Эффективное зонирование пространства в гостиной

В общей композиции гостиной можно выделить личное пространство для любого члена семьи, обустроив на ограниченной площади уютный кабинет или учебную зону, разделив помещение с применением эффективных и привлекательных конструкций.

Декоративные и практичные перегородки являются лучшим решением для зонирования пространства и оптимального использования каждого квадратного метра комнаты, предназначенной для отдыха или приема гостей, не загромождая ее предметами мебели.

Достоинства перегородок для разделения пространства

Выбирая перегородки для зонирования пространства и визуального выделения отдельных участков помещения необходимо уделять внимание материалам, из которых они изготовлены, именно они влияют на внешний вид декоративных конструкций.

Легкие и изящные перегородки украсят комнату и органично впишутся в изысканный дизайн, создать иллюзию легкости и наполненности светом помогут перегородки из прозрачных материалов, а массивные элементы придутся кстати в классическом интерьере или помещении стилистики лофт.

Виды конструкций для гостиной и их общая классификация

Такие конструкционные элементы для украшения и подчеркивания практичной функции гостиной подразделяются на несколько категорий, согласно общей классификации их можно разделить, опираясь на материалы изготовления.

Кроме этого разделение проводится исходя из стилистики оформления элементов или простоты и сложности конфигурации, учитывается высота конструкции, и ее дополнение функциональными приспособлениями, это могут быть ниши с подсветкой и без, столешницы и другие аксессуары интерьерного стиля.

Деревянные

Натуральная древесина и ее производные являются достаточно легкими материалами, они легко обрабатываются и поэтому на современном рынке представлено огромное разнообразие деревянных конструкций разных форм и конфигураций.

Зная, как сделать перегородку в гостиной, можно самостоятельно соорудить такую постройку или по своим эскизам заказать изготовление конструкций с дополнительными и практичными элементами, которые помогут заменить несколько громоздких систем хранения, книжных шкафов и другую мебель.

Пластиковые

Удобные в применении и отличающиеся стильным, современным дизайном и привлекательным внешним видом, пластиковые перегородки при использовании в интерьере характеризуются длительным сроком эксплуатации без дополнительной драпировки и оформления.

Такие изделия представлены в большом разнообразии цветовой и оттеночной палитры и что немаловажно, для оригинального дополнения интерьера можно выбрать пластиковые перегородки с глянцевой, матовой и даже фактурной поверхностью, украшенной разнообразным декором.

Металлические

В дизайне металлических конструкций для зонирования пространства отсутствуют цельные поверхности из металла, они характеризуются сочетанием с другими поверхностями, для этого используется стекло и пластик и даже дерево.

Изысканные кованые изделия, оформленные в определенной тематике подходят для этнических композиции, интерьерных решений в стилистике кантри и прованса, для современного и индустриального дизайна, штучно изготавливаемые изделия подчеркивают индивидуальность владельцев жилья и их статус.

Гипсокартонные

Легкие и самые распространенные виды перегородок изготавливаются из гипсокартона, который достаточно просто обработать и для этого не потребуется особенных навыков или знаний, поэтому именно такое конструкции чаще всего изготавливаются самостоятельно.

Преимуществами таких элементов являются создание по индивидуальному дизайну и повышенная декоративность, а возможность создания сквозных узоров помогает объединить несколько отделенных зон общим элементом дизайна и обеспечить нормальное освещение пространства.

Шкафы и стеллажи в качестве элементов зонирования для гостиной уже не актуальны, так как они способствуют загромождению пространства и нарушают гармоничность интерьерного решения, функциональная и удобная перегородка в гостиной является лучшим решением для современного дизайна, отличающегося стильностью и общей концепцией обустройства всей комнаты.

Фото перегородки в гостиной

Перегородка между кухней и гостиной (35 фото): лучшие примеры зонирования

Единое пространство кухни и гостиной позволяет спланировать интерьер по своему желанию. Обладатели квартир-студий, домов с большой кухней или квартир свободной планировки имеют в своем распоряжении большую площадь, на которой можно реализовать гораздо больше дизайнерских решений, нежели в жилье типовой застройки.

Рассмотрим, в каких случаях целесообразно ее возводить, и как подобрать дизайн.

Зачем нужна перегородка?

Понимание отличия от стены является ключевым. Перегородка, в отличие от стены, не является капитальной, несущей конструкцией. Сама она очень тонкая.

В интерьере может выполнять несколько функций:

Отделить кухню от гостевой части с помощью цвета, мебели и других приёмов бывает недостаточно. С помощью полупрозрачной, декоративной конструкции можно легко обозначить функциональные центры.

• разделение комнат.

Планировочные перегородки полностью отделяют одну комнату от другой. Для кого-то принципиально важно отделить эти помещения не только из-за неудобств из-за шума техники или неприглядного вида неприбранной кухни, но и по психологическим соображениям.

• декорирование.

Перегородки могут выполнять декоративную функцию. Для этого их украшают кирпичной кладкой, рисунками. В качестве нее может служить ширма из дерева с резным рисунком или кованая ширма. Оригинально смотрятся стеклянные конструкции с объемным узором.

• выполнение дополнительного функционала.

Дополнительным функционалом в основном является хранение вещей. В качестве перегородки может служить стеллаж (открытый или закрытый с одной стороны).

Гипсокартонная стена, декорированная кирпичом, может быть одновременно средством разделения и «изюминкой» интерьера.

Виды перегородок

Классифицировать их можно по нескольким признакам. Один из них по выполняемой роли уже был рассмотрен выше. Вот еще несколько популярных видов.

Раздвижная

Раздвижная перегородка удобна, т.к. в любой момент может быть собрана.

Минусом такой конструкции является износ раздвижного механизма, который со временем нужно менять.

Фальш-стена

Материалом для ее сооружения чаще всего служит гипсокартон. С помощью такой имитации стены зону кухни можно полностью скрыть. Распространенным вариантом служит установка лишь недлинной стены, на которую можно повесить телевизор.

Монтаж перегородки можно выполнить своими руками. В Интернет есть подробные мастер-классы:

Стеклянная

Такие – идеальное решение, если в кухне-гостиной всего одно окно. Установка такой конструкции не будет затемнять помещение. 

Обязательно нужно позаботиться о безопасности. Стекло должно быть ударопрочным и иметь специальное покрытие, удерживающее осколки, на случай, если разобьется.

