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Publié dans · 9 minutes de lecture · 7 avril 2019
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DynamoDB est une solution entièrement géréeNoSQLservice qui fonctionne sur une paire clé-valeur et d'autres documents de structure de données fournis par Amazon et qui ne nécessite qu'une clé primaire et ne nécessite pas de schéma pour créer une table. Avec cela, nous pouvons nous attendre à de bonnes performances même lorsqu'il évolue. Il peut stocker n'importe quelle quantité de données et servir n'importe quelle quantité de trafic. Il s'agit d'une API très simple et petite qui suit la méthode clé-valeur pour stocker, accéder et effectuer une récupération avancée des données.
DynamoDB comprend trois unités fondamentales appelées table, attribut et éléments. Une table contient un ensemble d'éléments, un attribut est l'élément le plus simple qui stocke des données sans autre division et l'élément contient un ensemble d'attributs.
Indexage
Dans une base de données relationnelle, un index est une structure de données qui vous permet d'effectuer des requêtes rapides sur différentes colonnes d'une table. Vous pouvez utiliser l'instruction SQL CREATE INDEX pour ajouter un index à une table existante, en spécifiant les colonnes à indexer. Une fois l'index créé, vous pouvez interroger les données de la table comme d'habitude, mais la base de données peut désormais utiliser l'index pour trouver rapidement les lignes spécifiées dans la table au lieu d'analyser toute la table.
Dans DynamoDB, vous pouvez créer et utiliser un index secondaire à des fins similaires. Les index dans DynamoDB sont différents de leurs homologues relationnels. Lorsque vous créez un index secondaire, vous devez spécifier ses attributs de clé — une clé de partition et une clé de tri. Après avoir créé un index secondaire, vous pouvez l'interroger ou l'analyser comme vous le feriez avec une table. DynamoDB n'a pas d'optimiseur de requête, donc un index secondaire n'est utilisé que lorsque vous l'interrogez ou l'analysez.
DynamoDB prend en charge deux types d'index différents :
- Index secondaire global— un index avec une clé de hachage et de plage qui peut être différente de celles de la table. Un index secondaire global est considéré comme « global » car les requêtes sur l'index peuvent couvrir toutes les données d'une table, sur toutes les partitions.
- Index secondaire local— un index qui a la même clé de hachage que la table, mais une clé de plage différente. Un index secondaire local est « local » dans le sens où chaque partition d'un index secondaire local est étendue à une partition de table qui a la même clé de hachage.
DynamoDB garantit que les données d'un index secondaire sont finalement cohérentes avec sa table. Vous pouvez demander des actions de requête ou d'analyse fortement cohérentes sur une table ou un index secondaire local. Cependant, les index secondaires globaux ne prennent en charge que la cohérence à terme. Vous pouvez ajouter un index secondaire global à une table existante à l'aide de l'action UpdateTable et en spécifiant GlobalSecondaryIndexUpdates. Une fois que vous avez créé un index, la base de données le gère pour vous. Chaque fois que vous modifiez des données dans la table, l'index est automatiquement modifié pour refléter les changements dans la table.
Clé de partition :Pour créer une table et un élément, les éléments utilisant cette clé de partition sont obligatoires pour les partitions DynamoDB et DynamoDB. Cette clé est donc également appelée clé de partition et parfois également appelée clé de hachage.
Clé de tri :Ce n'est pas obligatoire. Ceci est utile lors de l'interrogation des données relatives à une clé de partition. Nous pouvons utiliser plusieurs fonctions de filtrage différentes sur la clé de tri, telles que commence par, entre, etc. Parfois, elle est également appelée clé de plage.
Clé primaire:Il s'agit simplement d'une combinaison de la clé de partition et de la clé de tri.
Avantages de Dynamo :
- Rapide : chaque table dans NoSQL est indépendante de l'autre. NoSQL nous offre la possibilité de redimensionner les tables horizontalement, afin que nous puissions stocker les informations fréquemment requises dans une table. Toutes les jointures de table doivent être gérées au niveau de l'application. Ainsi, la récupération des données est rapide.
