప్పుడు నేను ఇకపై వెళుతున్న
కాపాడుకుంది ఉండాలి ఆ లక్షణాలు.
వారు స్థిరమైన వుండదు.
వారు వివిక్త కాదు.
అది విచ్ఛిన్నం ఇక్కడ ఈ ఉంది రిలేషనల్ డేటాబేస్.
ఈ కారణంగా రిలేషనల్ ఉంది డేటాబేస్ నిలువుగా స్కేల్.
>> మరోవైపు, మేము కలిగి ఏమి BASE టెక్నాలజీ అని.
మరియు ఈ మీ NoSQL డేటాబేస్లు ఉంటాయి.
అయితే సరే.
కాబట్టి మేము మా CP, AP డేటాబేస్ కలిగి.
మరియు ఈ మీరు ప్రాథమికంగా అంటాము అందుబాటులో మృదువైన రాష్ట్ర, చివరికి
స్థిరమైన.
అలాగే?
>> సాధారణంగా అందుబాటులో ఎందుకంటే వారు విభజన సహనంతో ఉన్నారు.
వారు ఎల్లప్పుడూ ఉంటుంది అక్కడ, అక్కడ అయినా
నోడ్స్ మధ్య ఒక నెట్ విభజన.
నేను ఒక నోడ్ మాట్లాడవచ్చు ఉంటే, నేను రెడీ డేటా చదువుతారు అవతరిస్తుంది.
అలాగే?
నేను ఎల్లప్పుడూ రాయడానికి పోవచ్చును డేటా నేను ఒక స్థిరమైన వేదిక ఉన్నాను ఉంటే.
కానీ నేను డేటా చదవడానికి చేయగలరు.
>> మృదువైన రాష్ట్ర సూచిస్తుంది నేను ఆ డేటా చదివినపుడు ఆ
ఇతర నోడ్స్ అదే కాదు.
హక్కు ఒక నోడ్ న జారీ చేయబడింది ఉంటే క్లస్టర్ లో వేరే ఎక్కడా
మరియు అది అంతటా ప్రతిరూప లేదు క్లస్టర్ ఇంకా నేను, ఆ డేటా చదివినపుడు
ఆ రాష్ట్ర స్థిరమైన కాదు.
అయితే, ఇది ఉంటుంది చివరికి స్థిరమైన,
అంటే ఒక వ్రాయడం వ్యవస్థ చేస్తారు,
ఇది నోడ్స్ అంతటా నకలు ఉంటుంది.
మరియు చివరికి, ఆ రాష్ట్ర క్రమంలో అందుతుంది,
మరియు ఇది ఒక స్థిరమైన స్థితిలో ఉంటుంది.
>> ఇప్పుడు, CAP సిద్ధాంతం నిజంగా మాత్రమే ఒక షరతు ఆడుతుంది.
ఇది సంభవించినప్పుడు ఆ పరిస్థితి.
ఎప్పుడు లో పనిచేస్తే ఎందుకంటే సాధారణ మోడ్, యే విభజన ఉంది,
ప్రతిదీ యొక్క స్థిరమైన మరియు అందుబాటులో.
మీరు మాత్రమే CAP గురించి ఆందోళన మేము ఆ విభజన ఉన్నప్పుడు.
కాబట్టి ఆ అరుదు.
కానీ వ్యవస్థ ఉన్నప్పుడు ఆ ప్రతిస్పందిస్తుంది ఎలా వ్యవస్థ ఏ రకం ఖరారు సంభవిస్తుంటాయి
మేము వ్యవహరించే చేస్తున్నారు.
>> కాబట్టి యొక్క పరిశీలించి తెలియజేయండి ఆ AP వ్యవస్థలు కోసం అనిపిస్తోంది.
అలాగే?
AP వ్యవస్థలు రెండు రుచులలో వస్తుంది.
వారు ఒక అని రుచి వస్తాయి మాస్టర్ మాస్టర్, ఎల్లప్పుడూ అందుబాటులో 100%.
మరియు వారు వస్తాయి చెప్పారు ఇది ఇతర రుచి,
మీరు, నేను ఆందోళన వెళుతున్న ఏమి ఈ విభజనీకరణ విషయం గురించి
ఒక వాస్తవ విభజన జరుగుతుంది.
లేకపోతే, ప్రాధమిక ఉన్నట్లు జరగబోతోంది హక్కుల తీసుకోవాలని జరగబోతోంది ఎవరు నోడ్స్.
అలాగే?
>> కాసాండ్రా వంటి మేము ఏదో చేస్తే.
కాసాండ్రా ఒక మాస్టర్ అవుతుంది మాస్టర్, నాకు ఏ నోడ్ వ్రాయండి చేసుకుందాం.
కనుక ఏమి జరుగుతుంది?
కాబట్టి నేను ఒక వస్తువు రెండు నోడ్స్ మీద ఉందని డేటాబేస్.
ఆ వస్తువు ఎస్ కాల్ లెట్ కాబట్టి మేము S. కోసం రాష్ట్ర కలిగి
మేము కొన్ని కార్యకలాపాలను కలిగి S న జరుగుతున్న అని.
కాసాండ్రా నాకు అనుమతిస్తుంది బహుళ నోడ్లు వ్రాయండి.
కాబట్టి యొక్క నేను ఒక పొందుటకు చెప్పే వీలు రెండు నోడ్స్ s కోసం వ్రాయండి.
బాగా, ఏమి అప్ సంభవించే ముగుస్తుంది మేము ఒక విభజనీకరణ ఈవెంట్ కాల్.
ఉండకపోవచ్చు ఒక భౌతిక నెట్వర్క్ విభజన.
కానీ ఎందుకంటే డిజైన్ వ్యవస్థ, అంతే
నిజానికి వెంటనే విభజించుట నేను రెండు నోడ్స్ న ఒక వ్రాయడం పొందండి.
ఇది నాకు బలవంతంగా కాదు ఒక నోడ్ ద్వారా అన్ని వ్రాయండి.
నేను రెండు నోడ్స్ న రాయడం వెబ్.
అలాగే?
>> కాబట్టి ఇప్పుడు నేను రెండు రాష్ట్రాలు.
అలాగే?
ఏం జరగబోతోంది ముందుగానే లేదా తరువాత
ఒక ప్రతికృతి ఈవెంట్ ఉన్నట్లు జరగబోతోంది.
ఉన్నట్లు జరగబోతోంది ఏమి మేము విభజన రికవరీ, ఇది పిలుపునిచ్చింది
ఇక్కడ ఈ రెండు రాష్ట్రాలు కలిసి తిరిగి వచ్చి
ఒక అల్గోరిథం ఉన్నట్లు జరగబోతోంది ఆ, డేటాబేస్ లోపల నడుస్తుంది
ఏమి నిర్ణయించుకుంటుంది.
అలాగే?
అప్రమేయంగా, చివరి నవీకరణ అత్యంత AP వ్యవస్థల్లో విజయాలు.
కాబట్టి సాధారణంగా ఉంది ఒక డిఫాల్ట్ అల్గోరిథం ఏమి
వారు ఒక బ్యాక్ కాల్ ఫంక్షన్, ఏదో
ఈ స్థితి అని ఉంటుంది కొన్ని తర్కం అమలు చేయడం జరుగుతుంది
ఆ వివాదం పరిష్కరించడానికి.
అలాగే?
డిఫాల్ట్ బ్యాక్ మరియు డిఫాల్ట్ అత్యంత AP డేటాబేస్ లో పరిష్కర్త
ఉంది, స్టాంప్ విజయాలు ఏమి అంచనా.
ఈ చివరి నవీకరణ ఉంది.
నేను అక్కడ ఆ నవీకరణ ఉంచారు వెళుతున్న.
నేను ఈ రికార్డ్ డంప్ ఉండవచ్చు నేను ఒక రికవరీ లాగ్ లోకి ఆఫ్ కురిపించింది
యూజర్ తరువాత తిరిగి వచ్చి, తద్వారా మరియు చెప్పటానికి, హే, ఘర్షణ ఉంది.
ఏం జరిగింది?
మరియు మీరు నిజంగానే రికార్డు డంప్ చేయగలుగుతారు అన్ని ప్రమాదాలలో మరియు ఉపసంహరణలను
మరియు ఏమి చూడండి.
>> ఇప్పుడు, ఒక యూజర్ గా, మీరు కూడా ఆ బ్యాక్ లోకి తర్కం ఉన్నాయి.
కాబట్టి మీరు ఆ మార్చవచ్చు బ్యాక్ ఆపరేషన్.
మీరు హే, నేను కావలసిన చెప్పగలదు ఈ డేటాను సరిచేయడానికి.
నేను ప్రయత్నించండి అనుకుంటున్నారా మరియు ఆ రెండు రికార్డులు విలీనం.
కానీ ఆ మీకు అనిపిస్తుంది.
డేటాబేస్ తెలీదు ఎలా అప్రమేయంగా అలా. సమయం చాలా,
మాత్రమే విషయం డేటాబేస్ ఎలా చెప్పాలి చేయాలని తెలుసు,
ఈ ఒక చివరి రికార్డ్గా చెప్పవచ్చు.
ఆ, గెలుచుకున్న జరగబోతోంది ఆ ఒకటి మరియు ఆ నేను ఉంచారు వెళుతున్న విలువ ఉంది.
విభజన రికవరీ ఒకసారి మరియు ప్రతికృతి, సంభవిస్తుంది
మేము మా రాష్ట్ర, కలిగిన ఇప్పుడు ఇది ప్రధాన S
అన్ని ఆ వస్తువుల విలీనంతో రాష్ట్ర.
కాబట్టి AP వ్యవస్థలు ఈ కలిగి.
CP వ్యవస్థలు అవసరం లేదు ఈ గురించి ఆందోళన.
వెంటనే విభజనను వస్తుంది ఎందుకంటే తెరపైకి, వారు కేవలం తీసుకొని ఆపడానికి
రాశారు.
అలాగే?
కాబట్టి ఆ చాలా సులభం స్థిరమైన ఉండటం ఎదుర్కోవటానికి
మీరు ఏ నవీకరణలను అంగీకరించరు.
CP వ్యవస్థలను తో ఆ.
అయితే సరే.
>> కాబట్టి యొక్క కొంత చర్చ తెలియజేయండి యాక్సెస్ నమూనాలను గురించి బిట్.
మేము NoSQL గురించి మాట్లాడేటప్పుడు, అంతే అన్ని ప్రాప్యత నమూనా గురించి.
ఇప్పుడు, SQL తదర్థ, ప్రశ్నలు ఉంది.
ఇది రిలేషనల్ స్టోర్ ఉంది.
మేము ఆందోళన లేదు యాక్సెస్ నమూనా గురించి.
నేను చాలా క్లిష్టమైన ప్రశ్న వ్రాయండి.
చేజారిపోతుంది మరియు డేటా పొందుతాడు.
ఈ కనిపిస్తోంది ఏమిటి వంటి సాధారణీకరణ.
>> ఈ ప్రత్యేక నిర్మాణం కాబట్టి మేము ఒక ఉత్పత్తులు జాబితా చూడటం చేస్తున్నాం.
నేను ఉత్పత్తులు వివిధ రకాల ఉన్నాయి.
నేను పుస్తకాలు కలిగి.
నేను ఆల్బమ్లు.
నేను వీడియోలు ఉన్నాయి.
ఉత్పత్తుల మధ్య సంబంధం ఈ పుస్తకాలు, ఆల్బమ్లు ఏ ఒకటి,
మరియు వీడియోలు పట్టికలు 1: 1.
అయితే సరే?
నేను ఒక ఉత్పత్తి ID పొందారు, మరియు ఆ ID సదృశంగా
ఒక పుస్తకం, ఒక ఆల్బమ్, లేదా ఒక వీడియో.
అలాగే?
1 సంబంధం: ఒక 1 ఉంది ఆ పట్టికలు అంతటా.
>> ఇప్పుడు వారందరు నవలలు కలిగి రూట్ లక్షణాలు ఉంది.
ఏమి ఇబ్బంది లేదు.
ఆ గొప్ప పని.
ఒకటి నుండి ఒకరికి సంబంధం, నేను అన్ని పొందుటకు డేటా నేను ఆ పుస్తకం వర్ణించేందుకు అవసరం.
Albums-- ఆల్బమ్లు ట్రాక్స్ కలిగి.
ఈ మేము అనేక ఒక కాల్ ఏమిటి.
ప్రతి ఆల్బమ్ అనేక ట్రాక్స్ కలిగి కాలేదు.
ప్రతి ట్రాక్ను కాబట్టి ఆల్బమ్ నేను కలిగి
ఈ పిల్లల పట్టికలో మరో రికార్డు.
నేను ఒక రికార్డు సృష్టించడానికి నా ఆల్బమ్లు పట్టికలో.
నేను బహుళ రికార్డులు సృష్టించడానికి ట్రాక్స్ పట్టికలో.
ఒకటి నుండి అనేక సంబంధాలు.
>> ఈ సంబంధం ఏమిటి మేము అనేక నుండి అనేక కాల్.
అలాగే?
మీరు నటులు కావచ్చు చూడండి అనేక సినిమాలు, అనేక వీడియోలను లో.
కాబట్టి మేము ఏమి మేము ఈ మాపింగ్ చాలు ఆ మధ్య పట్టిక, ఇది కేవలం
వీడియో ID నటుడు ID పటాలు.
ఇప్పుడు నేను ది కలుస్తుంది ప్రశ్న సృష్టించవచ్చు నటులు నటుడు వీడియో ద్వారా వీడియోలు,
మరియు అది నాకు ఒక nice జాబితా ఇస్తుంది అన్ని సినిమాలు మరియు అన్ని నటులు
ఆ చిత్రం లో ఉన్నాయి.
>> అలాగే.
కాబట్టి ఇక్కడ వెళ్ళండి.
ఒకటి నుండి ఒక ఉన్నత స్థాయి ఉంది సంబంధాలు; ఒకటి నుండి అనేక
ట్రాక్స్ ఆల్బమ్లు; అనేక నుండి అనేక.
ఆ మూడు మొదటి స్థాయి ఉంటాయి ఏ డేటాబేస్ లో సంబంధాలు.
మీరు ఎలా ఆ తెలిస్తే సంబంధాలు కలిసి పని,
అప్పుడు మీరు చాలా తెలుసు ఇప్పటికే డేటాబేస్ గురించి.
కాబట్టి NoSQL భిన్నంగా కొద్దిగా పనిచేస్తుంది.
యొక్క రెండవ కోసం గురించి ఆలోచించటం లెట్ అది లుక్స్ నా ఉత్పత్తులు పొందండి వెళ్ళి ఇష్టం.
>> ఒక రిలేషనల్ స్టోర్ లో, నేను నా ఉత్పత్తులు పొందుటకు కావలసిన
నా ఉత్పత్తులు జాబితాలో.
అని ప్రశ్నలు చాలా ఉంది.
నేను నా పుస్తకాల కోసం ఒక ప్రశ్న వచ్చింది.
నా ఆల్బమ్లకు భిన్నంగా ప్రశ్న వచ్చింది.
నేను నా వీడియోల కోసం ఒక ప్రశ్న వచ్చింది.
మరియు నేను దానిని ఉంచాలి వచ్చింది అన్ని కలిసి ఒక జాబితాలో
మరియు తిరిగి అప్ సర్వ్ అడిగినవారికి ఆ అప్లికేషన్.
>> నా పుస్తకాలు పొందడానికి, నేను చేరడానికి ఉత్పత్తులు మరియు పుస్తకాలు.
నా ఆల్బమ్లు పొందుటకు, నేను చేరడానికి వచ్చింది ఉత్పత్తులు, ఆల్బమ్లు, మరియు ట్రాక్స్.
నేను, నా వీడియోలను పొందడానికి వీడియోలు ఉత్పత్తులు చేరడానికి,
నటుడు వీడియోలు ద్వారా చేరడానికి, అలాగే యాక్టర్ లో తీసుకుని.
కాబట్టి ఆ మూడు ప్రశ్నలు వార్తలు.
చాలా క్లిష్టమైన ప్రశ్నలు ఒక ఫలితాల సమితి సిద్ధం.
>> ఆ సరైన కంటే తక్కువగా.
ఈ మేము మాట్లాడటానికి ఎందుకు ఉన్నప్పుడు ఒక డేటా నిర్మాణం గురించి
ప్రాప్తి చేయడానికి అజ్ఞేయ విధంగా నిర్మించబడింది pattern-- గొప్ప అదే.
మరియు మీరు ఈ నిజంగా చూడగలరు మేము డేటా నిర్వహించాను బాగుంది.
మరియు మీరు ఏమి?
నేను మాత్రమే ఒక నటుడు కోసం ఒక రికార్డు ఉంది.
>> చాలా బాగుంది.
నేను నా నటులు deduplicated చేసిన, మరియు నేను నా సంఘాలు నిర్వహించబడుతుంది
ఈ మాపింగ్ పట్టికలో.
అయితే, డేటా పొందడానికి బయటకు ఖరీదైన అవుతుంది.
నేను అన్ని సిస్టమ్ పైగా CPU పంపడం చేస్తున్నాను కలిసి ఈ డేటా నిర్మాణాలు చేరిన
ఆ డేటా తిరిగి లాగండి చెయ్యలేరు.
>> సో ఎలా నేను ఆ చుట్టూ వస్తుందా?
NoSQL లో అది గురించి అగ్రిగేషన్, కాదు సాధారణీకరణ.
సో మనం అనుకుందాం కావలసిన యాక్సెస్ నమూనా మద్దతు.
యాక్సెస్ నమూనా ఉంటే అనువర్తనాలకు,
నేను నా ఉత్పత్తులు పొందాలి.
యొక్క ఒక పట్టిక లో అన్ని ఉత్పత్తులను చాలు లెట్.
నేను ఒక పట్టిక లో అన్ని ఉత్పత్తులను ఉంచితే, నేను అన్ని ఉత్పత్తులు ఎంచుకోవచ్చు
పట్టిక నుండి మరియు నేను అన్ని పొందండి.
సరే నేను ఆ చేయాలి?
బాగా NoSQL ఏ ఉంది పట్టిక నిర్మాణం.
మేము గురించి కొద్దిగా చర్చ చేస్తాము ఎలా ఈ డైనమో DB లో పనిచేస్తుంది.
కానీ మీరు ఒకే లేదు గుణాలు మరియు అదే లక్షణాలు
ప్రతి ఒక్క ప్రతి ఒక్క వరుసగా అంశం, మీరు ఒక SQL పట్టిక విధంగా.
మరియు ఈ నాకు అనుమతిస్తుంది చేయాలని విషయాలు చాలా ఉంది
మరియు నాకు వశ్యత ఇచ్చాయి.
ఈ ప్రత్యేక సందర్భంలో, నేను నా ఉత్పత్తి పత్రాలు ఉన్నాయి.
మరియు ఈ ముఖ్యంగా ఉదాహరణకు, ప్రతిదీ
ఉత్పత్తులు పట్టికలో ఒక పత్రం.
మరియు ఒక పుస్తకం కోసం ఉత్పత్తి ఉండవచ్చు ఒక పుస్తకం తెలుపు ఒక రకం ID కలిగి.
మరియు అప్లికేషన్ ఆ ID పై పెడతారు.
>> అప్లికేషన్ వరుస వద్ద, నేను వెళుతున్నాను ఓహ్, ఈ ఏమి ఒక రికార్డు రకం చెప్పాలో?
ఓహ్, ఇది ఒక పుస్తకం రికార్డు ఉంది.
బుక్ రికార్డులు ఈ లక్షణాలు కలిగి.
నాకు ఒక పుస్తకం వస్తువు సృష్టించడానికి లెట్.
నేను పూరించడానికి వెళుతున్న ఈ అంశాన్ని పుస్తకం వస్తువు.
తదుపరి అంశం వచ్చి ఈ అంశాన్ని ఏమిటి, చెప్పారు?
ఈ అంశం ఒక ఆల్బమ్ ఉంది.
ఓహ్, నేను మొత్తం వేరే వచ్చింది ఆ కోసం ప్రాసెసింగ్ దినచర్య
అది ఒక ఆల్బమ్ ఎందుకంటే.
మీరు వాట్ ఐ మీన్ చూడండి?
>> సో అప్లికేషన్ tier-- నేను అన్ని ఈ రికార్డ్ ఎంచుకోండి.
వారు అన్ని వస్తున్న మొదలు.
వారు అన్ని వివిధ రకాల కావచ్చు.
మరియు అది అప్లికేషన్ యొక్క తర్కం వార్తలు ఆ రకాల అంతటా మారతాయి
మరియు వాటిని ప్రాసెస్ ఎలా నిర్ణయిస్తుంది.
>> మళ్ళీ, కాబట్టి మేము గరిష్టంగా చేస్తున్నారు యాక్సెస్ నమూనా కొరకు స్కేమ.
మేము ద్వారా చేయుచున్నారు ఆ పట్టికలు కూలిపోయే.
మేము ప్రధానంగా వేస్తున్నాము ఈ సామాన్యీకరణ నిర్మాణాలు,
మరియు మేము నిర్మించడం చేస్తున్నారు క్రమానుగత నిర్మాణాలు.
ఈ రికార్డ్ ప్రతి ఒకటి లోపల నేను శ్రేణి లక్షణాలు చూడటానికి వెళుతున్న.
>> ఆల్బమ్లు కోసం ఈ పత్రంలో, నేను పాటలను శ్రేణుల చూసిన చేస్తున్నాను.
ఆ పాటలు ఇప్పుడు అది become-- ప్రధానంగా ఈ పిల్లల పట్టిక
ఇక్కడే ఈ నిర్మాణం ఉంది.
కాబట్టి మీరు DynamoDB ఈ చేయవచ్చు.
మీరు MongoDB ఈ చేయవచ్చు.
మీరు ఏ NoSQL డేటాబేస్ లో చేయవచ్చు.
ఈ రకమైన సృష్టించండి క్రమానుగత డేటా నిర్మాణాలు
మీరు డేటాను తిరిగి అనుమతించే చాలా త్వరగా ఇప్పుడు ఎందుకంటే నేను
అనుగుణంగా లేదు.
నేను ట్రాక్ లోకి ఒక వరుసను ఇన్సర్ట్ చేసినప్పుడు పట్టిక, లేదా ఆల్బమ్స్ పట్టికలో వరుసగా
నేను ఆ స్కీమా అనుగుణంగా ఉంటుంది.
నేను గుణం లేదా కలిగి పట్టిక నిర్వచిస్తారు ఆస్తి.
వాటిలో ప్రతి ఒక, నేను ఆ వరుసలో ఇన్సర్ట్ ఉన్నప్పుడు.
ఆ NoSQL విషయంలో కాదు.
>> నేను విభిన్నమైన కలిగి ప్రతి పత్రం లో లక్షణాలు
నేను సేకరణ లోకి ఇన్సర్ట్.
కాబట్టి చాలా శక్తివంతమైన విధానం.
అది నిజంగా ఎలా మీరేనని సిస్టమ్ ఆప్టిమైజ్.
బదులుగా ఇప్పుడు ఆ ప్రశ్న, ఎందుకంటే అన్ని టేబుళ్ళ చేరిన
మరియు ఒక సగం ఒక డజను ప్రశ్నలు అమలు నేను అవసరం డేటా తిరిగి లాగండి,
నేను ఒక ప్రశ్న అమలు చేస్తున్నాను.
నేను iterating ఉన్నాను సెట్ ఫలితాలు అంతటా.
మీరు ఒక ఆలోచన ఇస్తుంది NoSQL యొక్క శక్తి.
నేను రకమైన పక్కకి ఇక్కడ వెళ్ళండి వెళుతున్న మరియు ఈ గురించి కొద్దిగా చర్చ.
ఈ రకంగా ఉంది మార్కెటింగ్ లేదా technology--
టెక్నాలజీ మార్కెటింగ్ చర్చ రకం.
కానీ అది అర్థం ముఖ్యం మేము ఎగువన చూస్తే ఎందుకంటే
ఇక్కడ ఈ పట్టికలో, మనం వద్ద చూస్తున్న
మేము కాల్ ఏమిటి టెక్నాలజీ హైప్ వంగుతుంది.
మరియు దీని అర్థం క్రొత్త విషయాలను ఆటలోకి వస్తుంది.
ప్రజలు ఇది గొప్ప అని.
నేను నా సమస్యలు పరిష్కరించింది చేసిన.
>> ఈ ముగింపు కావచ్చు అన్ని, ప్రతిదీ అన్ని ఉంటుంది.
మరియు వారు ఉపయోగించడం ప్రారంభించడానికి.
మరియు వారు ఈ విషయాన్ని పని లేదు, చెప్పటానికి.
ఈ కుడి కాదు.
పాత విషయాలను బాగా ఉంది.
మరియు వారు చేయడం తిరిగి వెళ్ళి విషయాలు వారు మార్గం.
తర్వాత చివరికి వారు మీరు ఏమి, వెళ్ళాలి?
ఈ విషయాన్ని అంత చెడ్డ కాదు.
ఓహ్, అది ఎలా పనిచేస్తుంది.
మరియు ఎలా వారు దాన్ని దొరుకుతుందని ఒకసారి క్రియలు మెరుగుపడుతున్నాయి మొదలు.
>> మరియు దాని గురించి ఫన్నీ విషయం ఇది వరకు, రేఖల రకమైన ఏమిటి
మేము టెక్నాలజీ అనుసరణ కర్వ్ కాల్.
మనకిప్పుడు ఏమి జరుగుతుందనే విధమైన సాంకేతికత ట్రిగ్గర్.
డేటాబేస్ విషయంలో, అది డేటా ఒత్తిడి ఉంది.
మేము అధిక నీటి పాయింట్లు గురించి మాట్లాడారు కాలక్రమంలో డేటా ఒత్తిడి.
ఆ డేటా ఒత్తిడి ఒక నిర్దిష్ట తగిలినప్పుడు పాయింట్, ఒక సాంకేతిక ట్రిగ్గర్ ఉంది.
>> ఇది చాలా ఖరీదైన సంతరించుకోనుంది.
ఇది డేటా ప్రాసెస్ చాలా పొడవుగా పడుతుంది.
