Migre seu aplicativo do Amazon DynamoDB para o Azure Cosmos DB
APLICA-SE A: NoSQL
O Azure Cosmos DB é um banco de dados escalonável, distribuído globalmente e totalmente gerenciado. Ele fornece acesso garantido de baixa latência aos seus dados. Para saber mais sobre a API do Azure Cosmos DB, veja o artigo de visão geral. Este artigo descreve como migrar seu aplicativo .NET do DynamoDB para o Azure Cosmos DB com alterações mínimas de código.
Diferenças conceituais
Estas são as principais diferenças conceituais entre o Azure Cosmos DB e o DynamoDB:
DynamoDB | Azure Cosmos DB |
---|---|
Não aplicável | Banco de dados |
Tabela | Coleção |
Item | Document |
Atributo | Campo |
Índice secundário | Índice secundário |
Chave primária – chave de partição | Chave de partição |
Chave primária – chave de classificação | Não obrigatório |
STREAM | ChangeFeed |
Unidade de computação de gravação | Unidade de solicitação (flexível, pode ser usada para leituras ou gravações) |
Unidade de computação de leitura | Unidade de solicitação (flexível, pode ser usada para leituras ou gravações) |
Tabelas globais | Não obrigatório. Você pode selecionar a região diretamente ao provisionar a conta do Azure Cosmos DB (você pode alterar a região mais tarde) |
Diferenças estruturais
O Azure Cosmos DB tem uma estrutura JSON mais simples em comparação à do DynamoDB. O exemplo a seguir mostra as diferenças
DynamoDB:
O objeto JSON a seguir representa o formato de dados no DynamoDB
{
TableName: "Music",
KeySchema: [
{
AttributeName: "Artist",
KeyType: "HASH", //Partition key
},
{
AttributeName: "SongTitle",
KeyType: "RANGE" //Sort key
}
],
AttributeDefinitions: [
{
AttributeName: "Artist",
AttributeType: "S"
},
{
AttributeName: "SongTitle",
AttributeType: "S"
}
],
ProvisionedThroughput: {
ReadCapacityUnits: 1,
WriteCapacityUnits: 1
}
}
Azure Cosmos DB:
O objeto JSON a seguir representa o formato de dados no Azure Cosmos DB
{
"Artist": "",
"SongTitle": "",
"AlbumTitle": "",
"Year": 9999,
"Price": 0.0,
"Genre": "",
"Tags": ""
}
Migrar seu código
Este artigo tem como escopo a migração do código de um aplicativo para o Azure Cosmos DB, que é o aspecto crítico da migração de banco de dados. Para ajudá-lo a reduzir a curva de aprendizado, as seções a seguir incluem uma comparação de código lado a lado entre o Amazon DynamoDB e o snippet de código equivalente do Azure Cosmos DB.
Para baixar o código-fonte, clone o seguinte repositório:
git clone https://github.com/Azure-Samples/DynamoDB-to-CosmosDB
Pré-requisitos
- .NET Framework 4.7.2
- Visual Studio mais recente com a carga de trabalho de desenvolvimento do Azure. Você pode começar com o IDE gratuito da Comunidade do Visual Studio. Habilite a carga de trabalho de desenvolvimento do Azure durante a instalação do Visual Studio.
- Acesso à conta do Azure Cosmos DB for NoSQL
- Instalação local do Amazon DynamoDB
- Java 8
- Execute a versão para download do Amazon DynamoDB na porta 8000 (você pode alterar e configurar o código)
Configurar seu código
Adicione o seguinte "pacote NuGet" ao seu projeto:
Install-Package Microsoft.Azure.Cosmos
estabelecer conexão
DynamoDB:
No Amazon DynamoDB, o seguinte código é usado para se conectar:
AmazonDynamoDBConfig addbConfig = new AmazonDynamoDBConfig() ;
addbConfig.ServiceURL = "endpoint";
try { aws_dynamodbclient = new AmazonDynamoDBClient( addbConfig ); }
Azure Cosmos DB:
Para conectar o Azure Cosmos DB, atualize seu código para:
client_documentDB = new CosmosClient(
"<nosql-account-endpoint>",
tokenCredential
);
Otimizar a conexão no Azure Cosmos DB
Com o Azure Cosmos DB, você pode usar as seguintes opções para otimizar sua conexão:
ConnectionMode – use o modo de conexão direta para se conectar aos nós de dados no serviço do Azure Cosmos DB. Use o modo somente gateway para inicializar e armazenar em cache os endereços lógicos e atualizações nas atualizações. Para saber mais, confira Modos de conectividade.
