💭 Bạn đã bao giờ tự hỏi cách tối ưu hóa việc sử dụng DynamoDB khi gặp phải những giới hạn và thách thức? DynamoDB là dịch vụ NoSQL nổi bật và mạnh mẽ, tuy nhiên, không phải lúc nào việc sử dụng cũng diễn ra thuận lợi. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá một số vấn đề phổ biến có thể gặp phải cùng với những giải pháp hiệu quả và dễ áp dụng.
1. Kích thước của item vượt quá giới hạn 400 KB 😱
🤔 Bạn có bao giờ cần lưu trữ một bài viết dài hay một dữ liệu phức tạp lớn hơn 400 KB trong DynamoDB? Đây là một thách thức quen thuộc, vì DynamoDB chỉ hỗ trợ kích thước tối đa 400 KB cho mỗi mục.
💡 Giải pháp
- Sử dụng Amazon S3 🗂️: Lưu trữ dữ liệu lớn trên S3 và chỉ lưu metadata trong DynamoDB.
- Chia nhỏ dữ liệu ✂️: Tách dữ liệu thành nhiều phần nhỏ hơn, mỗi phần không vượt quá 400 KB, và lưu chúng với cùng một Partition Key.
🌟 Ví dụ minh họa
1. Lưu dữ liệu lớn trên S3
Giả sử bạn đang phát triển ứng dụng thương mại điện tử và cần lưu trữ hình ảnh sản phẩm lớn hơn 400 KB. Bạn có thể lưu trữ chúng trên S3 và lưu lại đường dẫn metadata trong DynamoDB.
2. Tách nhỏ dữ liệu lớn
Khi cần lưu trữ văn bản dài hoặc dữ liệu phức tạp, bạn có thể chia nhỏ dữ liệu thành nhiều phần và lưu chúng vào DynamoDB bằng cách sử dụng cùng một Partition Key, phân biệt mỗi phần bằng Sort Key.
Lợi ích
- Khi sử dụng S3 với metadata: Giữ liệu lớn an toàn trên S3 trong khi DynamoDB chỉ chứa metadata.
- Khi tách nhỏ dữ liệu: Dữ liệu lớn được lưu trữ hiệu quả và dễ dàng tái hợp khi cần thiết.
💡 Sự kết hợp khéo léo giữa các phương pháp này giúp bạn vượt qua giới hạn của DynamoDB mà vẫn tối ưu hóa hiệu suất và chi phí. 🚀
2. Xử lý dữ liệu quá lớn trong query/scan vượt quá 1 MB 🚧
📊 Nếu bạn đã từng cần lấy dữ liệu lớn nhưng bị giới hạn ở 1 MB, đừng lo! Cùng tìm hiểu một số giải pháp hiệu quả để quản lý vấn đề này.
💡 Giải pháp
- Sử dụng LastEvaluatedKey 🔁: Tiếp tục truy vấn từ điểm dừng lần trước cho đến khi lấy được toàn bộ dữ liệu.
- Dùng ProjectionExpression 🎯: Chỉ lấy những thuộc tính cần thiết để giảm kích thước dữ liệu trả về.
🌟 Ví dụ thực tế
Khi lấy tất cả đơn hàng của người dùng, bạn có thể chỉ định các trường cần thiết để rút ngắn kích thước dữ liệu trả về, từ đó nâng cao hiệu suất.
Lợi ích của việc kết hợp giải pháp
- LastEvaluatedKey giúp lấy toàn bộ dữ liệu mà không vượt quá giới hạn 1 MB mỗi lần truy vấn.
- ProjectionExpression giảm kích thước dữ liệu trả về, tiết kiệm chi phí và tăng tốc độ truy vấn.
🎯 Áp dụng ngay để tối ưu hóa quản lý dữ liệu của bạn!
3. Lạm dụng lệnh Scan và cách khắc phục 💸⚡
📂 Bạn đã từng sử dụng lệnh Scan để tìm kiếm dữ liệu và nhận thấy rằng nó không hiệu quả với bảng lớn? Điều này dẫn đến chi phí cao và hiệu suất thấp. Hãy xem các giải pháp để cải thiện tình hình.
💡 Giải pháp
- Tối ưu hóa với GSI (Global Secondary Index) 🗂️: Tạo các chỉ mục phụ hỗ trợ truy vấn theo các thuộc tính khác.
- Sử dụng FilterExpression 🎯: Nếu vẫn cần
Scan, bạn có thể dùngFilterExpressionđể lọc dữ liệu ngay trên server.
🌟 Ví dụ thực tế về GSI
Khi cần tìm tất cả sản phẩm hết hạn, bạn có thể tạo một GSI với Partition Key và Sort Key thích hợp, giúp truy vấn dễ dàng hơn mà không cần quét toàn bộ bảng.
Khi nào nên dùng GSI?
Khi dữ liệu cần được truy vấn theo các thuộc tính không phải là Partition Key hoặc Sort Key chính.
Lợi ích đáng lưu ý
- Hiệu suất cao hơn: Truy vấn nhanh và tiết kiệm chi phí nói chung.
- Đa dạng hóa truy vấn: Tận dụng nhiều kiểu tìm kiếm khác nhau mà không bị giới hạn.
4. Phân trang dữ liệu hiệu quả trong DynamoDB 🌀
📋 Rất nhiều người muốn thực hiện phân trang trong DynamoDB mà không cần phiền phức về cú pháp LIMIT OFFSET của SQL. Hãy đi sâu vào cách sử dụng LastEvaluatedKey cho việc phân trang hiệu quả.
💡 Giải pháp
Sử dụng LastEvaluatedKey để bắt đầu truy vấn tiếp theo mà không phải duyệt qua dữ liệu đã lấy trước đó.
🌟 Ví dụ minh họa
Bạn có thể lấy dữ liệu phân trang bằng LastEvaluatedKey, từ đó tạo ra một cơ chế đơn giản và hiệu quả cho việc phân trang trong bảng lớn.
5. Giải quyết lỗi Throttled khi vượt quá giới hạn ghi 🚨
🔧 Lỗi ProvisionedThroughputExceededException có thể xuất hiện khi số lượng ghi vượt quá khả năng của bảng. Dưới đây là các giải pháp hiệu quả để tránh lỗi này.
💡 Giải pháp
- Bật Auto Scaling: DynamoDB tự động điều chỉnh công suất ghi/đọc dựa trên nhu cầu thực tế.
- Sử dụng Batch Write: Gom nhiều lệnh ghi để giảm số lần tương tác với DynamoDB.
6. Tránh xung đột ghi đồng thời ⚠️
🔄 Khi nhiều người dùng cùng lúc cập nhật dữ liệu, xung đột có thể xảy ra. Cùng tìm hiểu cách xử lý vấn đề này.
💡 Giải pháp
- Sử dụng Optimistic Locking: Kiểm soát xung đột thông qua trường
Versionđể đảm bảo ghi chỉ xảy ra khi version hiện tại khớp. - Giảm ghi đồng thời: Phân phối quy trình ghi để tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.
Kết Luận
💡 DynamoDB là một công cụ mạnh mẽ nhưng đòi hỏi sự hiểu biết về cách xử lý những thách thức để đạt được hiệu suất tối ưu.
Bạn đã sẵn sàng để giải quyết những vấn đề phức tạp của DynamoDB? Hãy áp dụng những giải pháp này và chia sẻ kinh nghiệm của bạn với chúng tôi trong phần bình luận nhé! 🚀
source: viblo