మేము మంచి ఏదో అవసరం.
మీరు కల్పనా పొందండి అక్కడ చుట్టూ నడుస్తున్న,
పరిష్కారం ఏమి కనుగొనేందుకు ప్రయత్నిస్తున్న.
కొత్త ఆలోచన ఏమిటి?
>> ఉత్తమ తదుపరి ఏమిటి ఈ విషయం అలా మార్గం?
మరియు వారు ఏదో ఆలోచన.
మరియు నిజమైన నొప్పి తో ప్రజలు, రక్తస్రావం అంచు వద్ద అబ్బాయిలు,
వారు అది జంప్ ఓవర్ చేస్తాము, వారు ఒక సమాధానం అవసరం ఎందుకంటే.
ఇప్పుడు అనివార్యంగా happens-- ఏమి మరియు ఇది NoSQL ప్రస్తుతం జరుగుతున్నది.
నేను అన్ని సమయం చూడండి.
>> ఏం అనివార్యంగా జరుగుతుందనే ప్రజలు కొత్త సాధనం ఉపయోగించడం ప్రారంభించడానికి
అదే విధంగా వారు పాత సాధనం ఉపయోగించారు.
మరియు వారు అది తెలుసుకోవడానికి బాగా పని లేదు.
నేను ఎవరు గుర్తులేకపోతే ఈరోజు మాట్లాడటం.
కానీ అది వంటిది జాక్హామర్ కనుగొన్నారు,
ప్రజలు దాని పై స్వింగ్ లేదు వారి తల కాంక్రీటు కూలదోయగలదని.
>> కానీ ఆ ఏమిటి నేడు NoSQL తో జరుగుతున్న.
మీరు చాలా దుకాణాలకు లో నడవడానికి ఉంటే, వారు NoSQL దుకాణాలు ప్రయత్నిస్తున్నారు.
ఏమి చేస్తున్నామో ఉంది వారు NoSQL ఉపయోగిస్తున్నట్లయితే
మరియు వారు లోడ్ చేస్తున్నాము రిలేషనల్ స్కీమా పూర్తి.
ఆ ఎలా ఎందుకంటే వారు డేటాబేస్ రూపకల్పన.
మరియు వారు ఎందుకు వొండరింగ్ చేస్తున్న ఇది చాలా బాగా ప్రదర్శించారు లేదు?
బాయ్, ఈ విషయం stinks.
నేను అన్ని నిర్వహించడానికి వచ్చింది నా అది ఏ, ఏ, వంటిది in-- కలుస్తుంది.
చేరతాడు నిర్వహించడానికి?
ఎందుకు మీరు డేటా చేరుతుండటం?
మీరు NoSQL డేటా చేరడానికి లేదు.
మీరు అది సమగ్రం.
>> మీరు ఈ నివారించడానికి అనుకుంటే, తెలుసుకోవడానికి కాబట్టి సాధనం నిజానికి మీరు ముందు ఎలా పనిచేస్తుంది
ఉపయోగించడం ప్రారంభించడానికి.
ప్రయత్నించండి మరియు కొత్త టూల్స్ వాడకండి అదే విధంగా మీరు పాత సాధనాలను ఉపయోగించాడు.
మీరు ఒక చెడ్డ అనుభవం చూడాలని.
మరియు ప్రతి ఒక్క సారి ఈ గురించి ఏమిటి.
మేము ఇక్కడ వస్తున్న ప్రారంభించినప్పుడు, ప్రజలు కనుగొన్నారు ఎందుకంటే
ఎలా టూల్స్ ఉపయోగించడానికి.
>> వారు ఉన్నప్పుడు ఇదే చేశాడు రిలేషనల్ డేటాబేస్ కనుగొన్నారు,
మరియు వారు ఫైల్ వ్యవస్థలు స్థానంలో చేశారు.
వారు ఫైల్ వ్యవస్థలు నిర్మించడానికి ప్రయత్నించారు రిలేషనల్ డేటాబేస్ తో
ప్రజలు అర్థం ఏమి ఎందుకంటే.
అది పని చేయలేదు.
ఉత్తమ విధానాలను అర్థం చేసుకోవడం టెక్నాలజీ మీరు పనిచేస్తున్న
భారీ ఉంది.
చాలా ముఖ్యము.
>> కాబట్టి మేము DynamoDB పొందడానికి వెళుతున్న.
DynamoDB AWS యొక్క ఉంది NoSQL వేదిక పూర్తిగా నిర్వహించేది.
అర్థం ఏమి పూర్తిగా నిర్వహించేది లేదు?
ఇది మీరు అవసరం లేదు అంటే నిజంగా ఏదైనా గురించి ఆందోళన.
>> మీరు వచ్చి మీరు చెప్పండి మాకు, నేను ఒక పట్టిక అవసరం.
ఇది ఈ చాలా సామర్థ్యం అవసరం.
మీరు బటన్ నొక్కండి మరియు మేము సదుపాయం సన్నివేశం వెనుక అన్ని అవస్థాపన.
ఇప్పుడు ఆ అపారమైన ఉంది.
>> మీరు మాట్లాడే ఎందుకంటే ఒక డేటాబేస్ స్కేలింగ్ గురించి
NoSQL డేటా సమూహాలు స్థాయి, నడుస్తున్న petabytes,
లక్షలాది నడుస్తున్న సెకనుకు లావాదేవీలు,
ఈ విషయాలు గుత్తులుగా కాదు.
మేము సందర్భాల్లో వేల మాట్లాడటం చేస్తున్నారు.
ఉదాహరణలలో వేల మేనేజింగ్, కూడా వాస్తవిక సందర్భాలు
బట్ లో ఒక నిజమైన నొప్పి ఉంటుంది.
నేను ప్రతిసారీ గురించి ఆలోచించడం అర్థం ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ పాచ్ బయటకు వస్తుంది
లేదా డేటాబేస్ యొక్క ఒక కొత్త వెర్షన్.
ఆ అర్థం ఏమిటి మీరు క్రియాత్మకంగా?
మీరు 1,200 వచ్చింది అర్థం అవసరమైన సర్వర్లు నవీకరించబడింది వుంటుంది.
ఇప్పుడు కూడా ఆటోమేషన్ తో, ఆ కాలం పట్టవచ్చు.
ఆ చాలా కారణమవుతుంది కార్యాచరణ తలనొప్పి,
నేను సేవలు డౌన్ కలిగి ఉండవచ్చు ఎందుకంటే.
>> నేను ఈ డేటాబేస్ అప్డేట్ వంటి, నేను నీలం, ఆకుపచ్చ మోహరింపుకు చేయండి ఉండవచ్చు
నేను ఎక్కడ విస్తరించడానికి మరియు అప్గ్రేడ్ సగం నా శోషగ్రంధులు, మరియు అప్పుడు మిగిలిన సగం అప్గ్రేడ్.
తగ్గుముఖం పడుతుంది.
కాబట్టి మౌలిక మేనేజింగ్ స్థాయి ఎంతో బాధాకరం.
మరియు AWS అది బయటకు నొప్పి పడుతుంది.
మరియు NoSQL డేటాబేస్ చెయ్యవచ్చు అసాధారణమైన బాధాకరంగా ఉంటుంది
వారు స్కేల్ మార్గం ఎందుకంటే.
>> అడ్డంగా కొలమానము.
మీరు ఒక పెద్ద NoSQL పొందడానికి అనుకుంటే డేటాబేస్, మీరు మరింత నోడ్స్ కొనుగోలు.
మీరు కొనుగోలు ప్రతి కణుపు మరొక పనిచేస్తున్న తలనొప్పి.
కాబట్టి మరొకరిని మీరు ఆ తెలియజేసేలా.
AWS ఆ చేయవచ్చు.
>> మేము పత్రం కీ విలువలకు మద్దతు.
ఇప్పుడు మేము చాలా వెళ్ళలేదు ఇతర చార్టులో లోకి.
వివిధ చాలా ఉంది NoSQL రుచులు.
వారు పొందడానికి అన్ని రకమైన ఉన్నారు ఈ సమయంలో కలిసి munged.
మీరు DynamoDB చూడండి మరియు అవును చెప్పగలను మేము ఒక పత్రం మరియు ఒక కీ విలువ రెండు ఉన్నాము
ఈ సమయంలో నిల్వ.
మరియు మీరు లక్షణాలను వాదిస్తారు చేయవచ్చు ఇతర మీద ఒక యొక్క.
నాకు, ఈ చాలా నిజంగా ఆరు సగం ఇతర యొక్క డజను.
ఈ సాంకేతికతలు ప్రతి ఒకటి ఒక జరిమానా సాంకేతికత మరియు జరిమానా పరిష్కారం.
నేను MongoDB మంచి లేదా అని చెబుతారు కాదు అప్పుడు మంచం, కాసాండ్రా కంటే దారుణంగా
అప్పుడు డైనమో, లేదా ఇదే విధంగా విరుద్ధంగా.
నేను ఈ కేవలం ఐచ్చికములు, అర్థం.
>> ఇది వేగవంతమైనది మరియు అంతే ఏ స్థాయిలో వద్ద స్థిరంగా.
కాబట్టి ఈ అతిపెద్ద ఒకటి బోనస్లు మీరు AWS తో పొందండి.
DynamoDB తో సామర్ధ్యం తక్కువ అంకె పొందడానికి
ఏ స్థాయిలో మిల్లిసెకనులో అంతర్గతాన్ని.
ఆ వ్యవస్థ యొక్క ఒక నమూనా గోల్.
మరియు మేము చేస్తున్న ఆ వినియోగదారులు కలిగి సెకనుకు లావాదేవీల మిలియన్ల.
>> ఇప్పుడు నేను ఆ కొన్ని ద్వారా వెళ్తారో ఇక్కడ కొన్ని నిమిషాల్లో సందర్భాల్లో ఉపయోగం.
ఇంటిగ్రేటెడ్ యాక్సెస్ control-- మేము కాల్ ఏమి కలిగి
గుర్తింపు ఆస్తుల నిర్వహణ, లేదా IAM.
ఇది ప్రతి వ్యవస్థ విస్తరిస్తుంది, AWS అందిస్తుంది ప్రతి సేవ.
DynamoDB మినహాయింపు కాదు.
మీరు యాక్సెస్ నియంత్రించవచ్చు DynamoDB పట్టికలు.
మీ AWS ద్వారా ఖాతాల అంతటా ప్రాప్తి అనుమతులు నిర్వచించు
IAM అవస్థాపనా.
>> మరియు అది ఒక కీ మరియు అంతర్భాగం వార్తలు మేము రూపు ప్రోగ్రామింగ్ ఈవెంట్ కాల్ ఏమి.
ఇప్పుడు ఈ ఒక నూతన రూపావళి ఉంది.
>> ప్రేక్షకులు: ఎలా నిజమైన మీ రేటు వార్తలు తప్పుడు ప్రతికూలతలు వర్సెస్ పాజిటివ్
మీ యాక్సెస్ కంట్రోల్ సిస్టమ్ లో?
రిక్ HOULIHAN: ట్రూ పాజిటివ్ తప్పుడు ప్రతికూలతలు వర్సెస్?
ప్రేక్షకులు: ఏమి రిటర్నింగ్ మీరు తిరిగి చేయాలి?
ఒక సమయంలో వ్యతిరేకంగా దీన్ని సరిదిద్దడంలో చేయాలి ఉన్నప్పుడు తిరిగి లేదు?
>> రిక్ HOULIHAN: నేను మీరు చెప్పండి కాలేదు.
ఏ వైఫల్యాలు ఉంది ఉంటే లేనే ఆ పైన,
నేను గోవా వ్యక్తి కాదు నిర్దిష్ట ప్రశ్న.
కానీ ఒక మంచి ప్రశ్న.
తెలుసు నేను ఆసక్తికరమైన ఉంటుంది నాకు ఆ, నిజానికి.
>> కాబట్టి అప్పుడు మళ్ళీ, నూతన రూపావళి ఈవెంట్ నడిచే ప్రోగ్రామింగ్ ఉంది.
ఈ మీరు చెయ్యవచ్చు ఆలోచన సంక్లిష్ట అనువర్తనాల్లో విస్తరించాలో ఆ
చాలా, చాలా అధిక స్థాయి నిర్వహించగల ఏ మౌలిక సదుపాయాలు లేకుండా.
ఏ స్థిర లేకుండా లేనే అవస్థాపన.
మరియు మేము కొద్దిగా మాట్లాడండి చేస్తాము మేము వంటి అర్థం గురించి
పటాలు తదుపరి రెండు లో పొందండి.
>> మేము చేస్తాము మొదటి విషయం మేము పట్టికలు గురించి మాట్లాడండి చేస్తాము ఉంది.
డైనమో కోసం API డేటా రకాల.
మొదటి విషయం మరియు మీరు చేస్తాము మీరు ఈ చూడండి గమనించవచ్చు,
మీరు ఏ డేటాబేస్ తెలిసి ఉంటే, డేటాబేస్ API లు నిజంగా రెండు రకమైన కలిగి
నేను కాల్ ఇష్టం.
లేదా API రెండు సెట్లు.
ఆ ఒకటి ఉంటుంది పరిపాలనా API.
>> వారు జాగ్రత్తగా పడుతుంది విషయాలు డేటాబేస్ విధులు.
నిల్వ ఇంజిన్ ఆకృతీకరించుట ఏర్పాటు మరియు పట్టికలు జోడించడం.
సృష్టించడంలో డేటాబేస్ విభాగాలలోని మరియు చోట్ల.
DynamoDB ఈ విషయాలు, మీరు చాలా చిన్న, చిన్న జాబితాలను కలిగి.
>> కాబట్టి ఇతర డేటాబేస్ లో, మీరు కొద్దీ చూడవచ్చు
పరిపాలనా యొక్క, ఆదేశాలు ఆదేశాలు, ఆకృతీకరించటానికి
ఈ అదనపు ఎంపికలు.
DynamoDB లో మీరు ఎందుకంటే ఆ అవసరం లేదు మీరు సిస్టమ్ కాన్ఫిగర్ లేదు, మేము.
కాబట్టి మీరు చెయ్యాల్సిన మాత్రమే విషయం నేను అవసరం ఏమి పరిమాణ టేబుల్ చెప్పు.
కాబట్టి మీరు చాలా పొందుటకు ఆదేశాల పరిమిత సమితి.
>> మీరు ఒక టేబుల్ అప్డేట్ సృష్టించు పొందుటకు, టేబుల్, టేబుల్ తొలగించు, మరియు టేబుల్ వివరించండి.
ఆ మాత్రమే విషయాలు మీరు DynamoDB కోసం అవసరం.
మీరు ఒక నిల్వ అవసరం లేదు ఇంజిన్ కాన్ఫిగరేషన్.
నేను ప్రతికృతి గురించి ఆందోళన అవసరం లేదు.
నేను sharding గురించి ఆందోళన అవసరం లేదు.
>> నేను ఆందోళన అవసరం లేదు ఈ విషయాన్ని గురించి.
మేము మీరు కోసం అన్ని చేస్తాను.
కాబట్టి ఆ భారాన్ని ఒక పెద్ద మొత్తం ఉంది కేవలం మీ పళ్ళెంలో ఎత్తివేసింది ఉంది.
అప్పుడు మేము CRUD ఆపరేటర్లు కలిగి.
CRUD ఏదో మనం ఉంది ఆ డేటాబేస్ లో కాల్
నవీకరణ ఆపరేటర్లు తొలగించు సృష్టించండి.
ఇవి మీ సాధారణం డేటాబేస్ కార్యకలాపాలు.
పుట్ అంశం వంటి విషయాలను, అంశం, నవీకరణ పొందడానికి అంశాలు, తొలగించండి బ్యాచ్ ప్రశ్న, స్కాన్.
మీరు మొత్తం పట్టిక స్కాన్ కోరుకుంటే.
పట్టిక ఆఫ్ ప్రతిదీ లాగండి.
DynamoDB గురించి nice విషయాలు ఒకటి ఇది సమాంతర స్కానింగ్ అనుమతిస్తుంది.
కాబట్టి మీరు నిజంగా ఎన్ని నాకు తెలియజేయండి థ్రెడ్లు మీరు ఆ స్కాన్ అమలు కావలసిన.
మరియు మేము ఆ దారాలను అమలు చెయ్యవచ్చు.
మేము ఆ స్కాన్ స్పిన్ చేయవచ్చు బహుళ తంతుల అంతటా
కాబట్టి మీరు మొత్తం పట్టిక స్కాన్ చేయవచ్చు చాలా, చాలా త్వరగా DynamoDB లో స్పేస్.
>> మేము కలిగి ఇతర API ఉంది మేము మా Streams API కాల్ ఏమి.
మేము చాలా మాట్లాడటానికి వెళ్ళడం లేదు చేస్తున్నాం ప్రస్తుతం శర్మలకు.
నేను కొన్ని కంటెంట్ తరువాత పొందారు ఈ గురించి డెక్ లో.
కానీ Streams నిజంగా ఒక running-- ఉంది సమయం ఆదేశించిన విధంగా ఆలోచించి
విభజనను మార్పు లాగ్.
జరుగుతున్నది అంతా పట్టిక స్ట్రీమ్లో అప్ చూపిస్తుంది.
>> ప్రతి పట్టిక వ్రాయండి స్ట్రీమ్లో అప్ చూపిస్తుంది.
మీరు ఆ స్ట్రీమ్ చదువుకోవచ్చు, మరియు మీరు తో చేయవచ్చు.
మేము గురించి మాట్లాడండి చేస్తాము ఏమి విషయాలు రకాల మీరు
ప్రతికృతి వంటి విషయాల్లో చేయండి, ద్వితీయ సూచికలు సృష్టించడం.
నిజంగా చల్లని అన్ని రకాల విషయాలు మీరు ఆ తో చేయవచ్చు.
>> సమాచార రకాలు.
DynamoDB, మేము రెండు కీ మద్దతు విలువ మరియు పత్రం డేటా రకాల.
స్క్రీన్ ఎడమ వైపు ఇక్కడ, మేము మా ప్రాథమిక రకాల పొందారు.
కీ విలువ రకాల.
ఈ తీగలు ఉంటాయి, సంఖ్యలు, మరియు బైనరీలు.
>> కాబట్టి కేవలం మూడు ప్రాథమిక రకాలు.
ఆపై మీరు ఆ సెట్లు కలిగి ఉంటుంది.
Nice విషయాలు ఒకటి NoSQL గురించి మీరు లక్షణాలు వంటి శ్రేణుల వుండవచ్చు.
మరియు DynamoDB మీకు శ్రేణుల ఇరవయి ఒక రూట్ ఆస్తిగా ప్రాథమిక రకాల.
>> ఆపై పత్రం రకాల ఉంది.
ఎంత మంది JSON తెలిసిన?
చాలా JSON తెలిసిన మీరు అబ్బాయిలు?
ఇది ప్రాథమికంగా JavaScript ఉంది ఆబ్జెక్ట్ నొటేషన్.
అది మీరు basically అనుమతిస్తుంది తరతమ శ్రేణి నిర్మాణంలో వివరిస్తాయి.
>> మీరు ఒక JSON పత్రం నిల్వ చేయవచ్చు DynamoDB సాధారణ భాగాలు ఉపయోగించి
లేదా ఆ బిల్డింగ్ బ్లాక్స్ అందుబాటులో ఉన్నాయి చాలా ప్రోగ్రామింగ్ భాషల్లో.
మీరు జావా కలిగి ఉంటే, మీరు పటాలు మరియు జాబితాలు చూడటం.
నేను ఆ ప్రాంతంలో మ్యాప్ వస్తువులు సృష్టించవచ్చు.
కీ విలువలు పటం లక్షణాలు వంటి నిల్వ.
మరియు అది యొక్క జాబితాలను కలిగి ఉండవచ్చు ఆయా ధర్మాలకు లోపల విలువలు.
మీరు ఈ క్లిష్టమైన నిల్వ చేయవచ్చు తరతమ శ్రేణి నిర్మాణంలో
ఒకే గుణాన్ని ఒక DynamoDB అంశం.
>> DynamoDB పట్టికలు కాబట్టి, చాలా వంటి NoSQL డేటాబేస్, పట్టికలు అంశాలను కలిగి.
MongoDB లో మీరు చేస్తాను ఈ పత్రాలు కాల్.
మరియు అది మంచం బేస్ ఉంటుంది.
కూడా ఒక పత్రం డేటాబేస్.
ఈ పత్రాలలో కాల్.
పత్రాలు లేదా వస్తువులను లక్షణాలను కలిగి.
గుణాలు ఉన్నాయనే లేదా అంశంపై ఉనికిలో.
DynamoDB లో ఉంది ఒక తప్పనిసరి గుణం.
జస్ట్ ఒక రిలేషనల్ డేటాబేస్ లో ఇష్టం, మీరు పట్టిక ప్రాథమిక కీ కలిగి.
>> DynamoDB మేము ఒక హాష్ కీ కాల్ ఏమి కలిగి ఉంది.
హాష్ కీ ప్రత్యేకంగా ఉండాలి.
నేను ఒక హాష్ పట్టిక వివరిస్తాయి, ప్రధానంగా నేను చెప్పడం నేను
ప్రతి అంశం ఒక హాష్ కీ ఉంటుంది ఉంది.
మరియు ప్రతి హాష్ కీ ప్రత్యేకంగా ఉండాలి.
>> ప్రతి అంశం నిర్వచిస్తారు ఆ ఏకైక హాష్ కీ ద్వారా.
మరియు మాత్రమే ఒక ఉంటుంది.
ఈ OK, కానీ తరచు ప్రజలు ఏమి అవసరం
వారు కోరుతున్నది ఈ హాష్ ఉంది మరింత కొద్దిగా కీ
కంటే కేవలం ఒక ఏకైక గుర్తింపు ఉంటుంది.
తరచుగా మేము హాష్ కీ ఉపయోగించడానికి అనుకుంటే ఉన్నత స్థాయిలో అగ్రిగేషన్ బకెట్ వంటి.
మరియు మేము అలా మార్గం ద్వారా మేము ఒక పరిధి కీ కాల్ ఏమి జోడించడం.
>> అది మాత్రమే ఒక హాష్ చేస్తే పట్టిక, ఈ ప్రత్యేకంగా ఉండాలి.
అది ఒక హాష్ మరియు పరిధి పట్టిక ఉంటే, హాష్ మరియు పరిధి కలయిక
ప్రత్యేకంగా ఉండాలి.
కాబట్టి ఈ విధంగా దాని గురించి ఆలోచించటం.
నేను ఒక ఫోరమ్ కలిగి ఉంటే.
మరియు రూపం అది కలిగి విషయాలకు ఉంది పోస్ట్లు మరియు అది స్పందనలు ఉంది.
>> నేను ఒక హాష్ కలిగి ఉండవచ్చు టాపిక్ ID ఇది కీ.
నేను ఒక శ్రేణి కీ కలిగి ఉండవచ్చు, దానికి ప్రతి స్పందన ID.
ఆ విధంగా నేను అన్ని పొందుటకు కావాలా ప్రత్యేక అంశం కోసం స్పందనలు,
నేను హాష్ ప్రశ్నించడానికి.
నేను అన్ని ఇవ్వాలని చెప్పేవాడిని చేయవచ్చు ఈ హాష్ కలిగి అంశాలు.
మరియు నేను ప్రతి ప్రశ్నకు పొందడానికి వెళుతున్న లేదా ఆ ఫలానా విషయం పోస్ట్.
ఈ ఉన్నత స్థాయిలో aggregations చాలా ముఖ్యమైనవి.
వారు ప్రాథమిక ప్రవేశ మద్దతు అప్లికేషన్ యొక్క నమూనా.
సాధారణంగా, ఈ మాట్లాడే మేము చేయాలనుకుంటున్నారా ఏమిటి.
మేము ఆ పట్టిక కావలసిన మీరు పట్టిక లోడ్ వంటి,
మేము డేటా ఏర్పరచుకునే కావలసిన విధంగా పట్టిక లోపల
ఆ అప్లికేషన్ చాలా చెయ్యవచ్చు త్వరగా ఆ ఫలితాలను పొందడానికి.
మరియు తరచు అలా మార్గం మేము ఈ aggregations నిర్వహించడానికి
డేటా ఇన్సర్ట్.
సాధారణంగా, మేము డేటా వ్యాప్తి చేస్తున్నారు ప్రకాశవంతమైన బకెట్ లోకి వస్తుంది.
>> రేంజ్ కీలను నాకు హాష్ అనుమతిస్తుంది కీలు సమానత్వం ఉండాలి.
నేను ఒక హాష్ ప్రశ్నించడానికి చేసినప్పుడు, నేను చెప్పేది నాకు ఈ సమానం ఒక హాష్ ఇస్తాయి.
నేను ఒక పరిధి ప్రశ్నించడానికి, నేను నాకు ఒక శ్రేణి ఇస్తుంది చెప్పగలను
ఏ రకమైన ఉపయోగిస్తోంది మేము మద్దతు గొప్ప ఆపరేటర్లు.
నాకు హాష్ కోసం అన్ని అంశాలను ఇవ్వండి.
అది కంటే ఎక్కువ, సమానం ఇది ప్రారంభమవుతాయి లేదు, కంటే తక్కువ,
ఈ రెండు విలువల మధ్య ఉందా?
పరిధి ప్రశ్నలు కాబట్టి ఈ రకమైన మేము ఎల్లప్పుడూ ఆసక్తి ఉందని.
ఇప్పుడు డేటా గురించి ఒక విషయం, ఎప్పుడు మీరు ఎప్పుడు డేటా యాక్సెస్ చూడండి
మీరు డేటాను ప్రాప్తి, అంతే ఎల్లప్పుడూ ఒక సముదాయంగా గురించి.
ఇది రికార్డులు గురించి ఎప్పుడూ ఈ సంబంధించినవి.
ఇక్కడ నాకు ప్రతిదీ ఇవ్వండి అన్ని that's-- ఈ క్రెడిట్ కార్డు లావాదేవీలకు
గత నెల.
ఒక సముదాయంగా ఉంది.
