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Programming版 - DynamoDB 只能在 create Table 时候建 indexes
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Cassandra 比较 Dynamodbmongo的sharding有人说不好 是什么原茵?
MongoDB力压Cassandra看来couchbase跟mongo是真的干上了
MongoDB快超过Postgres了哈哈 adp用芒果了。这下eventual consistency好玩了。求奖金多发一个0.
HOW WE DECIDED TO USE MONGO INSTEAD OF MYSQL请问mongodb + nodejs 如何保证原子操作
DynamoDB貌似couchbase的性能很牛逼吗
傻逼太监懂个屁C*问几个事情,发一贴吧
Mongo, Cassandra又干上了感觉vert.x的设计很一般呀
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话题: table话题: dynamodb话题: cassandra话题: indexes话题: create
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d*******r
发帖数: 3299
1
貌似 DynamoDB 只能在 create Table 时候建该 Table 的 indexes ?这么不方便的?
我看 Cassandra 也没这个限制吧。MongoDB 更不用说了。
w**z
发帖数: 8232
2
Cassandra的index 最好还是别用。

【在 d*******r 的大作中提到】
: 貌似 DynamoDB 只能在 create Table 时候建该 Table 的 indexes ?这么不方便的?
: 我看 Cassandra 也没这个限制吧。MongoDB 更不用说了。

d*******r
发帖数: 3299
3
大牛详细说说呢?
不能用的话。岂不是跟 DynamoDB 一样,只有 create tables 的时候把 key 设计好?
然后不改了?

【在 w**z 的大作中提到】
: Cassandra的index 最好还是别用。
w***g
发帖数: 5958
4
就是像你说的这样,create table的时候把key设计好。如果不行的话就重新create
table再把数据导过去。Cassandra这类分布式的key-value store和传统数据库设计理
念不一样,所以用法也是不一样的。传统的key-value store的index一般就是B+-tree
或者hash table。这两者都假设random disk access,一旦cache不够用了并行读写甚
至单线程读写也就完蛋了。重新导一遍几十G的数据库都很费时费力了。而Cassandra的数
据据我的理解是按log方式存储的,也就是说新的数据来了就往文件最后面添加。这种
情况下就增加了建index的难度和性能。好处则是数据写入非常有效,而且因为有多台
机器多个硬盘同时读写,重新导一遍数据就跟玩似的。而且因为用的廉价硬盘,空间极
大,不在乎多保存几个copy的数据。新兴的互联网公司有点前途的都是指数增长的,也
就是说一个时间段新增的数据量基本和之前所有积累的数据量相当,所以隔断时间重新
导一下可以作为一个常态。
MongoDB跟Cassandra很不一样,更接近传统数据库的设计,scalability极差。
我是纸上谈兵,二楼有实际经验也希望能展开说说。有什么错的也希望Goodbug大牛和
zhaoce大牛指正。

【在 d*******r 的大作中提到】
: 大牛详细说说呢?
: 不能用的话。岂不是跟 DynamoDB 一样,只有 create tables 的时候把 key 设计好?
: 然后不改了?

c******o
发帖数: 1277
5
mongodb的scalability不差,我们prod上用了一段了,挺好。
加shard很容易,lock也不是问题。
说起来,scalability还好,但是availability不如cassandra, 主要还是注重
consistency了。而且document db比column db, 小地方用起来方便多了。
mongo
sharding key选的不好没法改,而且对performance影响很大,最后也是重导入一遍,
我们刚刚对一个collection干了一次。
d*******r
发帖数: 3299
6
那看样子 Cassandra 跟 DynamoDB 在这方面比较像了

tree
的数

【在 w***g 的大作中提到】
: 就是像你说的这样,create table的时候把key设计好。如果不行的话就重新create
: table再把数据导过去。Cassandra这类分布式的key-value store和传统数据库设计理
: 念不一样,所以用法也是不一样的。传统的key-value store的index一般就是B+-tree
: 或者hash table。这两者都假设random disk access,一旦cache不够用了并行读写甚
: 至单线程读写也就完蛋了。重新导一遍几十G的数据库都很费时费力了。而Cassandra的数
: 据据我的理解是按log方式存储的,也就是说新的数据来了就往文件最后面添加。这种
: 情况下就增加了建index的难度和性能。好处则是数据写入非常有效,而且因为有多台
: 机器多个硬盘同时读写,重新导一遍数据就跟玩似的。而且因为用的廉价硬盘,空间极
: 大,不在乎多保存几个copy的数据。新兴的互联网公司有点前途的都是指数增长的,也
: 就是说一个时间段新增的数据量基本和之前所有积累的数据量相当,所以隔断时间重新

d*******r
发帖数: 3299
7
MongoDB 的易用性真是没的说
不知道 10Gen 啥时候能出个去掉 db-level lock 的新版本。
看他们 blog,貌似在开发这个。

【在 c******o 的大作中提到】
: mongodb的scalability不差,我们prod上用了一段了,挺好。
: 加shard很容易,lock也不是问题。
: 说起来,scalability还好,但是availability不如cassandra, 主要还是注重
: consistency了。而且document db比column db, 小地方用起来方便多了。
: mongo
: sharding key选的不好没法改,而且对performance影响很大,最后也是重导入一遍,
: 我们刚刚对一个collection干了一次。

g*****g
发帖数: 34805
8
This blog sums up the problem pretty well. You better know what you are
doing before using secondary index, particularly on big dataset.
http://www.wentnet.com/blog/?p=77

【在 d*******r 的大作中提到】
: 大牛详细说说呢?
: 不能用的话。岂不是跟 DynamoDB 一样,只有 create tables 的时候把 key 设计好?
: 然后不改了?

c***d
发帖数: 996
9
好文, 已收藏。

【在 g*****g 的大作中提到】
: This blog sums up the problem pretty well. You better know what you are
: doing before using secondary index, particularly on big dataset.
: http://www.wentnet.com/blog/?p=77

d*******r
发帖数: 3299
10
多谢,收藏了

【在 g*****g 的大作中提到】
: This blog sums up the problem pretty well. You better know what you are
: doing before using secondary index, particularly on big dataset.
: http://www.wentnet.com/blog/?p=77

h****r
发帖数: 2056
11
They started to work on it since 01/2013, guess it is a hard issue to them.

【在 d*******r 的大作中提到】
: MongoDB 的易用性真是没的说
: 不知道 10Gen 啥时候能出个去掉 db-level lock 的新版本。
: 看他们 blog,貌似在开发这个。

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real time distributed framework傻逼太监懂个屁C*
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HOW WE DECIDED TO USE MONGO INSTEAD OF MYSQL请问mongodb + nodejs 如何保证原子操作
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话题: table话题: dynamodb话题: cassandra话题: indexes话题: create