С окном

Стильно смотрятся раздвижные перегородки с окном или фрамугой. Особенно в стилях прованс или скандинавском.

Раздаточное окно еще и удобно. Накрывать стол в гостиной можно будет еще быстрее.

Пластиковая

Такой материал часто встречается в раздвижных конструкциях, которые в закрытом виде из гостиной напоминают двери шкафа-купе.

Ширма

Преимуществами этого вида является хорошие декоративные качества и мобильность. Ее можно передвинуть в любое другое место.

Ширма прикроет беспорядок на кухне, но от посторонних запахов не спасет. Выбирайте из материалов, не впитывающих запахи и грязь, за которыми легко ухаживать.

Красиво смотрятся ширмы из дерева с резным узором, обработанные специальной грязеотталкивающей и влагоотталкивающей пропиткой.

Подобрать ширму можно под любой стиль: например, с японскими или восточными мотивами.

Барная стойка

Длинная барная стойка отлично выполняет зонирование.

Этот элемент очень функционален: служит еще и обеденной зоной. Для кухни, в которой вы решили обустроить еще и гостиную, это наиболее удачное решение.

Из деревянных реек

Такой дизайн — отличное решение для стилей лофт, индастриал, скандинавского.

Полупрозрачное сооружение будет частично пропускать свет, поэтому является хорошим решением для кухонь без окна. Но в рабочей зоне всё равно нужно продумать дополнительную подсветку.

С аквариумом

Данная идея является одновременно и элементом зонирования, и украшения гостиной. Но подойдет только для просторных помещений. Для кухни-гостиной средних размеров можно отыскать узкие аквариумы, которые не повлияют на восприятие размеров комнаты.

Стеллаж

Будет уместен в больших комнатах.

Полки не обязательно должны быть правильной формы. Оригинально и стильно смотрятся ромбовидные варианты дизайна.

Комбинируйте разные варианты

Перегородки разных видов можно сочетать между собой.

• В фальш-стену можно встроить аквариум, или сделать ее наполовину застекленной.

• Сочетайте разные материалы, например, металл и дерево.

Сочетание разных вариантов дизайна позволяет добиться сразу и нескольких эффектов – функциональность, зонирование и декор.

Поделиться:

Проверьте, можете ли вы разделить свою собственность

Тирохия мена ка āhei koe ки те wāwāhi и tu ake whenua

Раздел вашей собственности может оказаться долгим и дорогостоящим процессом. Получите профессиональную консультацию, прежде чем подавать заявку на согласие подразделения.

Когда разрешено деление имущества

Факторы, которые могут повлиять на то, будет ли разрешено ваше подразделение, включают:

• Размер вашей собственности
• зона, в которой находится ваша собственность (разные зоны имеют разные минимальные площади для новых разделенных участков)
  есть ли на земле существующие дома или есть ли существующее согласие на землепользование для других жилищ
• , является ли земля устойчивой или подверженной опасностям (например,г. затопление, эрозия или загрязнение)
  , если есть какие-либо ограничения на существующие права
• , необходим ли новый отвод ливневых или сточных вод, или если существующие трубы могут нуждаться в модернизации
• подъезд для автомобилей, парковка и маневрирование.

С чего начать

Унитарный план Окленда содержит правила, которые необходимо учитывать, если вы хотите разделить свою собственность на отдельные юридические титулы.

Чтобы проверить, можете ли вы разделить свою собственность, начните с определения зоны для вашей собственности.

Мы можем дать вам общую информацию о подразделении, если ваша собственность зонирована:

Наш совет

Типы подразделения собственности

1. Плата простая — самая распространенная форма подразделения. Он разделяет существующую недвижимость на две или более секции
2. Название единицы — дает индивидуальные права собственности на жилые единицы на существующем участке земли.Жилые единицы имеют юридическое лицо, и единицы обычно находятся в общей собственности, такой как подъездные пути, сады и т.д.
3. Перекрестная аренда — раньше было обычным делом, сегодня менее желательно. На каждую квартиру создается договор аренды, который называется «квартирой». Каждый собственник квартиры имеет долевое владение недвижимостью.

Что нужно учитывать

В вашей заявке на получение разрешения на использование ресурсов подразделения будут выполняться дополнительные действия по сравнению с другими приложениями для получения согласия на использование ресурсов.

Получите представление об общих расходах

Разделение одного жилого объекта на два участка может значительно отличаться по стоимости из-за ряда факторов, в частности, проблем с инфраструктурой.

Как правило, среднее разделение на два лота может стоить от 120 000 до 150 000 долларов за утвержденное согласие, новую запись о праве собственности, профессиональные сборы и другие требования.

Эти расходы, вероятно, будут включать:

• Стоимость обработки согласия
• Взносы на развитие
• инфраструктурных подключений (вода, электричество, связь и т. Д.))
• проезды и подъезд
• гонорары специалистов (геодезисты, проектировщики, юристы, инженеры и т. Д.)
• Сборы за информацию о земле Новой Зеландии.

Нанять лицензированного геодезиста

Обратитесь к геодезисту, чтобы он получил представление об общих расходах, сколько времени займет весь процесс подразделения и что в него входит.

Сюрвейеры могут помочь с:

• разработка проекта подразделения вашего объекта
• Правила унитарного плана Окленда
• Зонирование объекта
• разъяснение необходимости ливневых, канализационных, канализационных подключений
• определение электричества, воды, телефонных соединений
• подъезд к транспортному средству
• с подробной разбивкой всех затрат на подразделения, связанных с разделением вашего раздела, от этапов проектирования, согласования и разработки до выпуска новых заголовков.

Как вы будете использовать свой объект недвижимости

Перед тем как начать, вам следует подумать, собираетесь ли вы:

• земельный участок (только) продать
• Продам новый дом на раздельном участке
• построить дополнительный дом на разделенном участке земли для семейного пользования или в качестве инвестиции
• разделить участок земли, на котором уже есть дома, или было дано согласие на землепользование, позволяющее строить новые дома.

В зависимости от ваших намерений, помимо согласия подразделения, вам могут потребоваться дополнительные разрешения на землепользование и разрешения на строительство, прежде чем вы сможете начать строительные работы.

Подъезды и услуги в вашем многоквартирном доме

Новые сайты, созданные подразделением, необходимо будет обслужить, чтобы убедиться:

• есть подходящий доступ к транспортному средству
• Сточные воды и ливневые сточные воды могут быть обработаны надлежащим образом
Может быть создано
• водопроводных, телекоммуникационных и энергетических подключений.