>> దాదాపు ప్రతిదీ మీరు చేయుచున్న డేటాబేస్ అగ్రిగేషన్ రకమైన ఉంది.
నిర్వచించే చేయగలరు కాబట్టి ఉన్నందుకు చేయగలరు ఈ బకెట్లు మరియు మీరు ఈ శ్రేణి ఇస్తుంది
ప్రశ్న చెయ్యలేరు విశేషణములు ధనిక ఆ ప్రశ్నలకు, అనేక మద్దతు
అనేక అప్లికేషన్ ప్రాప్యత నమూనాలు.
>> ఇతర విషయం హాష్ కీ డజ్ ఇట్ మాకు ఒక విధానం ఇస్తుంది
చుట్టూ ఇది దత్తాంశాలు వ్యాప్తి చెయ్యలేరు.
NoSQL డేటాబేస్ ఉత్తమ పని డేటా సమానంగా ఉంది
క్లస్టర్ అంతటా పంపిణీ.
ఎంత మంది తెలిసిన అల్గోరిథంలు హ్యాషింగ్ తో?
నేను హాష్ మరియు ఒక hashing-- చెప్పినప్పుడు ఒక హ్యాషింగ్ అల్గోరిథం ఎందుకంటే
ఉత్పత్తి సామర్థ్యం యొక్క ఒక మార్గం ఏ ఇచ్చిన విలువ నుండి రాండమ్ విలువ.
ఈ ప్రత్యేక సందర్భంలో, మేము అమలు హాష్ క్రమసూత్ర పద్ధతి ND 5.
>> నేను ఒక ID కలిగి, మరియు ఈ ఉంటే నా హాష్ కీ, నేను 1, 2, 3 కలిగి.
నేను హాష్ అల్గోరిథం అమలు చేసినప్పుడు, అది తిరిగి వచ్చి చెప్పడానికి జరగబోతోంది
బాగా 1, 2 7b సమానం 48 సమానం 3 CD సమానం.
వారు అన్ని కీ స్పేస్ వ్యాపించి చేస్తున్నారు.
మరియు ఎందుకు మీరు ఈ చేయగలను?
ఖచ్చితంగా చేస్తుంది ఎందుకంటే ఆ నేను బహుళ నోడ్లు అంతటా రికార్డులు చాలు.
>> నేను ఇలా చేస్తున్నాను ఉంటే ఆరోహణ, 1, 2, 3.
నేను ఒక హాష్ పరిధిని కలిగి ఈ ప్రత్యేక సందర్భంలో పరుగులు
ఒక చిన్న హాష్ స్పేస్, అది, FF 00 నుండి నడుస్తుంది
అప్పుడు రికార్డులలో వచ్చిన వెళ్తున్నారు మరియు వారు వెళ్ళి చూడాలని 1, 2, 3, 4, 5,
6, 7, 8, 9, 10, 11, 12.
ఏమి జరుగుతుంది?
ప్రతి చొప్పించు అదే నోడ్ అన్నారు.
మీరు వాట్ ఐ మీన్ చూడండి?
>> నేను స్పేస్ విడిపోవడంతో ఎందుకంటే, మరియు నేను అంతటా ఈ రికార్డ్ వ్యాప్తి
మరియు నేను విభజన, నేను చెప్పడానికి వెళుతున్నాను విభజన 1 నుంచి 54 కీ స్పేస్ 0 ఉంది.
విభజన 2 89 55 ఉంది.
విభజన 3 FF తో AA ఉంది.
నేను పెంచడం సరళంగా ఉపయోగించి వెబ్ చేస్తే లను, మీరు ఏం చూడగలరు.
1, 2, 3, 4, 5, 6, 54, అన్ని మార్గం.
నేను hammering చేస్తున్నాను కాబట్టి వ్యవస్థ రికార్డులు,
ప్రతిదీ ఒక నోడ్ అన్నారు ముగుస్తుంది.
>> మంచి కాదు.
ఒక antipattern వార్తలు.
MongoDB వారు ఈ సమస్య మీరు ఒక హాష్ కీ ఉపయోగించడానికి లేకపోతే.
MongoDB అవకాశాన్ని కల్పిస్తుంది కీ విలువ హ్యాషింగ్.
మీరు ఎల్లప్పుడూ ఉంటే, అలా ఉండాలి మీరు ఒక పెంచడం హాష్ ఉపయోగిస్తున్నట్లయితే
MongoDB కీ, లేదా మీరు ఉంటాం ఒక నోడ్ ప్రతి వ్రాయండి మేకులతో ఎముకలను కలుపుట
మరియు మీరు పరిమితం అవుతుంది తీవ్రంగా మీ write నిర్గమాంశ.
>> ప్రేక్షకులు: దశాంశ ఆ A9 169 ఏమిటి?
>> రిక్ HOULIHAN: అవును, అంతే ఎక్కడో అక్కడ చుట్టూ.
A9, నాకు తెలీదు.
మీరు నా బైనరీ పొందుటకు కలిగి ఇష్టం దశాంశ కాలిక్యులేటర్.
నా మెదడు ఆ వంటి పని లేదు.
ప్రేక్షకులు: జస్ట్ ఎ క్విక్ వన్ మీ మొంగో వ్యాఖ్యలు.
కాబట్టి వచ్చే ఆబ్జెక్ట్ ID ఉంది స్థానికంగా మొంగో తో అలా?
రిక్ HOULIHAN: ఆ ఏమి చేస్తుంది?
మీరు తెలిపితే.
MongoDB, మీరు అవకాశం ఉంటుంది.
మీరు ప్రతి పత్రం specify-- చేయవచ్చు MongoDB ఒక అండర్ ID కలిగి ఉంది.
ఆ ఏకైక విలువ ఉంది.
>> MongoDB లో మీరు పేర్కొనవచ్చు హాష్ లేదో.
వారు కేవలం మీరు ఐచ్ఛికాన్ని ఇవ్వటానికి.
మీరు ఇది తెలిస్తే యాదృచ్ఛిక, సమస్య లేదు.
మీరు అలా అవసరం లేదు.
మీరు ఆ, యాదృచ్ఛిక కాదు తెలిస్తే పెంచడం, అప్పుడు హాష్ చేయండి.
>> ఇప్పుడు విషయం గురించి మీరు హాష్ ఒకసారి హ్యాషింగ్
ఒక విలువ మరియు ఈ ఎందుకు హాష్ కీలను ఎల్లప్పుడూ
ఏకైక ప్రశ్నలు, నేను మార్చారు ఎందుకంటే విలువ, ఇప్పుడు నేను ఒక పరిధి ప్రశ్న చెయ్యలేరు.
నేను ఈ చెప్పలేము ఈ లేదా ఆ మధ్య
హాష్ విలువ ఉండదని ఎందుకంటే అసలు విలువకు సమానంగా ఉంటుందని.
కాబట్టి మీరు హాష్ ఉన్నప్పుడు కీ, ఇది మాత్రమే సమానత్వం ఉంది.
ఈ ఎందుకు DynamoDB హాష్ కీ ఉంది ప్రశ్నలు ఎల్లప్పుడూ మాత్రమే సమానత్వం ఉంటాయి.
>> కాబట్టి ఇప్పుడు ఒక పరిధిలో key-- నేను ఆ పరిధిలో కీ జతచేయునప్పుడు,
ఆ పరిధి కీ రికార్డులు అన్ని లో వచ్చి వారు అదే విభజనలో నిల్వ కలుగుతుంది.
కాబట్టి అవి సులభంగా, చాలా త్వరగా ఈ హాష్ ఎందుకంటే, రిట్రీవ్డ్
ఈ పరిధిలో ఉంది.
మరియు మీరు ప్రతిదీ చూడండి అదే హాష్
అదే విభజన స్పేస్ లో నిల్వ కావాలి.
మీరు సహాయం ఆ పరిధిలో కీ ఉపయోగించవచ్చు దాని మాతృ దగ్గరగా మీ డేటా గుర్తించడం.
నేను నిజంగా ఇక్కడ ఏమి చేస్తున్నాను?
ఈ అనేక సంబంధం ఒక ఒకటి.
ఒక హాష్ కీ మధ్య సంబంధం మరియు పరిధి కీ అనేక ఒకటి.
నేను బహుళ హాష్ కీలు కలిగి ఉంటాయి.
నేను మాత్రమే బహుళ పరిధి కలిగి ఉంటాయి ప్రతి హాష్ కీ లోపల కీలు.
>> హాష్ మాతృ నిర్వచిస్తుంది పరిధి పిల్లలు నిర్వచిస్తుంది.
కాబట్టి మీరు చూడగలరు అనలాగ్ ఇక్కడ ఉంది రిలేషనల్ నిర్మాణం మధ్య
మరియు అదే రకాల NoSQL లో నిర్మిస్తుంది.
ప్రజలు మాట్లాడటానికి Nonrelational వంటి NoSQL.
ఇది nonrelational కాదు.
డేటా ఎల్లప్పుడూ సంబంధాలు కలిగి ఉంది.
ఆ సంబంధాలు కేవలం విభిన్నంగా చేశారు.
యొక్క కొద్దిగా మాట్లాడటానికి లెట్ మన్నిక గురించి బిట్.
మీరు DynamoDB వ్రాసే సమయంలో వ్రాస్తూ ఎల్లప్పుడూ మూడు-మార్గం నకళ్లుగా కన్పిస్తాయి.
మేము మూడు AZ యొక్క ఉందని అర్థం.
AZ యొక్క అందుబాటులో ఉన్న ప్రాంతాలు ఉన్నాయి.
మీరు ఒక అందుబాటు ఆలోచించవచ్చు ఒక డేటా సెంటర్ వంటి జోన్
డేటా కేంద్రాలలో లేదా సేకరణను.
ఈ విషయాలు భౌగోళికంగా ప్రతి ఇతర నుండి వేరుచేయబడుతుంది
వివిధ లోపం మండలాలు అంతటా, అంతటా విద్యుత్ గ్రిడ్లు మరియు వరదముంపుకు వివిధ.
ఒక AZ ఒక వైఫల్యం కాదు మరొక డౌన్ తీసుకోవాలని అన్నారు.
వారు కూడా అనుసంధానించబడ్డాయి కలిసి డార్క్ ఫైబర్ తో.
ఇది ఒక ఉప మద్దతు 1 AZs మధ్య మిల్లిసెకనులో అంతర్గతాన్ని.
సో నిజ సమయంలో డేటా replications బహుళ AZs లో సామర్థ్యం.
>> మరియు తరచు బహుళ AZ మోహరింపుకు అధిక లభ్యత అవసరాలు తీర్చేందుకు
చాలా Enterprise సంస్థల.
కాబట్టి DynamoDB వ్యాపించి ఉంది అప్రమేయంగా మూడు AZs అంతటా.
మేము మాత్రమే జ్ఞానం రాయాలో ఆ మూడు కణుపులు రెండు తిరిగి వచ్చినప్పుడు
మరియు నేను వచ్చింది, అవును, చెప్పటానికి.
ఎందుకు అని?
రీడ్ వైపు ఉన్నారు మాత్రమే తిరిగి మీరు డేటా ఇవ్వాలని అన్నారు
మేము రెండు నోడ్స్ నుండి పొందండి.
>> నేను అంతటా పునరావృత్తం చేస్తున్నాను ఉంటే మూడు, మరియు నేను రెండు నుండి వింటున్నాను,
నేను ఎల్లప్పుడూ హామీ చేస్తున్నాను కనీసం ఒక కలిగి
ఆ ఉండాలి చదువుతుంది డేటా అత్యంత ప్రస్తుత నకలు.
ఆ DynamoDB స్థిరమైన చేస్తుంది ఏమిటి.
ఇప్పుడు మీరు చెయ్యడానికి ఎంచుకోవచ్చు ఆ స్థిరమైన ఆఫ్ చదువుతుంది.
ఈ సందర్భంలో నేను చెప్పడానికి వెళుతున్నాను, నేను మాత్రమే ఒక నోడ్ నుండి చదివి ఉంటాం.
మరియు నేను దానిని జరగబోతోంది హామీ కాదు అత్యంత ప్రస్తుత డేటా ఉండాలి.
>> ఒక వ్రాయడం వస్తున్న చేస్తే, అది ఇంకా ప్రతిరూపం లేదు
మీరు ఆ కాపీని పొందడానికి వెళుతున్న.
ఒక చివరికి స్థిరమైన రీడ్ ఉంది.
మరియు ఆ సగం ఖర్చు.
కాబట్టి దీని గురించి ఆలోచించడం ఏదో ఉంది.
చేసినప్పుడు మీరు DynamoDB బయటకు చదవడానికి, మరియు చేస్తున్నారు మీరు మీ రీడ్ సామర్థ్యం ఏర్పాటు చేస్తున్నారు
యూనిట్లు, మీరు చివరకు ఎంచుకుంటే స్థిరమైన, ఇది చాలా చవకగా ఉంది, చదువుతుంది
దాని గురించి సగం ఖర్చు వార్తలు.
>> కావున మీరు డబ్బు ఆదా.
కానీ మీ ఎంపిక యొక్క.
మీరు స్థిరమైన రీడ్ అనుకుంటే లేదా ఒక చివరికి స్థిరమైన రీడ్.
మీరు ఎంచుకోవచ్చు ఏదో వార్తలు.
>> యొక్క సూచికలు గురించి చర్చిద్దాం.
కాబట్టి మేము ఆ ప్రస్తావన ఉన్నత స్థాయిలో అగ్రిగేషన్.
మేము హాష్ కీలను వచ్చింది చేసిన, మరియు మేము పరిధిలో కీలను పొందారు.
అది బాగుంది.
మరియు ఆ, ప్రాధమిక టేబుల్పై నేను ఒక హాష్ కీ వచ్చింది, నేను ఒక పరిధి కీ వచ్చింది.
>> ఆ అర్థం ఏమిటి?
నేను ఒక లక్షణం పొందారు నేను వ్యతిరేకంగా గొప్ప ప్రశ్నలు అమలు చేయవచ్చు.
ఇది పరిధి కీ ఉంది.
ఆ item-- ఇతర లక్షణాలను నేను ఆ గుణాలను ఫిల్టర్ చెయ్యవచ్చు.
కానీ నేను విషయాలు వంటి చెయ్యలేరని ప్రారంభమవుతుంది, లేదా కంటే ఎక్కువ.
>> నేను ఎలా చెయ్యాలి?
నేను ఒక సూచిక సృష్టించడానికి.
రెండు రకాల ఉంది DynamoDB లో సూచికలు.
సూచికను నిజంగా పట్టిక మరొక వీక్షణ.
స్థానిక ద్వితీయ సూచిక.
>> మనం మాట్లాడదాము మొదటి ఒకటి.
సో స్థానిక సెకండరీ పాటుగా ఉంటాయి డేటా అదే విభజనపై.
మరియు వంటి, వారు ఉన్నాయి ఒకే భౌతిక నోడ్.
వారు మేము స్థిరమైన అంటాము.
మీనింగ్ వారు గుర్తించి కనిపిస్తుంది పట్టిక పాటు వ్రాయండి.
వ్రాసిన వచ్చినప్పుడు, మేము ఇండెక్స్ ద్వారా వ్రాయండి చేస్తాము.
మేము పట్టిక వ్రాయండి చేస్తాము ఆపై మేము గుర్తించి కనిపిస్తుంది.
కాబట్టి ఆ స్థిరంగా.
వ్రాసే ఉంది ఒకసారి పట్టిక నుండి తెలియజేసారు,
ఆ హామీ స్థానిక ద్వితీయ సూచిక
డేటా అదే దృష్టి ఉంటుంది.
కానీ ఏమి వారు అనుమతిస్తుంది మీరు చేయాల్సిందల్లా ప్రత్యామ్నాయ పరిధి కీలను వివరిస్తాయి.
>> అదే హాష్ ఉపయోగించాలి ప్రాథమిక పట్టిక కీ,
వారు ఎందుకంటే న సహ ఉన్న అదే విభజన, మరియూ వారు స్థిరమైన ఉన్నారు.
కానీ నేను ఒక ఇండెక్స్ సృష్టించవచ్చు వివిధ శ్రేణి కీలు తో.
ఉదాహరణకు, నేను ఒక తయారీదారు కలిగి ఒక ముడి భాగాలు పట్టిక వస్తున్న వచ్చింది.
మరియు ముడి భాగాలు వస్తాయి, మరియు వారు అసెంబ్లీ సమగ్రం చేస్తున్నారు.
మరియు ఉండవచ్చు ఒక రీకాల్ ఉంది.
>> ఈ నిర్ణయాన్ని తీసుకున్నట్లు పేర్కొంది ఏ భాగం ఈ తేదీ తర్వాత తయారీదారు,
నేను నా లైన్ నుండి తీసి అవసరం.
నేను ఒక ఇండెక్స్ స్పిన్ చేయవచ్చు ఆ చూస్తున్న అవుతుంది
తేదీ సంకలనం నిర్దిష్ట భాగం తయారు చేస్తాయి.
నా మొదటి స్థాయి టేబుల్ ఉంది కనుక ఇప్పటికే తయారీదారు హ్యాష్,
దీనికి నేను, భాగం ID ఏర్పాటు చేశారు పట్టిక ఆఫ్ సూచిక సృష్టించడానికి చేయవచ్చు
తయారీదారు హ్యాష్ మరియు తయారీ తేదీ లో ఉంటుంది.
నేను చెప్పగల్గినవి మార్గం ఏదైనా ఆ తారీఖులలో మధ్య తయారు చేశారు,
నేను లైన్ నుండి తీసి అవసరం.
కాబట్టి ఒక స్థానిక ద్వితీయ సూచిక ఉంది.
>> ఈ ప్రభావం మీ హాష్ కీ స్పేస్ పరిమితం.
వారు ఎందుకంటే సహ ఉనికిలో అదే నిల్వ నోడ్ పై,
వారు హాష్ కీ పరిమితం 10 గిగా స్పేస్.
DynamoDB కింద పట్టికలు, దేశ విభజన ఉంటుంది
మీ పట్టిక ప్రతి 10 గిగాబైట్ల.
మీరు డేటా 10 వేదికలను లో ఉంచారు, మేము [PHH] వెళ్ళి, మరియు మేము మరొక నోడ్ జోడించండి.
>> మేము LSI విడిపోకుండా ఉంటుంది బహుళ విభజనలను అంతటా.
మేము పట్టిక విభజించబడింది చేస్తాము.
కానీ మేము LSI విడిపోకుండా ఉంటుంది.
ఏదో సో అర్థం ముఖ్యం
మీరు చాలా చేస్తున్నా ఉంది, చాలా, చాలా పెద్ద aggregations,
అప్పుడు మీరు పరిమితం కావడం మీ LSIs 10 గిగా.
>> ఒకవేళ, మేము ప్రపంచ సెకండరీ ఉపయోగించండి.
గ్లోబల్ సెకండరీ ఉంటాయి నిజంగా మరొక పట్టిక.
వారు ఆఫ్ మనుగడలో మీ ప్రాథమిక పట్టిక వైపు.
మరియు వారు నాకు ఒక కనుగొనడానికి అనుమతిస్తుంది పూర్తిగా భిన్నంగా నిర్మాణాన్ని.
డేటా చేర్చబడ్డ చేస్తున్నారు కాబట్టి ఆలోచించి రెండు వేర్వేరు పట్టికలు లోకి, నిర్మాణాత్మక
రెండు రకాలుగా.
>> నేను పూర్తిగా నిర్వచించలేదు వివిధ హాష్ కీ.
నేను పూర్తిగా నిర్వచించలేదు వివిధ శ్రేణి కీ.
నేను ఈ అమలు చేయవచ్చు పూర్తిగా స్వతంత్రంగా.
వాస్తవానికి, నేను చేసిన నా రీడ్ సామర్థ్యం కేటాయించినవి
మరియు సామర్థ్య రాయడానికి నా ప్రపంచ ద్వితీయ సూచికలు
పూర్తిగా స్వతంత్రంగా నా ప్రాధమిక పట్టిక.
నేను ఆ సూచిక నిర్వచించే ఉంటే, నేను చెప్పడానికి అది ఎంత చదవడం మరియు వ్రాయడం
సామర్థ్యం అది ఉపయోగించి చేస్తాడు.
>> మరియు ఆ వేరుగా ఉంటుంది నా ప్రాథమిక పట్టిక నుండి.
ఇప్పుడు సూచీలు రెండు మమ్మల్ని అనుమతించడం మాత్రమే, హాష్ మరియు పరిధి కీలను నిర్వచించే
కానీ వారు మమ్మల్ని అనుమతించడం అదనపు విలువలు అంచనా వేస్తున్నాయి.
నేను ఇండెక్స్ ఆఫ్ చదవడానికి కావాలా సో, నేను సమాచారం యొక్క కొన్ని సెట్ పొందడానికి కావలసిన,
నేను ప్రధాన తిరిగి వెళ్ళడానికి అవసరం లేదు పట్టిక అదనపు లక్షణాలను పొందడానికి.
నేను ఆ అదనపు అంటున్నారు చేయవచ్చు పట్టిక లోకి లక్షణాలను
యాక్సెస్ నమూనా మద్దతు.
నేను మేము బహుశా కొన్ని లోకి పొందుతుంటే తెలుసు నిజంగా, కలుపు మొక్కలు వెళ్ళడం నిజంగా
ఇక్కడ ఈ విషయాన్ని కొన్ని న.
ఇప్పుడు నేను ఈ నుండి మళ్ళడం వచ్చింది.
>> ప్రేక్షకులు: [వినబడని] --table కీ ఒక హాష్ భావించారు?
అసలు హాష్?
బహుళ పలకల?
>> రిక్ HOULIHAN: అవును.
అవును.
పట్టిక కీ ప్రాథమికంగా తిరిగి అంశానికి చూపాడు.
అయితే ఇండెక్స్ ఒక పాయింటర్ తిరిగి ఉంది పట్టిక అసలు అంశాలు.
ఇప్పుడు మీరు ఒక నిర్మించడానికి ఎంచుకోవచ్చు మాత్రమే పట్టిక కీ కలిగి ఇండెక్స్,
మరియు ఏ ఇతర లక్షణాలు.
నేను ఎందుకు ఆ ఏమి ఉండవచ్చు?
Well, నేను చాలా పెద్ద అంశాలు ఉన్నాయి.
>> నేను నిజంగా మాత్రమే తెలుసుకోవాలి which-- నా యాక్సెస్ నమూనా, అనవచ్చు
ఇది అంశాలను ఈ ఆస్తి కలిగి?
అంశం తిరిగి అవసరం లేదు.
నేను తెలుసుకోవాలి కేవలం ఇది అంశాలను కలిగి ఉంటాయి.
కాబట్టి మీరు సూచికలు నిర్మించవచ్చు ఆ మాత్రమే పట్టిక కీ ఉంది.
>> కానీ ఆ ప్రధానంగా ఏమిటి డేటాబేస్ లో ఒక ఇండెక్స్ కోసం.
ఇది త్వరగా సామర్థ్యం కోసం వార్తలు రికార్డులు గుర్తించడానికి
ఇది వరుసలు, ఇది పట్టిక అంశాలను కలిగి
నేను శోధించడం నేను ధర్మాలు.
>> GSIs, కాబట్టి ఎలా పని చేస్తాయి?
GSIs ప్రధానంగా అసమకాలిక ఉన్నాయి.
నవీకరణ పట్టిక లోకి వస్తుంది, పట్టిక అప్పుడు క్రమపద్దతిలో నవీకరించబడింది
మీ GSIs అన్ని.
GSIs ఎందుకు ఉంది చివరికి స్థిరమైన.
>> ఇది గమనించండి ముఖ్యం చేసినప్పుడు మీరు GSIs నిర్మించడం చేస్తున్నారు,
మరియు మీరు సృష్టిస్తున్నారు అర్థం aggregation-- మరొక కోణాన్ని
ఇప్పుడు యొక్క ఒక మంచి ఉదాహరణ అని పిలవబడు ఇక్కడ ఒక తయారీదారు.
నేను గురించి మాట్లాడారు ఆలోచిస్తున్న ఒక వైద్య పరికరం తయారీదారు.
మెడికల్ పరికరం తయారీదారులు తరచు సీరియల్ భాగాలు ఉంటాయి.
అవసరమయ్యే భాగాలు ఒక హిప్ భర్తీ అన్ని
వాటిని కొద్దిగా సీరియల్ సంఖ్యలో ఉన్నాయి.
మరియు వారు లక్షల కలిగి కాలేదు మరియు లక్షలాది మరియు భాగాలు బిలియన్ల
వారు యిచ్చిన అన్ని పరికరాల్లో.
Well, వారు కింద సమష్టి అవసరం వివిధ కోణాలు, అన్ని భాగాలు
ఒక సమావేశ మందిరంలో, అన్ని వారు ఈ భాగాలు
ఒక నిర్దిష్ట లైన్ పై, అన్ని వచ్చిన ప్రాంతాల
ఒక నిర్దిష్ట తయారీదారు నుండి ఒక నిర్దిష్ట తేదీ.
కొన్నిసార్లు ఈ aggregations బిలియన్స్ నిలపడానికి.
>> నేను కొన్ని పని బాధల్లో ఈ కుర్రాళ్ళు
వారు సృష్టిస్తున్నారు ఎందుకంటే ఈ ginormous aggregations
వారి ఉన్నత సూచీల్లో.
వారు ఒక ముడి భాగాలు కలిగి ఉండవచ్చు హాష్ మాత్రమే వస్తుంది పట్టిక.
ప్రతి భాగం ఒక ఏకైక సీరియల్ నంబర్ ఉంది.
నేను హాష్ క్రమ సంఖ్య ఉపయోగించండి.
ఇది బావుంది.
నా ముడి డేటా పట్టిక వ్యాపించి ఉంది అన్ని కీ స్పేస్ అంతటా.
నా [? వ్రాయడానికి?] [? త్రాగుట?] అద్భుతం.
నేను సమాచారం యొక్క చాలా పడుతుంది.
అప్పుడు వారు ఏమి వారు ఒక GSI సృష్టించడానికి ఉంది.
