关键字: [yt, Amazon DocumentDB, Document Database, Mongodb Compatibility, Fully Managed Service, Scalable Architecture, Transactions Support]

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在这场演讲中,Brian Hess 探讨了 Amazon DocumentDB(一种与 MongoDB 兼容的全托管文档数据库服务)如何实现跨多个文档和集合的事务。他阐释道,事务提供了原子性,确保事务中的所有写操作要么全部提交,要么全部回滚;以及隔离性,允许事务在一致的数据快照上操作,不受其他事务的干扰。Hess 介绍了 DocumentDB 中事务的特点,如支持多文档和多语句操作、快照隔离和写锁定。他还讨论了错误处理和重试事务的机制,以及 DocumentDB 和 MongoDB 中事务的相似之处和差异。

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共100字，阅读时间大约是0分钟。

在DocumentDB中,如果写入操作不会改变文档内容,则不会对文档加锁;而如果写入操作会改变文档内容,则会对相应文档加锁。这种做法有利于应用程序开发人员更好地预测锁的行为。

除了事务之间的写入锁定之外,普通的非事务写入操作在遇到事务加锁的文档时也会被阻塞,直到事务完成;数据定义语言(DDL)操作如创建索引等也会在遇到加锁文档时被阻塞。如果在事务执行过程中发生写入锁争用,即两个事务试图更新同一文档,则其中一个事务会遇到错误并回滚整个事务。应用程序在遇到这种”transient transaction error”错误时,可选择重试整个事务。

另一种可能的错误情况是提交事务时出现错误,应用程序无法确定事务是否已成功提交。遇到这种”unknown transaction commit result”错误时,DocumentDB与MongoDB的处理方式有所不同。在MongoDB中,可单独重试提交操作;而在DocumentDB中,应用程序需根据具体情况决定如何处理,无法直接重试提交操作。

为了便于开发人员利用事务功能,DocumentDB提供了与MongoDB类似的API。以Python为例,开发人员首先需要创建一个Session对象,随后在该Session上启动一个事务。在事务中执行写入操作时,需要将Session对象传递给写入方法,以表明该操作属于当前事务。如果写入操作全部成功,则调用commit方法将事务提交到数据库;如果过程中发生任何错误,则调用abort方法放弃事务,数据库会回滚到事务开始前的状态。在处理错误时,应用程序可以根据错误类型决定是否重试整个事务。例如,如果遇到”TRANSIENT TRANSACTION ERROR”错误,且没有”UNKNOWN TRANSACTION COMMIT RESULT”错误,则可以重试整个事务。如果遇到写入锁争用导致的”TRANSIENT TRANSACTION ERROR”错误,应用程序可以选择重试整个事务。

总的来说,DocumentDB的事务功能与MongoDB事务有许多相似之处,但也存在一些细微差异,比如锁定策略和错误处理方式的不同。DocumentDB的事务设计为应用程序开发提供了新的工具,但并不意味着可以完全抛弃文档数据建模的最佳实践。相反,开发人员应该合理使用事务,将其作为数据建模工具箱中的一个重要补充,而不是过度使用或滥用事务功能。在使用事务时,开发人员还需要正确处理错误和重试机制,并在必要时对记录执行加锁操作,以确保数据的一致性和完整性。DocumentDB事务有1分钟的超时限制,且只能在主节点上执行。

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Amazon DocumentDB,一款全面托管、可扩展的文档数据库,专为 MongoDB 工作负载而打造,最近推出了事务这一新功能。事务能够跨多个文档或集合进行原子更新,确保数据的一致性与完整性。它们提供了一种全有或全无的方式,要么所有写操作均成功,要么全部不发生,从而防止部分更新。事务提供了快照隔离,确保在整个事务生命周期内数据视图的一致性。

DocumentDB 中的事务与 MongoDB 的实现类似,但也存在一些关键区别。DocumentDB 会为任何写操作锁定文档,无论更新是否改变了数据,以确保行为的可预测性。此外,不支持提交重试,需要应用程序以不同的方式处理提交错误。

虽然事务是一个强大的工具,但应该审慎使用,并结合文档数据建模的最佳实践。事务特别适用于金融账本、多对多关系、审计日志和跨多个集合的操作等场景。但是,它们不应该成为读写操作的主导机制,否则可能需要重新审视数据模型。

总的来说,DocumentDB 的事务为关键任务应用程序提供了确保数据一致性和完整性的强大机制,同时保持了文档数据库的可扩展性和灵活性。

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