Вы должны включить в свои расчеты затраты на установку этой инфраструктуры.

Перед началом строительства вам может потребоваться подать заявку на инженерные согласования.

Вклад в развитие

Также вероятно, что вам придется заплатить нам взносы на развитие.

Используйте средство оценки взносов на развитие, чтобы рассчитать приблизительную оценку взносов на развитие, которые будут применяться к вашему подразделению.

Связанные темы

Похоже, в вашем браузере не включен JavaScript. Пожалуйста, включите JavaScript и попробуйте еще раз.

Похоже, в вашем браузере не включен JavaScript. Пожалуйста, включите JavaScript и попробуйте еще раз.

Насколько полезна информация на этой странице?

Чтобы обратиться за помощью или сообщить о проблеме с нашими услугами или оборудованием, свяжитесь с нами.

Разделение данных в Spark (PySpark) — подробное руководство

Разделение данных критически важно для производительности обработки данных, особенно при обработке большого объема данных в Spark. Разделы в Spark не будут охватывать узлы, хотя один узел может содержать более одного раздела. При обработке Spark назначает по одной задаче для каждого раздела, и каждый рабочий поток может обрабатывать только одну задачу за раз.Таким образом, при слишком небольшом количестве разделов приложение не будет использовать все ядра, доступные в кластере, и может вызвать проблему перекоса данных; при слишком большом количестве разделов Spark не сможет справиться с слишком большим количеством мелких задач.

В этом посте я покажу вам, как правильно разделить данные в Spark. В примерах в качестве языка программирования используется Python. Вы можете выбрать Scala или R, если вы более знакомы с ними.

Начальный сценарий

Давайте запустим следующие сценарии, чтобы заполнить фрейм данных 100 записями.

 из pyspark.sql.functions import year, month, dayofmonth
из pyspark.sql импортировать SparkSession
from datetime дата импорта, timedelta
из pyspark.sql.types import IntegerType, DateType, StringType, StructType, StructField

appName = "Пример раздела PySpark"
master = "местный [8]"

# Создать сеанс Spark с поддержкой Hive.
spark = SparkSession.builder \
    .appName (appName) \
    .master (мастер) \
    .getOrCreate ()

печать (искра.версия)
# Заполнить образец данных
start_date = дата (2019, 1, 1)
данные = []
для i в диапазоне (0, 50):
    data.append ({"Страна": "CN", "Дата": начальная_дата +
                 timedelta (days = i), "Amount": 10 + i})
    data.append ({"Страна": "Австралия", "Дата": начальная_дата +
                 timedelta (days = i), "Amount": 10 + i})

schema = StructType ([StructField ('Country', StringType (), nullable = False),
                     StructField ('Дата', DateType (), nullable = False),
                     StructField ('Amount', IntegerType (), nullable = False)])

df = искра. createDataFrame (данные, схема = схема)
df.show ()
печать (df.rdd.getNumPartitions ())
 

Приведенные выше сценарии создают экземпляр SparkSession локально с 8 рабочими потоками. Затем он заполняет 100 записей (50 * 2) в список, который затем преобразуется во фрейм данных.

print (df.rdd.getNumPartitions ())

Для приведенного выше кода он напечатает число 8, поскольку есть 8 рабочих потоков. По умолчанию каждый поток считывает данные в один раздел.

Записать фрейм данных в файловую систему

Мы можем использовать следующий код для записи данных в файловые системы:

 df.write.mode ("перезаписать"). csv ("data / example.csv", header = True) 

Для каждого раздела будет создано 8 сегментированных файлов:

Каждый файл содержит около 12 записей, а последний содержит 16 записей:

Перераспределение с функцией объединения

В Spark есть две функции, которые можно использовать для повторного разделения данных, и coalesce — одна из них.

Эта функция определяется следующим образом:

 def coalesce (numPartitions) 

Возвращает новый: class: DataFrame , который имеет ровно numPartitions разделов.

Подобно coalesce, определенному для: class: RDD , эта операция приводит к узкой зависимости, например если вы перейдете от 1000 разделов к 100, перемешивания не будет, вместо этого каждый из 100 новых разделов потребует 10 из текущих разделов. Если запрошено большее количество разделов, оно останется на текущем количестве разделов.

Теперь, если мы запустим следующий код, можете ли вы угадать, сколько сегментированных файлов будет сгенерировано?

 df = df.coalesce (16) 
 print (df.rdd.getNumPartitions ()) 
 df.write.mode ("overwrite"). csv ("data / example.csv", header = True) 

Ответ по-прежнему 8. Это связано с тем, что функция coalesce не требует перетасовки данных. В приведенном выше коде мы хотим увеличить количество разделов до 16, но количество разделов остается на текущем уровне (8).

Если мы уменьшим количество разделов до 4, запустив следующий код, сколько файлов будет сгенерировано?

 df = df.coalesce (4) 
 print (df.rdd.getNumPartitions ()) 
 df.write.mode ("overwrite"). csv ("data / example.csv", header = True) 

Как показано на следующем снимке экрана, ответ равен 4:

Повторное разбиение с функцией повторного разбиения

Другой метод повторного разбиения — это повторное разбиение . Он определяется следующим образом:

 def repartition (numPartitions, * cols) 

Возвращает новый: class: DataFrame , разделенный данными выражениями разделения.Результирующий DataFrame разбивается на разделы по хешу.

numPartitions может быть int, чтобы указать целевое количество разделов или столбца. Если это столбец, он будет использоваться как первый столбец разделения. Если не указано, используется количество разделов по умолчанию.

Добавлены необязательные аргументы для указания столбцов разделения. Также сделал numPartitions
необязательным, если указаны столбцы разделения.

При использовании этой функции происходит перестановка данных.Давайте попробуем несколько примеров с использованием указанного выше набора данных.

Перераспределение по номеру

Используйте следующий код, чтобы перераспределить данные по 10 разделам.

 df = df.repartition (10) 
 print (df.rdd.getNumPartitions ()) 
 df.write.mode («перезапись»). Csv («data / example.csv», header = True) 

Spark попытается равномерно распределить данные по каждому разделу. Если общее количество разделов превышает фактическое количество записей (или размер RDD), некоторые разделы будут пустыми.