- Évolutivité : à mesure que la base d'utilisateurs augmente et que nous avons besoin d'une base de données capable de gérer la charge supplémentaire, la plupart des bases de données NoSQL ont la capacité d'évoluer à mesure que les données augmentent. Il existe différents types de bases de données NoSQL disponibles sur le marché, et l'évolutivité de la base de données varie selon les différents types, nous devons choisir la base de données en fonction des besoins de notre application.
Mise à l'échelle de lecture: un grand nombre d'opérations de lecture
Mise à l'échelle d'écriture: un grand nombre d'opérations d'écriture
3. Schemaless : Dans les bases de données relationnelles, pour chaque table, nous devons définir un schéma, où nous spécifions le nombre de colonnes et le type de données qu'il contient. Il est difficile de modifier le type de données de la colonne et l'ajout d'une nouvelle colonne entraînera de nombreuses valeurs nulles dans la table. Dans les bases de données NoSQL, ajouter/supprimer une colonne est facile car nous n'avons pas à spécifier de schéma lors de la création de la table.
Différences entre SGBDR et Dynamo :
- RDBMS est une manière complètement structurée de stocker des données, où le Dynamo est une manière non structurée de stocker les données.
- La principale différence est que la quantité de données stockées dépend principalement de la mémoire physique du système. Dans Dynamo, vous n'avez pas de telles limites car vous pouvez redimensionner le système horizontalement.
- AWS Dynamodb est un service géré complet dans lequel il n'y a pas de frais minimum pour utiliser DynamoDB. Vous ne paierez que pour les ressources que vous fournissez. L'AWS prendra en charge la latence en millisecondes à n'importe quelle échelle. En ce qui concerne RDS, MYSQL vous permet de configurer, d'exploiter et de mettre à l'échelle une base de données sur AWS. Vous devez donc choisir un déploiement multi-AZ ou unique de A-Z, une instance de classe Db (micro, petite, grande, xlarge), un stockage, etc.
- Dynamodb est une solution NoSQL distribuée conçue pour une très grande banque de données/application NoSQL à très haut débit, tandis que RDS brille dans un SGBDR traditionnel flexible à plus petite échelle pour une plus grande flexibilité de requête et de conception.
- Pour une application simple et un petit ensemble de données, vous pouvez opter pour Dynamodb. Pour une application grande et complexe, optez pour Dynamodb si vous recherchez un débit élevé ou vous pouvez choisir RDS si vous recherchez une option moins chère.
Autres technologies NoSQL concurrentes :
MongoDB :
MongoDB est la base de données NoSQL de nouvelle génération qui aide les entreprises à transformer leurs industries en exploitant la puissance des données.
DynamoDB utilise une clé-valeur avec prise en charge de JSON. Il a jusqu'à 400 Ko de taille d'enregistrement. Il a un support de type de données limité. MongoDB utilise JSON comme des documents. Il a jusqu'à 18 Mo de taille d'enregistrement.
DynamoDB s'exécute uniquement sur AWS, tandis que MongoDB peut être installé et exécuté n'importe où (y compris sur l'ordinateur d'un ingénieur).
MongoDB est principalement une base de données en mémoire. Cela signifie que si vos ensembles de données sont beaucoup plus volumineux que la mémoire disponible, MongoDB est un mauvais choix.
Amazon ElastiCache :
ElastiCache est un service Web qui facilite le déploiement, l'exploitation et la mise à l'échelle d'un cache en mémoire dans le cloud. Si vous vous souciez de la durabilité de vos données, DynamoDB est la solution. Fondamentalement, si vous voulez un système d'enregistrement NoSQL, utilisez DynamoDB. Si vous voulez un cache dont vous ne vous souciez pas de perdre le contenu, utilisez ElasticCache.
Apache Cassandre :
Apache Cassandra est une base de données distribuée open source.
Amazon DynamoDB est un magasin de valeurs clés et orienté document, tandis qu'Apache Cassandra est un magasin de données orienté colonne.