మరియు నేను చూడండి అవసరం, మీరు ఏమి తెలుసు, చెప్పటానికి ఈ తయారీదారు కోసం అన్ని భాగాలు.
Well, ఒక ఆకస్మికంగా నేను ఉన్నాను ఒక బిలియన్ వరుసలు తీసుకొని,
తోలడం మరియు వాటిని అంశాలు ఒక నోడ్, ఎందుకంటే చేసినప్పుడు
నేను సమష్టి హాష్ తయారీదారు ID,
మరియు పరిధిగా పార్ట్ సంఖ్య, అప్పుడు నేను అకస్మాత్తుగా అన్ని
ఒక బిలియన్ భాగాలు ఉంచడం ఏమి ఈ తయారీదారు నాకు వెలువరించింది.
>> ఆ చాలా కారణమవుతుంది GSI ఒత్తిడి,
మళ్ళీ, నేను ఒక నోడ్ hammering చేస్తున్నాను ఎందుకంటే.
నేను అన్ని ఈ ఆటంకమవుతుంది ఒక నోడ్ లోకి ఇన్సర్ట్.
మరియు ఆ నిజమైన సమస్యాత్మక వినియోగం కేస్.
ఇప్పుడు నేను ఒక మంచి డిజైన్ వచ్చింది మీరు ఆ నివారించేందుకు ఎలా నమూనా.
మరియు ఆ సమస్యలు ఒకటి నేను ఎల్లప్పుడూ పని.
ఏమి కానీ, GSI ఉండవచ్చు తగినంత వ్రాయండి సామర్థ్యం లేదు
అన్ని ఆ పుష్ చెయ్యలేరు ఒకే నోడ్ లోకి వరుసలు.
మరియు అప్పుడు ఏమి ఉంది ప్రాధమిక, క్లయింట్ పట్టిక,
ప్రాథమిక పట్టిక ఆపేసారు చేయబడుతుంది GSI ఉంచడానికి కాదు ఎందుకంటే.
కాబట్టి నా చొప్పించు రేటు రెడీ ప్రాథమిక పట్టిక వస్తాయి
నా GSI తెలియచేయడానికి ప్రయత్నిస్తాడు.
>> అన్ని కుడి, LSI యొక్క, GSI యొక్క కాబట్టి, నేను ఒక వాడాలి?
LSI యొక్క స్థిరంగా ఉంటాయి.
GSI క్రమంగా స్థిరంగా ఉంటాయి.
ఆ సరే ఉంటే, నేను ఒక ఉపయోగించి సిఫార్సు GSI, వారు మరింత సౌకర్యవంతమైన ఉన్నాము.
LSI యొక్క ఒక GSI వలె తయారు చేయవచ్చు.
మరియు ఉంటే హాష్ కీలను ప్రకారం డేటా పరిమాణంలో మీ సేకరణ 10 గిగాబైట్ల మించిపోయింది
అప్పుడు మీరు ఆ ఉపయోగించాలనుకుంటున్నాను చూడాలని GSI అది కేవలం ఒక హార్డ్ పరిమితి ఎందుకంటే.
>> All right, కాబట్టి స్కేలింగ్.
డైనమో DB లో మొత్తం మీరు చెయ్యవచ్చు సదుపాయం [వినబడని]
పట్టిక నిర్గమాంశ.
మేము కలిగి వినియోగదారులు కలిగి కేటాయించినవి 60 billion--
క్రమం తప్పకుండా 60 బిలియన్ల అభ్యర్థనలు చేస్తున్న పది లక్షలకు పైగా అభ్యర్థనలు వద్ద నడుస్తున్న
మా పట్టికలు న సెకనుకు.
ఏ నిజంగా ఉంది సిద్ధాంతపరమైన పరిమితి ఎంత
మరియు ఎంత వేగంగా పట్టిక డైనమో DB లో అమలు చెయ్యవచ్చు.
కొన్ని సాఫ్ట్ ఉన్నాయి మీ ఖాతాలో పరిమితులు
మేము అలా అక్కడ పెట్టే మీరు గో క్రేజీ లేదు.
మీరు కంటే ఎక్కువ కావాలంటే ఆ, ఒక సమస్య.
మీరు మాకు చెప్పండి వస్తాయి.
మేము డయల్ అప్ మారిపోతాయి చేస్తాము.
>> ప్రతి ఖాతా కొన్ని స్థాయికి పరిమితం ప్రతి సేవ, కేవలం బ్యాట్ ఆఫ్
కాబట్టి ప్రజలు గో క్రేజీ లేదు ఇబ్బందులను తాము పొందుటకు.
పరిమాణం ఎటువంటి పరిమితి.
మీరు ఏ సంఖ్య ఉంచవచ్చు ఒక పట్టిక అంశాల.
ఒక వస్తువు యొక్క పరిమాణం 400 కిలోబైట్లు ప్రతి పరిమితం,
ఆ అంశం ఆపాదించాడు ఉంటుంది.
అన్ని గుణాలు మొత్తం సో 400 కిలోబైట్లు పరిమితమైంది.
ఆపై మళ్ళీ, మేము కలిగి ఆ చిన్న LSI సమస్య
హాష్ 10 శాతం గిగాబైట్ పరిమితి.
ప్రేక్షకులు: చిన్న సంఖ్య, నేను లేదు నేను ఏమి మీరు నాకు చెప్పుకుంటున్నారు is--
ప్రేక్షకులు: ఓహ్, 400 కిలోబైట్ అంశం ప్రతి గరిష్ట పరిమాణం.
కాబట్టి ఒక అంశం అన్ని లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది.
కాబట్టి 400 k మొత్తం పరిమాణం ఆ అంశం యొక్క 400 కిలోబైట్లు.
అన్ని గుణాలను కాబట్టి కలిపి, అన్ని డేటా
అన్ని ఆ లక్షణాలను వార్తలు, మొత్తం పరిమాణం లోకి పైకి చుట్టుకొని,
ప్రస్తుతం నేడు అంశం పరిమితి 400 k ఉంది.
కాబట్టి సాధించవచ్చు, మళ్ళీ స్కేలింగ్ విభజనీకరణ ద్వారా.
నిర్గమాంశ కేటాయించినవి ఉంది పట్టిక స్థాయిలో.
మరియు నిజంగా రెండు గుబ్బలు ఉంది.
మేము సామర్థ్యం చదివాను మరియు సామర్థ్యం వ్రాయండి.
>> కాబట్టి ఈ సర్దుబాటు చేస్తారు స్వతంత్రంగా ప్రతి ఇతర యొక్క.
RCU యొక్క కొలత ఖచ్చితంగా స్థిరమైన చదువుతుంది.
OK, కాబట్టి మీరు నేను 1,000 చెప్పడం చేస్తున్నారు RCU యొక్క ఆ, ఖచ్చితంగా స్థిరంగా ఉంటాయి
ఆ స్థిరమైన చదువుతుంది ఉన్నాయి.
మీరు నేను అనుకుందాం ఉంటే స్థిరమైన చివరకు, చదువుతుంది
మీరు సదుపాయం 1,000 చెయ్యవచ్చు RCU యొక్క, మీరు చూడాలని
చివరికి 2,000 పొందడానికి స్థిరమైన చదువుతుంది.
మరియు ఆ కోసం సగం ధర చివరకు చదువుతుంది ఉంటాయి.
>> మళ్ళీ, సర్దుబాటు స్వతంత్రంగా ప్రతి ఇతర యొక్క.
మరియు వారు throughput-- కలిగి మీరు మీ RCU 100% తినే,
మీకు ప్రభావితం వెళ్ళడం లేదు చేస్తున్నాం మీ హక్కులను లభ్యత.
కాబట్టి వారు పూర్తిగా ఉన్నాయి ప్రతి ఇతర యొక్క స్వతంత్ర.
All right, కాబట్టి విషయాలు ఒకటి ఆ నేను క్లుప్తంగా త్రొటిలింగ్ జరిగినది పేర్కొన్నారు.
త్రొటిలింగ్ చెడ్డది.
త్రొటిలింగ్ ఏ SQL చెడు సూచిస్తుంది.
మేము మీకు సహాయం చేయవచ్చు విషయాలను ఉన్నాయి మీరు త్రొటిలింగ్ తగ్గించడానికి మీరు
ఎదుర్కొంటున్నాము.
కాని ఇది ఉత్తమ పరిష్కారం ఈ యొక్క తీసుకుందాం ఉంది
ఎందుకంటే మీరు చేస్తున్న ఏమి చూడండి ఇక్కడ నాటకంలో ఒక వ్యతిరేక నమూనా ఉంది.
>> ఈ విషయాలు, నాన్-యూనిఫామ్ వంటి విషయాలు వర్కులోడ్సుకు వేడి కీలు, వేడి విభజనలు.
నేను ఒక నిర్దిష్ట కీ స్పేస్ నొక్కిన వెబ్ చాలా హార్డ్ కొన్ని ప్రత్యేక కారణం కోసం.
ఎందుకు నేను ఇలా చేస్తున్నాను?
ఆ గుర్తించడానికి అనుమతిస్తాయి.
నేను చల్లని డేటా నా వేడి డేటా మిక్సింగ్ చేస్తున్నాను.
నా పట్టికలు పొందుటకు తెలియజేసినందుకు చేస్తున్నాను భారీ, కానీ నిజంగా ఉంది
డేటా మాత్రమే కొన్ని ఉపసమితి నాకు నిజంగా ఆసక్తికరమైన ఉంది.
కాబట్టి లాగ్ డేటా కోసం, ఉదాహరణకు, చాలా వినియోగదారులు, వారు ప్రతి రోజు డేటా లాగిన్ పొందండి.
వారు చిట్టా డేటా భారీ మొత్తం వచ్చింది.
>> మీరు అన్ని ఆ లాగ్ డంపింగ్ చేస్తుంటే కాలక్రమేణా ఒక పెద్ద పట్టిక లోకి డేటా,
పట్టిక భారీ పొందడానికి జరగబోతోంది.
కానీ నేను నిజంగా మాత్రమే ఆసక్తి ఉన్నాను గత 24 గంటలు, గత ఏడు రోజులు,
గత 30 రోజుల.
సమయం ఏది విండో నేను చూస్తున్న ఆసక్తి ఉన్నాను
నాకు bothers, లేదా ఆ కార్యక్రమం కోసం నాకు ఆసక్తికరంగా ఆ సంఘటన,
నేను అవసరం మాత్రమే విండో సమయం.
అందుచే నేను 10 సంవత్సరాల పెట్టటం చేస్తున్నాను పట్టిక లాగ్ డేటా విలువ?
ఏం కారణమవుతోంది ఉంది పట్టిక భాగం.
>> ఇది భారీ పొందుతాడు.
ఇది విస్తరించే మొదలవుతుంది నోడ్స్ వేల అంతటా.
మరియు మీ సామర్థ్యం నుండి మీరు ఉన్నాము, కాబట్టి తక్కువగా
నిజానికి ప్రతి పరిమితం రేట్ ఆ వ్యక్తి నోడ్స్ ఒకటి.
కాబట్టి యొక్క ఎలా చూడటం ప్రారంభిద్దాం మేము పైగా ఆ పట్టిక రోల్ చేయండి.
మేము ఆ డేటా కొద్దిగా నిర్వహించడానికి ఎలా బాగా ఈ సమస్యలను నివారించేందుకు.
మరియు ఆ చూడవచ్చు ఇష్టం లేదు?
ఈ ఆ కనిపిస్తుంది ఏమిటి.
ఈ చెడు NoSQL కనిపిస్తుంది ఏమిటి.
>> నేను ఇక్కడ ఒక వేడి కీ వచ్చింది.
మీరు ఇక్కడ వైపు చూస్తే, ఈ అన్ని నా విభజనలు ఉన్నాయి.
నేను ఇక్కడ 16 విభజనలను లేచి ఈ ప్రత్యేక డేటాబేస్.
మేము ఈ అన్ని మీకు.
నేను వినియోగదారుల కోసం అన్ని సమయం ఈ అమలు.
ఇది వేడి చిహ్నం అని.
హీట్ మాప్ మీరు ఎలా నాకు చెబుతుంది మీ కీ స్పేస్ యాక్సెస్.
మరియు ఈ నాకు చెప్తుంటాడు ఉంది ఒక నిర్దిష్ట హాష్ ఉందని
ఈ వ్యక్తి ఒక ఇష్టమని భయంకర చాలా, అతను ఎందుకంటే
నిజంగా కష్టం, నిజంగా ఇది కొట్టిన.
>> కాబట్టి నీలం nice ఉంది.
మేము నీలం ఇష్టం.
మేము Red ఇష్టం లేదు.
Red యొక్క పేరు ఒత్తిడి 100% పైకి లేస్తుంది.
100%, ఇప్పుడు మీరు ఆపేసారు కావడం చేస్తున్నారు.
సో మీరు వంటి ఏ ఎరుపు పంక్తులు ఎప్పు దీన్ని మరియు అది కేవలం డైనమో DB-- కాదు
ప్రతి NoSQL డేటాబేస్ ఈ సమస్య ఉంది.
యాంటి-పాటర్న్స్ చెయ్యవచ్చు ఉన్నాయి పరిస్థితులు ఈ రకమైన డ్రైవ్.
నేను ఏమి నేను వినియోగదారులు పని ఉంది ఈ పరిస్థితులు తగ్గించడానికి.
>> మరియు ఆ చూడవచ్చు ఇష్టం లేదు?
మరియు ఈ చాలా పెరిగిపోతుంది డైనమో DB నిర్గమాంశ బయటకు,
కానీ అది నిజంగా సంతరించుకోనుంది NoSQL అత్యంత బయటకు.
ఈ డైనమో పరిమితం కాదు.
ఈ definitely-- నేను మొంగో వద్ద పని ఉపయోగిస్తారు.
నేను అనేక NoSQL వేదికల తెలిసిన రెడీ.
ప్రతి ఒకటి ఈ రకమైన ఉంది వేడి కీ సమస్యలు.
ఏ NoSQL యొక్క మరింత పొందడానికి డేటాబేస్, ప్రత్యేకంగా డైనమో DB,
మీరు పట్టికలు సృష్టించడానికి కావలసిన పేరు హాష్ కీ మూలకం ఉంది
విలక్షణమైన విలువలు పెద్ద సంఖ్యలో, ప్రాధాన్యతను యొక్క ఒక అధిక స్థాయి.
నేను వ్రాసే నేను అర్థం ఎందుకంటే వివిధ బకెట్లు మా కు.
>> నేను మరింత బకెట్లు , ఎక్కువగా వ్రాయడం
నేను ఆ రాసే బరువును విస్తరించడానికి am లేదా బహుళ నోడ్లు మీదుగా బయటకు లోడ్ చదవండి,
ఎక్కువగా నేను ఒక కలిగి ఉన్నాను పట్టిక అధిక నిర్గమాంశ.
ఆపై నేను విలువలు ఉండాలనుకుంటున్నాను కాలక్రమంలో తగురీతిలో సమానంగా అభ్యర్థించిన
మరియు ఒకే విధంగా యాదృచ్చికంగా సాధ్యమైనంత.
అయితే, అది ఆసక్తికరమైన రకంగా ఎందుకంటే నేను కాదు నిజంగా
నియంత్రణ వినియోగదారులు వచ్చినప్పుడు.
మేము వ్యాప్తి చేస్తే, చెప్పటానికి తగినంత కీ స్పేస్ అంతటా విషయాలు బయటకు
మేము బహుశా మంచి ఆకారం లో ఉంటాం.
>> ఒక నిర్దిష్ట ఉంది సమయం డెలివరీ మొత్తం
మీరు వెళుతున్న చేస్తున్నట్లు సామర్థ్యం నియంత్రణ ఉండాలి.
కానీ ఆ నిజంగా మేము కలిగి రెండు కొలతలు,
స్పేస్, యాక్సెస్ సమానంగా స్ప్రెడ్, సమయం, అభ్యర్థనలు
సమానంగా సమయంలో ఖాళీకి చేరుకున్నాడు.
మరియు ఆ రెండు ఉంటే షరతులకు చేస్తున్నారు,
అప్పుడు అంతే ఏమిటి లాగా అన్నారు.
ఈ NICER ఉంది.
మేము ఇక్కడ నిజంగా సంతోషంగా ఉన్నారు.
మేము చాలా కూడా యాక్సెస్ నమూనా పొందారు.
అవును, బహుశా మీరు పొందుతుంటే ఒక కొద్దిగా ఒత్తిడి ఇప్పుడు ఆపై ప్రతి,
కానీ ఏమీ నిజంగా చాలా విస్తృతమైన.
కనుక ఇది, ఎన్ని సార్లు ఆశ్చర్యంగా నేను వినియోగదారులు పని చేసినప్పుడు,
పెద్ద ఎర్ర తో మొదటి గ్రాఫ్ బార్ మరియు అన్ని అది పసుపు వార్తలు అగ్లీ
అన్ని చోట్ల, మేము వ్యాయామం పూర్తిచేశారని
నెలల తర్వాత తిరిగి నిర్మాణ,
వారు ఖచ్చితమైన అదే అమలు చేస్తున్నారు ఖచ్చితమైన లోడ్ వద్ద శ్రమను.
మరియు ఇది ఇప్పుడు వంటి ఆరాటపడుతుంది ఏమిటి.
సో వాట్ మీరు NoSQL తో పొందండి ఒక ఖచ్చితంగా అని డేటా స్కీమా
యాక్సెస్ నమూనా ముడిపడి.
>> మరియు మీరు ఆ డేటా స్కీమా ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు ప్రాప్యత నమూనా మద్దతు.
మీరు లేకపోతే, అప్పుడు మీరు చూడాలని సమస్యలు ఆ రకాల చూడండి
ఆ వేడి కీలు తో.
>> ప్రేక్షకులు: Well, అనివార్యంగా కొన్ని ప్రదేశాలలో ఇతరుల కంటే వేడిగా ఉంటుంది వెళ్తున్నారు.
>> రిక్ HOULIHAN: ఎల్లప్పుడూ.
ఎల్లప్పుడూ.
అవును, నేను ఎల్లప్పుడూ ఉంది అర్థం ఫంక్షన్ మరియు మళ్ళీ, ఉంది
కొన్ని డిజైన్ నమూనాలు మేము ద్వారా పొందుతారు మీరు ఎదుర్కోవటానికి ఎలా గురించి చర్చ ఉంటుంది
ఈ సూపర్ పెద్ద aggregations తో.
నా ఉద్దేశ్యం, నేను వాటిని కలిగి వచ్చింది మేము వారితో ఎలా ఒప్పందం చేసుకోవాలి?
నేను ఒక అందమైన మంచి ఉపయోగం విషయంలో వచ్చింది మేము ఆ కోసం గురించి మాట్లాడదాము.
>> All right, కాబట్టి లెట్స్ చర్చ ఇప్పుడు గురించి కొన్ని వినియోగదారులు.
ఈ అబ్బాయిలు AdRoll ఉన్నాయి.
మీరు అయితే నాకు తెలీదు AdRoll తెలిసిన.
మీరు బహుశా వాటిని చూడండి బ్రౌజర్లో చాలా.
వారు ఉన్నారు, ప్రకటన తిరిగి లక్ష్యంగా చేస్తున్న అతిపెద్ద ప్రకటన రీ-లక్ష్య వ్యాపార
అక్కడ.
వారు సాధారణంగా క్రమం తప్పకుండా పరిగెత్తే రోజుకు 60 బిలియన్ల లావాదేవీలను.
వారు ఒక మిలియన్ పైగా చేస్తున్నా సెకనుకు లావాదేవీలు.
వారు ఒక అందమైన సాధారణ పట్టిక పొందారు నిర్మాణం, రద్దీ పట్టిక.
ఇది ప్రాథమికంగా కేవలం హాష్ కీ, కుకీ
పరిధి జనాభా ఉంది వర్గం, మరియు అప్పుడు
మూడవ లక్షణం స్కోరు.
>> కాబట్టి మేము అన్ని కుక్కీలను కలిగి ఈ కుర్రాళ్ళు నుండి మా బ్రౌజర్.
మరియు మీరు ఒక వెళ్ళేటప్పుడు వ్యాపారి పాల్గొనే,
ఇవి ప్రధానంగా అంతటా మీరు స్కోర్ వివిధ జనాభా వర్గాలు.
మీరు ఒక వెబ్ సైట్ కు వెళ్ళేటప్పుడు మరియు మీరు నేను ఈ ad-- చూడండి అనుకుందాం
లేదా ప్రాథమికంగా మీరు ఆ చెప్పటానికి లేదు కానీ మీరు వెబ్సైట్ వెళ్ళేటప్పుడు
వారు మీరు ఈ ప్రకటనను చూడటానికి అనుకుందాం.
మరియు వారు AdRoll నుండి ప్రకటన పొందండి వెళ్ళండి.
AdRoll వారి పట్టిక మీరు చూస్తుంది.
వారు మీ కుకీ కనుగొనేందుకు.
చెప్పడం ప్రకటనదారులు వాటిని నేను ఎవరైనా కావలసిన
ఎవరు, మధ్య వయస్కులు వార్తలు క్రీడలు లోకి 40 ఏళ్ల వ్యక్తి చెప్పారు.
మరియు వారు ఆ జనాభా మీరు స్కోర్ మరియు వారు కాదో నిర్ణయించటానికి
మీరు ఒక మంచి ప్రకటన ఉంది.
>> ఇప్పుడు వారు ఒక SLA కలిగి వారి ప్రకటనల ప్రొవైడర్స్
సబ్ -10 మిల్లిసెకనులో అందించడానికి ప్రతి ఒక్క అభ్యర్థన న స్పందన.
కాబట్టి వారు ఈ డైనమో DB ఉపయోగిస్తున్నారు.
వారు మాకు కొట్టిన చేస్తున్నారు సెకనుకు మిలియన్ అభ్యర్థనలు.
వారు అన్ని చేస్తామని ఉన్నారు వారి అన్వేషణలను, చిక్సితకు ఆ డేటా,
మరియు ఆ తిరిగి ఆ జోడించండి లింకు 10 మిల్లీ కింద ప్రకటనదారు.
ఇది నిజంగా అందంగా అసాధారణంగా ఉంది అమలు వారు కలిగి.
>> ఈ అబ్బాయిలు నిజానికి అబ్బాయిలు ఇవి.
నేను ఈ కుర్రాళ్ళు ఉంటే ఖచ్చితంగా తెలియదు.
ఈ కుర్రాళ్ళు కావచ్చు.
సాధారణంగా నేను, ఏ us-- చెప్పారు అది వారికి ఉంది భావించడం లేదు.
నేను మరొకరి భావించాను.
నేను ఒక పని కస్టమర్ నాకు చెప్పారు ఆ
ఇప్పుడు అవి చేసిన డైనమో DB వెళ్ళిన వారు ఉన్నారు
కోసం స్నాక్స్ మరింత డబ్బు ఖర్చు వారి అభివృద్ధి జట్టులో ప్రతి నెల
వారు వారి డేటాబేస్ ఖర్చు కంటే.
కనుక ఇది మీరు ఒక ఇస్తాము పొదుపు ఆలోచన
మీరు డైనమో DB లో పొందవచ్చు భారీ ఉంది.
అన్ని కుడి, dropcam మరొక కంపెనీ ఇది.
ఈ వ్యక్తి రకమైన of-- మీరు అనుకుంటే వార్తలు థింగ్స్ ఇంటర్నెట్, dropcam యొక్క
ప్రధానంగా ఇంటర్నెట్ భద్రతా వీడియో.
మీరు అక్కడ మీ కెమెరా బయటకు చాలు.
కెమెరా ఒక చలన శోధన ఉంది.
ఎవరో, వెంట వస్తుంది ఒక క్యూ పాయింట్ వస్తుంది.
కెమెరా కాసేపు వరకు రికార్డింగ్ మొదలవుతుంది అది ఇకపై ఏ మోషన్ గుర్తించడం లేదు.
ఇంటర్నెట్ లో ఆ వీడియో అప్ ఉంచుతుంది.
>> Dropcam అని ఒక సంస్థ ప్రధానంగా డైనమో DB మొగ్గు
అవి ఎదుర్కొంటున్న ఎందుకంటే అపారమైన గ్రోయింగ్ పెయిన్స్.
మరియు వారు మాకు చెప్పారు, హఠాత్తుగా డేటా petabytes.
వారు ఆలోచన వారి సేవ కలిగి కాబట్టి విజయవంతం అవుతుంది.
YouTube కంటే మరింత లను వీడియో ఈ కుర్రాళ్ళు పొందడానికి ఏమి ఉంది.
వారు అన్ని ట్రాక్ DynamoDB ఉపయోగించడానికి అన్ని వారి వీడియో కీలక అంశాలపై మెటాడేటా.
>> కాబట్టి వారు పుష్ ఎస్ 3 బకెట్లు అన్ని బైనరీ కళాఖండాల లోకి.
ఆపై వారు కలిగి డైనమో DB రికార్డులు
ఆ S3 మూడు వస్తువులు ప్రజలు అభిప్రాయపడుతున్నారు.
వారు ఒక వీడియో వద్ద చూడవలసిన అవసరం ఉన్నప్పుడు, వారు డైనమో DB లో రికార్డు వెతకండి.
వారు లింక్ క్లిక్ చేయండి.
వారు S3 నుండి వీడియో డౌన్ లాగండి.
కాబట్టి ఈ కనిపిస్తుంది ఏమి యొక్క ఉంటాము.
మరియు ఈ వారి జట్టు నుండి నేరుగా ఉంది.
>> డైనమో DB వారి తగ్గిస్తుంది వీడియో సంఘటనలు బట్వాడా సమయం
ఐదు నుంచి 10 సెకన్ల నుంచి.
వారి పాత రిలేషనల్ స్టోర్ లో, వారు వెళ్లి అమలు చేయాలి ఉపయోగిస్తారు
ఫిగర్ బహుళ క్లిష్టమైన ప్రశ్నలు ఇది బయటకు వీడియోలు, లాగేందుకు
కంటే తక్కువ 50 మిల్లీసెకన్లు.