После того, как мы запустим приведенный выше код, данные будут перетасованы в 10 разделов с созданием 10 сегментированных файлов.

Если мы разделим фрейм данных на 1000 разделов, сколько сегментированных файлов будет сгенерировано?

Ответ — 100, потому что остальные 900 разделов пусты и в каждом файле есть одна запись.

Повторное разделение по столбцам

Мы также можем разделить по столбцам.

Например, давайте запустим следующий код, чтобы перераспределить данные по столбцу Страна .

 df = df.repartition ("Country") 
 print (df.rdd.getNumPartitions ()) 
 df.write.mode ("overwrite"). Csv ("data / example.csv", header = True) 

Приведенные выше сценарии создадут 200 разделов (Spark по умолчанию создает 200 разделов). Однако генерируются только три сегментированных файла:

• В одном файле хранятся данные для страны CN.
• Другой файл хранит данные для страны AU.
• Другой пустой.

Например, один файл раздела выглядит следующим образом:

Он включает все 50 записей для «CN» в столбце Страна .

Точно так же, если мы также можем разделить данные по Дата столбец:

 df = df.repartition ("Date") 
 print (df.rdd.getNumPartitions ()) 
 df.write.mode ("overwrite ") .csv (" data / example.csv ", header = True) 

Если вы посмотрите на данные, вы можете обнаружить, что данные, вероятно, не разделены должным образом, как вы ожидали, например, один файл раздела включает только данные для обеих стран и на разные даты тоже.

Это связано с тем, что по умолчанию Spark использует хеш-секционирование как функцию секционирования.Вы можете использовать функцию разделения по диапазону или настроить функции разделения. Подробнее об этом я расскажу в других своих постах.

Разделение по нескольким столбцам

В реальном мире вы, вероятно, разделите свои данные по нескольким столбцам. Например, мы можем реализовать следующую стратегию разделения:

data /
example. csv /
год = 2019/
месяц = ​​01/
день = 01/
Country = CN /
part….csv

С этой стратегией разбиения мы можем легко получить данные по дате и стране. Конечно, вы также можете реализовать различные иерархии разделов в зависимости от ваших требований. Например, если весь ваш анализ всегда выполняется по стране, вы можете обнаружить, что следующая структура будет более доступной:

данные /
Страна = CN /
example.csv /
год = 2019/
месяц = ​​01 /
день = 01/
часть….csv

Чтобы реализовать описанную выше стратегию разделения, нам нужно получить несколько новых столбцов (год, месяц, дата).

 df = df.withColumn ("Год", год ("Дата")). WithColumn (
 "Месяц", месяц ("Дата")). WithColumn ("День", dayofmonth ("Дата")) 
 df = df.repartition («Год», «Месяц», «День», «Страна») 
 print (df.rdd.getNumPartitions ()) 
 df.write. mode («overwrite»). csv («data / example.csv ", header = True) 

Приведенный выше код получает несколько новых столбцов, а затем повторно разбивает фрейм данных на эти столбцы.

Когда вы посмотрите на сохраненные файлы, вы можете обнаружить, что все новые столбцы также сохранены, и файлы по-прежнему смешивают разные подразделы. Чтобы улучшить это, нам нужно сопоставить наши ключи разделов записи с ключами повторного разделения.

Сопоставление ключей перераспределения с ключами разделов записи

Чтобы сопоставить ключи разделов, нам просто нужно изменить последнюю строку, чтобы добавить раздел По функции :

 df.write.partitionBy ("Год", "Месяц" , «День», «Страна»).mode (
 "перезапись"). csv ("data / example.csv", header = True) 

После этого изменения разделы теперь записываются в файловую систему, как и ожидалось:

Открыв файлы, вы также обнаружите, что все столбцы / ключи разделения удалены из сериализованных файлов данных:

Таким образом, стоимость хранения также меньше. С секционированными данными мы также можем легко добавлять данные в новые подпапки вместо того, чтобы работать с полным набором данных.

Чтение из секционированных данных

Теперь давайте прочитаем данные из секционированных файлов со следующими критериями:

• Год = 2019
• Месяц = ​​2
• День = 1
• Страна = CN

Код может быть просто как следующее:

 df = spark.read.csv ("data / example.csv / Year = 2019 / Month = 2 / Day = 1 / Country = CN") 
 print (df.rdd.getNumPartitions ()) 
 df.show () 

Консоль напечатает следующий результат:

Можете ли вы подумать, сколько разделов существует для этого нового фрейма данных?

Ответ один для этого примера (подумайте, почему?).

Точно так же мы можем запросить все данные за второй месяц:

 df = spark.read.csv ("data / example.csv / Year = 2019 / Month = 2") 
 print (df. rdd.getNumPartitions ()) 
 df.show () 

Теперь, как нам найти все данные для страны CN?

Используйте подстановочные знаки для обнаружения разделов

Мы можем использовать подстановочные знаки. Подстановочные знаки поддерживаются для всех форматов файлов при обнаружении разделов.

 df = spark.read.option ("basePath", "data / example.csv /"). Csv (
 "data / example.csv / Year = * / Month = * / Day = * / Country = CN ") 
 print (df.rdd.getNumPartitions ()) 
 df.show () 

Вы можете использовать подстановочные знаки в любой части пути для обнаружения раздела.Например, следующий код выполняет поиск данных за 2-й месяц страны AU:

 df = spark.read.option ("basePath", "data / example.csv /"). Csv (
 "data / example.csv / Год = * / Месяц = ​​2 / День = * / Страна = AU ") 
 print (df.rdd.getNumPartitions ()) 
 df.show () 

Сводка

Благодаря разделению мы максимально увеличиваем параллельное использование Spark кластер, уменьшите перекос данных и пространство для хранения для повышения производительности. Это обычная практика проектирования в фреймворках MPP. При разработке стратегии разделов сериализации (запись разделов в файловые системы) необходимо учитывать пути доступа, например, часто ли используются ключи раздела в фильтрах?

Однако разделение не означает, что чем больше, тем лучше, как упоминается в каждом начале этого поста.Spark рекомендует 2-3 задачи на каждое ядро ​​ЦП в вашем кластере. Например, если в вашем кластере 1000 ядер ЦП, рекомендуемое количество разделов составляет от 2000 до 3000. Иногда, в зависимости от распределения и асимметрии ваших исходных данных, вам нужно настроиться, чтобы найти подходящую стратегию разделения.