Bien que DynamoDB puisse stocker de nombreux types de données, la liste des types de données pris en charge par Cassandra est plus étendue : elle comprend, par exemple, des tuples, des variantes, des timeuuids, etc.
Dans DynamoDB, les clés de partition et les clés de tri ne peuvent contenir qu'un seul attribut. Alors que Cassandra permet d'inclure plus d'une colonne (attribut) dans les clés de partition et les colonnes de clustering.
Base de canapé :
Une base de données open-source, NoSQL, orientée document, optimisée pour les applications interactives. Couchbase est une bien meilleure option pour les applications exigeant des performances élevées, de la cohérence et des requêtes flexibles. Par défaut, il y a une couche de cache entièrement gérée intégrée sous les couvertures pour rendre vos lectures et écritures très rapides, et les données peuvent être facilement interrogées à l'aide d'un langage de type SQL appelé N1QL
Lecture de gros volumes de données via scan vs scan parallèle
Comment fonctionne l'analyse dans AWS DynamoDB ?
L'opération d'analyse renvoie un ou plusieurs éléments.
Par défaut, les opérations d'analyse se déroulent de manière séquentielle.
Par défaut, Scan utilise des lectures cohérentes à terme lors de l'accès aux données d'une table.
Si le nombre total d'éléments analysés dépasse la limite de taille maximale de l'ensemble de données de 1 Mo, l'analyse s'arrête et les résultats sont renvoyés à l'utilisateur sous la forme d'une valeur LastEvaluatedKey pour poursuivre l'analyse lors d'une opération ultérieure.
Une opération Scan effectue par défaut des lectures cohérentes à terme et peut renvoyer jusqu'à 1 Mo (une page) de données. Par conséquent, une seule requête Scan peut consommer
Exemple de code pour l'opération de numérisation :
importer boto3
importer json
importer re
def lambda_handler(event, context):
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('maître')
réponse = table.scan()
données = réponse['Éléments']
tandis que 'LastEvaluatedKey' en réponse :
réponse = table.scan(ExclusiveStartKey=response['LastEvaluatedKey'])
data.extend(response['Articles'])
retour {
'statusCode' : 200,
'en-têtes' : {
'Access-Control-Allow-Origin' : '*',
},
'corps' : json.dumps(données)
}Comment fonctionne l'analyse parallèle dans AWS DynamoDB ?
Pour des performances plus rapides sur une grande table ou un index secondaire, les applications peuvent demander une opération d'analyse parallèle.
Vous pouvez exécuter plusieurs threads ou processus de travail en parallèle. Chaque travailleur pourra parcourir un segment séparé d'une table en même temps que les autres travailleurs. La fonction Scan de Dynamo DB accepte désormais deux paramètres supplémentaires :
Le nombre total de segments indique le nombre de travailleurs qui accéderont simultanément à la table.
Segment indique le segment de table auquel l'agent appelant doit accéder.
Les deux paramètres, lorsqu'ils sont utilisés ensemble, limitent l'analyse à un bloc particulier d'éléments dans la table. Vous pouvez également utiliser le paramètre Limit existant pour contrôler la quantité de données renvoyées par une requête Scan individuelle.