కాబట్టి ఇది అద్భుతమైన, అద్భుతమైన వార్తలు ఎంత పనితీరు
మీరు ఆప్టిమైజ్ మీరు పొందవచ్చు మరియు మీరు ట్యూన్ అంతర్లీన డేటాబేస్
యాక్సెస్ నమూనా మద్దతు.
అది ఏమిటో Halfbrick, ఈ కుర్రాళ్ళు, నేను ఊహిస్తున్నాను ఫ్రూట్ నింజా వారి విషయం.
డైనమో DB అన్ని నడుస్తుంది.
మరియు ఈ అబ్బాయిలు, వారు గొప్ప ఉంటాయి అభివృద్ధి బృందం, గొప్ప అభివృద్ధి
షాప్.
>> ఒక మంచి ఆప జట్టు.
వారు చాలా లేదు ఆపరేషన్ వనరుల.
వారు ఉంచడానికి ప్రయత్నిస్తున్న పోరాడుతున్న వారి అప్లికేషన్ మౌలిక సదుపాయాలు
మరియు రన్నింగ్.
వారు మాకు వచ్చింది.
వారు డైనమో DB చూశారు.
వారు మాకు ఆ వార్తలు అన్నారు.
వారు వారి మొత్తం నిర్మించిన దానిపై అప్లికేషన్ ఫ్రేమ్వర్క్.
ఇక్కడ కొన్ని నిజంగా nice వ్యాఖ్యలు వారి సామర్థ్యంపై జట్టు నుండి
ఇప్పుడు భవనం పై దృష్టి ఆట మరియు
నిర్వహించాల్సిన అవసరం అవస్థాపన, ఇది
అపరిమిత కాసాగారు వారి జట్టు కోసం భారాన్ని.
కాబట్టి ఈ విషయం ఆ మీరు డైనమో DB నుండి పొందండి ప్రయోజనం.
>> అన్ని కుడి, రావడము ఇక్కడ డేటా మోడలింగ్.
మేము గురించి కొద్దిగా మాట్లాడారు ఒకటి ఈ ఒకటి, అనేక ఒకటి,
మరియు అనేక రకం సంబంధాలు అనేక.
మరియు ఎలా మీరు డైనమో ఆ కొనసాగించటానికి లేదు.
డైనమో DB లో మేము ఉపయోగించే సూచికలు సాధారణంగా మాట్లాడటం,
నుండి డేటా రొటేట్ ఇతర ఒక రుచి.
హాష్ కీలను, పరిధి కీలు, మరియు ఇండెక్సులు.
>> ఈ ముఖ్యంగా ఉదాహరణకు, అనేక రాష్ట్రాలు
ఒక లైసెన్సింగ్ అవసరాలే ఉన్నాయో ఆ తలకు మాత్రమే ఒక డ్రైవర్ లైసెన్స్.
మీరు రెండు డ్రైవర్ పొందడానికి వెళ్ళి కాదు బోస్టన్ రాష్ట్రంలో లైసెన్సుల.
నేను టెక్సాస్ లో అది చెయ్యలేరు.
ఆ ఇది మార్గం రకంగా.
కాబట్టి DMV వద్ద, మేము అన్వేషణలను కలిగి, మేము డ్రైవర్ యొక్క లైసెన్స్ చూసేందుకు మీరు
సామాజిక భద్రతా సంఖ్య ద్వారా.
నేను యూజర్ వివరాలు చూసేందుకు మీరు డ్రైవర్ యొక్క లైసెన్స్ సంఖ్యను ద్వారా.
>> కాబట్టి మేము ఒక వినియోగదారు యొక్క పట్టిక కలిగి ఉండవచ్చని క్రమ సంఖ్య లో ఒక హాష్ కీ ఉంది,
లేదా సామాజిక భద్రతా సంఖ్య, మరియు వివిధ గుణాలను అంశంపై నిర్వచించింది.
ఇప్పుడు ఆ పట్టిక నేను ఒక GSI నిర్వచించే అని
చెప్పారు చుట్టూ నేను కావలసిన ఎగరవేసిన ప్రతిసారి అప్పుడు లైసెన్స్ మరియు ఒక హాష్ కీ
అన్ని ఇతర అంశాలను.
ఇప్పుడు నేను ప్రశ్నించడానికి కనుగొనేందుకు కావాలా ఇచ్చిన ఏ సోషల్ కోసం లైసెన్స్ సంఖ్య
సెక్యూరిటీ నంబర్, నేను ప్రధాన పట్టిక విచారించారు.
>> నేను ప్రశ్నించడానికి కావలసిన మరియు నేను అనుకుంటే సామాజిక భద్రత పొందడానికి
నంబరు లేదా ఇతర లక్షణాలను లైసెన్స్ సంఖ్య, నేను GSI ప్రశ్నించడానికి.
ఆ నమూనా ఒకటి ఒక సంబంధానికి.
జస్ట్ చాలా సాధారణ GSI, చుట్టూ ఆ విషయాలు కుదుపు.
ఇప్పుడు, అనేక గురించి చర్చ.
అనేక ఒక రప్పించింది మీ హాష్ పరిధి కీ.
మేము ఈ చాలా చోటే ఉపయోగం విషయంలో మానిటర్ డేటా.
మానిటర్ డేటా రెగ్యులర్ వస్తుంది విషయాలు ఇంటర్నెట్ వంటి విరామం.
మేము ఎల్లప్పుడూ అన్ని ఈ పొందుటకు రికార్డులు అన్ని సమయం లో వస్తోంది.
>> మరియు నేను అన్ని రీడింగులను కనుగొనడానికి కావలసిన నిర్ణీత కాలం మధ్య.
ఇది చాలా సాధారణమైన ప్రశ్న వార్తలు పర్యవేక్షణ అవస్థాపన.
గురించి మార్గం ప్రయాణంలో ఒక గుర్తించడం సాధారణ పట్టిక నిర్మాణం ఒక పట్టిక.
నేను ఒక పరికరం కొలతలు పట్టిక పొందారు పరికర ఐడి ఒక హాష్ కీతో.
మరియు నేను ఒక పరిధి కీ స్టాంప్, లేదా ఈ సందర్భంలో, పురాణ.
మరియు నాకు క్లిష్టమైన అమలు అనుమతిస్తుంది ఆ పరిధిలో కీ వ్యతిరేకంగా ప్రశ్నలు
మరియు ఆ రికార్డులను తిరిగి ఫలితంగా వాటికి సాపేక్షంగా
నేను చూస్తున్నాను సెట్.
మరియు దానిని ఒక ఆధారమై అనేక సంబంధానికి
ఉపయోగించి ప్రాథమిక పట్టిక లోకి హాష్ కీ, పరిధి కీ నిర్మాణం.
>> కాబట్టి ఆ రకమైన నిర్మించిన డైనమో DB పట్టిక లోకి.
నేను ఒక హాష్ నిర్వచించే సమయంలో మరియు పరిధి t పట్టిక, నేను రెడీ
అనేక సంబంధానికి ఒక నిర్వచించు.
ఇది ఒక తల్లితండ్రుల-పిల్లల సంబంధం ఉంది.
>> యొక్క అనేక గురించి మాట్లాడేందుకు లెట్ అనేక సంబంధాలు.
మరియు ఈ ప్రత్యేక ఉదాహరణకు, మళ్ళీ, మేము GSI యొక్క ఉపయోగించడానికి వెళుతున్న.
మరియు యొక్క గేమింగ్ గురించి మాట్లాడటానికి వీలు నేను ఇచ్చిన యూజర్ పేరు దృష్టాంతంలో.
నేను అన్ని గేమ్స్ కనుగొనేందుకు కావలసిన అతను లేదా ఆడుతున్న నమోదు యొక్క.
మరియు ఇచ్చిన ఆట కోసం, నేను అన్ని వినియోగదారులు కావలసిన.
సో ఎలా నేను ఆ చేయాలి?
నా యూజర్ ఆటలు పట్టిక, నేను వెళుతున్నాను యూజర్ ID ఒక హాష్ కీ కలిగి
మరియు ఆట యొక్క ఒక పరిధి కీ.
>> కాబట్టి ఒక వినియోగదారు పలు ఆటలను కలిగి ఉంటుంది.
ఇది మధ్య అనేక సంబంధం ఒక ఒకటి వినియోగదారు మరియు అతను పోషిస్తుంది గేమ్స్.
ఆపై GSI లో, నేను ఆ చుట్టూ కుదుపు చేస్తాము.
నేను గేమ్ లో హాష్ చేస్తాము మరియు నేను యూజర్ పరిధిపై చేస్తాము.
నేను అన్ని పొందాలనుకోవడం చేస్తే గేమ్ యూజర్ యొక్క ఆడుతున్న,
నేను ప్రధాన పట్టిక ప్రశ్నించడానికి చేస్తాము.
నేను అన్ని వినియోగదారులు పొందడానికి అనుకుంటే ఒక నిర్దిష్ట గేమ్ ప్లే,
నేను GSI విచారించారు.
కాబట్టి మీరు మేము దీన్ని ఎలా?
మీరు ఈ GSI యొక్క మద్దతు నిర్మించడానికి ఉపయోగం విషయంలో, అప్లికేషన్, యాక్సెస్
నమూనా, అప్లికేషన్.
>> నేను ప్రశ్నించడానికి అవసరం అయితే ఈ కోణంలో, వీలు
నాకు ఆ కోణాన్ని మీద ఇండెక్స్ సృష్టించడానికి.
నేను లేకపోతే, నేను పట్టించుకోను.
మరియు ఉపయోగం కేసు ఆధారంగా, నేను సూచిక అవసరం లేదా నేను ఉండకపోవచ్చు.
ఇది ఒక సాధారణ ఎందఱో వార్తలు ఉంటే, ప్రాథమిక పట్టిక జరిమానా ఉంది.
నేను ఈ అనేక చెయ్యాల్సిన ఉంటే అనేక యొక్క, లేదా నేను వాటిని ఒకటి చెయ్యాల్సిన
అప్పుడు బహుశా నేను చేయాలి రెండవ ఇండెక్స్.
కనుక ఇది అన్ని ఆధారపడి నేను ఏమి దీనికై
మరియు నేను నిష్ణాత పొందడానికి దీనికై ఏమి.
>> బహుశా నేను చాలా ఖర్చు వెళుతున్న కాదు ఎక్కువ సమయం పత్రాలు గురించి మాట్లాడటం.
ఈ బహుశా, కొద్దిగా గెట్స్ లోతుగా మేము లోకి వెళ్ళడానికి అవసరం కంటే.
యొక్క కొద్దిగా చర్చ లెట్ సంపన్నులు ప్రశ్న వ్యక్తీకరణ.
డైనమో DB లో మేము కలిగి సృష్టించే సామర్థ్యం
మేము ప్రొజెక్షన్ వ్యక్తీకరణలు కాల్ ఏమి.
ప్రొజెక్షన్ వ్యక్తీకరణలు కేవలం ఉన్నాయి ఖాళీలను లేదా విలువలు తయారయ్యారు
మీరు ప్రదర్శించడానికి కావలసిన.
OK, కాబట్టి నేను ఒక ఎంపిక చేయడానికి.
నేను డైనమో DB వ్యతిరేకంగా ఒక ప్రశ్న తయారు.
నేను మీరు చూపించు ఏమి చెప్పేది నాకు మాత్రమే ఐదు నక్షత్రాల సమీక్షలను
ఈ ప్రత్యేక ఉత్పత్తి కోసం.
కాబట్టి ఆ నేను చూడాలనుకుంటే అంతే.
నేను అన్ని చూడాలనుకుంటే లేదు వరుసగా ఇతర లక్షణాలను,
నేను ఈ చూడాలనుకుంటే.
ఇది కేవలం ఉన్నప్పుడు SQL లో వంటిది మీరు ఎంపిక స్టార్ లేదా పట్టిక నుండి చెప్పటానికి,
మీరు ప్రతిదీ పొందండి.
నేను నుండి select name చెప్పినప్పుడు పట్టిక, నేను మాత్రమే ఒక లక్షణం.
ఇది విషయం అదే రకమైన వార్తలు డైనమో DB లేదా మరొక NoSQL డేటాబేస్.
వడపోత వ్యక్తీకరణలు నాకు అనుమతిస్తాయి ప్రధానంగా డౌన్ సెట్ ఫలితంగా కట్.
నేను ఒక ప్రశ్న తయారు.
ప్రశ్నా 500 వస్తువులను తిరిగి రావచ్చు.
కానీ నేను మాత్రమే అంశాలను కావలసిన ఈ అని ఒక లక్షణం కలిగి.
OK, కాబట్టి యొక్క ఆ అంశాలను ఫిల్టర్ వీలు ఆ నిర్దిష్ట ప్రశ్న సరిపోలడం లేదు.
కాబట్టి మేము వడపోత భావాలు ఉన్నాయి.
>> వడపోత వ్యక్తీకరణలు చెయ్యవచ్చు ఏ లక్షణం అమలు.
వారు పరిధి ప్రశ్నలకు వంటి లేదు.
రైజ్ ప్రశ్నలు మరింత ప్రత్యేకమైనవి.
వడపోత ప్రశ్నలు వెళ్ళడానికి నాకు అవసరం మొత్తం ఫలితాలు సెట్ చేసుకోగా
నేను వద్దు డేటా కోరుకుంటాయి.
ఎందుకు ముఖ్యం?
నేను అన్ని చదివి ఎందుకంటే.
ఒక ప్రశ్న, నేను చదివిన వెళుతున్న మరియు ఇది డేటా గురించి ఒక పెద్ద చేస్తాడు.
ఆపై నేను వెళుతున్నాను నేను అవసరం ఏమి కోరుకుంటాయి.
మరియు నేను మాత్రమే చెక్కటానికి వెబ్ ఉంటే ఒక వరుసల జంట, అప్పుడు ఆ సరే.
ఇది మరింత అసమర్థంగా కాదు.
>> కానీ నేను యొక్క మొత్తం కుప్ప వింటున్నాను ఉంటే డేటా, కేవలం ఒక అంశాన్ని కోరుకుంటాయి
అప్పుడు నేను మంచి ఉండాలి వెళుతున్నాను ఒక పరిధి ప్రశ్న ఉపయోగించి ఆఫ్,
ఇది చాలా సెలెక్టివ్ ఎందుకంటే.
ఇది నాకు చాలా సేవ్ జరగబోతోంది డబ్బు, నేను చదవడానికి చెల్లించాల్సిన ఎందుకంటే.
ఎక్కడ తిరిగి వచ్చే ఫలితాలు చిన్న కావచ్చు, ఆ తీగ దాటి,
కానీ నేను చదివినవి చెల్లిస్తున్న చేస్తున్నాను.
సో ఎలా అర్థం మీరు డేటా పొందుతుంటే.
ఆ డైనమో DB లో చాలా ముఖ్యం.
>> షరతులతో వ్యక్తీకరణలు, ఈ ఏమి ఉంది మీరు ఆశావాద లాకింగ్ కాల్ ఉండవచ్చు.
నవీకరణ ఏర్పడుతుంది, లేదా ఈ విలువ ఉంటే నేను పేర్కొన్న ఏమి సమానం.
నేను ఒక ఒక సమయం స్టాంప్ ఉంటే రికార్డు, నిజంగా నేను డేటా చదవండి ఉండవచ్చు.
నేను ఆ డేటా మార్పు ఉండవచ్చు.
నేను వ్రాసే వెళ్ళవచ్చు డాటాబేస్ డేటా తిరిగి.
ఎవరైనా రికార్డు మారితే, స్టాంప్ మార్చబడింది ఉండవచ్చు.
ఆ విధంగా నా నియత నవీకరణ నవీకరణ చెప్పగల్గినవి
స్టాంప్ ఈ సమానం ఉంటే.
లేదా నవీకరణ ఎవరైనా ఎందుకంటే విఫలమౌతుంది ఈ మధ్యకాలంలో రికార్డు నవీకరించబడింది.
>> మేము ఆశావాద లాకింగ్ కాల్ ఏమిటి.
ఇది ఎవరైనా అర్థం లో వచ్చి అది మార్చవచ్చు,
మరియు నేను దానిని కనిపెట్టే వెళుతున్న నేను తిరిగి వెళ్ళేటప్పుడు రాయడానికి.
ఆపై నేను నిజానికి ఆ చదువుకోవచ్చు డేటా మరియు OH, అతను మార్చివేసి, చెప్పటానికి.
నేను ఆ కోసం ఖాతా అవసరం.
మరియు నేను డేటా మార్చవచ్చు నా రికార్డు మరియు మరొక నవీకరణ వర్తిస్తాయి.
కాబట్టి మీరు ఆ పెరుగుతున్న చేసుకోవచ్చు సమయం మధ్య సంభవించే నవీకరణలను
మీరు డేటా మరియు చదివే సమయం మీరు డేటా వ్రాస్తానని.
>> ప్రేక్షకులు: వడపోత వ్యక్తీకరణ నిజానికి కాదు అర్థం
సంఖ్య లేదా not-- లో
>> [వాయిసెస్ INTERPOSING]
రిక్ HOULIHAN: నేను రెడీ ఈ లోకి చాలా పొందండి.
ఈ రిజర్వేషన్ కీవర్డ్ ఉంది.
పౌండ్ వీక్షణ ప్రత్యేకించబడింది డైనమో DB లో కీవర్డ్.
ప్రతి డేటాబేస్ ఉంది దాని సొంత రిజర్వు మీరు ఉపయోగించలేరు సేకరణలు పేర్లు.
డైనమో DB, మీరు తెలిపితే ఈ ముందు ఒక పౌండ్,
మీరు పైన ఆ పేర్లు అప్ నిర్వచించలేదు.
ఈ ఒక సూచించబడిన విలువ.
ఇది బహుశా ఉత్తమ వాక్యనిర్మాణం కాదు ఈ చర్చకు అక్కడ,
అది కొన్ని real-- భరోసా ఎందుకంటే నేను మాట్లాడటం ఉండేది మరింత
ఒక లోతుగా స్థాయిలో ఆ గురించి.
>> కానీ చెప్పటానికి తగినంత, ఈ అనుకొనుట వారు views-- పేరు స్కాన్ ప్రశ్న అనేది
లేదా పౌండ్ వీక్షణలు 10 కంటే ఎక్కువ.
ఇది అవును, ఒక సంఖ్యా విలువ.
మీకు కావాలంటే, మేము గురించి మాట్లాడవచ్చు చర్చ తర్వాత ఆ.
All right, కాబట్టి మేము లోకి పొందుతుంటే ఉత్తమ విధానాల కొన్ని దృశ్యాలు
పేరు మేము మాట్లాడటానికి వెళుతున్న ఇక్కడ కొన్ని అనువర్తనాలు గురించి.
డైనమో DB కొరకు వినియోగ సందర్భాలు ఏమిటి.
డిజైన్ ఏమిటి డైనమో DB లో నమూనాల.
>> మరియు మొదటి ఒకటి మేము చేయబోతున్నామని గురించి చర్చ విషయాలు ఇంటర్నెట్ ఉంది.
నేను ఊహిస్తున్నాను of-- కాబట్టి మేము చాలా పొందుటకు, దానిని 50% పైగా ఏమిటి
ఈ రోజుల్లో ఇంటర్నెట్ ట్రాఫిక్ నిజానికి యంత్రాలు ద్వారా ఉత్పత్తి,
లేదు మానవులు స్వయంచాలక ప్రక్రియలు.
నేను ఈ విషయం ఈ విషయం అర్థం మీరు మీ జేబులో చుట్టూ తీసుకుని
ఎంత డేటా ఆ విషయం నిజానికి మీరు లేకుండా చుట్టూ పంపడం
అది తెలుసుకోవడం ఖచ్చితంగా అద్భుతమైన ఉంది.
మీ స్థానం సమాచారం ఎంత వేగంగా గురించి మీరు చూడాలని.
మీరు Google Maps రచనలు ఎలా అనుకుంటున్నారు వారు మీరు చెప్పినపుడు ట్రాఫిక్ ఏమిటి.
లక్షలాది ఉన్నాయి ఎందుకంటే అది మరియు చుట్టూ డ్రైవింగ్ లక్షల మంది ప్రజలు
పంపుతున్నారు ఫోన్లతో అన్ని సమయంలో చోట్ల డేటా.
విషయాలు ఒకటి కాబట్టి డేటా ఈ రకం గురించి
ఆ వస్తుంది, మానిటర్ డేటా లాగిన్ డేటా సమయ శ్రేణి డేటా, అది ఉంది
సాధారణంగా మాత్రమే ఆసక్తికరమైన సమయం కొద్దిగా కోసం.
ఆ సమయంలో తర్వాత, అంతే కాబట్టి ఆసక్తికరమైన లేదు.
కాబట్టి మేము వీలు లేదు గురించి మాట్లాడారు ఆ పట్టికలు హద్దులు లేకుండా పెరుగుతాయి.
ఇక్కడ ఆలోచన బహుశా నేను 24 పొందారు నా వేడి బల్ల ఈవెంట్స్ విలువ గంటల.
మరియు ఆ వేడి బల్ల అవతరిస్తుంది చాలా అధిక రేటు వెసులుబాటు,
ఇది దత్తాంశం యొక్క పలు తీసుకొని ఎందుకంటే.
ఇది డేటా చాలా సమయం పడుతోంది మరియు నేను చాలా వింటున్నాను.
నేను ఆపరేషన్ చాలా పొందారు ఆ డేటా వ్యతిరేకంగా నడుస్తున్న ప్రశ్నలు.
>> 24 గంటల తర్వాత హే, మీరు నేను పట్టించుకోను ఏమి, తెలుసు.
కాబట్టి బహుశా ప్రతి అర్ధరాత్రి నేను రోల్ ఒక కొత్త పట్టిక కు పైగా నా పట్టిక
మరియు నేను ఈ పట్టిక deprovision.
నేను తీసుకొని వెళ్తాము RCU మరియు WCU యొక్క డౌన్ ఎందుకంటే 24 గంటల తరువాత
నేను అనేక నడుస్తున్న కాదు ఆ డేటా వ్యతిరేకంగా ప్రశ్నలు.
ఐతే నేను డబ్బు సేవ్ వెళుతున్న.
మరియు బహుశా 30 రోజుల తరువాత నాదగ్గర కూడా అది అన్ని పట్టించుకోనట్లు అవసరం.
నేను WCU యొక్క పడుతుంది ఒకటి క్రిందికి అన్ని మార్గం,
మీరు తెలుసు ఎందుకంటే, అది ఏమిటి ఎప్పుడూ రాసిన పొందగలిగిన.
డేటా 30 రోజుల వయస్సు.
ఇది ఎప్పుడూ మార్పులు.
>> మరియు అది చదవడానికి పొందగలిగిన దాదాపు ఎప్పటికీ కాబట్టి యొక్క కేవలం 10 క్రిందికి ఆ RCU తీసుకుందాం.
మరియు నేను ఈ డబ్బు, ఒక టన్ను సేవ్ కాబట్టి డేటా, మరియు మాత్రమే నా వేడి డేటా చెల్లిస్తున్న.
కాబట్టి ఆ చూడండి ముఖ్యమైన విషయం మీరు ఒక సమయ శ్రేణి చూస్తున్నప్పుడు వద్ద
డేటా వాల్యూమ్ లో వస్తున్న.
ఈ వ్యూహాలు ఉన్నాయి.
ఇప్పుడు, నేను అది వీలు కాలేదు ఒకే పట్టిక వెళ్లి
మరియు కేవలం పట్టిక పెరుగుతాయి తెలపండి.
చివరికి, నేను వెళుతున్న పనితీరు సమస్యలను చూడండి.
నేను ఆర్కైవ్ ప్రారంభించడానికి కలిగి వెళుతున్న పట్టిక ఆఫ్ డేటా కొన్ని,
ఏమి లేదు.
>> యొక్క మెరుగైన లెట్ మీ అనువర్తన రూపకల్పన
కాబట్టి మీరు కుడి ఈ విధంగా పనిచేస్తుంటాయి.
కనుక ఇది కేవలం స్వయంచాలకం అప్లికేషన్ కోడ్ లో.
అర్ధరాత్రి ప్రతి రాత్రి ఇది పట్టిక ఉంచబడతాయి.
బహుశా నేను అవసరం ఒక స్లయిడింగ్ ఉంది డేటా 24 గంటల విండో.
అప్పుడు రోజూ నేను ఉన్నాను పట్టిక ఆఫ్ డేటా పిలుపునిచ్చింది.
నేను ఒక దాన్ని ట్రిమ్ చేస్తున్నాను క్రాన్ ఉద్యోగం మరియు నేను ఆటంకమవుతుంది
ఈ ఇతర పట్టికలు పై, మీరు అవసరం సంసార.
ఒక చెల్లింపులో పనిచేస్తుంది కాబట్టి, ఆ గొప్ప.
లేకపోతే, అది ట్రిమ్.
కానీ యొక్క ఆ వేడి డేటా భద్రము దూరంగా మీ చల్లని డేటా నుండి.
ఇది మీరు డబ్బు సేవ్ చేస్తాము మరియు మీ పట్టికలు మరింత ప్రదర్శన చేయడానికి.
సో తదుపరి విషయం మేము మాట్లాడదాము గురించి ఉత్పత్తి జాబితా ఉంది.
ఉత్పత్తి కేటలాగ్ అందంగా సాధారణ ఉపయోగం కేసు.
ఈ నిజానికి ఒక సాధారణ నమూనా మేము విషయాలు వివిధ చూస్తారు.
మీరు కోసం, ట్విట్టర్ తెలుసు ఉదాహరణకు, వేడి ట్వీట్.
అందరూ వస్తున్నాయో మరియు ఆ ట్వీట్ నేర్పవచ్చు.
ఉత్పత్తి జాబితా, నేను ఒక అమ్మకానికి వచ్చింది.
నేను ఒక వేడి అమ్మకానికి వచ్చింది.
నేను 70,000 అభ్యర్థనలు వచ్చింది రెండవ ఒక ఉత్పత్తి కోసం వచ్చే
నా ఉత్పత్తి జాబితా బయటకు వివరణ.
మేము రిటైల్ చూడవచ్చని ఆపరేషన్ కొంచెం.