Простой вопрос

В нашем примере, когда мы сериализуем данные в разделах файловой системы по годам, месяцам, дням и странам, один раздел записывается в один физический файл.Однако, если мы используем HDFS, а также если для каждого раздела имеется большой объем данных, будет ли один файл раздела существовать только в одном узле данных?

Справочник по правам продажи раздела имущества

Найдите юристов, которые могут помочь вам с продажей раздела

Иск о разделе часто требуется, когда часть собственности принадлежит более чем одному человеку. Иногда, когда имеется несколько владельцев, эти владельцы больше не хотят проживать вместе или совместно владеть недвижимостью.Это может произойти либо потому, что собственники приобрели недвижимость вместе и теперь хотят разойтись, либо потому, что собственность была оставлена ​​более чем одной стороне в завещании, и стороны не желают совместно владеть ею.

Независимо от причины, когда две (или более) стороны владеют чем-либо и хотят разделить это, им необходимо подать действие на раздел. Определение действия по разделу — это разделение совместно находящейся в собственности собственности путем раздела или продажи.Есть два основных типа действий над разделами. Первый тип — это натурная перегородка. Этот тип действия по разделению также известен как разделение по разделу, потому что он разделяет дом или землю, разделяя их между сторонами. Это означает, что будет физическая граница, разделяющая земли каждой стороны. Они больше не будут совладельцами собственности, вместо этого каждый будет владеть частью от своего имени.

Второй распространенный тип равноправного действия по разделу — раздел путем продажи.Когда натуральное разделение дома не имеет смысла, стороны все равно имеют право разделить дом путем продажи. Недвижимость будет продана третьей стороне, а выручка от продажи будет разделена между двумя владельцами. Продажа перегородки — это распространенный тип перегородки в жилой недвижимости, потому что было бы трудно разделить жилой дом, чтобы в нем проживали несколько владельцев.

Даже если ваше разделение является добровольным, все равно важно найти поверенного, который поможет вам, потому что вы хотите убедиться, что ваши права защищены и ваша транзакция проходит гладко.Если раздел не является добровольным, вам может потребоваться судебное решение о принудительном разделе имущества. Это может оказаться долгим и долгим процессом, если у вас нет опытного юриста по недвижимости, который бы вам помог.

Разделение выручки от продажи раздела

Когда две стороны окончательно разделят собственность, суд должен определить, как будет разделена выручка или земля. Как правило, земля делится в зависимости от типа аренды, которая была у сторон до того, как они больше не хотели быть совладельцами.В Соединенных Штатах существует два основных типа аренды. Первый тип — это общая аренда. Совместная аренда позволяет сторонам иметь любой процент владения недвижимостью в зависимости от суммы, которую они внесли в покупку, или в соответствии с договорным соглашением, регулирующим землю. Второй тип — это совместная аренда, при которой обе стороны имеют равные интересы в собственности, а иногда и имеют право наследования. Когда собственность разделена, доходы должны быть разделены в соответствии с арендой: при совместной аренде собственность должна быть разделена поровну, а при совместной аренде она делится в соответствии с процентами интересов каждой стороны.

Помимо добровольных разделов и разделов по решению суда, может быть много других типов ситуаций с несколькими совладельцами собственности. В некоторых штатах владелец ипотеки имеет интерес в собственности вместе с совладельцами. Это может означать, что для раздела собственности владельцам, возможно, придется подать иск о разделе доли участия в ограниченном партнерстве Medicaid или о разделе права выкупа, если в сделке участвуют Medicaid или банк.

• Раздел путем продажи

  Когда стороны хотят разделить имущество, физическое разделение обычно не является жизнеспособным вариантом.

  Узнать больше

• Закон о разделах по штатам

  Законы о разделах различаются. Представляем государственное хранилище информации.

  Найди свою

• Поговорите с экспертом

  Свяжитесь с нашими опытными юристами по разделу. Мы покрываем все 50 штатов.

  Свяжитесь с нами

Разделение данных — Amazon Athena

Разделив данные, вы можете ограничить объем данных, сканируемых каждым запросом, таким образом повышение производительности и снижение затрат.Athena использует Apache Hive для разделения данных. Вы можете разделить свои данные по любому ключу. Обычная практика для разделения данных по времени, что часто приводит к многоуровневой схеме разделения. За Например, клиент, у которого данные поступают каждый час, может решить разделить год, месяц, число и час. Другой клиент, у которого есть данные из разных источников но загружается один раз в день, может разбиваться по идентификатору источника данных и дате.

Соображения и Ограничения

При использовании разделения помните о следующих моментах:

• Если вы запрашиваете секционированную таблицу и указываете секцию в WHERE , Афина сканирует данные только из этого раздела. Для получения дополнительной информации см. Таблицу Расположение и перегородки.

• Если вы отправляете запросы к корзинам Amazon S3 с большим количеством объектов и данные не разделены, такие запросы могут повлиять на GET ограничения скорости запросов в Amazon S3 и приводят к исключениям для Amazon S3.Чтобы предотвратить ошибки, разделить ваши данные. Кроме того, рассмотрите возможность настройки частоты запросов Amazon S3. За дополнительную информацию см. в разделе «Лучшие практики» Шаблоны проектирования: оптимизация производительности Amazon S3.

• Разделы, которые будут использоваться с Athena, должны использовать s3 протокол (например, s3: // ведро / папка /).В Афинах местоположения, использующие другие протоколы (например, s3a: // ведро / папка /) приведет к ошибкам запроса, когда MSCK REPAIR TABLE запросов запустить на содержащихся в нем таблицах.

• , потому что MSCK REPAIR TABLE сканирует обе папки, в которые входят ее подпапки. найти подходящую схему разделов, обязательно храните данные для отдельных таблиц в отдельные иерархии папок.Например, предположим, что у вас есть данные для таблицы A в s3: // table-a-data и данные для таблицы B в s3: // table-a-data / table-b-data . Если обе таблицы разделенный строкой, MSCK REPAIR TABLE добавит разделы для таблицы B в таблицу A. Чтобы избежать этого, используйте отдельные структуры папок, такие как s3: // table-a-data и s3: // table-b-data вместо .Обратите внимание, что это поведение в соответствии с Amazon EMR и Apache Hive.

