Введение

Создание с нуля такой базы данных, как DynamoDB, — сложная задача, но ее можно решить, тщательно спроектировав и внедрив распределенную архитектуру, модель данных, механизм хранения и API. В этой статье мы подробно обсудим каждый компонент и предоставим диаграммы русалки для визуализации процесса.

Распределенная архитектура

Распределенная архитектура состоит из следующих компонентов:

  • Узлы хранения: серверы, которые хранят данные и обрабатывают операции чтения и записи.
  • Узлы-координаторы: серверы, которые получают запросы клиентов и координируют операции чтения и записи с узлами хранения.
  • Балансировщик нагрузки: распределяет входящие запросы по узлам-координаторам.

Модель данных

Разработайте модель данных без схемы со следующими первичными структурами данных:

  • Таблицы: наборы элементов, идентифицируемые уникальным именем таблицы.
  • Элементы: коллекции атрибутов, идентифицированные первичным ключом.
  • Атрибуты: пары ключ-значение, которые представляют данные в элементе.

Первичный ключ для каждого элемента состоит из ключа секции и необязательного ключа сортировки. Ключ раздела используется для равномерного распределения данных по узлам хранения, а ключ сортировки используется для сортировки элементов в разделе.

Механизм хранения

Механизм хранения отвечает за управление хранением, поиском и согласованностью данных. Создание механизма хранения включает в себя реализацию следующих компонентов и структур данных:

а. Дерево LSM (дерево слияния с логарифмической структурой)

Деревья LSM эффективны для рабочих нагрузок с большим количеством операций записи и могут поддерживать высокую пропускную способность при записи и чтении. Они состоят из двух основных компонентов:

  • Memtable: структура данных в памяти для буферизации входящих операций записи.
  • SSTables: отсортированные и неизменяемые файлы на диске, содержащие сброшенные данные из Memtable.

Дизайн API

Мы будем использовать Go и Gin Web Framework для разработки API. Сначала установите пакет Gin:

go get -u github.com/gin-gonic/gin

Затем создайте файл main.go со следующим содержимым:

package main
import (
 "github.com/gin-gonic/gin"
)
func main() {
 router := gin.Default()
 router.POST("/tables", createTable)
 router.DELETE("/tables/:tableName", deleteTable)
 router.PUT("/tables/:tableName/items", putItem)
 router.GET("/tables/:tableName/items/:key", getItem)
 router.POST("/tables/:tableName/items/:key", updateItem)
 router.DELETE("/tables/:tableName/items/:key", deleteItem)
 router.GET("/tables/:tableName/query", queryItems)
 router.GET("/tables/:tableName/scan", scanItems)
 router.Run()
}
func createTable(c *gin.Context) {
 // Implement CreateTable logic
}
func deleteTable(c *gin.Context) {
 // Implement DeleteTable logic
}
func putItem(c *gin.Context) {
 // Implement PutItem logic
}
func getItem(c *gin.Context) {
 // Implement GetItem logic
}
func updateItem(c *gin.Context) {
 // Implement UpdateItem logic
}
func deleteItem(c *gin.Context) {
 // Implement DeleteItem logic
}
func queryItems(c *gin.Context) {
 // Implement Query logic
}
func scanItems(c *gin.Context) {
 // Implement Scan logic
}

Этот код настраивает API с необходимыми конечными точками для каждой операции. Вам нужно будет реализовать логику для каждой функции (например, createTable, deleteTable и т. д.), чтобы взаимодействовать с вашим собственным механизмом хранения и моделью данных.

Тщательно разработав и внедрив эти компоненты и структуры данных, вы сможете создать распределенную, масштабируемую и отказоустойчивую базу данных, аналогичную DynamoDB. Имейте в виду, что создание готовой к работе базы данных с нуля — сложная и трудоемкая задача. Очень важно тщательно протестировать и оптимизировать систему, чтобы убедиться, что она соответствует требуемым требованиям к производительности и надежности.