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(jìn)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(fèi)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(xiàng)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(diǎn)，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(jìn)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(yùn)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(dá)式語法語義解析模塊。
在端口 8000（DynamoDB SDK默認(rèn)）上啟用此特性之后，首先，每個節(jié)點(diǎn)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(jìn)行解析，以及多種表達(dá)式的語法語義解析，然后通過數(shù)據(jù)映射模型進(jìn)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(diǎn)：
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(dú)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(dá)式的寫入、帶有條件表達(dá)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(dá)式：在DynamoDB中，需要解析更新表達(dá)式、條件表達(dá)式和投影表達(dá)式。雖然可以使用正則表達(dá)式和手寫的遞歸下降解析器來解析這些表達(dá)式，但考慮到不同表達(dá)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(dá)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(shí)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(yùn)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(xiàng)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(xiàng)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(diǎn)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(yán)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(yùn)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(yùn)維數(shù)據(jù)庫。
GaussDB(for Cassandra)作為一種高性能、低成本、開放性強(qiáng)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(kuò)展等優(yōu)勢。
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