tranvythanh.binh
New member
## AWS Re: Invent 2019: Mô hình hóa dữ liệu với Amazon DynamoDB
#Aws #Rinvent #DodeDB #Datamodeling
** Amazon DynamoDB là gì? **
Amazon DynamoDB là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoQuery được quản lý đầy đủ cung cấp hiệu suất nhanh và có thể dự đoán được với khả năng mở rộng liền mạch.Nó được thiết kế để hỗ trợ khối lượng công việc đòi hỏi thông lượng cao, độ trễ thấp và tính nhất quán mạnh mẽ.DynamoDB là một lựa chọn tốt cho các ứng dụng như di động, chơi game, công nghệ quảng cáo và IoT.
** Mô hình dữ liệu là gì? **
Mô hình hóa dữ liệu là quá trình tạo ra một biểu diễn khái niệm dữ liệu có thể được sử dụng để thiết kế và thực hiện cơ sở dữ liệu.Mục tiêu của mô hình dữ liệu là tạo ra một mô hình phản ánh chính xác các thực thể và mối quan hệ trong thế giới thực giữa các thực thể đó.
** Cách mô hình hóa dữ liệu cho Amazon DynamoDB? **
Khi mô hình hóa dữ liệu cho Amazon DynamoDB, điều quan trọng là phải xem xét các yếu tố sau:
* Các loại dữ liệu của các thực thể và thuộc tính
* Mối quan hệ giữa các thực thể
* Các yêu cầu thông lượng và độ trễ dự kiến
* Nhu cầu về tính nhất quán mạnh mẽ
Khi bạn đã xem xét các yếu tố này, bạn có thể bắt đầu tạo mô hình dữ liệu của mình.Dưới đây là một số mẹo để mô hình hóa dữ liệu cho Amazon DynamoDB:
* Sử dụng các loại dữ liệu phù hợp cho các thực thể và thuộc tính của bạn.DynamoDB hỗ trợ nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm chuỗi, số, booleans và danh sách.
* Sử dụng các khóa chính và chỉ mục thứ cấp để cải thiện hiệu suất.Các khóa chính được sử dụng để xác định duy nhất từng mục trong bảng và các chỉ mục thứ cấp có thể được sử dụng để tăng tốc các truy vấn trên các thuộc tính cụ thể.
* Sử dụng các chỉ mục thứ cấp toàn cầu để hỗ trợ các truy vấn trên nhiều bảng.Các chỉ mục thứ cấp toàn cầu là các chỉ mục trải rộng trên nhiều bảng và chúng có thể được sử dụng để hỗ trợ các truy vấn nối dữ liệu từ các bảng khác nhau.
* Sử dụng thông lượng được cung cấp để kiểm soát lượng dữ liệu có thể được đọc và ghi vào bảng của bạn mỗi giây.Thông lượng được cung cấp là một cách để đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu của bạn sẽ có thể xử lý tải dự kiến.
** Cách tìm hiểu thêm về mô hình dữ liệu cho Amazon DynamoDB? **
Có một số tài nguyên có sẵn để giúp bạn tìm hiểu thêm về mô hình dữ liệu cho Amazon DynamoDB.Dưới đây là một vài liên kết để giúp bạn bắt đầu:
* [Tài liệu Amazon DynamoDB] (https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/)
* [Hướng dẫn Amazon DynamoDB] (https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/develvenerguide/gettingstarted.html)
* [Hướng dẫn thiết kế lược đồ của Amazon DynamoDB] (https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/develvenerguide/bp-schema-design.html)
* [Hội thảo Amazon DynamoDB] (https://workshops.aws.amazon.com/dynamodb/)
## Phần kết luận
Amazon DynamoDB là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoQuery mạnh mẽ có thể được sử dụng để hỗ trợ nhiều khối lượng công việc khác nhau.Bằng cách làm theo các mẹo trong bài viết này, bạn có thể tạo một mô hình dữ liệu giúp bạn tận dụng tối đa DynamoDB.