importer le thread
importer boto3
access_key = 'modifier ici'
access_secret = 'modifier ici'
région = 'us-west-2'
def scan_foo_table(segment, total_segments):
print('Regarder le segment ' + str(segment))
session = boto3.session.Session(aws_access_key_id = access_key, aws_secret_access_key = access_secret, region_name = region, profile_name = 'dev')
dynamoDbClient = session.client('dynamodb')
réponse = dynamoDbClient.scan(
TableName='table_name,
FilterExpression='classification=:classification',
ExpressionAttributeValues={
':classement' : {'S' : 'DIRECT'}
},
Segment=segment,
TotalSegments=total_segments,
)
print('Segment ' + str(segment) + ' renvoyé ' + str(len(response['Items'])) + ' items')def create_threads() :
liste_fils = []
total_threads = 50pour je dans la plage (total_threads):
# Instancie et stocke le thread
thread = threading.Thread(target=scan_foo_table, args=(i, total_threads))
thread_list.append(thread)# Démarrer les discussions
pour le fil dans thread_list :
thread.start()# Bloquer le thread principal jusqu'à ce que tous les threads soient terminés
pour le fil dans thread_list :
thread.join()créer_threads()
Si le nombre total d'éléments analysés dépasse la limite de taille maximale de l'ensemble de données de 1 Mo, l'analyse s'arrête et les résultats sont renvoyés à l'utilisateur sous la forme d'une valeur LastEvaluatedKey pour poursuivre l'analyse lors d'une opération ultérieure. Les résultats incluent également le nombre d'éléments dépassant la limite. Une analyse peut entraîner l'absence de données de table répondant aux critères de filtre.
Analyse vs analyse parallèle dans AWS DynamoDB ?
Une opération d'analyse ne peut lire qu'une seule partition à la fois. Une analyse parallèle est donc nécessaire pour une lecture plus rapide sur plusieurs partitions à la fois. Une analyse séquentielle peut ne pas toujours être en mesure d'utiliser pleinement la capacité de débit de lecture allouée. Un balayage parallèle est donc nécessaire ici. Analyses parallèles, réduisez vos coûts jusqu'à 4x pour certains types de requêtes et d'analyses.
Scénarios dans lesquels Parallel Scan est préféré ?
Un balayage parallèle peut être le bon choix si les conditions suivantes sont remplies. La taille de la table est de 20 Go ou plus. Le débit de lecture provisionné de la table n'est pas pleinement utilisé. Les opérations de balayage séquentiel sont trop lentes.
Cette histoire est écrite par Ajay Kudikala. Ajay est un développeur Full Stack et se spécialise également sur la pile de développement AWS.
FAQs
Can DynamoDB handle big data? ›
DynamoDB is a key-value and document database that can support tables of virtually any size with horizontal scaling. This enables DynamoDB to scale to more than ten trillion requests per day with peaks greater than 20 million requests per second, over petabytes of storage.
Why is DynamoDB so bad? ›DynamoDB is a bad choice for:
Lack of some functionalities will require in-memory operations and load more data from the disk. It will slow down the database. Billing systems. DynamoDB isn't a good place to store financial information.
In DynamoDB, tables, items and attributes are the core components that you work with. Simply put, a table is a collection of items and each item is a collection of attributes. DynamoDB uses primary keys to uniquely identify each item in a table and secondary indexes to provide more querying flexibility.
What is DynamoDB used for? ›DynamoDB is an Amazon Web Services database system that supports data structures and key-valued cloud services. It allows users the benefit of auto-scaling, in-memory caching, backup and restore options for all their internet-scale applications using DynamoDB.
What programming language is DynamoDB written in? ›DynamoDB is written in Java.
Why is DynamoDB so popular? ›DynamoDB aligns with the ideals of serverless applications—automated scalability based on your application load, pay-per-use pricing, ease of use, and no need to manage servers. As a result, it is a popular choice for AWS Serverless applications.
What is the difference between SQL database and DynamoDB database? ›The SQL database system uses the persistent connection and SQL commands. DynamoDB uses HTTP/HTTPS requests and API operations. RDBMS's fundamental structure is a table, and its schema must be defined in advance before any operation happens on a table.
Why use DynamoDB vs SQL? ›DynamoDB vs MS SQL
Amazon DynamoDB is a cloud-based, scalable database that stores data on the Amazon cloud, while MS SQL is a secure, highly scalable relational database management system and platform for data storage that is not cloud-based. MS SQL is immediately consistent, while DynamoDB has eventual consistency.
DynamoDB is a key-value NoSQL database. Primarily This makes it Amazon's preferred database for simple and fast data models, such as managing user profile data, or web session information for applications that need to quickly retrieve any amount of data at Internet scale.