Создание и загрузка таблицы с помощью Разделенные данные

Чтобы создать таблицу, в которой используются разделы, вы должны определить ее во время оператора CREATE TABLE .Использовать РАЗДЕЛЕНА ПО , чтобы определить ключи, по которым следует разделять данные, как в следующий пример. МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ указывает корневое расположение разделенного данные.

  СОЗДАТЬ ВНЕШНЮЮ ТАБЛИЦУ пользователей (
первая строка,
последняя строка,
строка имени пользователя
)
РАЗДЕЛЕНА ПО (строка идентификатора)
ХРАНЕНИЕ ПАРКЕТА
РАСПОЛОЖЕНИЕ s3: //  ведро / папка /  ' 

После создания таблицы вы загружаете данные в разделы для запроса. За Данные, совместимые с Hive, запускаете MSCK REPAIR TABLE. Для данных, несовместимых с Hive, используйте ALTER TABLE ADD PARTITION, чтобы добавить разделы вручную.

Подготовка разделенных и неразмеченных Данные для запроса

В следующих разделах обсуждаются два сценария:

1. Данные уже разделены, хранятся на Amazon S3, и вам нужен доступ к данным. на Афину.

2. Данные не разделены.

Сценарий 1: данные уже разделены и сохранены на S3 в формате Hive

Хранение данных с разделами

Разделы хранятся в отдельных папках в Amazon S3.Например, вот частичный список для демонстрационных показов объявлений:

  aws s3 ls s3: // elasticmapreduce / samples / hive-ads / tables / impression / 

    PRE dt = 2009-04-12-13-00 /
    PRE dt = 2009-04-12-13-05 /
    PRE dt = 2009-04-12-13-10 /
    PRE dt = 2009-04-12-13-15 /
    PRE dt = 2009-04-12-13-20 /
    PRE dt = 2009-04-12-14-00 /
    PRE dt = 2009-04-12-14-05 /
    PRE dt = 2009-04-12-14-10 /
    PRE dt = 2009-04-12-14-15 /
    PRE dt = 2009-04-12-14-20 /
    PRE dt = 2009-04-12-15-00 /
    PRE dt = 2009-04-12-15-05 /   

Здесь журналы хранятся с именем столбца (dt), равным дате, часу и минутные приращения. Когда вы указываете DDL с расположением родительской папки, схему и имя секционированного столбца, Афина может запрашивать данные в эти подпапки.

Создание таблицы

Чтобы сделать таблицу из этих данных, создайте раздел вдоль ‘dt’, как в следующий оператор Athena DDL:

  СОЗДАТЬ ВНЕШНЮЮ ТАБЛИЦУ показы (
    requestBeginTime строка,
    строка adId,
    ImpactId строка,
    строка реферера,
    строка userAgent,
    userCookie строка,
    строка ip,
    числовая строка,
    processId строка,
    browserCookie строка,
    requestEndTime строка,
    таймеры struct ,
    threadId строка,
    строка имени хоста,
    строка sessionId)
РАЗДЕЛЕНА ПО (строка dt)
ФОРМАТ СТРОКИ серде 'орг. apache.hive.hcatalog.data.JsonSerDe '
    с serdeproperties ('paths' = 'requestBeginTime, adId, impressionId, referrer, userAgent, userCookie, ip')
LOCATION 's3: // elasticmapreduce / samples / hive-ads / tables / impression /';  

В этой таблице используется собственный сериализатор-десериализатор JSON Hive для чтения данных JSON. хранится в Amazon S3. Для получения дополнительной информации о поддерживаемых форматах см. Поддерживаемые SerDes и форматы данных.

После выполнения предыдущего оператора в Athena выберите New Запросите и выполните следующую команду:

  MSCK REPAIR TABLE оттиски  

Афина загружает данные в разделы.

Запрос данных

Теперь запросите данные из таблицы впечатлений, используя столбец раздела. Вот пример:

  ВЫБРАТЬ dt, импрессионид ИЗ оттисков WHERE dt <'2009-04-12-14-00' and dt> = '2009-04-12-13-00' ORDER BY dt DESC LIMIT 100  

Этот запрос должен показать вам данные, похожие на следующие:

  2009-04-12-13-20 ap3HcVKAWfXtgIPu6WpuUfAfL0DQEc
2009-04-12-13-20 17uchtodoS9kdeQP1x0XThKl5IuRsV
2009-04-12-13-20 JOUf1SCtRwviGw8sVcghqE5h0nkgtp
2009-04-12-13-20 NQ2XP0J0dvVbCXJ0pb4XvqJ5A4QxxH
2009-04-12-13-20 fFAItiBMsgqro9kRdIwbeX60SROaxr
2009-04-12-13-20 V4og4R9W6G3QjHHwF7gI1cSqig5D1G
2009-04-12-13-20 hPEPtBwk45msmwWTxPVVo1kVu4v11b
2009-04-12-13-20 v0SkfxegheD90gp31UCr6FplnKpx6i
2009-04-12-13-20 1iD9odVgOIi4QWkwHMcOhmwTkWDKfj
2009-04-12-13-20 b31tJiIA25CK8eDHQrHnbcknfSndUk  

Сценарий 2: Нет данных разделены в формате Hive

Однако макет, подобный следующему, не работает для автоматического добавления данные раздела с MSCK REPAIR TABLE:

  aws s3 ls s3: // athena-examples-  myregion  / elb / plaintext / --recursive 

2016-11-23 17:54:46 11789573 elb / plaintext / 2015/01/01 / part-r-00000-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814. текст
2016-11-23 17:54:46 8776899 elb / plaintext / 2015/01/01 / part-r-00001-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:46 9309800 elb / plaintext / 2015/01/01 / part-r-00002-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:47 9412570 elb / plaintext / 2015/01/01 / part-r-00003-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:47 10725938 elb / plaintext / 2015/01/01 / part-r-00004-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:46 9439710 elb / открытый текст / 2015/01/01 / part-r-00005-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.текст
2016-11-23 17:54:47 0 elb / plaintext / 2015/01 / 01_ $ папка $
2016-11-23 17:54:47 
23 elb / plaintext / 2015/01/02 / part-r-00006-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:47 7571816 elb / plaintext / 2015/01/02 / part-r-00007-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:47 9673393 elb / plaintext / 2015/01/02 / part-r-00008-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:48 11979218 elb / plaintext / 2015/01/02 / part-r-00009-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814. текст
2016-11-23 17:54:48 9546833 elb / plaintext / 2015/01/02 / part-r-00010-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:48 10960865 elb / plaintext / 2015/01/02 / part-r-00011-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:48 0 elb / plaintext / 2015/01 / 02_ $ папка $
2016-11-23 17:54:48 11360522 elb / plaintext / 2015/01/03 / part-r-00012-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:48 11211291 elb / plaintext / 2015/01/03 / part-r-00013-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.текст
2016-11-23 17:54:48 8633768 elb / plaintext / 2015/01/03 / part-r-00014-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:49 11891626 elb / plaintext / 2015/01/03 / part-r-00015-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:49 9173813 elb / plaintext / 2015/01/03 / part-r-00016-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:49 11899582 elb / plaintext / 2015/01/03 / part-r-00017-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:49 0 elb / plaintext / 2015/01 / 03_ $ папка $
2016-11-23 17:54:50 8612843 elb / plaintext / 2015/01/04 / part-r-00018-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814. текст
2016-11-23 17:54:50 10731284 elb / plaintext / 2015/01/04 / part-r-00019-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:50 9984735 elb / plaintext / 2015/01/04 / part-r-00020-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:50 92
 elb / plaintext / 2015/01/04 / part-r-00021-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:50 7896339 elb / plaintext / 2015/01/04 / part-r-00022-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51 8321364 elb / plaintext / 2015/01/04 / part-r-00023-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.текст
2016-11-23 17:54:51 0 elb / plaintext / 2015/01 / 04_ $ папка $
2016-11-23 17:54:51 7641062 elb / plaintext / 2015/01/05 / part-r-00024-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51 10253377 elb / plaintext / 2015/01/05 / part-r-00025-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51 8502765 elb / plaintext / 2015/01/05 / part-r-00026-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51 11518464 elb / plaintext / 2015/01/05 / part-r-00027-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814. текст
2016-11-23 17:54:51 7945189 elb / plaintext / 2015/01/05 / part-r-00028-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51 7864475 elb / plaintext / 2015/01/05 / part-r-00029-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51 0 elb / plaintext / 2015/01 / 05_ $ папка $
2016-11-23 17:54:51 11342140 elb / plaintext / 2015/01/06 / part-r-00030-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:51 8063755 elb / plaintext / 2015/01/06 / part-r-00031-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.текст
2016-11-23 17:54:52 9387508 elb / plaintext / 2015/01/06 / part-r-00032-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52 9732343 elb / plaintext / 2015/01/06 / part-r-00033-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52 11510326 elb / plaintext / 2015/01/06 / part-r-00034-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52 9148117 elb / plaintext / 2015/01/06 / part-r-00035-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52 0 elb / plaintext / 2015/01 / 06_ $ папка $
2016-11-23 17:54:52 8402024 elb / plaintext / 2015/01/07 / part-r-00036-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814. текст
2016-11-23 17:54:52 8282860 elb / plaintext / 2015/01/07 / part-r-00037-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:52 11575283 elb / plaintext / 2015/01/07 / part-r-00038-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:53 8149059 elb / plaintext / 2015/01/07 / part-r-00039-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:53 10037269 elb / plaintext / 2015/01/07 / part-r-00040-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.txt
2016-11-23 17:54:53 10019678 elb / plaintext / 2015/01/07 / part-r-00041-ce65fca5-d6c6-40e6-b1f9-190cc4f93814.текст
2016-11-23 17:54:53 0 elb / plaintext / 2015/01 / 07_ $ папка $
2016-11-23 17:54:53 0 elb / plaintext / 2015 / 01_ $ папка $
2016-11-23 17:54:53 0 elb / plaintext / 2015_ $ папка $   

В этом случае вам придется использовать ALTER TABLE ADD PARTITION, чтобы добавить каждый разделить вручную.

Например, чтобы загрузить данные в s3: // athena-examples- myregion / elb / plaintext / 2015/01/01 /, вы можете запустить следующее. Обратите внимание, что отдельный столбец раздела для каждого Amazon S3 папка не требуется, и что значение ключа раздела может отличаться от Ключ Amazon S3.

  ALTER TABLE elb_logs_raw_native_part ADD PARTITION (dt = '2015-01-01') location 's3: // athena-examples-  us-west-1  / elb / plaintext / 2015/01/01 /'  

Дополнительные ресурсы

Поведение DynamoDB при разделении — база данных DZone

Это третья часть серии из трех частей, посвященных работе с DynamoDB.Предыдущая статья «Запросы и разбивка на страницы с помощью DynamoDB» посвящена различным способам выполнения запросов в DynamoDB, выбору операции, важности выбора правильных индексов для гибкости запросов и правильному способу обработки ошибок и разбиения на страницы.

Как обсуждалось в первой статье «Работа с DynamoDB», причиной, по которой я решил работать с DynamoDB, была прежде всего его способность обрабатывать большие объемы данных с задержкой в ​​несколько миллисекунд. Масштабирование, пропускная способность, архитектура, предоставление оборудования — все это выполняется DynamoDB.

Несмотря на то, что игнорирование всех сложностей, связанных с процессом, звучит неплохо, интересно понимать, какие части вы можете контролировать, чтобы лучше использовать DynamoDB.

Эта статья посвящена тому, как DynamoDB обрабатывает секционирование и какое влияние это может иметь на производительность.

Что такое разделы?

Раздел — это выделение хранилища для таблицы, поддерживаемое твердотельными дисками (SSD) и автоматически реплицируемое в нескольких зонах доступности в регионе AWS.

Данные в DynamoDB распределены по нескольким разделам DynamoDB. По мере роста объема данных и увеличения требований к пропускной способности количество разделов увеличивается автоматически. DynamoDB обрабатывает этот процесс в фоновом режиме.

Когда мы создаем элемент, значение ключа раздела (или хеш-ключа) этого элемента передается во внутреннюю хеш-функцию DynamoDB. Эта хеш-функция определяет, в каком разделе будет храниться элемент. Когда вы запрашиваете этот элемент в DynamoDB, этот элемент нужно искать только в разделе, определяемом ключом раздела элемента.

Внутренняя хеш-функция DynamoDB обеспечивает равномерное распределение данных по доступным разделам. Этот простой механизм — волшебство производительности DynamoDB.

Пределы раздела

Раздел может содержать не более 10 ГБ данных. При ограничении размера элемента в 400 КБ один раздел может содержать примерно более 25 000 (= 10 ГБ / 400 КБ) элементов.