ApplicationRegion – essa opção é usada para definir a região de replicação geográfica preferida que é usada para interagir com o Azure Cosmos DB. Para saber mais, confira Distribuição global.
ConsistencyLevel – essa opção é usada para substituir o nível de consistência padrão. Para saber mais, confira Níveis de consistência.
BulkExecutionMode – essa opção é usada para executar operações em massa definindo a propriedade AllowBulkExecution como true. Para saber mais, confira Importação em massa.
client_cosmosDB = new CosmosClient(" Your connection string ",new CosmosClientOptions() { ConnectionMode=ConnectionMode.Direct, ApplicationRegion=Regions.EastUS2, ConsistencyLevel=ConsistencyLevel.Session, AllowBulkExecution=true });
Criar o contêiner
DynamoDB:
Para armazenar os dados no Amazon DynamoDB, você precisa criar a tabela primeiro. Nesse processo, você define o esquema, o tipo de chave e os atributos, conforme mostrado no seguinte código:
// movies_key_schema
public static List<KeySchemaElement> movies_key_schema
= new List<KeySchemaElement>
{
new KeySchemaElement
{
AttributeName = partition_key_name,
KeyType = "HASH"
},
new KeySchemaElement
{
AttributeName = sort_key_name,
KeyType = "RANGE"
}
};
// key names for the Movies table
public const string partition_key_name = "year";
public const string sort_key_name = "title";
public const int readUnits=1, writeUnits=1;
// movie_items_attributes
public static List<AttributeDefinition> movie_items_attributes
= new List<AttributeDefinition>
{
new AttributeDefinition
{
AttributeName = partition_key_name,
AttributeType = "N"
},
new AttributeDefinition
{
AttributeName = sort_key_name,
AttributeType = "S"
}
CreateTableRequest request;
CreateTableResponse response;
// Build the 'CreateTableRequest' structure for the new table
request = new CreateTableRequest
{
TableName = table_name,
AttributeDefinitions = table_attributes,
KeySchema = table_key_schema,
// Provisioned-throughput settings are always required,
// although the local test version of DynamoDB ignores them.
ProvisionedThroughput = new ProvisionedThroughput( readUnits, writeUnits );
};
Azure Cosmos DB:
No Amazon DynamoDB, você precisa provisionar as unidades de computação de leitura e gravar unidades de computação. No Azure Cosmos DB você especifica a taxa de transferência como RU/s (Unidades de Solicitação), que pode ser usada para qualquer operação dinamicamente. Os dados são organizados como banco de dados --> contêiner--> item. Você pode especificar a taxa de transferência no nível do banco de dados ou no nível de coleção ou em ambos.
