在 中文 中使用 Dynamodb 的示例及其翻译为 日语
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我在可口可乐公司的团队最近开始在一个邻近营销平台上使用AWSLambda和DynamoDB开展工作。
最近CocaColaCompanyの私のチームは、AWSLambdaとDynamoDBを使用した近接マーケティングプラットフォームに取り組み始めました。除了AmazonDynamoDBWeb服务之外，AWS还提供可本地运行的可下载版本的DynamoDB。
Amazon此解决方案会部署AmazonCloudWatch、AWSLambda和AmazonDynamoDB。
このソリューションにより、AmazonCloudWatch、AWSLambda、およびAmazonDynamoDBをデプロイできます。支持LGThinQ的物联网(IoT)平台在AWSIoTCore上运行，并通过AmazonElastiCache和AmazonDynamoDB提供数据服务。
LGThinQをサポートするIoTプラットフォームは、AWSIoTCoreで実行し、データサービスにAmazonElastiCacheとAmazonDynamoDBを使用しています。Dynamoc:Dynamoc是一个dynamodb-local、dynalite和AWSdynamodb的图形化界面客户端.
Dynamoc:Dynamocはdynamodb-local、dynaliteとAWSdynamodbのためのGUIクライアントです。凭借Titan的可插拔架构，您不必更改应用程序即可轻松开始使用DynamoDB。
Titanのプラグイン可能なアーキテクチャによって、アプリケーションに変更を加えることなく、簡単にDynamoDBの使用を開始できます。之后，您可以将基准数据从AmazonS3存储桶还原到DynamoDB，从而重置测试环境。
その後、ベースラインデータをAmazonS3バケットからDynamoDBに復元して、テスト環境をリセットできます。如果数据库迁移的目标为AmazonAurora、AmazonRedshift或AmazonDynamoDB，您还可以免费使用DMS六个月。
データベースをAmazonAurora、AmazonRedshift、またはAmazonDynamoDBに移行する場合は、サービスを無料で6か月間利用できます。如果您想要轻松实现扩展和运营，请使用DynamoDB。
スケーリングや運用を楽にしたければ、DynamoDBを使いましょう。设置必要的开发环境以开始将数据集成到DynamoDB中。
DynamoDBへのデータの統合を開始するために必要な開発環境をセットアップします。在本博客文章中，我将演示如何使用ApacheSpark来处理DynamoDB中的客户数据。
このブログ投稿では、ApacheSparkを使用してDynamoDBで顧客データを処理する方法を示します。类似于其他数据库系统，DynamoDB将数据存储在表中。
他のデータベース管理システムと同様、DynamoDBはデータをテーブルに保存します。用户在Zillow上在线下订单时，AmazonDynamoDBNoSQL数据库中会生成一个条目。
オンラインオーダーがZillowに配置されると、AmazonDynamoDBのNoSQLデータベースにエントリされます。如果数据库迁移的目标为AmazonAurora、AmazonRedshift或AmazonDynamoDB，您还可以免费使用DMS六个月。
データベースの移行ソースがAmazonAurora、AmazonRedshiftまたはAmazonDynamoDBである場合、6か月間DMSを無料でご利用いただけます。DynamoDB事务可让开发人员在单个AWS帐户和区域内的一个或多个表单中实现原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)。
DynamoDBトランザクションは、単一のAWSアカウントおよび領域内の複数のテーブルにわたって、原子性、一貫性、分離性、耐久性（ACID）を提供します。数据存储到DynamoDB中后，其他系统可以将数据作为流进行处理，我们也使用另一个Lambda函数通过AmazonKinesisFirehose将数据永久存储到S3中。
データをDynamoDBに保存した後、別のシステムでデータをストリームとして処理することも、別のLambda機能を使用してAmazonKinesisFirehose経由でデータをS3に保持することもできます。Lambda可以由S3、DynamoDB、Kinesis、SNS和CloudWatch等AWS产品直接触发，也可以通过AWSStepFunctions编排到工作流程中。
Lambdaは、S3、DynamoDB、Kinesis、SNS、CloudWatchなどのAWSのサービスによって直接起動することも、AWSStepFunctionsによってワークフローに編成することもできます。通过结合使用CloudWatch和DynamoDBStorageBackend创建的指标，您可以深入了解图形数据库的运行方式，并做出关于如何设计系统以实现最佳性能的决策。
CloudWatchと、DynamoDBStorageBackendが作成するメトリックを組み合わせて使用することで、グラフデータベースの動作状態をよく理解でき、ベストなパフォーマンスを達成するためにシステムをどのように設計するかを決定できます。调查发现，AmazonAurora(20%)和AmazonDynamoDB(19%)等原生云数据库占了其他部署的绝大多数比重。
アンケートでは、AmazonAurora(20%)AmazonDynamoDB(19%)といったクラウドネイティブなデータベースが、他のほとんどのデプロイを占めていたことが明らかになっています。将基于时间的数据存储在AmazonDynamoDB中时，可以针对每个时间段（例如周、月）创建一个新表，以实现更高的吞吐量。
AmazonDynamoDBで時間ベースのデータを保存する場合、すべての期間（例:週、月）についての新しいテーブルを1つ作成することで、より高いスループットを達成できます。