Независимо от размера данных, раздел может поддерживать максимум 3000 единиц емкости чтения (RCU) или 1000 единиц емкости записи (WCU).

Когда и как создаются разделы

Более подробно рассмотрев обстоятельства создания раздела, давайте сначала рассмотрим, как DynamoDB выделяет разделы.

Первоначальное размещение разделов

При первом создании таблицы предоставленная пропускная способность таблицы определяет, сколько разделов будет создано. Следующее уравнение из Руководства разработчика DynamoDB поможет вам рассчитать, сколько разделов создается изначально.

  (readCapacityUnits / 3000) + (writeCapacityUnits / 1000) = initialPartitions (с округлением в большую сторону)  

Это означает, что если вы укажете RCU и WCU на уровне 3000 и 1000 соответственно, то количество начальных разделов будет (3_000 / 3_000) + (1_000 / 1_000) = 1 + 1 = 2 .

Предположим, вы запускаете службу с большим количеством операций чтения, такую ​​как Medium, в которой несколько сотен авторов создают контент, а гораздо больше пользователей заинтересованы в простом чтении контента. Итак, вы указываете RCU как 1500, а WCU как 500, что приводит к одному начальному разделу (1_500 / 3000) + (500/1000) = 0,5 + 0,5 = 1 .

Последующее размещение разделов

Давайте предположим, что в течение нескольких месяцев служба ведения блогов станет очень популярной, и многие авторы публикуют свой контент, чтобы охватить более широкую аудиторию. Это увеличивает количество операций записи и чтения в таблицах DynamoDB.

В результате вы масштабируете подготовленные RCU с начальных 1500 единиц до 2500 и WCU с 500 до 1_000 единиц.

  (2_500 / 3_000) + (1_000 / 1_000) = 1,83 = 2  

Одиночный раздел делится на два, чтобы справиться с этой увеличенной пропускной способностью. Все существующие данные равномерно распределены по разделам.

Еще одна важная вещь, на которую следует обратить внимание, это то, что единицы увеличенной емкости также равномерно распределяются по вновь созданным разделам. Это означает, что в каждом разделе будет 2_500 / 2 => 1_250 RCU и 1_000 / 2 => 500 WCU.

, когда размер раздела превышает предел хранения раздела DynamoDB

Конечно, требования к данным для службы ведения блогов также возрастают. Со временем разделы заполняются новыми элементами, и как только размер данных превышает максимальный предел в 10 ГБ для раздела, DynamoDB разбивает раздел на два раздела.

Процесс разделения такой же, как показано в предыдущем разделе; данные и пропускная способность существующего раздела равномерно распределяются по вновь созданным разделам.

Как элементы распределяются по новым разделам

У каждого элемента есть ключ раздела, и в зависимости от структуры таблицы ключ диапазона может присутствовать или отсутствовать. В любом случае элементы с одним и тем же ключом раздела всегда хранятся вместе в одном разделе. Ключ диапазона гарантирует, что элементы с одним и тем же ключом раздела хранятся по порядку.

Здесь есть одно предостережение: Элементы с одним и тем же ключом раздела хранятся в одном разделе, а раздел может содержать элементы с разными ключами раздела — это означает, что разделы и ключи разделов не отображаются однозначно основание.Поэтому, когда происходит разделение раздела, элементы существующего раздела перемещаются в один из новых разделов в соответствии с загадочной внутренней хеш-функцией DynamoDB.

Изучение проблемы с горячими клавишами

Для меня настоящей причиной понимания поведения разделения было решение проблемы с горячими клавишами.

Выделенную пропускную способность можно рассматривать как пропускную способность производительности. Повторяющийся шаблон с секционированием заключается в том, что общая подготовленная пропускная способность равномерно распределяется между секциями.Это означает, что полоса пропускания не распределяется между разделами, но общая пропускная способность делится поровну между ними. Например, когда общая предоставленная пропускная способность в 150 единиц разделена между тремя разделами, каждый раздел получает 50 единиц для использования.

Может случиться так, что к определенным элементам таблицы обращаются гораздо чаще, чем к другим элементам из того же раздела или элементам из разных разделов — это означает, что большая часть трафика запроса направляется в один единственный раздел.Теперь несколько элементов будут использовать эти 50 единиц доступной полосы пропускания, и дальнейшие запросы к тому же разделу будут регулироваться. Это проблема с горячими клавишами.

Безусловно, проблему легко решить, увеличив пропускную способность. Но вы просто используете треть доступной полосы пропускания и тратите две трети впустую.

Лучшим способом было бы выбрать правильный ключ раздела. Лучшим ключом раздела является тот, который однозначно различает элементы и имеет ограниченное количество элементов с одним и тем же ключом раздела.

Как избежать проблемы с горячими клавишами с помощью правильных ключей раздела

Цель выбора правильного ключа раздела — обеспечить эффективное использование выделенных единиц пропускной способности и гибкость запросов.

Из документации AWS DynamoDB:

Чтобы получить максимальную отдачу от пропускной способности DynamoDB, создавайте таблицы, в которых ключ раздела имеет большое количество различных значений, а значения запрашиваются достаточно равномерно, как можно более случайным образом.

Проще говоря, идеальный ключ раздела — это тот, который имеет разные значения для каждого элемента таблицы.

Продолжая пример службы ведения блога, которую мы использовали до сих пор, давайте предположим, что некоторые статьи будут посещаться на несколько порядков чаще, чем другие статьи. Таким образом, нам нужно будет выбрать ключ раздела, который позволяет избежать проблемы с горячими клавишами для таблицы статей .

Для этого первичный индекс должен:

1. Имеют различные значения для артикулов
2. Иметь возможность эффективно запрашивать статьи по авторам
3. Обеспечение уникальности элементов, даже если они имеют одинаковый заголовок.

Использование атрибута author_name в качестве ключа раздела позволит нам эффективно запрашивать статьи автора.

Атрибут title может быть хорошим выбором для ключа диапазона. Поскольку author_name — это ключ раздела, не имеет значения, сколько статей с одинаковым заголовком присутствует, если они написаны разными авторами. Следовательно, атрибут title является хорошим выбором для ключа диапазона.

Чтобы еще больше улучшить это, мы можем использовать комбинацию author_name и текущий год для ключа раздела, например parth_modi_2017 .Это гарантирует, что один ключ раздела будет иметь ограниченное количество элементов.