Para criar um banco de dados:
await client_cosmosDB.CreateDatabaseIfNotExistsAsync(movies_table_name);
Para criar o contêiner:
await cosmosDatabase.CreateContainerIfNotExistsAsync(new ContainerProperties() { PartitionKeyPath = "/" + partitionKey, Id = new_collection_name }, provisionedThroughput);
Carregar os dados
DynamoDB:
O código a seguir mostra como carregar os dados no Amazon DynamoDB. O moviesArray consiste em uma lista de documentos JSON, então, você precisa iterar e carregar o documento JSON para o Amazon DynamoDB:
int n = moviesArray.Count;
for( int i = 0, j = 99; i < n; i++ )
{
try
{
string itemJson = moviesArray[i].ToString();
Document doc = Document.FromJson(itemJson);
Task putItem = moviesTable.PutItemAsync(doc);
if( i >= j )
{
j++;
Console.Write( "{0,5:#,##0}, ", j );
if( j % 1000 == 0 )
Console.Write( "\n " );
j += 99;
}
await putItem;
Azure Cosmos DB:
No Azure Cosmos DB, você pode optar por transmitir e gravar com moviesContainer.CreateItemStreamAsync()
. No entanto, neste exemplo, o JSON será desserializado no tipo MovieModel para demonstrar o recurso de conversão de tipo. O código é multi-threaded, usará a arquitetura distribuída do Azure Cosmos DB e acelerará o carregamento:
List<Task> concurrentTasks = new List<Task>();
for (int i = 0, j = 99; i < n; i++)
{
try
{
MovieModel doc= JsonConvert.DeserializeObject<MovieModel>(moviesArray[i].ToString());
doc.Id = Guid.NewGuid().ToString();
concurrentTasks.Add(moviesContainer.CreateItemAsync(doc,new PartitionKey(doc.Year)));
{
j++;
Console.Write("{0,5:#,##0}, ", j);
if (j % 1000 == 0)
Console.Write("\n ");
j += 99;
}
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine("\n ERROR: Could not write the movie record #{0:#,##0}, because:\n {1}",
i, ex.Message);
operationFailed = true;
break;
}
}
await Task.WhenAll(concurrentTasks);
Criar um documento
DynamoDB:
Escrever um novo documento no Amazon DynamoDB não tem segurança de tipos, o seguinte exemplo usa newItem como tipo de documento:
Task<Document> writeNew = moviesTable.PutItemAsync(newItem, token);
await writeNew;
Azure Cosmos DB:
O Azure Cosmos DB fornece segurança de tipos por meio do modelo de dados. Usamos o modelo de dados chamado 'MovieModel':
public class MovieModel
{
[JsonProperty("id")]
public string Id { get; set; }
[JsonProperty("title")]
public string Title{ get; set; }
[JsonProperty("year")]
public int Year { get; set; }
public MovieModel(string title, int year)
{
this.Title = title;
this.Year = year;
}
public MovieModel()
{
}
[JsonProperty("info")]
public MovieInfo MovieInfo { get; set; }
internal string PrintInfo()
{
if(this.MovieInfo!=null)
return string.Format("\nMovie with title:{1}\n Year: {2}, Actors: {3}\n Directors:{4}\n Rating:{5}\n", this.Id, this.Title, this.Year, String.Join(",",this.MovieInfo.Actors), this.MovieInfo, this.MovieInfo.Rating);
else
return string.Format("\nMovie with title:{0}\n Year: {1}\n", this.Title, this.Year);
}
}
No Azure Cosmos DB, newItem será MovieModel:
MovieModel movieModel = new MovieModel()
{
Id = Guid.NewGuid().ToString(),
Title = "The Big New Movie",
Year = 2018,
MovieInfo = new MovieInfo() { Plot = "Nothing happens at all.", Rating = 0 }
};
var writeNew= moviesContainer.CreateItemAsync(movieModel, new Microsoft.Azure.Cosmos.PartitionKey(movieModel.Year));
await writeNew;
Ler um documento
DynamoDB:
Para ler o Amazon DynamoDB, você precisa definir primitivos:
// Create Primitives for the HASH and RANGE portions of the primary key
Primitive hash = new Primitive(year.ToString(), true);
Primitive range = new Primitive(title, false);
Task<Document> readMovie = moviesTable.GetItemAsync(hash, range, token);
movie_record = await readMovie;
Azure Cosmos DB:
No entanto, com o Azure Cosmos DB, a consulta é natural (LINQ):
IQueryable<MovieModel> movieQuery = moviesContainer.GetItemLinqQueryable<MovieModel>(true)
.Where(f => f.Year == year && f.Title == title);
// The query is executed synchronously here, but can also be executed asynchronously via the IDocumentQuery<T> interface
foreach (MovieModel movie in movieQuery)
{
movie_record_cosmosdb = movie;
}
A coleção de documentos no exemplo acima será:
- segurança de tipos
- fornece uma opção de consulta natural.