=======================================
## AWS Re: Invent 2019: Data Modeling With Amazon DynamoDB
#Aws #Reinvent #dynamodb #Datamodeling
**What is Amazon DynamoDB?**
Amazon DynamoDB is a fully managed NoSQL database service that provides fast and predictable performance with seamless scalability. It is designed to support workloads that require high throughput, low latency, and strong consistency. DynamoDB is a good choice for applications such as mobile, gaming, ad tech, and IoT.
**What is data modeling?**
Data modeling is the process of creating a conceptual representation of data that can be used to design and implement a database. The goal of data modeling is to create a model that accurately reflects the real-world entities and relationships between those entities.
**How to model data for Amazon DynamoDB?**
When modeling data for Amazon DynamoDB, it is important to consider the following factors:
* The data types of the entities and attributes
* The relationships between the entities
* The expected throughput and latency requirements
* The need for strong consistency
Once you have considered these factors, you can start to create your data model. Here are some tips for modeling data for Amazon DynamoDB:
* Use the right data types for your entities and attributes. DynamoDB supports a variety of data types, including strings, numbers, Booleans, and lists.
* Use primary keys and secondary indexes to improve performance. Primary keys are used to uniquely identify each item in a table, and secondary indexes can be used to speed up queries on specific attributes.
* Use global secondary indexes to support queries across multiple tables. Global secondary indexes are indexes that span multiple tables, and they can be used to support queries that join data from different tables.
* Use provisioned throughput to control the amount of data that can be read and written to your tables per second. Provisioned throughput is a way to guarantee that your database will be able to handle the expected load.
**How to learn more about data modeling for Amazon DynamoDB?**
There are a number of resources available to help you learn more about data modeling for Amazon DynamoDB. Here are a few links to get you started:
* [Amazon DynamoDB Documentation](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/)
* [Amazon DynamoDB Tutorials](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/GettingStarted.html)
* [Amazon DynamoDB Schema Design Guide](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/bp-schema-design.html)
* [Amazon DynamoDB Workshop](https://workshops.aws.amazon.com/dynamodb/)
## Conclusion
Amazon DynamoDB is a powerful NoSQL database service that can be used to support a wide variety of workloads. By following the tips in this article, you can create a data model that will help you to get the most out of DynamoDB.
#Aws #Rinvent #DodeDB #Datamodeling
** Amazon DynamoDB là gì? **
Amazon DynamoDB là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoQuery được quản lý đầy đủ cung cấp hiệu suất nhanh và có thể dự đoán được với khả năng mở rộng liền mạch.Nó được thiết kế để hỗ trợ khối lượng công việc đòi hỏi thông lượng cao, độ trễ thấp và tính nhất quán mạnh mẽ.DynamoDB là một lựa chọn tốt cho các ứng dụng như di động, chơi game, công nghệ quảng cáo và IoT.
** Mô hình dữ liệu là gì? **
Mô hình hóa dữ liệu là quá trình tạo ra một biểu diễn khái niệm dữ liệu có thể được sử dụng để thiết kế và thực hiện cơ sở dữ liệu.Mục tiêu của mô hình dữ liệu là tạo ra một mô hình phản ánh chính xác các thực thể và mối quan hệ trong thế giới thực giữa các thực thể đó.
** Cách mô hình hóa dữ liệu cho Amazon DynamoDB? **
Khi mô hình hóa dữ liệu cho Amazon DynamoDB, điều quan trọng là phải xem xét các yếu tố sau:
* Các loại dữ liệu của các thực thể và thuộc tính
* Mối quan hệ giữa các thực thể
* Các yêu cầu thông lượng và độ trễ dự kiến
* Nhu cầu về tính nhất quán mạnh mẽ
Khi bạn đã xem xét các yếu tố này, bạn có thể bắt đầu tạo mô hình dữ liệu của mình.Dưới đây là một số mẹo để mô hình hóa dữ liệu cho Amazon DynamoDB:
* Sử dụng các loại dữ liệu phù hợp cho các thực thể và thuộc tính của bạn.DynamoDB hỗ trợ nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm chuỗi, số, booleans và danh sách.
* Sử dụng các khóa chính và chỉ mục thứ cấp để cải thiện hiệu suất.Các khóa chính được sử dụng để xác định duy nhất từng mục trong bảng và các chỉ mục thứ cấp có thể được sử dụng để tăng tốc các truy vấn trên các thuộc tính cụ thể.