సో ఎలా మేము ఆ మర్చిపోయావా?
ఆ పరిష్కరించేందుకు మార్గమే లేదు.
నా వినియోగదారులు చూడాలనుకుంటే డేటా అదే ముక్క.
వారు పాటే, వస్తున్నాయి చేస్తున్నారు.
మరియు వారు అన్ని అభ్యర్థనలను చేస్తున్న డేటా అదే ముక్క కోసం.
ఈ నాకు ఇచ్చే వేడి కీ, ఆ పెద్ద ఎర్ర మేము ఇష్టం లేని నా చార్టులో గీత.
మరియు ఆ కనిపిస్తోంది ఏమిటి.
నా కీ స్పేస్ అంతటా నేను పొందుతున్నాను కాబట్టి అమ్మకానికి అంశాలు సుత్తితోకొట్టి.
నేను ఎక్కడైనా ఏమీ పొందుతున్నాను.
>> నేను ఈ సమస్యను పరిష్కరించేందుకు చెయ్యాలి?
Well, మేము కాష్ తో దీని తీవ్రతను.
Cache, మీరు-మెమరీ ప్రాథమికంగా ఒక చాలు డేటాబేస్ ముందు విభజన.
మేము ఉండిపోయారు [వినబడని] కాష్, ఎలా మీరు
మీ స్వంత కాష్ అప్ సెట్ చేయవచ్చు, [వినబడని] కాష్ [? d,?] మీకు కావలసిన సంసార.
డేటాబేస్ ముందు ఆ కనబరచింది.
ఆ విధంగా మీరు ఆ డేటా నిల్వ చేయవచ్చు కాష్ లో ఆ వేడి కీలు నుండి
స్పేస్ మరియు కాష్ ద్వారా చదవండి.
>> మరియు అప్పుడు చాలా మీ చదువుతుంది ఈ మాదిరి మొదలు.
నేను ఈ కాష్ ఇక్కడ అన్ని అప్ హిట్ గాట్ మరియు నేను ఏమీ డౌన్ ఇక్కడ జరగబోతోంది కాకముందు
డేటాబేస్ వెనుక కూర్చొని ఎందుకంటే కాష్ మరియు ద్వారా వచ్చి ఎప్పుడూ చదువుతుంది.
నేను డేటా మారిస్తే డేటాబేస్, నేను కాష్ అప్డేట్ ఉంటుంది.
మేము ఏదో ఉపయోగించవచ్చు వంటి అలా steams.
నేను ఆ పని ఎలా వివరించడానికి చేస్తాము.
అన్ని కుడి, సందేశ.
ఇమెయిల్, మేము అన్ని ఇమెయిల్ ఉపయోగించండి.
>> ఈ ఒక అందమైన మంచి ఉదాహరణ.
మేము సందేశాలను పట్టిక విధమైన పొందారు.
మరియు మేము ఇన్బాక్స్ మరియు అవుట్బాక్స్ వచ్చింది.
ఈ ఏమి SQL చేస్తాను ఉంది ఆ ఇన్బాక్స్ నిర్మించడానికి ఎలా.
మేము రకమైన రకమైన ఉపయోగించడానికి GSI యొక్క GSI యొక్క, ఉపయోగించడానికి వ్యూహం
నా ఇన్బాక్స్ మరియు నా అవుట్బాక్స్ కోసం.
కాబట్టి నేను ముడి సందేశాలను వస్తోంది పొందారు నా సందేశాలు పట్టిక లోకి.
మరియు ఈ మొదటి విధానం కావచ్చు, సరే, ఏ సమస్య, చెప్పటానికి.
నేను ముడి సందేశాలను పొందారు.
వచ్చే సందేశాలు [వినబడని] సందేశం ID, ఆ గొప్ప.
ఆ నా ఏకైక హాష్ వార్తలు.
నేను రెండు GSI యొక్క సృష్టించడానికి ఒక వెళుతున్న నా ఇన్బాక్స్, నా అవుట్బాక్స్ కోసం ఒక కోసం.
మరియు మొదటి విషయం నేను చేస్తాను నేను నా హాష్ కీ అని వస్తుంది ఉంది
గ్రహీత అవతరిస్తుంది మరియు నేను తేదీ ఏర్పాట్లు వెళుతున్న.
ఈ అద్భుతమైన ఉంది.
నేను ఇక్కడ నా nice view వచ్చింది.
కానీ ఒక చిన్న సమస్య ఇక్కడే ఉంది.
మరియు మీరు ఈ లోకి అమలు రిలేషనల్ డేటాబేస్ అలాగే.
వారు నిలువుగా విభజనీకరణ అని.
మీరు మీ బిగ్ డేటా ఉంచాలని దూరంగా మీ చిన్న డేటా నుండి.
>> నేను gotta ఎందుకంటే కారణం ఉంది గుణాలు పొందడానికి అంశాలను చదివి వెళ్ళి.
మరియు నా శరీరాలు ఇక్కడ అన్ని ఉన్నాయి ఉంటే, అప్పుడు కేవలం కొన్ని అంశాలను చదవడం
నా శరీరం పొడవు ఉంటే 256 కిలోబైట్లు ప్రతి సగటున
గణిత అందంగా అగ్లీ పొందుతాడు.
కాబట్టి నేను డేవిడ్ యొక్క ఇన్బాక్స్కు చదవండి అనుకుందాం.
డేవిడ్ యొక్క ఇన్బాక్స్కు 50 అంశాలు ఉన్నాయి.
సగటు మరియు పరిమాణం 256 కిలోబైట్లు ఉంది.
ఇక్కడ నా మార్పిడి నిష్పత్తి వార్తలు RCU యొక్క నాలుగు కిలోబైట్లు ఉంది.
>> OK, యొక్క వీడలేదు చివరికి స్థిరమైన చదువుతుంది.
నేను ఇప్పటికీ 1600 RCU యొక్క తినడం ఉన్నాను డేవిడ్ యొక్క ఇన్బాక్స్కు చదవడానికి.
ఔచ్.
సరే, ఇప్పుడు అనుకుంటున్నాను తెలియజేయండి అనువర్తనం ఎలా పనిచేస్తుందో గురించి.
నేను ఒక ఇమెయిల్ అనువర్తనం ఉన్నాను ఉంటే మరియు నేను, నా ఇన్బాక్స్ వద్ద చూస్తున్నాను
మరియు నేను ప్రతి సందేశం యొక్క శరీరం చూడండి, లేదు, నేను సారాంశాలు చూస్తున్నాను.
నేను మాత్రమే శీర్షికలు వద్ద చూస్తున్నాను.
కాబట్టి యొక్క ఒక టేబుల్ స్ట్రక్చర్ నిర్మించడానికి వీలు మరింత ఆ కనిపిస్తుంది.
>> కాబట్టి ఇక్కడ సమాచారాన్ని వార్తలు నా వర్క్ఫ్లో అవసరం.
ఇది నా ఇన్బాక్స్ GSI ఉంది.
ఇది తేదీ వార్తలు, పంపినవారు, విషయం, మరియు అప్పుడు
చూపాడు ఇది సందేశాన్ని ID, తిరిగి సందేశాలను పట్టిక
నేను ఎక్కడ శరీరం పొందవచ్చు.
Well, ఈ రికార్డు ఐడిలను ఉంటుంది.
వారు తిరిగి పాయింటు ఉంటుంది డైనమో DB పట్టిక అంశం ID లు.
ప్రతి సూచిక ఎల్లప్పుడూ సృష్టిస్తుంది ఎప్పుడూ అంశం ఉంది
ఆ of-- భాగంగా ID సూచిక వస్తుంది.
>> అయితే సరే.
ప్రేక్షకులు: ఇది చెబుతుంది ఇది నిల్వ చోట?
రిక్ HOULIHAN: అవును, అది చెబుతుంది exactly-- అది సరిగ్గా ఏమిటి.
అది ఇక్కడ చెప్పారు నా తిరిగి రికార్డు.
మరియు అది నా తిరిగి రికార్డు దానిని తిరిగి అభిప్రాయపడుతున్నారు చేస్తాము.
సరిగ్గా.
OK, కాబట్టి ఇప్పుడు నా ఇన్బాక్స్ ఉంది నిజానికి చాలా చిన్న.
మరియు ఈ నిజంగా మద్దతు ఒక ఇమెయిల్ అనువర్తనం వర్క్ఫ్లో.
నా ఇన్బాక్స్ కాబట్టి, నేను క్లిక్.
నేను వెంట వెళ్ళి నేను సందేశాన్ని క్లిక్, నేను శరీరం పొందడానికి వెళ్ళడానికి అవసరమైనప్పుడు ఆ,
నేను వెళుతున్న ఎందుకంటే వేరొక అభిప్రాయం వెళ్ళండి.
మీరు MVC రకం గురించి ఆలోచించడం చేస్తే ఫ్రేమ్, మోడల్ వీక్షణ నియంత్రిక.
>> మోడల్ కలిగి డేటా వీక్షణ అవసరాలను ఆ
మరియు నియంత్రిక సంకర్షణ.
నేను ఫ్రేమ్ మారినప్పుడు, ఎప్పుడు నేను కోణం మార్చడానికి,
అది తిరిగి వెళ్ళడానికి సరే సర్వర్ మరియు మోడల్ సంతానోత్పత్తి జరిపించేందుకు,
ఆ యూజర్ ఆశిస్తున్నట్లు ఏమి ఎందుకంటే.
వారు వీక్షణలు మారినప్పుడు, ఆ ఉన్నప్పుడు మేము తిరిగి డేటాబేస్ వెళ్ళవచ్చు.
కాబట్టి ఇమెయిల్, క్లిక్ చేయండి.
నేను శరీరం కోసం చూస్తున్నాను.
రౌండ్ ట్రిప్.
శరీరం పొందుటకు వెళ్ళండి.
>> నేను చాలా తక్కువ డేటా చదవండి.
నేను మాత్రమే శరీరాలు వింటున్నాను ఆ అతను వాటిని అవసరం ఉన్నప్పుడు డేవిడ్ కావాలి.
నేను 1600 లో బర్న్ కాదు RCU యొక్క కేవలం తన ఇన్బాక్స్ చూపించడానికి.
కాబట్టి ఇప్పుడు ఈ మార్గం ఆ LSI లేదా GSI-- నేను క్షమించండి,
GSI, అవుతుంది.
మేము గ్రహీత మీద మా హాష్ పొందారు.
మేము తేదీ పరిధి కీ పొందారు.
మరియు మేము అంచనా గుణాలు పొందారు మేము వీక్షణ మద్దతు మాత్రమే అవసరమైన.
>> మేము అవుట్బాక్స్ ఆ రొటేట్.
పంపినవారు హాష్.
మరియు ఆ, సారాన్ని, మేము కలిగి మంచిపని, శుభ్రంగా వీక్షణ.
మరియు అది ప్రధానంగా మేము వార్తలు ఈ nice సందేశాలు కలిగి
చక్కగా ఎందుకంటే వ్యాప్తి చేయబడిన ఆ పట్టిక ఇది హాష్ మాత్రమే, హ్యాష్ సందేశం ID వార్తలు.
మరియు మేము రెండు సూచికలు కలిగి పట్టిక ఆఫ్ భ్రమణ ఉంటాయి.
All right, కాబట్టి ఇక్కడ ఆలోచన చేయాలని కాదు పెద్ద డేటా మరియు ఈ చిన్న డేటా ఉంచడానికి
కలిసి.
నిలువుగా విభజన ఆ పట్టికలు విభజన.
డేటా చదవడానికి లేదు మీకు లేదు.
అన్ని కుడి, గేమింగ్.
మేము అన్ని గేమ్స్ ఇష్టం.
కనీసం నేను అప్పుడు గేమ్స్ ఇష్టం.
కొన్ని విషయాలను కాబట్టి మేము ఉన్నప్పుడు వ్యవహరించే
మేము కుడి, గేమింగ్ గురించి ఆలోచిస్తూ?
ఈ రోజుల్లో గేమింగ్, ముఖ్యంగా మొబైల్ గేమింగ్, అన్ని ఆలోచన గురించి.
నేను ఇక్కడ ఒక రొటేట్ వెళుతున్న దూరంగా DynamoDB నుండి కొద్దిగా.
నేను తీసుకుని వెళుతున్న చర్చ కొన్ని
కొన్ని చుట్టూ ఇతర AWS సాంకేతికతలు.
>> కానీ గేమింగ్ గురించి ఆలోచన ఆలోచించడం ఉంది API లు పరంగా గురించి, అని API లు,
సాధారణంగా, HTTP మరియు JSON మాట్లాడుతూ.
ఇది ఎలా మొబైల్ గేమ్స్ రకమైన వారి వెనుక చివరలను సంకర్షణ.
వారు JSON పోస్ట్ చేయండి.
వారు డేటా పొందుటకు, మరియు అది అంతే, సాధారణంగా nice JSON API లు, మాట్లాడే.
>> స్నేహితులు పొందడానికి వంటి విషయాలు, పొందండి లీడర్బోర్డ్, మార్పిడి డేటా
వినియోగదారు రూపొందించిన కంటెంట్ను, వ్యవస్థ వరకు తిరిగి పుష్,
ఈ విషయాలు రకాలు మేము చేయబోతున్నామని ఆ.
బైనరీ ఆస్తి డేటా, ఈ డేటాను డేటాబేస్ లో కూర్చుని లేదు.
ఈ ఒక లో కూర్చుని ఉండవచ్చు వస్తువు స్టోర్, కుడి?
కానీ డేటాబేస్ అన్నారు సిస్టమ్ చెప్పుచున్నారు ముగుస్తుంది,
అప్లికేషన్ చెప్పడం అక్కడ అది పొందడానికి వెళ్ళడానికి.
అనివార్యంగా, మల్టీప్లేయర్ సర్వర్లు, తిరిగి ముగింపు అవస్థాపన,
మరియు అధిక కోసం రూపొందించిన లభ్యత మరియు వ్యాప్తిని.
కాబట్టి ఈ మేము అన్ని కావలసిన వస్తువులు ఉన్నాయి గేమింగ్ మౌలిక నేడు.
>> కాబట్టి యొక్క పరిశీలించి తెలియజేయండి ఏమి ఆ కనిపిస్తుంది.
కోర్ తిరిగి ముగింపు వచ్చింది చాలా సూటిగా.
మేము ఇక్కడ ఒక వ్యవస్థ వచ్చింది బహుళ లభ్యత మండలాలు.
అనుకుంటున్నాను being-- మేము AZs గురించి మాట్లాడారు వాటిని ప్రత్యేక డేటా కేంద్రాలుగా.
ఒకటి కంటే ఎక్కువ డేటా సెంటర్ AZ శాతం, కానీ ఆ సరే
కేవలం ప్రత్యేక డేటా వంటి వాటిని భావిస్తారు భౌగోళికంగా అని కేంద్రాలు
మరియు తప్పు ఒంటరిగా.
>> మేము ఒక చూడాలని జంట ఇసి 2 చోట్ల.
మేము చూడాలని కొన్ని తిరిగి ముగింపు సర్వర్.
మీరు వారసత్వంగా ఉన్నాము బహుశా ఉంటే నిర్మాణం, మేము ఉన్నాము
మేము RDS కాల్ ఏమి ఉపయోగించి, రిలేషనల్ డేటాబేస్ సేవలు.
MSSQL, MySQL కావచ్చు, లేదా అలాంటిదే.
ఈ విధంగా చాలా అన్వయములు నేడు రూపొందించబడ్డాయి.
>> మనము తో వెళ్లాలని మీరు ఉండవచ్చు మేము స్కేల్ అవుట్ చేసినప్పుడు ఈ ఉంది.
మేము ముందుకు వెళ్లి ఉంచుతాము అక్కడికి ఎస్ 3 బకెట్.
మరియు ఆ S3 బకెట్, బదులుగా చేసేది మా servers-- నుండి ఆ వస్తువులను
మేము ఆ పని చేయడు.
మీరు అన్ని మీ బైనరీ చాలు మీ సర్వర్లపై వస్తువులు
మరియు మీరు ఆ సర్వర్ ఉపయోగించవచ్చు సందర్భాలలో ఆ డేటా జైలుశిక్షను.
కానీ ఆ అందంగా ఖరీదైన ఉంది.
>> చేయడానికి మంచి మార్గం ముందుకు వెళ్ళి ఉంది ఒక S3 బకెట్ లో ఆ వస్తువులు చాలు.
S3 ఒక వస్తువు రిపోజిటరీలను ఉంది.
ఇది ప్రత్యేకంగా నిర్మించిన విషయాలు ఈ రకమైన అల్లడం.
మరియు ఆ ఖాతాదారులకు అభ్యర్థించవచ్చు వీలు నేరుగా ఆ వస్తువు బకెట్లు నుండి,
సర్వర్లు విక్రయించాల్సి.
కాబట్టి మేము ఇక్కడ స్కేల్ అవుట్ మొదలు పెడుతున్నారు.
>> ఇప్పుడు మేము ప్రపంచవ్యాప్తంగా వినియోగదారులు వచ్చింది.
నేను వినియోగదారులు వచ్చింది.
నేను స్థానికంగా కంటెంట్ కలిగి ఉండాలి కుడి, ఈ వినియోగదారులు దగ్గరగా ఉన్న?
నేను ఒక S3 బకెట్ సృష్టించాను నా సోర్స్ రిపోజిటరీ.
నేను ముందు చేస్తాము ఆ CloudFront పంపిణీ.
>> CloudFront ఒక CD మరియు ఒక కంటెంట్ డెలివరీ నెట్వర్క్.
ప్రధానంగా మీరు పేర్కొనే డేటా పడుతుంది మరియు ఇంటర్నెట్లో అన్ని కాషె
వినియోగదారులు ప్రతిచోటా అందుకోడానికి చాలా త్వరగా స్పందించడం ఉన్నప్పుడు
వారు ఆ వస్తువుల అభ్యర్థించవచ్చు.
>> సో మీరు ఒక ఆలోచన పొందుటకు.
మీరు రకమైన పరపతి అన్ని AWS యొక్క అన్ని అంశాలను ఇక్కడ ఈ పూర్తి చేయించడం అవసరం.
చివరకు, మేము త్రో ఒక ఆటో స్కేలింగ్ సమూహంలో.
మా AC2 సందర్భాల్లో కాబట్టి మా ఆట సర్వర్లు,
వారు busier పొందుటకు మొదలు మరియు busier మరియు busier,
వారు కేవలం మరొక స్పిన్ చేస్తాము ఉదాహరణకు, మరొక ఉదాహరణకు స్పిన్
మరో మచ్చుతునక స్పిన్.
AWS, ఇది ఉంది టెక్నాలజీ కాబట్టి మీరు పరామితులను పేర్కొనడానికి అనుమతిస్తుంది
ఇది చుట్టూ మీ సర్వర్లు పెరగనుంది.
కాబట్టి మీరు సర్వర్లు n సంఖ్య కలిగి ఏదైనా సమయంలో అక్కడ.
మీ లోడ్ వెళ్ళిపోతుంది ఉంటే, వారు చేస్తాము కుదించే, సంఖ్య కుదించే చేస్తుంది.
మరియు లోడ్ తిరిగి వస్తే, ఇది elastically, తిరిగి పెరుగుతాయి చేస్తాము.
>> కాబట్టి ఈ చాలా బాగుంది.
మేము ఇసి 2 సందర్భాల్లో చాలా వచ్చింది చేసిన.
మేము లో కాష్ ఉంచవచ్చు డేటాబేస్ ముందు,
ప్రయత్నించండి మరియు డేటాబేస్ వేగవంతం.
తదుపరి ఒత్తిడి పాయింట్ సాధారణంగా ప్రజలు చూడండి
వారు ఒక ఉపయోగించి ఒక గేమ్ స్కేల్ ఉంది రిలేషనల్ డేటాబేస్ వ్యవస్థ.
Jeez, డేటాబేస్ పనితీరు భయంకరమైన ఉంది.
ఎలా మేము చేస్తున్నాము మెరుగుపరచడానికి చెయ్యాలి?
యొక్క ఉంచడం ప్రయత్నించండి లెట్ ఆ ముందు కాష్.
>> Well, కాష్ పనిచేయదు ఆటలలో గొప్ప, కుడి?
ఆటలు, రచన బాధాకరం.
గేమ్స్ చాలా భారీ రాయడానికి ఉంటాయి.
మీరు ఉన్నప్పుడు Cache పని లేదు మీరు ఎల్లప్పుడూ చేసిన ఎందుకంటే భారీ రాయడానికి
కాష్ అప్డేట్ వచ్చింది.
మీరు ఇది, కాష్ అప్డేట్ అసంబద్ధం కాషింగ్ వుంటుంది.
ఇది నిజానికి కేవలం అదనపు పని.
>> కాబట్టి మేము ఇక్కడ వెళ్ళి ఎక్కడ?
మీరు ఒక పెద్ద ప్రతిబంధకంగా పొందారు అక్కడ డౌన్ డేటాబేస్ లో.
మరియు స్థలాలకు వెళ్లడానికి స్పష్టంగా విభజన ఉంది.
విభజన కాదు మీరు ఉన్నప్పుడు చేయాలని సులభం
రిలేషనల్ డేటాబేస్ వ్యవహరించే.
రిలేషనల్ డేటాబేస్ తో, మీరు నిర్వహణా బాధ్యత, సమర్థవంతంగా
కీ స్పేస్.
మీరు A మరియు M మధ్య ఏమంటున్నారు చేస్తున్నారు N మరియు Z అక్కడ వెళ్ళి మధ్య ఇక్కడికి వెళ్ళండి.
మరియు మీరు మారే చేస్తున్నారు అప్లికేషన్ అంతటా.
కాబట్టి మీరు వ్యవహరించే చేస్తున్నారు ఈ విభజన డేటా మూలం.
మీరు లావాదేవీ అవరోధాల కలిగి విభజనలను పరిధిలోకి లేదు.
మీరు అన్ని రకాల పొందారు మీరు ఆ అవకతవకలు
అక్కడ ప్రయత్నిస్తున్న వ్యవహరించే బయటకు స్కేలింగ్ ఎదుర్కోవటానికి
మరియు ఒక పెద్ద అవస్థాపనను నిర్మిస్తుంది.
ఇది కేవలం ఏ వినోదంగా.
>> ప్రేక్షకులు: సో మీరు ఆ చెప్తున్నావు మూలం పాయింట్లు పెరుగుతున్న వేగం
ప్రక్రియ?
రిక్ HOULIHAN: పెరుగుతున్న?
ప్రేక్షకులు: మూల పాయింట్లు.
రిక్ HOULIHAN: మూల పాయింట్లు?
ప్రేక్షకులు: సమాచారం ఆధారంగా పేరు సమాచారం నుండి వస్తోంది?
రిక్ HOULIHAN: నం
నేను చెప్పడం నేను పెరుగుతోంది డేటా స్టోర్ విభజనలను సంఖ్య
నిర్గమాంశ మెరుగుపరుస్తుంది.
సో వాట్ ఇక్కడ జరుగుతున్నది వినియోగదారులు ఉంది ఇక్కడ ఇసి 2 ఉదాహరణకు రావడం,
బాగా, నేను ఒక యూజర్ అవసరం ఉంటే ఆ M ఒక, నేను ఇక్కడ వెళ్తారో.
N నుండి p, నేను ఇక్కడ వెళ్తారో.
Z కు P నుండి, నేను ఇక్కడ వెళ్తారో.
>> ప్రేక్షకులు: సరే, ఆ విధంగా ఉంటాయి అన్ని వివిధ నోడ్స్ నిల్వ?
>> రిక్ HOULIHAN: అవును.
ఈ నాటికి థింక్ డేటా వివిధ గోతులు.
కాబట్టి, మీరు ఈ సమస్య.
మీరు ప్రయత్నిస్తున్న ఉంటే ఈ మీరు ప్రయత్నిస్తున్న ఉంటే
ఒక రిలేషనల్ వేదికపై స్కేల్, ఈ మీరు చేస్తున్న ఏమి ఉంది.
మీరు డేటా వేస్తున్నాము మరియు మీరు నరకడం చేస్తున్నారు.
మరియు మీరు అది అంతటా విభజన చేస్తున్నారు డేటాబేస్ అనేక చోట్ల.
మరియు మీరు అన్ని మేనేజింగ్ చేస్తున్న అప్లికేషన్ వరుస వద్ద.
ఇది ఏ వినోదంగా.
కాబట్టి మనం వెళ్ళి అనుకుంటున్నారు?
మేము DynamoDB, పూర్తిగా నిర్వహించేది వెళ్లాలనుకుంటే, NoSQL డేటా స్టోర్, నియమం నిర్గమాంశ.
మేము ఉన్నత సూచికలు ఉపయోగించండి.
ఇది ప్రాథమికంగా HTTP API మరియు పత్రం మద్దతు ఇచ్చింది.
కాబట్టి మీరు ఆందోళన చెందనవసరం లేదు విభజనీకరణ గురించి.
మేము మీరు కోసం అన్ని చేస్తాను.
కాబట్టి ఇప్పుడు, బదులుగా, మీరు కేవలం పట్టిక వ్రాయండి.
పట్టిక విభజనకు కోరితే, ఆ తెర వెనుక జరుగుతుంది.
మీరు పూర్తిగా ఇన్సులేట్ చేస్తున్నారు ఒక డెవలపర్ గా నుండి.
కాబట్టి యొక్క మాట్లాడటానికి వీలు వినియోగ సందర్భాలు కొన్ని
మేము గేమింగ్, సామాన్య లోకి అమలు గేమింగ్ దృశ్యాలు, లీడర్.
కాబట్టి మీరు, వినియోగదారులు లో వస్తున్న పొందారు వారు ఉన్నట్లు BoardNames
న, ఈ వినియోగదారుకు స్కోర్లు.
మేము userid న హ్యాషింగ్ ఉండవచ్చు మరియు అప్పుడు మేము ఆట పరిధిని కలిగి ఉంటాయి.
కాబట్టి ప్రతి యూజర్ చూడండి కోరుకుంటున్నారు అతను ఆడాడు అన్ని ఆట
మరియు అన్ని అతను అత్యధిక స్కోరు అన్ని ఆట అంతటా.