Atualizar um item
DynamoDB: Para atualizar o item no Amazon DynamoDB:
updateResponse = await client.UpdateItemAsync( updateRequest );
Azure Cosmos DB:
No Azure Cosmos DB, a atualização será tratada como operação Upsert, o que significa inserir o documento, caso ele não exista:
await moviesContainer.UpsertItemAsync<MovieModel>(updatedMovieModel);
Excluir um documento
DynamoDB:
Para excluir um item no Amazon DynamoDB, você precisará se enquadrar nos primitivos:
Primitive hash = new Primitive(year.ToString(), true);
Primitive range = new Primitive(title, false);
DeleteItemOperationConfig deleteConfig = new DeleteItemOperationConfig( );
deleteConfig.ConditionalExpression = condition;
deleteConfig.ReturnValues = ReturnValues.AllOldAttributes;
Task<Document> delItem = table.DeleteItemAsync( hash, range, deleteConfig );
deletedItem = await delItem;
Azure Cosmos DB:
No Azure Cosmos DB, podemos obter o documento e excluí-los de modo assíncrono:
var result= ReadingMovieItem_async_List_CosmosDB("select * from c where c.info.rating>7 AND c.year=2018 AND c.title='The Big New Movie'");
while (result.HasMoreResults)
{
var resultModel = await result.ReadNextAsync();
foreach (var movie in resultModel.ToList<MovieModel>())
{
await moviesContainer.DeleteItemAsync<MovieModel>(movie.Id, new PartitionKey(movie.Year));
}
}
Consultar documentos
DynamoDB:
No Amazon DynamoDB, as funções de API são necessárias para consultar os dados:
QueryOperationConfig config = new QueryOperationConfig( );
config.Filter = new QueryFilter( );
config.Filter.AddCondition( "year", QueryOperator.Equal, new DynamoDBEntry[ ] { 1992 } );
config.Filter.AddCondition( "title", QueryOperator.Between, new DynamoDBEntry[ ] { "B", "Hzz" } );
config.AttributesToGet = new List<string> { "year", "title", "info" };
config.Select = SelectValues.SpecificAttributes;
search = moviesTable.Query( config );
Azure Cosmos DB:
No Azure Cosmos DB, você pode fazer a projeção e o filtro dentro de uma consulta SQL simples:
var result = moviesContainer.GetItemQueryIterator<MovieModel>(
"select c.Year, c.Title, c.info from c where Year=1998 AND (CONTAINS(Title,'B') OR CONTAINS(Title,'Hzz'))");
Para operações de intervalo, por exemplo, 'between', você precisa fazer uma verificação no Amazon DynamoDB:
ScanRequest sRequest = new ScanRequest
{
TableName = "Movies",
ExpressionAttributeNames = new Dictionary<string, string>
{
{ "#yr", "year" }
},
ExpressionAttributeValues = new Dictionary<string, AttributeValue>
{
{ ":y_a", new AttributeValue { N = "1960" } },
{ ":y_z", new AttributeValue { N = "1969" } },
},
FilterExpression = "#yr between :y_a and :y_z",
ProjectionExpression = "#yr, title, info.actors[0], info.directors, info.running_time_secs"
};
ClientScanning_async( sRequest ).Wait( );
No Azure Cosmos DB, você pode usar a consulta SQL e uma instrução de linha única:
var result = moviesContainer.GetItemQueryIterator<MovieModel>(
"select c.title, c.info.actors[0], c.info.directors,c.info.running_time_secs from c where BETWEEN year 1960 AND 1969");
Excluir um contêiner
DynamoDB:
Para excluir a tabela no Amazon DynamoDB, você pode especificar:
client.DeleteTableAsync( tableName );
Azure Cosmos DB:
Para excluir a coleção no Azure Cosmos DB, você pode especificar:
await moviesContainer.DeleteContainerAsync();
Em seguida, exclua o banco de dados também se precisar:
await cosmosDatabase.DeleteAsync();
Como você pode ver, o Azure Cosmos DB dá suporte a consultas naturais (SQL), as operações são assíncronas e muito mais fáceis. Você pode facilmente migrar seu código complexo para p Azure Cosmos DB, o que se torna mais simples após a migração.
Próximas etapas
- Saiba mais sobre otimização de desempenho.
- Saiba mais sobre otimizar leituras e gravações
- Saiba mais sobre monitoramento no Azure Cosmos DB