* Sử dụng các chỉ mục thứ cấp toàn cầu để hỗ trợ các truy vấn trên nhiều bảng.Các chỉ mục thứ cấp toàn cầu là các chỉ mục trải rộng trên nhiều bảng và chúng có thể được sử dụng để hỗ trợ các truy vấn nối dữ liệu từ các bảng khác nhau.
* Sử dụng thông lượng được cung cấp để kiểm soát lượng dữ liệu có thể được đọc và ghi vào bảng của bạn mỗi giây.Thông lượng được cung cấp là một cách để đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu của bạn sẽ có thể xử lý tải dự kiến.
** Cách tìm hiểu thêm về mô hình dữ liệu cho Amazon DynamoDB? **
Có một số tài nguyên có sẵn để giúp bạn tìm hiểu thêm về mô hình dữ liệu cho Amazon DynamoDB.Dưới đây là một vài liên kết để giúp bạn bắt đầu:
* [Tài liệu Amazon DynamoDB] (https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/)
* [Hướng dẫn Amazon DynamoDB] (https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/develvenerguide/gettingstarted.html)
* [Hướng dẫn thiết kế lược đồ của Amazon DynamoDB] (https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/develvenerguide/bp-schema-design.html)
* [Hội thảo Amazon DynamoDB] (https://workshops.aws.amazon.com/dynamodb/)
## Phần kết luận
Amazon DynamoDB là một dịch vụ cơ sở dữ liệu NoQuery mạnh mẽ có thể được sử dụng để hỗ trợ nhiều khối lượng công việc khác nhau.Bằng cách làm theo các mẹo trong bài viết này, bạn có thể tạo một mô hình dữ liệu giúp bạn tận dụng tối đa DynamoDB.
=======================================
## AWS Re: Invent 2019: Data Modeling With Amazon DynamoDB
#Aws #Reinvent #dynamodb #Datamodeling
**What is Amazon DynamoDB?**
Amazon DynamoDB is a fully managed NoSQL database service that provides fast and predictable performance with seamless scalability. It is designed to support workloads that require high throughput, low latency, and strong consistency. DynamoDB is a good choice for applications such as mobile, gaming, ad tech, and IoT.
**What is data modeling?**
Data modeling is the process of creating a conceptual representation of data that can be used to design and implement a database. The goal of data modeling is to create a model that accurately reflects the real-world entities and relationships between those entities.
**How to model data for Amazon DynamoDB?**
When modeling data for Amazon DynamoDB, it is important to consider the following factors:
* The data types of the entities and attributes
* The relationships between the entities
* The expected throughput and latency requirements
* The need for strong consistency
Once you have considered these factors, you can start to create your data model. Here are some tips for modeling data for Amazon DynamoDB:
* Use the right data types for your entities and attributes. DynamoDB supports a variety of data types, including strings, numbers, Booleans, and lists.
* Use primary keys and secondary indexes to improve performance. Primary keys are used to uniquely identify each item in a table, and secondary indexes can be used to speed up queries on specific attributes.
* Use global secondary indexes to support queries across multiple tables. Global secondary indexes are indexes that span multiple tables, and they can be used to support queries that join data from different tables.
* Use provisioned throughput to control the amount of data that can be read and written to your tables per second. Provisioned throughput is a way to guarantee that your database will be able to handle the expected load.
**How to learn more about data modeling for Amazon DynamoDB?**
There are a number of resources available to help you learn more about data modeling for Amazon DynamoDB. Here are a few links to get you started:
* [Amazon DynamoDB Documentation](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/)
* [Amazon DynamoDB Tutorials](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/GettingStarted.html)
* [Amazon DynamoDB Schema Design Guide](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/bp-schema-design.html)
* [Amazon DynamoDB Workshop](https://workshops.aws.amazon.com/dynamodb/)
## Conclusion
Amazon DynamoDB is a powerful NoSQL database service that can be used to support a wide variety of workloads. By following the tips in this article, you can create a data model that will help you to get the most out of DynamoDB.