Is DynamoDB a key value? ›DynamoDB is a key-value store with added support for JSON to provide document-like data structures that better match with objects in application code. An item or record cannot exceed 400KB. Compared to MongoDB, DynamoDB has limited support for different data types.
Is DynamoDB a column or key value? ›
DynamoDB is a key-value and document database that supports tables of virtually any size with horizontal scaling. DynamoDB scales to more than 10 trillion requests per day and with tables that have more than ten million read and write requests per second and petabytes of data storage.
What is unique in DynamoDB? ›The Primary Key in DynamoDB must be unique so that it can find the exact item in the table. DynamoDB keys supports two kinds of Primary Keys: Hash Type Primary Key: If an attribute uniquely identifies an item, it can be considered as Primary. DynamoDB builds a hash index on the attribute to facilitate the uniqueness.
How many items can DynamoDB handle? ›What is the DynamoDB document/item size limit? DynamoDB supports up to 400KB per item within its database. The items stored within a DynamoDB database cannot exceed this limit. However, this size is typically enough for most regular database operations and use cases.
How many tables should I have in DynamoDB? ›As a general rule, you should maintain as few tables as possible in a DynamoDB application. To better understand why that is (keeping few tables, ideally only one) and why it might be beneficial, let's briefly review the DynamoDB data model.
When should you not use DynamoDB? ›Some unsuitable workloads for DynamoDB include: Services that require ad hoc query access. Though it's possible to use external relational frameworks to implement entity relationships across DynamoDB tables, these are generally cumbersome. Online analytical processing (OLAP)/data warehouse implementations.
Is DynamoDB in-memory database? ›Answer. DynamoDB is not a memory store, it is a fully managed NoSQL database service offered by Amazon Web Services (AWS). It is designed to provide fast and predictable performance with seamless scalability.
How data is stored in DynamoDB? ›Answer. In DynamoDB, data is stored as items within tables. An item is a collection of key-value pairs, where each key is a string that represents the name of an attribute, and the value is the data for that attribute.
Is DynamoDB SQL or NoSQL? ›DynamoDB is a proprietary NoSQL database by Amazon that supports key-value and document data offered via the Amazon Web Services.
What is the best language for DynamoDB? ›js, PHP, Python, and Ruby. So it works best with the above languages.
What is key element of DynamoDB? ›Tables, items, and attributes are the core building blocks of DynamoDB. A table is a grouping of data records. For example, you might have a Users table to store data about your users, and an Orders table to store data about your users' orders.
Does Netflix use DynamoDB? ›
Netflix uses DynamoDB to run A/B testing that builds personalized streaming experiences for their 125+ million customers.
How many people use DynamoDB? ›Around the world in 2023, over 11007 companies have started using Amazon DynamoDB as nosql-databases tool. Companies using Amazon DynamoDB for nosql-databases are majorly from United States with 5596 customers. 45.77% of Amazon DynamoDB customers are from the United States.
What database is DynamoDB based on? ›Amazon DynamoDB is based on the principles of Dynamo, a progenitor of NoSQL, and brings the power of the cloud to the NoSQL database world. It offers customers high-availability, reliability, and incremental scalability, with no limits on dataset size or request throughput for a given table.
What is the difference between SQL virtual machine and SQL database? ›SQL virtual machines offer full administrative control over the SQL Server instance and underlying OS for migration to Azure. The most significant difference from SQL Database and SQL Managed Instance is that SQL Server on Azure Virtual Machines allows full control over the database engine.
What is the difference between SQL and no SQL? ›SQL is the programming language used to interface with relational databases. (Relational databases model data as records in rows and tables, with logical links between them). NoSQL is a class of DBMs that are non-relational and generally do not use SQL.
What is the difference between table query and table scan DynamoDB? ›DynamoDB offers two ways to access information stored: Query and Scan. A Query will rely on the primary-key to find information. Query can point directly to a particular item (or set ot items) and retrieve them in a fast and efficient way. Scan, as the name suggests, will browse table items from start to finish.
