DynamoDB इंडेक्स, स्ट्रीम्स, और ऑप्टिमाइजेशन

AWS में Data Stores का उपयोग

Dunieski Otano

AWS Solutions Architect

जो क्वेरी हो नहीं सकती थी

• Table: userId (partition key), orderDate (sort key)
• आवश्यकता: ईमेल पते से ऑर्डर ढूँढें
• समस्या: non-key एट्रिब्यूट्स पर क्वेरी नहीं कर सकते
• समाधान: Global Secondary Index
  • इंडेक्स कई एक्सेस पैटर्न सक्षम करते हैं

Global Secondary Index (GSI)

• बेस टेबल से अलग partition key
• टेबल बनने के बाद कभी भी जोड़ें
• केवल eventually consistent reads
• उपयोग: non-primary key एट्रिब्यूट्स पर क्वेरी

Local Secondary Index (LSI)

• वही partition key, अलग sort key
• टेबल बनाते समय ही बनाना होगा
• strongly consistent reads को सपोर्ट करता है
• उपयोग: एक partition में वैकल्पिक sort orders

GSI बनाम LSI - कब क्या उपयोग करें

• GSI: अलग partition key, कभी भी जोड़ें, eventual consistency
• LSI: वही partition key, टेबल बनाते समय बनाएँ, strong consistency
• सबसे आम: लचीले एक्सेस पैटर्न के लिए GSI

DynamoDB के लिए डेटा सीरियलाइज़ेशन

• समस्या: DynamoDB Python objects स्टोर नहीं करता
• समाधान: JSON या binary में serialize करें
• JSON: सरल डेटा (dicts, lists) - json.dumps()
• Base64: बाइनरी डेटा (images, tokens)

चेंज डेटा कैप्चर के लिए DynamoDB Streams

• Streams: सभी टेबल बदलावों का ordered लॉग
• कैप्चर करता है: inserts, updates, deletes
• उपयोग: ऑडिट लॉग, replication, triggers
• real-time रिएक्शन के लिए Lambda से प्रोसेस करें

ऑटोमैटिक एक्सपायरी के लिए Time-to-Live

• TTL: एक्सपायरी के बाद items का ऑटो-डिलीशन
• TTL एट्रिब्यूट में Unix timestamp सेट करें
• उपयोगी: sessions, अस्थायी tokens, cache
• TTL deletions का कोई खर्च नहीं

इंडेक्स प्रोजेक्शन टाइप्स और क्वेरी परफॉर्मेंस

• KEYS_ONLY: केवल key एट्रिब्यूट्स, सबसे छोटा साइज़
• INCLUDE: keys + चुने हुए एट्रिब्यूट्स
• ALL: सभी एट्रिब्यूट्स, सबसे बड़ा साइज़, कोई fetch नहीं
• ट्रेड-ऑफ: स्टोरेज कॉस्ट बनाम क्वेरी परफॉर्मेंस

बैच ऑपरेशंस और ट्रांज़ैक्शंस

• BatchGetItem: अधिकतम 100 items पढ़ें, 16MB मैक्स
• BatchWriteItem: अधिकतम 25 items लिखें
• TransactWriteItems: अधिकतम 100 items पर ACID
• उपयोग: दक्षता (batch) या संगति (transactions)

अभ्यास करते हैं!

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