కాబట్టి తన వ్యక్తిగత లీడర్బోర్డ్ వార్తలు.
>> ఇప్పుడు నేను వెళ్ళి కావలసిన మరియు నేను పొందవచ్చు కావలసిన కాబట్టి నేను ఈ వ్యక్తిగత లీడర్బోర్డ్లను పొందండి.
నేను చేయాలనుకుంటున్నారా పొందండి గో అన్ని వినియోగదారులు అంతటా టాప్ స్కోరు.
సో ఎలా నేను ఆ చేయాలి?
నా రికార్డు హ్యాష్ ఉన్నప్పుడు userid, ఆట మధ్య,
బాగా నేను ముందుకు వెళ్ళి వెళుతున్న మరియు పునర్నిర్మాణం, ఒక GSI సృష్టించడానికి
మరియు నేను ఆ డేటా పునరుద్ధరించుకునేందుకు వెళుతున్న.
>> ఇప్పుడు నేను హాష్ వెళుతున్న ఆట ఇది BoardName.
మరియు నేను టాప్ స్కోర్ పరిధి వెళుతున్న.
మరియు ఇప్పుడు నేను వివిధ బకెట్లు సృష్టించాను.
నేను ఒకే పట్టిక ఉపయోగించి చేస్తున్నాను, అదే అంశం డేటా.
కానీ నేను ఇచ్చే ఒక బకెట్ సృష్టించడం నేను నాకు గేమ్ ద్వారా టాప్ స్కోర్ యొక్క సంకలనం.
>> నేను ఆ పట్టిక ప్రశ్నించడానికి ఆ సమాచారాన్ని పొందడానికి.
కాబట్టి నేను ఆ ప్రశ్న నమూనా సెట్ చేసిన ద్వితీయ ఇండెక్స్ ద్వారా మద్దతు ఇవ్వబడే.
ఇప్పుడు వారు BoardName ద్వారా వేరు చేయవచ్చు మీద ఆధారపడి, TopScore ద్వారా క్రమబద్ధీకరించబడింది.
మీరు చూడగలరు కాబట్టి, ఈ రకాలు మీరు గేమింగ్ లో పొందండి సందర్భాల్లో ఉపయోగం.
మేము గేమింగ్ లో పొందండి మరో మంచి ఉపయోగం విషయంలో అవార్డులు మరియు ఎవరు అవార్డులు గెలుచుకుంది ఉంది.
మరియు ఈ ఒక గొప్ప ఉపయోగం సందర్భంలో మేము అక్కడక్కడ సూచికలు కాల్.
స్పేర్సు నమోదుచేయ్యబడ్డ ఉత్పత్తి సామర్ధ్యం
తప్పనిసరిగా లేని ఒక సూచిక పట్టిక ప్రతి ఒక్క అంశం కలిగి.
ఎందుకు కాదు?
ఎందుకంటే చేయబడిన లక్షణం ఇండెక్స్ ప్రతి అంశంపై ఉనికిలో లేదు.
>> ఈ కాబట్టి ముఖ్యంగా సందర్భంలో ఉపయోగించడానికి, నేను చెప్పడం నేను,
మీరు ఏమి, నేను వెళుతున్న తెలుసు అవార్డు అని ఒక లక్షణం సృష్టించడానికి.
మరియు నేను ప్రతి యూజర్ ఇవ్వాలని వెళుతున్న కేటాయించండి ఇది ఒక బహుమానం ఉంది.
వినియోగదారులు పురస్కారములు లేని ఆ లక్షణం కలిగి వెళ్ళడం లేదు.
నేను సృష్టించినప్పుడు ఇండెక్స్, యూజర్లు మాత్రమే
ఆ చూపించడానికి వెళ్తున్నారు సూచిక లో ఉన్నాయి
నిజానికి అవార్డులు గెలుచుకున్న ఆ వాటిని.
కాబట్టి ఆ చెయ్యగలరు ఒక గొప్ప మార్గం ఫిల్టర్ సూచికలు రూపొందించడానికి ఆ
చేయలేని చాలా ప్రత్యేకమైనవి ఇండెక్స్ మొత్తం పట్టికను కలిగి.
>> కాబట్టి మేము ఇక్కడ సమయం తక్కువగా చేస్తున్నారు.
నేను ముందుకు వెళ్లి skip వెళుతున్న బయటకు మరియు ఈ దృష్టాంతంలో skip.
కొద్దిగా చర్చ గురించి
>> ప్రేక్షకులు: నేను ఒక శీఘ్ర ప్రశ్న అడగవచ్చా?
ఒక హెవీ వ్రాయండి?
రిక్ HOULIHAN: ఏమిటి?
ప్రేక్షకులు: భారీ వ్రాయండి.
రిక్ HOULIHAN: భారీ వ్రాయండి.
నన్ను చూడనివ్వండి.
>> ప్రేక్షకులు: లేదా అని కాదు ఏదో మీరు కేవలం
సెకన్లు ఒక విషయంలో వాయిస్?
రిక్ HOULIHAN: మేము వెళ్ళి ఓటింగ్ దృష్టాంతంలో ద్వారా.
ఇది ఆ చెడు కాదు.
మీరు అబ్బాయిలు కొన్ని నిమిషాల ఉందా?
అలాగే.
>> కాబట్టి మేము ఓటింగ్ గురించి మాట్లాడదాము.
సో నిజ సమయంలో ఓటింగ్, మేము కలిగి ఓటింగ్ కోసం అవసరాలు.
అవసరాలు మనం అనుమతించే ఉన్నాయి ప్రతి వ్యక్తి మాత్రమే ఒకసారి ఓటు.
మేము ఎవరూ చెయ్యగలరు అనుకుంటున్నారా తమ ఓటు మార్చడానికి.
మేము నిజమైన సమయం అగ్రిగేషన్ కావలసిన మరియు జనాభా కోసం విశ్లేషణలు
మనం చేయబోతున్నామని సైట్ వినియోగదారుల చూపిస్తున్న.
>> ఈ అంశంలో ఆలోచించండి.
మేము రియాలిటీ చాలా పని వారు ఎక్కడ TV చూపిస్తుంది
విషయాలు ఈ ఖచ్చితమైన రకం చేయడం.
కాబట్టి మీరు అంశంలో ఆలోచించవచ్చు, మేము మిలియన్ల మరియు మిలియన్ల
అక్కడ యువ అమ్మాయిలు వారి సెల్ ఫోన్ల తో
ఓటింగ్, ఓటింగ్, మరియు వారు ఎవరైతే వోటు
అత్యంత ప్రజాదరణ అని కనిపెట్టారు.
కాబట్టి ఈ కొన్ని అవసరాలు మనం రన్నవుట్.
>> కాబట్టి మొదటి పడుతుంది ఈ సమస్య పరిష్కరించడంలో
ఒక నిర్మించడానికి ఉంటుంది చాలా సాధారణ అప్లికేషన్.
కాబట్టి నేను ఈ అనువర్తనం పొందారు.
నేను అక్కడ కొన్ని ఓటర్లు తెలుసుకో.
వారు ఓటింగ్ అనువర్తనం హిట్, వస్తాయి.
నేను కొన్ని ముడి ఓట్లు పట్టిక పొందారు నేను ఆ ఓట్లు లోకి డంప్ చేస్తాము.
నేను కొన్ని కంకర ఉంటుంది ఓట్లు పట్టిక
నా విశ్లేషణలు మరియు జనాభా వివరాలు చేస్తాను, మరియు మేము అక్కడ అన్ని ఈ ఉంచుతాము.
>> మరియు ఈ గొప్ప.
జీవితం చాల బాగుంది.
లైఫ్ యొక్క మేము తెలుసుకుని వరకు మంచి ఎల్లప్పుడూ మాత్రమే ఒకటి లేదా రెండు ఉంది
ఎన్నికల జనరంజకమైన ప్రజలు.
కేవలం ఒకటి లేదా రెండు విషయాలు ఉన్నాయి ప్రజలు నిజంగా పట్టించుకోనట్లు.
మరియు మీరు వద్ద ఓటు చేస్తుంటే స్థాయి, నేను అకస్మాత్తుగా అన్ని
బయటకు నరకం hammering కావడం రెండు అభ్యర్థులు, ఒకటి లేదా రెండు అభ్యర్థులు.
అంశాల చాలా పరిమిత సంఖ్యలో ప్రజలు జనరంజక అని కనిపెట్టారు.
>> ఈ ఒక మంచి డిజైన్ నమూనా కాదు.
ఈ నిజానికి ఒక ఉంది చాలా చెడ్డ రూపకల్పన నమూనా
ఇది సృష్టిస్తుంది ఎందుకంటే వేటి మేము వేడి కీలు ఉంది గురించి మాట్లాడారు.
హాట్ కీలు మేము నచ్చని ఏదో ఉంటాయి.
>> కాబట్టి మేము ఎలా ఆ పరిష్కరించాలి?
మరియు నిజంగా, ఈ పరిష్కరించడానికి మార్గం ఆ అభ్యర్థి బకెట్లు తీసుకొని
మరియు మేము ప్రతి అభ్యర్థి, మనం ఒక యాదృచ్చిక విలువ జోడించే చూడాలని,
యాదృచ్ఛిక మేము తెలుసు ఏదో, ఒక మరియు 100 మధ్య విలువ,
100 మరియు 1,000 మధ్య, లేదా ఒక మరియు 1,000 మధ్య,
అయితే అనేక యాదృచ్ఛిక విలువలు మీకు కావలసిన ఆ అభ్యర్థి ముగింపు లో కలపవచ్చు.
>> నేను నిజంగా అప్పుడు ఏమి చేసారు?
నేను అభ్యర్థి ID గా ఉపయోగించి చేస్తున్నాను ఉంటే మొత్తం ఓట్లు బకెట్,
నేను ఒక యాదృచ్ఛిక జోడించిన ఉంటే ఆ చివర సంఖ్య,
నేను సృష్టించాను ఇప్పుడు 10 బక్కెట్లు, ఒక వంద బక్కెట్లు, వెయ్యి బకెట్లు
నేను అంతటా ఓట్లు సంకలనం చేస్తున్నాను.
>> కాబట్టి నేను మిలియన్ల మరియు మిలియన్ల కలిగి మరియు రికార్డులు లక్షలాది వస్తున్న
ఈ అభ్యర్థులకు, నేను ఇప్పుడు వ్యాప్తి చేస్తున్నాను అభ్యర్థి A_1 అంతటా ఆ ఓట్లు
అభ్యర్థి A_100 ద్వారా, ఎందుకంటే ఒక ఓటు వస్తుంది ప్రతిసారీ,
నేను ఒక యాదృచ్ఛిక ఉత్పత్తి చేస్తున్నాను ఒక మరియు 100 మధ్య విలువ.
నేను ముగింపు మీదకు tacking చేస్తున్నాను వ్యక్తి యొక్క వోటు ఆ అభ్యర్థి.
నేను ఆ బకెట్ లోకి డంపింగ్ చేస్తున్నాను.
>> ఇప్పుడు వెనకవీపు న, నాకు తెలుసు ఆ నేను ఒక వంద బకెట్లు వచ్చింది.
నేను ముందుకు వెళ్లాలని మీరు ఎప్పుడు ఓట్ల సమగ్రం,
నేను అన్ని ఆ బకెట్లు నుండి చదవండి.
నేను ముందుకు వెళ్లి జోడించండి.
ఆపై నేను చెల్లాచెదరు సేకరించడానికి లేదు నేను బయటకు వెళ్లి హే చెప్పే పేరు,
మీకు తెలిసిన ఏమి, ఈ అభ్యర్థి కీ ఖాళీలు వంద బకెట్లు ఉంది.
నేను అన్ని సేకరించడానికి వెళుతున్న ఆ వంద బకెట్లు నుండి ఓట్ చేస్తారు.
నేను సమష్టి వెళుతున్న వాటిని మరియు నేను చెప్పడానికి వెళుతున్నాను
అభ్యర్థి ఇప్పుడు x యొక్క మొత్తం ఓట్ల లెక్కింపు.
>> ఇప్పుడు వ్రాయండి రెండు ప్రశ్న మరియు రీడ్ ప్రశ్న
చక్కగా పంపిణీ చేస్తారు నేను అంతటా వ్రాయడం వెబ్ ఎందుకంటే
మరియు నేను కీలు వందల వింటున్నాను.
నేను వ్రాసే కాదు మరియు ఇప్పుడు ఒక కీ అంతటా చదవడం.
కాబట్టి ఒక గొప్ప నమూనా.
>> ఈ నిజానికి బహుశా ఒకటి అతి ముఖ్యమైన డిజైన్
NoSQL లో స్థాయిలో కోసం నమూనాలు.
మీరు ఈ రకం చూస్తారు ప్రతి రుచి ఆకృతిని.
MongoDB, DynamoDB, అది లేదు విషయం, మేము అన్ని ఈ లేదు.
మీరు వ్యవహరించే చేసినప్పుడు ఎందుకంటే ఆ భారీ aggregations తో,
మీరు ఒక మార్గం దొరుకుతుందని కలిగి బకెట్లు అంతటా వాటిని వ్యాప్తి.
కాబట్టి ఈ మీరు అలా మార్గం.
అన్ని కుడి, కాబట్టి ఏమి మీరు ప్రస్తుతం చేస్తున్న
చదువు ట్రేడింగ్ ఆఫ్ ఉన్నాము ఉంది వ్రైట్ వ్యాప్తిని ఖర్చు.
నా రీడ్ ఖర్చు కొంచెం క్లిష్టమైన
మరియు నేను ఒక నుండి చదవడానికి వెళ్ళాలి వంద బకెట్లు ఒకటి బదులు.
కానీ నేను వ్రాయడానికి అనుకోవడం ఉన్నాను.
మరియు నా నిర్గమాంశ, నా వ్రాయండి నిర్గమాంశ అద్భుతమైన ఉంది.
కనుక ఇది సాధారణంగా ఒక విలువైన DynamoDB స్కేలింగ్ కోసం టెక్నిక్,
లేదా ఆ విషయం కొరకు ఏ NoSQL డేటాబేస్.
కాబట్టి మేము ఇది స్కేల్ ఎలా కనుగొన్నారు.
మరియు మేము చిత్రవిచిత్రమైన ఎలా మా వేడి కీలు తొలగించే.
మరియు ఈ అద్భుతమైన ఉంది.
మరియు మేము ఈ nice వ్యవస్థ వచ్చింది.
మరియు అది మాకు చాలా సరైన ఓటింగ్ అందించిందని ఈ రికార్డ్ ఓటు డి-మోసగించు ఎందుకంటే.
ఇది DynamoDB లోకి నిర్మించిన.
మేము నియత హక్కుల గురించి మాట్లాడారు.
>> ఓటరు వచ్చినప్పుడే ఉంచుతుంది పట్టిక ఒక చొప్పించు,
వారు వారి ఓటర్ ID లతో ఇన్సర్ట్ వారు మరొక ఓటు ఇన్సర్ట్ చెయ్యడానికి ప్రయత్నించండి ఉంటే,
నేను ఒక నియత వ్రాస్తారా.
ఈ వ్రాయడానికి మాత్రమే సే ఈ ఉనికిలో లేదు ఉంటే.
అందుకే వెంటనే ఆ చూడుము ఆ ఓటు యొక్క పట్టిక హిట్,
ఎవ్వరూ చేస్తాడు తమ ఓటు ఉంచారు సాధించారు.
మరియు ఆ అద్భుతమైన ఉంది.
మరియు మేము పెంచడం చేస్తున్నారు మా అభ్యర్థి కౌంటర్లు.
మరియు మేము మా చేస్తున్నా జనాభా మరియు అన్ని ఆ.
కానీ ఏం జరుగుతుంది నా అప్లికేషన్ పై పడుతుంది?
ఇప్పుడు అకస్మాత్తుగా ఓట్ల అన్ని వస్తున్న ఉన్నాయి, మరియు నేను
వారు ప్రాసెస్ పొందుతుంటే తెలియదు నా విశ్లేషణలు మరియు జనాభా లోకి
ఇకపై.
ఎప్పుడు అప్లికేషన్ అప్, ఎలా తిరిగి వస్తుంది
నరకం నేను ఓట్లు ఏమి తెలుసు ప్రాసెస్ చేసిన మరియు నేను మొదలు లేదు?
>> కాబట్టి ఈ నిజమైన సమస్య ఉన్నప్పుడు మీరు దృష్టాంతంలో ఈ రకం వద్ద చూడండి ప్రారంభించండి.
మరియు ఎలా మేము ఆ పరిష్కారం లేదు?
మేము ఏమి తో పరిష్కరించడానికి మేము DynamoDB Streams కాల్.
Streams ఒక సమయం ఆదేశించారు మరియు ప్రతి ప్రవేశ యొక్క విభజించబడిన మార్పు లాగ్
పట్టిక, ప్రతి వ్రాయడానికి పట్టిక యాక్సెస్.
వ్రాసిన ఏ డేటా పట్టిక స్ట్రీమ్లో అప్ చూపిస్తుంది.
>> ఇది ప్రాథమికంగా ఒక 24 గంటల క్యూ ఉంది.
అంశాలు స్ట్రీమ్ హిట్, వారు 24 గంటలు నివసిస్తున్నారు.
వారు అనేకసార్లు చదవవచ్చు.
పంపబడతాయి హామీ మాత్రమే స్ట్రీమ్ ఒకసారి,
సార్లు n సంఖ్య చదవగలిగిన.
కనుక అయితే అనేక ప్రక్రియలు మీరు కావలసిన ఆ డేటా తినే, మీరు తింటారు.
ఇది ప్రతి నవీకరణ కనిపిస్తుంది.
ప్రతి వ్రాయడానికి మాత్రమే స్ట్రీమ్లో ఒకసారి కనిపిస్తాయి.
కాబట్టి మీరు ఆందోళన చెందనవసరం లేదు రెండుసార్లు దీన్ని ప్రాసెస్ గురించి
అదే ప్రక్రియ నుండి.
>> ఇది ఖచ్చితంగా అంశం ప్రతి ఆదేశించింది లో.
మేము సమయం చెప్పినప్పుడు ఆదేశించారు మరియు విభజించబడిన,
మీరు స్ట్రీమ్ విభజన శాతం చూస్తారు.
మీరు క్రమంలో అంశాలను, నవీకరణలను చూస్తారు.
మేము హామీ లేదు మీరు ఆ స్ట్రీమ్లో
ప్రతి లావాదేవీ పొందగలిగిన అంశాలను అంతటా క్రమంలో.
>> కాబట్టి ప్రవాహాలు మార్పురహిత ఉన్నాయి.
మేము అన్ని మార్పురహిత అర్థం ఏమి తెలుసు?
మార్పురహిత మీరు దీన్ని చెయ్యవచ్చు అర్థం పైగా, మరియు పైగా మరియు పైగా మళ్ళీ.
ఫలితం అదే చేస్తాడు.
>> ప్రసారాలు, మార్పురహిత ఉంటాయి కానీ వారు ఉండాలి
ప్రారంభ స్థానం నుండి ఆడాడు, మీరు ఎంచుకున్న ఎక్కడ, చివర,
లేదా వారు ఫలితాన్ని ఇవ్వదు అదే విలువలలో.
>> MongoDB ఇదే.
MongoDB నిర్మాణం ఉంది వారు oplog కాల్.
ఇది ఖచ్చితమైన అదే నిర్మాణం.
అనేక NoSQL డేటాబేస్ ఈ నిర్మాణం చేసారు.
వారు పనులను దాన్ని ఉపయోగించండి వంటి ప్రతికృతి, ఇది
ఖచ్చితంగా మేము ప్రవాహాలు చేసేది.
ప్రేక్షకులు: బహుశా ఒక వారైనా ప్రశ్న, కానీ మీరు
అనువర్తనాలను ఒక మొదలగునవి డౌన్ చేయడం గురించి మాట్లాడటానికి.
ప్రవాహాలు హామీ బహుశా డౌన్ వెళ్ళి ఎప్పటికీ?
రిక్ HOULIHAN: అవును, వాగులు డౌన్ వెళ్ళి ఎప్పుడూ హామీ ఇచ్చారు.
మేము అవస్థాపన నిర్వహించండి వెనుక. స్వయంచాలకంగా ప్రవాహాలు
ఆటోమొబైల్ స్కేలింగ్ సమూహంలో నియమించుకుంటాయి.
మేము కొద్దిగా ద్వారా వెళ్తారో ఏమి గురించి బిట్.
>> నేను వారు కాదని చెప్పడానికి కాదు డౌన్ వెళ్ళి ఎప్పటికీ హామీ.
అంశాలు హామీ స్ట్రీమ్ కనిపించడం.
మరియు స్ట్రీమ్ అందుబాటులో ఉంటుంది.
సో వాట్ చెయ్యకపోతే లేదా తిరిగి వస్తుంది అప్, ఆ కింద జరుగుతుంది.
ఇది సరే covers--.
అన్ని కుడి, మీరు వివిధ పొందుటకు కాబట్టి తెరవెనుక వీక్షణ రకాల.
ఒక ముఖ్యమైన వీక్షణ రకాల ప్రోగ్రామర్ సాధారణంగా ఇది ఏమి ఉన్నాయి?
నేను పాత వీక్షణ పొందండి.
ఒక నవీకరణ పట్టిక తాకినప్పుడు, అది చేస్తాము కాలువలోకి పాత వీక్షణ పుష్
కాబట్టి డేటా ఆర్కైవ్, లేదా మార్పు చేయవచ్చు నియంత్రణ, మార్పు గుర్తింపు, మార్పు
నిర్వహణ.
>> ఇది తర్వాత ఇప్పుడు ఏ కొత్త చిత్రం, వీక్షణ మరొక రకం ఆ నవీకరణ,
మీరు పొందవచ్చు.
మీరు పాత మరియు కొత్త చిత్రాలను పొందవచ్చు.
బహుశా నేను వాటిని రెండు కావలసిన.
నేను ఇది ఏమి చూడాలనుకుంటే.
నేను మార్చారు ఏమి చూడాలనుకుంటే.
>> నేను ఒక అంగీకార రకం కలిగి ప్రక్రియ యొక్క నడుస్తుంది.
ఇది ధ్రువీకరించడం అవసరం ఈ విషయాలు మారినప్పుడు,
వారు కొన్ని పరిమితులు లోపల అని లేదా కొన్ని పారామితులు లోపల.
>> మరియు అప్పుడు నేను మాత్రమే మార్చింది తెలుసుకోవాలి.
నేను మార్చబడింది ఏమి అంశం పట్టించుకోను.
నేను తెలుసుకోవాలి అవసరం లేదు ఏం మారింది ఆపాదించాడు.
నేను ఆ తెలుసుకోవాలి అంశాలను తాకిన చేస్తున్నారు.
కాబట్టి ఈ అభిప్రాయాలలో రకాలు మీరు స్ట్రీమ్ ఆఫ్ పొందుటకు
మరియు మీరు వ్యవహరించవచ్చు.
>> అప్లికేషన్ ఆ స్ట్రీమ్ ఖర్చవుతుంది,
ఈ పనిచేస్తుంది మార్గం యొక్క రకం.
DynamoDB క్లయింట్ అడగండి పట్టికలు డేటా పుష్.
Streams మేము ముక్కలు కాల్ ఏమి విస్తరించడానికి.
ముక్కలు స్కేల్ ఉంటాయి స్వతంత్రంగా పట్టిక.
వారు పూర్తిగా వరుసలో లేదు మీ పట్టిక విభజనల.
మరియు కారణం ఎందుకు వారు వరుసలో ఎందుకంటే
సామర్థ్యం, ​​ప్రస్తుత పట్టిక సామర్థ్యం.
>> వారు విస్తరించడానికి తమ సొంత ఆటో స్కేలింగ్ సమూహం,
మరియు వారు బట్టి స్పిన్ మొదలు వస్తున్న ఎన్ని వ్రాస్తూ,
ఎన్ని reads-- నిజంగా అది వ్రాస్తాడు.
అక్కడ ఎటువంటి reads-- కానీ ఎలా అనేక వ్రాస్తూ వస్తున్నాయి.
>> ఆపై వెనుక ముగింపు మనం ఏమి మేము
ఒక KCL, లేదా చలనము క్లయింట్ లైబ్రరీ కాల్.
చలనము ఒక ప్రవాహం డేటా అమెజాన్ నుండి ప్రాసెసింగ్ టెక్నాలజీ.
మరియు ఆ ప్రవాహాలు లో నిర్మించబడింది.
>> సో మీరు ఒక KCL ఎనేబుల్ ఉపయోగించడానికి అప్లికేషన్ స్ట్రీమ్ చదవడానికి.
చలనము క్లయింట్ లైబ్రరీ నిజానికి మీరు కోసం కార్మికులు నిర్వహిస్తుంది.
మరియు అది కూడా కొన్ని చేస్తుంది ఆసక్తికరమైన విషయాలు.
ఇది కొన్ని పట్టికలు అప్ సృష్టిస్తుంది మీ DynamoDB tablespace లో
ఇది అంశాలను ట్రాక్ ప్రాసెస్ చేయబడ్డారు.
కాబట్టి ఈ విధంగా ఉంటే, తిరిగి పడిపోతే అది పైగా వస్తుంది మరియు వస్తుంది మరియు గెట్స్
తిరిగి పైకి నిలిచి, అది ఎక్కడ గుర్తించడానికి చేయవచ్చు స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్ ఇది.
>> ఆ తర్వాత చాలా ముఖ్యం మీరు ప్రతికృతి గురించి మాట్లాడటం చేస్తున్నాం.
నేను ఏమి చేయాలి డేటా ప్రాసెస్ చేసిన జరిగినది
ఏ డేటా ఇంకా ప్రాసెస్ వుంటుంది.
కాబట్టి ప్రవాహాలు కోసం KCL లైబ్రరీ రెడీ మీరు కార్యాచరణను ఇచ్చాయి.
ఇది అన్ని శుభ్రపరచటం యొక్క జాగ్రత్త తీసుకుంటుంది.
ఇది ప్రతి పెంకు ఒక కార్మికుడు వరకు నిలుస్తుంది.