Should I learn MongoDB or DynamoDB? ›DynamoDB's low latency and automatic scaling capabilities make it a good choice for high-traffic applications that require fast and reliable access to data. However, MongoDB can perform well for complex queries and can handle a variety of data types, including unstructured and semi-structured data.
What are the benefits of DynamoDB over SQL? ›DynamoDb provides us many benefits, consistency, availability and partition tolerance. It provides facilities to easily store the graph data, which is not available to SQL.
Why SQL is not scalable? ›The main reason relational databases cannot scale horizontally is due to the flexibility of the query syntax. SQL allows you to add all sorts of conditions and filters on your data such that it's impossible for the database system to know which pieces of your data will be fetched until your query is executed.
Is DynamoDB easy to learn? ›It is a very simple and small API that follows key-value method to store, access and perform advanced data retrieval. DynamoDB comprises of three fundamental units known as table, attribute, and items.
What is the difference between DynamoDB and DynamoDB? ›
Relationship to DynamoDB
Amazon DynamoDB is "built on the principles of Dynamo" and is a hosted service within the AWS infrastructure. However, while Dynamo is based on leaderless replication, DynamoDB uses single-leader replication.
- Identify your application's access patterns. ...
- Understand the single-table design. ...
- Table-level best practices. ...
- Query and scan best practices. ...
- Item-level best practices. ...
- Use secondary indexes efficiently. ...
- Use on-demand mode to identify traffic patterns. ...
- Use caching for read-heavy workloads.
DynamoDB offers built-in security, continuous backups, automated multi-Region replication, in-memory caching, and data import and export tools. The diagram shows the core features of Amazon DynamoDB and integrations with other AWS services.
Is DynamoDB free? ›Does DynamoDB offer a free tier? Yes, the free tier for DynamoDB provides 25GB of storage, along with 25 provisioned Write and 25 provisioned Read Capacity Units (WCU, RCU) which is enough to handle 200M requests per month.
How many keys can DynamoDB have? ›DynamoDB supports two primary keys: the partition key and the composite primary key. The partition key is a single attribute, whereas the composite primary key is a combination of 2 attributes named hash key and sort key.
What database is key-value? ›A key-value database is a type of nonrelational database that uses a simple key-value method to store data. A key-value database stores data as a collection of key-value pairs in which a key serves as a unique identifier. Both keys and values can be anything, ranging from simple objects to complex compound objects.
Why is DynamoDB so fast? ›DynamoDB provides faster reads/writes than Aurora due to its document-based nature, as each operation gets performed on an independent document rather than a set of related tables.
What is hash key in DynamoDB? ›DynamoDB supports two types of primary keys, a Hash Key and a Hash and Range Key. A Hash Key consists of a single attribute that uniquely identifies an item. A Hash and Range Key consists of two attributes that together, uniquely identify an item.
Are keys unique in DynamoDB? ›DynamoDB stores and retrieves each item based on the primary key value, which must be unique.
What can you store in DynamoDB? ›DynamoDB is a document or NoSQL database. Although it can be used for the storage of binary objects, it was designed for the storage of structured textual/JSON data. It can store individual items of up to 400 KB in size. The items are stored in tables, which can be located in a particular region or replicated globally.
What is the primary key limit in DynamoDB? ›
Partition Key Length and Values − Their minimum length sits at 1 byte, and maximum at 2048 bytes, however, DynamoDB places no limit on values. Sort Key Length and Values − Its minimum length stands at 1 byte, and maximum at 1024 bytes, with no limit for values unless its table uses a local secondary index.
Can DynamoDB store images? ›Theoretically, it is possible to store images in DynamoDB. However, DynamoDB has a maximum item size of 400KB per item. Hence, it is not recommended to store images in DynamoDB, but rather store a reference (url) to an uploaded image (through S3, Cloudinary).
Can DynamoDB store PDF files? ›After PDF file contents are extracted and post-processed, you can store them as one record for each PDF file in an Amazon DynamoDB table.
How many ways can you retrieve data from DynamoDB? ›- Using the console.
- Using the AWS CLI.
