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Amazon DynamoDB的功能和特性
英文原文地址：http://aws.amazon.com/dynamodb/
翻译：厦门大学计算机系林子雨(http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu) 翻译时间：2012年5月3日星期四
Amazon DynamoDB的功能
如果要使用Amazon DynamoDB，你只需要：
- 使用AWS管理控制台或者AWS DynamoDB API来创建一个表，并且确定你所需要的请求容量。
- 使用Amazon DynamoDB API进行写和检索数据的操作；
- 使用AWS管理控制台中Amazon CloudWatch，对你的AWS DynamoDB数据库的表的状态和性能进行监视；
- 为你实际使用的资源付费：你每个月的消费账单，是基于你确定的表的处理请求能力和存储的数量；
Amazon DynamoDB服务特性
1、可扩展性：AWS DynamoDB的设计，可以支持在吞吐量和存储能力上的无缝扩展；
额定的吞吐量：在创建一个表的时候，可以很简单地设定你的表所需要的处理请求的能力。AWS DynamoDB会根据你的处理能力要求，为你的表分配专用的资源，从而满足你的性能需求，并且会把数据分区到足够多的服务器上，从而满足你对处理能力的要求。如果你的吞吐量需求改变了，你可以使用AWS管理控制台或者AWS DynamoDB API对你的表所需要的处理请求的能力进行修改。当扩展正在进行时，你仍然可以获得先前级别的处理能力。
- 自动存储扩展：AWS DynamoDB没有对一个表中可以存储的数据量的大小进行限制，当你使用AWS DynamoDB的写操作API存入更多数据时，就会自动为你分配更多的存储空间。
- 完全分布式、非共享架构：AWS DynamoDB可以实现水平扩展，可以无缝地把一个表扩展到多个（几百个）服务器上。
2、快速、可预期的性能：AWS DynamoDB的服务端的平均延迟，通常是几毫秒(millisecond)。运行在固态盘上面的服务，可以在任何扩展级别下维持一致性和低延迟。
3、简易的管理：AWS DynamoDB是一个完全托管的服务，你只需要简单地创建一个数据库表，剩下的所有事情都交给AWS服务来处理。你不需要担心硬件和软件的配给、建立、配置，也不要担心软件安装和打补丁包，更不必担心如何运行一个可靠的分布式数据库簇，或者把数据分区到多个实例。
4、内置的容错性：AWS DynamoDB具有内在的容错能力，可以自动、同步地把你的数据复制到一个Region中的多个可用的Zone中，即使遇到单个机器或设施的实效，你的数据也可以得到很好的保护。
5、灵活性：AWS DynamoDB没有固定的模式（schema）。相反，每个项目(item)都具有不同数量的属性，可以支持多种数据类型，比如string、number和set。
6、强一致性、原子计数器：和许多非关系型数据库不同，AWS DynamoDB使你的开发工作变得更加简单，它可以支持读操作的强一致性，从而保证你可以总是获得最新的数据。读操作支持多个本地(native)数据类型，比如number、string和multi-value attribute。这种服务也可以支持原子计数器（Atomic Counter），允许你通过一个简单的API调用就可以自动增加和减少数值属性。
7、性价比高：AWS DynamoDB被设计成在任何级别的负载下都可以取得很高的性价比。你可以从一个免费的等级开始，这种级别只支持每个月4000万次的数据库操作，对于超出这个免费级别的范围，你只需要为你使用的资源支付以小时计费的很低的费用。由于具备了简易的管理和高效的请求定价能力，采用AWS DynamoDB相比采用其他非关系型数据库而言，具有更低的总体拥有成本（TCO：total cost of owership）。
8、安全：AWS DynamoDB使用可靠的密钥方法，只允许授权用户访问数据，而绝对不允许非授权用户的非法访问。AWS DynamoDB集成了AWS Identiy and Access Management(简称AWS IAM)，可以实现更细粒度的访问控制。
9、集成的监视功能：AWS DynamoDB可以在AWS管理控制台中，把关于你的表的关键性能指标都显示出来。同时还集成了Amazon CloudWatch，可以让用户每个表的请求吞吐量和延迟，从而很容易实现对资源的跟踪。
10、弹性的MapReduce集成：AWS DynamoDB同时集成了Amazon Elastic MapReduce（简称Amazon EMR）。Amazon EMR可以支持对大型的数据集执行复杂的分析操作，并且采用AWS中按需付费的Hadoop框架。随着AWS DynamoDB的发布，对于用户而言，很容易使用Amazon EMR来对存储在DynamoDB中的数据集进行分析，并且把分析结果存储在Amazon Simple Storage Service（简称Amazon S3）中，而原来的数据仍然原封不动地保存在AWS DynamoDB中。用户也可以使用Amazon EMR来访问存储在多个地方的数据，比如AWS DynamoDB、Amazon RDS和Amazon S3，并且对来自这些地方的数据进行合并以后，做更加复杂的分析，并且把分析结果存储在Amazon S3中。（厦门大学计算机系 林子雨 翻译）