摘要：DynamoDB是一款托管式的NoSQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)，支持多種數(shù)據(jù)模型，廣泛應(yīng)用于電商、社交媒體、游戲、IoT等場景。
本文分享自華為云社區(qū)《完全兼容DynamoDB協(xié)議！GaussDB(for Cassandra)為NoSQL注入新活力》，作者：GaussDB 數(shù)據(jù)庫 。
DynamoDB是一款托管式的NoSQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)，支持多種數(shù)據(jù)模型，廣泛應(yīng)用于電商、社交媒體、游戲、IoT等場景。為了進一步滿足DynamoDB用戶的一些潛在需求，為客戶提供更多的選擇，華為云分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)GaussDB(for Cassandra)推出了兼容DynamoDB特性，幫助用戶更加絲滑地從DynamoDB遷移到GaussDB(for Cassandra)。
使用GaussDB(for Cassandra) DynamoDB的理由為什么要選擇遷移至GaussDB(for Cassandra)？
(資料圖)
隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，企業(yè)數(shù)據(jù)量持續(xù)不斷地增加，DynamoDB讀寫請求累加帶來的費用也日漸高漲。而GaussDB(for Cassandra)具有較高的性價比，既能提供更高的吞吐，又可以降低一半的DynamoDB使用成本，尤其當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時成本降低更加明顯。
2.更靈活開放的部署方式DynamoDB是一項全托管服務(wù)，用戶使用需要遵循一定的部署方式和規(guī)則。相比之下，GaussDB(for Cassandra)可以根據(jù)用戶的具體需求靈活地部署服務(wù)，客戶可以選擇部署在私有云或公有云上，而不是被鎖定在昂貴的平臺上。無論在哪種部署環(huán)境下，GaussDB(for Cassandra)都可以保證服務(wù)的穩(wěn)定和高效。
3.平滑的遷移除了以上兩點，GaussDB(for Cassandra)可以完全兼容DynamoDB的語法和數(shù)據(jù)模型，所以從DynamoDB遷移到GaussDB(for Cassandra)將變得非常容易，應(yīng)用程序也不需要進行任何修改，遷移工作將會更高效便捷，對業(yè)務(wù)也更加友好。
GaussDB(for Cassandra)如何兼容DynamoDB？華為云GaussDB(for Cassandra)在兼容Cassandra協(xié)議的基礎(chǔ)上，新增了兼容DynamoDB的協(xié)議。所以，用戶在GaussDB(for Cassandra)上就可以運行DynamoDB的應(yīng)用程序，同時還能保持原有的CQL協(xié)議。服務(wù)整體架構(gòu)如下圖所示。
從圖中可以看到，Dynamo Rest Server模塊在接收用戶發(fā)起的讀寫請求的同時，也增加了數(shù)據(jù)模型映射模塊和表達式語法語義解析模塊。
在端口 8000（DynamoDB SDK默認）上啟用此特性之后，首先，每個節(jié)點都會在此端口上接收DynamoDB 客戶端的請求，這些HTTP 請求會以 JSON 格式進行解析，以及多種表達式的語法語義解析，然后通過數(shù)據(jù)映射模型進行轉(zhuǎn)換，再將請求轉(zhuǎn)換為底層Storage Layer協(xié)議的請求，最后將數(shù)據(jù)保存在存儲池中。下面列舉一些關(guān)鍵的點：
表映射：DynamoDB的表會映射為GaussDB(for Cassandra)的表，每個表都會保存在一個單獨的KeySpace中。每當(dāng)用戶創(chuàng)建對應(yīng)的DynamoDB表（CreateTable請求）時，GaussDB(for Cassandra)會初始化Keyspace，同時創(chuàng)建對應(yīng)的表。
主鍵映射：DynamoDB主鍵（哈希鍵和排序鍵）是已知類型，會作為GaussDB(for Cassandra)表的分區(qū)鍵和聚集鍵。
RMW請求：DynamoDB提供了一些先讀后寫的請求（R-M-W請求），比如帶有條件表達式的寫入、帶有條件表達式的修改，或者需要返回舊值的寫入或修改，這些請求會通過LWT（輕量級事務(wù)）相互隔離，因此對于RMW類的請求，GaussDB(for Cassandra)可以做到與DynamoDB完全一致。
表達式：在DynamoDB中，需要解析更新表達式、條件表達式和投影表達式。雖然可以使用正則表達式和手寫的遞歸下降解析器來解析這些表達式，但考慮到不同表達式的多樣性，GaussDB(for Cassandra)會采用ANTLR4來生成解析器代碼，這樣可以通過定義上下文無關(guān)的語法規(guī)則，自動生成解析器代碼，從而更加靈活地支持DynamoDB的表達式。
索引：本質(zhì)上DynamoDB 的索引和GaussDB(for Cassandra)的物化視圖是相同的，GaussDB(for Cassandra)只需增加嵌套類型的支持就可以在接口層面完美支持本地二級索引（LSI）和全局二級索引（GSI）。
如何使用GaussDB(for Cassandra) 的兼容DynamoDB特性？在購買了GaussDB(for Cassandra) 實例后，如果需要使用兼容DynamoDB 的特性，可以提交工單聯(lián)系華為云運維人員開啟該功能。
推薦使用boto3客戶端鏈接GaussDB(for Casssandra)，boto3是一個Python客戶端庫，用于連接DynamoDB和一些其他的服務(wù)。執(zhí)行如下命令安裝boto3：
sudo pip install --upgrade boto3
下面是使用boto3寫入和讀取的簡單示例：
# 創(chuàng)建Clientclient = boto3.resource("dynamodb", endpoint_url="url", region_name="None", aws_access_key_id="key_id", aws_secret_access_key="access_key")# 插入項目response = client.put_item( TableName="TableName", Item={ "PartitionKey": {"S": "key1"}, "SortKey": {"S": "key2"}, "attribute_name": {"S": "attribute_value"} })# 獲取表中的項目response = client.get_item( TableName="TableName", Key={ "PartitionKey": {"S": "key1"}, "SortKey": {"S": "key2"} })需要注意的是這里的endpointurl、awsaccesskeyid和awssecretaccess_key是GaussDB(for Cassandra) 對應(yīng)的節(jié)點地址、用戶名和密碼。此外，GaussDB(for Cassandra)在語法層面和DynamoDB的使用保持完全一致。
總結(jié)在兼容DynamoDB協(xié)議方面，GaussDB(for Cassandra)嚴格遵循了DynamoDB的語法和數(shù)據(jù)模型。因此DynamoDB的應(yīng)用程序可以輕松地遷移至GaussDB(for Cassandra)；此外，GaussDB(for Cassandra)還提供了多種自動化管理和運維功能，例如自動備份、故障檢測和容錯等，有助于用戶更加方便地管理和運維數(shù)據(jù)庫。
GaussDB(for Cassandra)作為一種高性能、低成本、開放性強的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫，能夠滿足用戶各種數(shù)據(jù)存儲的需求，不僅為使用DynamoDB的用戶提供了一個可靠的替代方案，更可以讓用戶享受到GaussDB(for Cassandra)的高性能、高可靠和高擴展等優(yōu)勢。
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