ఇది ఒక పరిపాలక పట్టిక సృష్టిస్తుంది ప్రతి కార్మికుడు ప్రతి పెంకు కోసం.
మరియు ఆ కార్మికులకు అగ్ని, వారు ఆ పట్టికలు నిర్వహించడానికి
కాబట్టి మీరు ఈ రికార్డ్ తెలుసు చదివి ప్రాసెస్ అయ్యింది.
మరియు ఆ విధంగా ప్రక్రియ ఉంటే మరణిస్తాడు మరియు ఆన్లైన్ తిరిగి వస్తుంది
అది బయలుదేరాడు పేరు కుడి చేసుకోగలుగుతారు.
>> కాబట్టి మేము ఈ ఉపయోగించడానికి క్రాస్ ప్రాంతంలో రిప్లికేషన్.
వినియోగదారులు చాలా అవసరం కలిగి వారి డేటా పట్టికలు డేటా లేదా భాగాలు కదిలించాల్సిన
చుట్టూ వివిధ ప్రాంతాలకు.
తొమ్మిది ప్రాంతాలు ఉన్నాయి అన్ని ప్రపంచవ్యాప్తంగా.
సో ఒక వాటిని అవసరం నేను ఉండవచ్చు ఆసియా లోని వాడుకర్లకు ఉండవచ్చు, వినియోగదారులు
యునైటెడ్ స్టేట్స్ యొక్క ఈస్ట్ కోస్ట్ లో.
వారు వివిధ డేటా కలిగి స్థానికంగా పంపిణీ చేయాల్సిన అవసరముంది.
మరియు బహుశా ఒక వినియోగదారు నుండి ఎగురుతూ యునైటెడ్ స్టేట్స్ ఆసియా,
మరియు నేను నకలు అనుకుంటే అతనితో తన డేటా.
అతను విమానం ఆఫ్ పొందినప్పుడు, అతను ఉంది తన మొబైల్ అనువర్తనం ఉపయోగించి ఒక మంచి అనుభవం.
>> మీరు క్రాస్ ప్రాంతంలో ఉపయోగించవచ్చు ప్రతికృతి లైబ్రరీ దీన్ని.
సాధారణంగా మనం రెండు సాంకేతిక పరిజ్ఞానము.
వన్ మీరు చెయ్యవచ్చు ఒక కన్సోల్ వినియోగానికి వార్తలు మీ స్వంత ఇసి 2 ఇన్స్టాన్సుపై స్టాండ్ అప్.
ఇది స్వచ్ఛమైన ప్రతికృతి నడుస్తుంది.
మరియు తర్వాత మేము లైబ్రరీ ఇచ్చారు.
లైబ్రరీ మీరు నిర్మించడానికి ఉపయోగించవచ్చు మీ స్వంత అనువర్తనం మీరు ఉంటే
ఆ వెర్రి విషయాలు చేయాలనుకుంటున్నారా data-- వడపోత, అది మాత్రమే భాగంగా నకలు
డేటా రొటేట్ ఒక లోకి తరలించే వివిధ పట్టిక, అందువలన న మొదలగునవి.
కాబట్టి అని కనిపిస్తుంది ఏమి యొక్క ఉంటాము.
>> DynamoDB Streams ఉంటుంది మేము లాంబ్డా కాల్ ఏమి ద్వారా ప్రాసెస్.
మేము ఈవెంట్ గురించి కొద్దిగా పేర్కొన్నారు నడిచే అప్లికేషన్ ఆర్కిటెక్చర్లు.
లాంబ్డా ఆ కీలకాంశం.
లాంబ్డా డిమాండ్ పై భారత్ స్మృతి ఒక ప్రత్యేక కార్యక్రమం ప్రతిస్పందనగా.
ఆ సంఘటనలను ఒకటి ఒక కావచ్చు స్ట్రీమ్లో కనిపించే రికార్డు.
రికార్డు స్ట్రీమ్లో కనిపిస్తే, మేము ఈ జావా ఫంక్షన్ పిలుస్తాను.
Well, ఈ JavaScript, మరియు లాంబ్డా ఉంది Node.js, జావా, పైథాన్, మద్దతు
మరియు వెంటనే మద్దతు ఉంటుంది ఇతర భాషలు అలాగే.
మరియు అది స్వచ్ఛమైన కోడ్ ఉంది, చెప్పటానికి తగినంత.
జావా లో వ్రాయండి, మీరు ఒక తరగతి వివరిస్తాయి.
మీరు లాంబ్డా లోకి JAR అప్ పుష్.
ఆపై మీరు తరగతి తెలుపుటకు ఏ సంఘటన ప్రతిస్పందనగా కాల్.
ఆపై లాంబ్డా అవస్థాపన ఆ వెనుక ఆ కోడ్ అమలు ఉంటుంది.
>> ఆ కోడ్ ప్రాసెస్ చేయవచ్చు స్ట్రీమ్ ఆఫ్ రికార్డులు.
అది కోరుకుంటున్నారు ఏదైనా చేయవచ్చు.
ఈ ప్రత్యేక ఉదాహరణ, అన్ని మేము ఉన్నాము నిజంగా గుణాలు లాగిన్ చేస్తున్న.
కానీ ఈ కేవలం కోడ్.
కోడ్ కుడి, ఏదైనా చేయవచ్చు?
>> కాబట్టి మీరు ఆ డేటా రొటేట్ చేయవచ్చు.
మీరు ఒక ఉత్పన్నం వీక్షణ సృష్టించవచ్చు.
అది ఒక పత్ర నిర్మాణాన్ని ఉంటే, మీరు నిర్మాణం చదును చేయవచ్చు.
మీరు ప్రత్యామ్నాయ సూచికలు సృష్టించవచ్చు.
విషయాలు అన్ని రకాల మీరు DynamoDB Streams తో.
>> మరియు నిజంగా, ఆ కనిపిస్తోంది ఏమిటి.
కాబట్టి మీరు ఆ నవీకరణలు వస్తున్న పొందండి.
వారు స్ట్రింగ్ వీచే చేస్తున్నారు.
వారు లాంబ్డా చర్య ద్వారా చదివి చేస్తున్నారు.
వారు డేటా తిరిగే చేస్తున్నపుడు ఉత్పన్నం పట్టికలలో దానిని తీసుకుని వెళ్లడం,
మార్పు బాహ్య వ్యవస్థలు తెలియజేసే మరియు ElastiCache డేటాను మోపడం.
>> మేము కాష్ ఉంచాలి ఎలా గురించి మాట్లాడారు ఆ అమ్మకాలు డేటాబేస్ ముందు
దృష్టాంతంలో.
Well ఏమి జరిగితే నేను అంశం వివరణ అప్డేట్?
Well, నేను కలిగి ఉంటే ఒక లాంబ్డా ఫంక్షన్, ఆ పట్టిక నడుస్తున్న
నేను అంశం వివరణ అప్డేట్ ఉంటే, అది చేస్తాము స్ట్రీమ్ ఆఫ్ రికార్డు ఎంచుకొని,
మరియు అది ElastiCache అప్డేట్ చేస్తాము కొత్త డేటా సందర్భం.
కాబట్టి ఆ చాలా వార్తలు మేము లాంబ్డా తో ఏమి.
ఇది కనెక్టర్లకు గ్లూ కోడ్ ఉంది.
మరియు అది నిజానికి ఇస్తుంది ప్రయోగించే సామర్థ్యం
మరియు చాలా క్లిష్టమైన అనువర్తనాలను అమలు ఒక ప్రత్యేక సర్వర్ లేకుండా
నిజంగా చల్లని ఉంది మౌలిక.
>> కాబట్టి యొక్క తిరిగి వెళ్ళి తెలపండి మా వాస్తవ కాల ఓటింగ్ నిర్మాణం.
ఈ కొత్త మరియు మెరుగైన మా ప్రవాహాలు మరియు KCL అప్లికేషన్ ఎనేబుల్.
అదే, మేము ముందు ఎన్నికల ఏ స్థాయిలో నిర్వహించడానికి.
మేము దీన్ని ఇష్టపడుతున్నారు.
మేము స్కాటర్ చుంగులు బయటకు చేస్తున్నా బహుళ బకెట్లు అంతటా.
మదుపర్లు లాకింగ్ జరగబోతోంది పొందారు.
మేము మా ఓటర్లు ఉంచుకోవచ్చు వారి ఓట్లు మార్చకుండా.
వారు మాత్రమే మాత్రమే ఒకసారి ఓటు చేయవచ్చు.
ఈ అద్భుతమైన ఉంది.
రియల్ టైమ్ తప్పు సహనం, ఇప్పుడు కొలవలేని అగ్రిగేషన్.
విషయం మీద పడిపోతే, అది కూడా పునఃప్రారంభించవలసి పేరు తెలిసిన
ఇది ఎందుకంటే తిరిగి వచ్చినప్పుడు మేము KCL అనువర్తనాన్ని ఉపయోగించి చేస్తున్నారు.
మరియు తర్వాత మేము కూడా ఉపయోగించవచ్చు KCL అప్లికేషన్ డేటా పుష్
ఇతర కోసం రెడ్ షిఫ్ట్ కు అనువర్తనం విశ్లేషణలు, లేదా ఉపయోగం
ఎలాస్టిక్ మ్యార్రెడ్యూస్చే అమలు ఆఫ్ వాస్తవ కాల స్ట్రీమింగ్ aggregations
డేటా.
>> కాబట్టి ఈ విషయాలు మనం చాలా గురించి మాట్లాడారు లేదు.
కానీ వారు అదనపు ఉన్నాము వచ్చిన సాంకేతికతలతో
మీరు చూస్తున్న సమయంలో భరించలేక దృష్టాంతాల రకాల వద్ద.
>> అన్ని కుడి, దాని గురించి కాబట్టి DynamoDB ప్రవాహాలు విశ్లేషణలు.
మీరు de-మోసగించు తీసుకోవచ్చు డేటా, అన్ని రకాల
nice విషయం యొక్క, సగటు సమాచారం లో జ్ఞాపకశక్తి, ఆ ఉత్పన్న పట్టికలు సృష్టించడానికి.
ఆ భారీ ఉపయోగం కేస్ వినియోగదారులు చాలా
సమూహ తీసుకొని, పాలుపంచుకుంటారు ఆ JSON పత్రాలు యొక్క లక్షణాలు
మరియు అదనపు సూచికలు సృష్టించడం.
>> మేము చివరిలో ఉన్నారు.
నాతో కనే ధన్యవాదాలు.
కాబట్టి యొక్క మాట్లాడటానికి వీలు సూచన నిర్మాణం.
DynamoDB కాబట్టి మధ్యలో కూర్చుని AWS అవస్థాపన చాలా.
సాధారణంగా మీరు హుక్ చేయవచ్చు ఏదైనా వరకు మీకు కావలసిన.
అప్లికేషన్స్ డైనమో ఉన్నాయి ఉపయోగించి నిర్మించబడింది లాంబ్డా, ElastiCache, CloudSearch,
ఎలాస్టిక్ లోకి బయటకు డేటా పుష్ మ్యార్రెడ్యూస్చే, DynamoDB నుండి దిగుమతి ఎగుమతి
ఎస్ 3, పనులకూ అన్ని రకాల లోకి.
కానీ బహుశా ఉత్తమ గురించి మాట్లాడటానికి విషయం
మరియు ఈ నిజంగా ఏమి ఉంది ఆసక్తికరమైన ఉన్నప్పుడు మనం
ఈవెంట్ నడిచే అప్లికేషన్లు గురించి మాట్లాడటానికి.
>> ఈ ఒక ఉదాహరణ ఒక అంతర్గత ప్రాజెక్ట్ను
మేము నిజంగా ఎక్కడ కలిగి ప్రచురణ సర్వే ఫలితాలు సేకరించడానికి.
ఒక ఇమెయిల్ లింక్ లో కాబట్టి ఆ మేము అక్కడ ఉంటాం, పంపించండి
ఒక కొద్దిగా లింక్ మాట్లాడుతూ క్లిక్ ఉంటుంది ఇక్కడ సర్వే స్పందించడం.
మరియు ఒక వ్యక్తి క్లిక్ ఆ లింక్, ఏమి జరుగుతుంది
వారు ఒక సురక్షిత లాగేందుకు ఉంది S3 నుండి HTML సర్వే రూపం.
ఏ సర్వర్ ఉంది.
ఈ కేవలం ఒక S3 వస్తువు.
>> ఆ రూపం వస్తుంది బ్రౌజర్ లో లోడుచేస్తుంది.
ఇది వెన్నెముక కలిగియున్నారు.
ఇది క్లిష్టమైన జావాస్క్రిప్ట్ సంపాదించి అది అమలు.
కనుక ఇది చాలా రిచ్ అప్లికేషన్ వార్తలు క్లయింట్ యొక్క బ్రౌజర్ లో అమలవుతున్నాయి.
వారు కాదు అని తెలియదు బ్యాక్ ఎండ్ సర్వర్ సంభాషిస్తుంది.
ఈ సమయంలో, అది అన్ని బ్రౌజర్.
>> వారు ఫలితాలు ప్రచురించడానికి మేము అమెజాన్ API గేట్వే కాల్.
API గేట్వే కేవలం ఒక వెబ్ API ఉంది మీరు నిర్వచించే మరియు జంటగా చేసే
సంసార మీకు కావలసిన.
ఈ ప్రత్యేక సందర్భంలో, మేము ఉన్నాము ఒక లాంబ్డా ఫంక్షన్ వరకు కట్టిపడేశాయి.
>> కాబట్టి నా పోస్ట్ ఆపరేషన్ ఉంది ఏ సర్వర్ తో జరుగుతున్న.
సాధారణంగా ఆ API గేట్వే అక్కడ కూర్చుని.
ఇది నాకు ప్రజలు వరకు ఏమీ ఖర్చవుతుంది కుడి, దానికి పంపించవచ్చు ప్రారంభం?
లాంబ్డా ఫంక్షన్ అక్కడే కూర్చుని.
మరియు అది వరకు నాకు ఏమీ ఖర్చు ప్రజలు ఇది కొట్టడం మొదలు.
కాబట్టి మీరు వాల్యూమ్ వలె, చూడగలరు ఆరోపణలు వచ్చినప్పుడు పెరుగుతుంది, ఆ.
నేను ఒక సర్వర్ 7/24 నడుస్తున్న లేదు చేస్తున్నాను.
>> నేను రూపం లాగండి డౌన్ బకెట్ నుండి,
మరియు నేను API ద్వారా పోస్ట్ లాంబ్డా ఫంక్షన్ గేట్వే.
ఆపై లాంబ్డా ఫంక్షన్ మీకు తెలిసిన, చెప్పారు
ఏమి, నేను కొన్ని PIIs పొందారు, కొన్ని వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారాన్ని
ఈ ప్రతిస్పందనలు.
నేను వినియోగదారులు నుండి వస్తున్న వ్యాఖ్యలు వచ్చింది.
నేను ఇమెయిల్ చిరునామాలను పొందారు.
నేను యూజర్ పేర్లు పొందారు.
>> నాకు ఈ వేరుపడ్డాయి లెట్.
నేను కొన్ని ఉత్పత్తి వెళుతున్న ఈ రికార్డ్ ఆఫ్ మెటాడేటా.
నేను పుష్ వెళుతున్న DynamoDB లోకి మెటాడేటా.
మరియు నేను అన్ని డేటా గుప్తీకరించడానికి కాలేదు నేను కావాలా మరియు DynamoDB గా పుష్.
కానీ ఈ, నాకు సులభం ముందుకు ఒక సే వెళ్ళడానికి, సందర్భంలో ఉపయోగించడానికి,
నేను ముడి డేటా పుష్ వెళుతున్న ఎన్క్రిప్టెడ్ ఎస్ 3 బకెట్ లోకి.
నేను S3 సర్వర్ వైపు నిర్మించారు ఉపయోగించడానికి ఎన్క్రిప్షన్ మరియు అమెజాన్ యొక్క కీ మానేజ్మెంట్
తద్వారా సర్వీస్ నేను ఒక కీ కలిగి ఒక సాధారణ విరామం రొటేట్ చేయవచ్చు,
మరియు నేను ఆ PII డేటా కాపాడుతుంది ఈ మొత్తం వర్క్ఫ్లో భాగంగా.
>> నేను ఏమి చేసారు?
నేను కేవలం ఒక మొత్తం మోహరించిన చేసిన అప్లికేషన్, మరియు నేను ఏ సర్వర్ కలిగి.
కాబట్టి ఈవెంట్ అప్లికేషన్ నడిచే ఏమిటి నిర్మాణం మీరు కోసం చేస్తుంది.
>> ఇప్పుడు మీరు అనుకుంటే దీన్ని కోసం ఉపయోగించడానికి కేసు
మేము నేను మాట్లాడటం చేస్తున్నాను ఇతర వినియోగదారులు కలిగి గురించి ఈ ఖచ్చితమైన ఆర్కిటెక్చర్కు ఎవరు
గోచరమయ్యే పెద్ద పోరాటాలు, నడిపే ఈ చూడటం మరియు నా ఓహ్, వెళ్తున్నారు.
ఇప్పుడు, వారు ఎందుకంటే ప్రధానంగా దాన్ని పుష్,
కేవలం కూర్చుని ప్రచారం వీలు అది అక్కడ బాబు, మరియు వరకు
గురించి ఒక అత్తి ఆందోళన అవస్థాపన ఏ రకమైన
ఇది మద్దతు అక్కడ ఉండాలి అన్నారు.
ఆపై వెంటనే ఆ ప్రచారం జరుగుతుంది
అది మౌలిక సదుపాయాలకు వంటిది కేవలం వెంటనే వెళ్ళిపోతుంది
నిజంగా అక్కడ ఎందుకంటే ఏ అవస్థాపన.
ఇది లాంబ్డా వర్గంపై కేవలం కోడ్ ఉంది.
ఇది DynamoDB ఉండే డేటా ఉంది.
ఇది ఒక అద్భుతమైన మార్గం అప్లికేషన్లు నిర్మించడానికి.
>> ప్రేక్షకులు: సో మరింత అది అశాశ్వత దాని మామూలు పరిస్థితి కంటే
అది అసలైన సర్వర్లో నిల్వ ఉంటే?
>> రిక్ HOULIHAN: ఖచ్చితంగా.
సర్వర్ ఉదాహరణకు ఎందుకంటే ఒక 7/24 అవవచ్చు.
ఇది అందుబాటులో ఉండాలి ఎవరైనా స్పందించడం.
Well ఏమి అంచనా?
S3 7/24 అందుబాటులో ఉంది.
S3 ఎల్లప్పుడూ స్పందిస్తుంది.
మరియు S3 చాలా, చాలా మంచి ఉంది వస్తువులు అల్లడం వద్ద.
ఆ వస్తువుల HTML ఫైళ్ళను, లేదా జావాస్క్రిప్ట్ ఫైళ్లు, లేదా మీకు కావలసిన.
మీరు చాలా రిచ్ వెబ్ అప్లికేషన్లను కూడా రన్ చేయగలుగుతుంది S3 బకెట్లు అవ్ట్, మరియు ప్రజలు ఏమి.
>> కాబట్టి ఆ ఆలోచన ఇక్కడ వార్తలు విధంగా దూరంగా నుండి పొందుటకు ఉంది
మేము దాని గురించి ఆలోచించటం ఉపయోగిస్తారు.
మేము అన్ని లో అనుకుంటున్నాను ఉపయోగిస్తారు సర్వర్లు మరియు ఆతిథ్య యొక్క నిబంధనలు.
ఇది ఇకపై ఆ గురించి కాదు.
ఇది కోడ్ వంటి వౌలిక గురించి.
క్లౌడ్ కోడ్ విస్తరించడానికి మరియు క్లౌడ్ మీరు దానిని అమలు అనుమతిస్తాయి.
మరియు ఆ AWS చేయాలని ప్రయత్నిస్తున్నారు ఏమిటి.
>> ప్రేక్షకులు: మధ్యలో మీ బంగారు బాక్స్ కాబట్టి API గేట్వే ఆఫ్, సర్వర్ వలె లేదు
కానీ బదులుగా కేవలం ఉంది
>> రిక్ HOULIHAN: మీరు ఆలోచించవచ్చు సర్వర్ ముఖభాగాన్ని గా.
ఇది అన్ని అది ఒక HTTP తీసుకొని వెళ్తాము ఉంది అభ్యర్థించవచ్చు మరియు మరొక ప్రక్రియ మ్యాప్.
ఆ అది అంతే.
మరియు ఈ సందర్భంలో, మనం మ్యాపింగ్ చేస్తున్నారు అది ఒక లాంబ్డా ఫంక్షన్.
All right, కాబట్టి నేను వచ్చింది అంతే.
చాలా ధన్యవాదాలు.
నేను దాన్ని మెచ్చుకుంటున్నాను.
మనం కాలక్రమంలో కొద్దిగా కావలసిన తెలుసు.
మరియు ఆశాజనక మీరు guys వచ్చింది సమాచారం యొక్క ఒక చిన్న బిట్
మీరు నేడు దూరంగా పట్టవచ్చు.
నేను వెళ్లి మరియు నేను క్షమాపణ మీ తలలు కొన్ని,
కానీ ఒక మంచి చాలా ఉంది ప్రాథమిక పునాది జ్ఞానం
నేను మీరు చాలా విలువైనది.
కాబట్టి నాకు కలిగి ధన్యవాదాలు.
[అప్లాజ్]
ప్రేక్షకులు: [వినబడని] మీరు చెప్పడం జరిగింది చేస్తే ఉంది
మీరు విషయం ద్వారా వెళ్ళడానికి కలిగి ప్రారంభం నుండి ముగింపు
కుడి విలువలు పొందడానికి లేదా అదే విలువలు,
ఎలా చేస్తాను విలువలు [వినబడని] ఉంటే మార్చడానికి.
>> రిక్ HOULIHAN: ఓహ్, మార్పురహిత విధానం కావల్సిన?
విలువలు ఎలా మారుస్తామని?
Well, ఎందుకంటే నేను అమలు కాలేదు ఉంటే అది చివర అన్ని మార్గం,
అప్పుడు నేను ఏమి మార్పులు తెలియదు చివరి మైలు చేశారు.
అది చేస్తాడు కాదు నేను చూసిన అదే డేటా.
ప్రేక్షకులు: ఓహ్, మీరు కేవలం మొత్తం ఇన్పుట్ సంపాదించిన లేదు.
రిక్ HOULIHAN: కుడి.
మీరు మొదలు నుండి వెళ్ళాలి చివర, మరియు అప్పుడు అది వార్తలు
ఒక స్థిరమైన స్థితిలో ఉన్నట్లు జరగబోతోంది.
కూల్.
>> ప్రేక్షకులు: మీరు మాకు చూపించింది కాబట్టి DynamoDB పత్రం లేదా కీ విలువ చేయవచ్చు.
మరియు మేము సమయం గడిపేవాడు ఒక హాష్ మరియు మార్గాలు కీ విలువ
దాని చుట్టూ కుదుపు.
మీరు ఆ పట్టికలు వద్ద చూచినప్పుడు, ఆ పత్రం విధానం విడిచిపెట్టి?
>> రిక్ HOULIHAN: నేను కాదు దాని వెనుక వదిలి చెప్పటానికి.
>> ప్రేక్షకులు: వారు ఉన్నారు నుండి వేరు
>> రిక్ HOULIHAN: పత్రంతో విధానం, DynamoDB లో డాక్యుమెంట్ రకము
కేవలం మరొక లక్షణం భావిస్తున్నది ఉంది.
ఇది కలిగి ఒక లక్షణం ఒక క్రమానుగత డేటా నిర్మాణం.
ఆపై ప్రశ్నల్లో, మీరు లక్షణాలు ఉపయోగించవచ్చు
ఆబ్జెక్ట్ నొటేషన్ ఉపయోగించి ఆ వస్తువుల.
నేను ఒక సమూహ మీద ఫిల్టర్ చెయ్యవచ్చు JSON పత్రం యొక్క ఆస్తి.
ప్రేక్షకులు: సో ఏ సమయంలో నేను ఒక పత్రం విధానం చేయండి,
నేను విధమైన tabular-- వద్దకు చేయవచ్చు
ప్రేక్షకులు: ఖచ్చితంగా.
ప్రేక్షకులు: --indexes మరియు మీరు కేవలం గురించి మాట్లాడారు విషయాలు.
రిక్ HOULIHAN: అవును, సూచికలు మరియు అన్ని ఆ,
ఉన్నప్పుడు మీరు ఇండెక్స్ కావలసిన JSON యొక్క లక్షణాలు,
మేము అలా భావిస్తాను ఆ విధంగా ఉంటే మీరు ఒక JSON వస్తువు లేదా ఒక పత్రం ఇన్సర్ట్
డైనమో లోకి, మీరు ప్రవాహాలు వుపయోగించాలి.
Streams ఇన్పుట్ చదివి ఉంటుంది.
మీరు JSON ఆ పొంది అభ్యంతరం మరియు మీరు OK చెప్పాను,
నేను ఇండెక్స్ కావలసిన ఆస్తి ఏమిటి?
>> మీరు ఒక ఉత్పన్నం పట్టిక సృష్టించడానికి.
ఇప్పుడు అది ప్రస్తుతం పని మార్గం.
మేము ఇండెక్స్ మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది లేదు నేరుగా ఆ లక్షణాలు.
>> ప్రేక్షకులు: మీ పత్రాలు Tabularizing.
>> రిక్ HOULIHAN: సరిగ్గా, చదునుగా అది, సరిగ్గా, అది tabularizing.
అది మీరు తో ఏమి ఉంది.
>> ప్రేక్షకులు: ధన్యవాదాలు.
>> రిక్ HOULIHAN: YEP, ఖచ్చితంగా, ధన్యవాదాలు.
ప్రేక్షకులు: సో ఇది ఒక రకంగా మొంగో Redis classifers కలుస్తుంది.
>> రిక్ HOULIHAN: అవును, ఆ వంటి చాలా ఉంది.
అది ఒక మంచి వివరణ ఉంది.
కూల్.