數據庫一致性模型

我在AWS中設置了DynamoDB。我想知道選擇強烈一致的讀取時吞吐量的影響。數據庫一致性模型

高度一致的讀取使用的吞吐量比最終的一致性讀取還是其他方式？

2016-01-29 ljaerj

最終一致讀取

當讀取數據（的GetItem，BatchGetItem，查詢或掃描操作），響應可能不會反映最近完成的寫入操作的結果（PutItem，的updateItem或DeleteItem）。響應可能包含一些陳舊的數據。數據的所有副本的一致性通常在一秒內達到;所以如果您在短時間後重復讀取請求，則響應會返回最新的數據。默認情況下，Query和GetItem操作執行最終一致的讀取，但您可以選擇請求強一致的讀取。 BatchGetItem操作在默認情況下最終保持一致，但您可以在每個表的基礎上指定強一致。掃描操作默認最終一致。

強一致性讀取

當你發出一個強烈一致的讀取請求，DynamoDB返回與最先進的最新數據，它反映到DynamoDB返回的所有現有技術相關的寫操作更新響應一個成功的迴應。 A strongly consistent read might be less available in the case of a network delay or outage.對於GetItem，Query或Scan操作，您可以通過在請求中指定可選參數來請求強烈一致的讀取結果。

你可以找到它here

來源

2016-01-29 10:05:03

如此強大的一致性讀取使用比最終一致讀取更多的吞吐量？ – ljaerj

正確。閱讀CAP理論。如果你有很多存儲數據的框（對於HA），那麼你必須查詢其中的大部分（以查明誰擁有最新數據）或查詢一個（但不知道別人有最新數據的風險）。如果你全部查詢（強大），它的一致性更強，但可靠性更低，使用更多的吞吐量。 – BraveNewCurrency

這是有據可查的here：必需

容量單位進行讀取：項目數每秒×4 KB項目大小

讀取（如果你使用最終一致的讀取，你會得到兩倍的讀取每秒。）

因此，強烈的一致性讀取使用的準備吞吐量是最終一致讀取的兩倍。

來源

2016-01-29 16:21:59

數據庫一致性模型

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