選擇 WriteRecords API 操作和批次載入 - Amazon Timestream

如需類似 Amazon Timestream for LiveAnalytics 的功能，請考慮使用 Amazon Timestream for InfluxDB。它提供簡化的資料擷取和單一位數毫秒查詢回應時間，以進行即時分析。在這裡進一步了解。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

選擇 WriteRecords API 操作和批次載入

使用 WriteRecords API 操作，您可以在系統產生串流時間序列資料時，將其寫入 Timestream for LiveAnalytics。透過使用 WriteRecords，您可以持續即時擷取單一資料點或較小的資料批次。Timestream for LiveAnalytics 為您提供彈性結構描述，可根據您調用寫入資料庫時指定的資料點維度名稱和資料類型，自動偵測 Timestream for LiveAnalytics 資料表的資料欄名稱和資料類型。

相反地，批次載入可讓您使用定義的資料模型，將批次時間序列資料從來源檔案 (CSV 檔案） 強而有力地擷取到 Timestream for LiveAnalytics。將批次載入與來源檔案搭配使用的幾個範例，是透過概念驗證大量匯入時間序列資料，以評估 Timestream for LiveAnalytics、從離線一段時間的 IoT 裝置大量匯入時間序列資料，以及將歷史時間序列資料從 Amazon S3 遷移至 Timestream for LiveAnalytics。如需批次載入的資訊，請參閱 在 Timestream for LiveAnalytics 中使用批次載入。

這兩種解決方案都安全、可靠且效能良好。

在下列情況下使用 WriteRecords：

  • 每個請求串流較少量 （小於 10 MB) 的資料。

  • 填入現有資料表。

  • 從日誌串流擷取資料。

  • 執行即時分析。

  • 需要較低的延遲。

在下列情況下使用批次載入：

  • 在 CSV 檔案中擷取源自 Amazon S3 的較大資料負載。如需限制的詳細資訊，請參閱 配額。

  • 填入新資料表，例如資料遷移的情況。

  • 使用歷史資料 （擷取至新資料表） 來充實資料庫。

  • 您有緩慢變更或完全不變更的來源資料。

  • 您有彈性的等待時間，因為批次載入任務可能處於待定狀態，直到資源可用為止，特別是當您載入大量資料時。批次載入適合不需要隨時可用於查詢或分析的資料，以增加清晰度。