- Using the API.
- Using the NoSQL workbench.
- IP address ranges.
In On-Demand capacity mode, you can have up to 256 tables per region. Each table can handle up to 20 write capacity units and 50 read capacity units, with a maximum of 40,000 read capacity units and 80,000 write capacity units per region. In Provisioned capacity mode, you can have up to 256 tables per region.
Can I create multiple tables in DynamoDB? ›Yes, DynamoDB supports multiple tables within a single account. Each table has a unique name and can have its own set of attributes and indexes.
Can I join two tables in DynamoDB? ›It combines the fast targeting based on the partition key with the quick search and easy sequential reads of a B-tree to provide an efficient range query as you scale. Note what isn't provided by the DynamoDB API. You can't use the JOIN operation to combine multiple tables, like you can in a relational database.
What is the maximum value size in DynamoDB? ›Partition Key Length and Values − Their minimum length sits at 1 byte, and maximum at 2048 bytes, however, DynamoDB places no limit on values. Sort Key Length and Values − Its minimum length stands at 1 byte, and maximum at 1024 bytes, with no limit for values unless its table uses a local secondary index.
What is the record size limitation in DynamoDB? ›An individual record in DynamoDB is called an item, and a single DynamoDB item cannot exceed 400KB. While 400KB is large enough for most normal database operations, it is significantly lower than the other options. MongoDB allows for documents to be 16MB, while Cassandra allows blobs of up to 2GB.
What is the largest item size in DynamoDB? ›The maximum size of a DynamoDB item is 400KB. From the Limits in DynamoDB documentation: The maximum item size in DynamoDB is 400 KB, which includes both attribute name binary length (UTF-8 length) and attribute value lengths (again binary length). The attribute name counts towards the size limit.
What are the limits of DynamoDB? ›
DynamoDB Throttling
Each partition on a DynamoDB table is subject to a hard limit of 1,000 write capacity units and 3,000 read capacity units.
MongoDB is open-source and can be deployed anywhere in most clouds and/or on premises. DynamoDB is from the AWS ecosystem and can only be used within AWS. MongoDB can either be self-managed or fully managed with the MongoDB Atlas database as a service. DynamoDB is a fully managed solution.
Where does DynamoDB store data? ›Answer. In DynamoDB, data is stored as items within tables. An item is a collection of key-value pairs, where each key is a string that represents the name of an attribute, and the value is the data for that attribute.
Why is DynamoDB fast? ›DynamoDB provides faster reads/writes than Aurora due to its document-based nature, as each operation gets performed on an independent document rather than a set of related tables.
How to check size of record in DynamoDB? ›A binary value must be encoded in base64 format before it can be sent to DynamoDB, but the value's raw byte length is used for calculating size. The size of a binary attribute is (length of attribute name) + (number of raw bytes).
What is the difference between page size and limit in DynamoDB? ›The AWS CLI tool for DynamoDB allows specifying a page size ( --page-size ) which is the maximum number of matching items returned by the query. This is different from the limit option, which limits the number of items evaluated, including those which are not returned to the client. dynamodb.
Can we store files in DynamoDB? ›DynamoDB is a document or NoSQL database. Although it can be used for the storage of binary objects, it was designed for the storage of structured textual/JSON data. It can store individual items of up to 400 KB in size. The items are stored in tables, which can be located in a particular region or replicated globally.
How many items can DynamoDB return? ›You identify requested items by primary key. A single operation can retrieve up to 16 MB of data, which can contain as many as 100 items.
What is the summary of DynamoDB? ›DynamoDB is a NoSQL serverless database provided by AWS. It follows a key-value store structure and adopts a distributed architecture for high availability and scalability. As in any serverless system, there's no infrastructure provisioning needed.
How many fields can DynamoDB have? ›There is no limit to the number of attributes but the total item size is limited to 400kb. The maximum item size in DynamoDB is 400 KB, which includes both attribute name binary length (UTF-8 length) and attribute value lengths (again binary length). The attribute name counts towards the size limit.