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Amazon云计算AWS（二）_20.以下描述正确的是()。amazon限制了用户在s3中创建桶的数量和每个桶中对象
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三、简单存储服务S3
（一）S3的基本概念和操作
简单存储服务（Simple Storage Services，S3）构架在Dynamo之上，用于提供任意类型文件的临时或永久性存储。S3的总体设计目标是可靠、易用及低成本。
S3存储系统的基本结构，其中涉及两个基本概念：桶（Bucket）和对象（Object）。
1、桶
桶是用于存储对象的容器，其作用类似于文件夹，但桶不可以被嵌套，即在桶中不能创建桶。目前，Amazon限制了每个用户创建桶的数量，但没有限制每个桶中对象的数量。桶的名称要求在整个Amazon S3的服务器中是全局唯一的，以避免在S3中数据共享时出现相互冲突的情况。在对桶命名时，建议采用符合DNS要求的命名规则，以便与CloudFront等其他AWS服务配合使用。
2、对象
- 数据：任意类型，但大小会受到对象最大容量的限制。
- 元数据：数据内容的附加描述信息，通过名称-值（name-value）集合的形式来定义。
| 元数据名称 | 名 称 含 义 |
|---|---|
| last-modified | 对象被最后修改的时间 |
| ETag | 利用MD5哈希算法得出的对象值 |
| Content-Type | 对象的MIME（多功能网际邮件扩充协议）类型，默认二进制/八位组 |
| Content-Length | 对象数据长度，以字节为单位 |
3、基本操作
S3中支持对桶和对象的操作，主要包括：Get、Put、List、Delete和Head。下表列出了五种操作的主要内容。
| 操 作 目 标 | Get | Put | List | Delete | Head |
|---|---|---|---|---|---|
| 桶 | 获取桶中对象 | 创建或更新桶 | 列出桶中所有键 | 删除桶 | —— |
| 对象 | 获取对象数据和元数据 | 创建或更新对象 | —— | 删除对象 | 获取对象元数据 |
（二）S3的数据一致性模型
与其构建的基础Dynamo相同，S3中采用了最终一致性模型。在数据被充分传播到所有的存放节点之前，服务器返回给用户的仍是原数据，此时用户操作可能会出现后面几种情况：
| 用户操作 | 结果 | |
|---|---|---|
| 1 | 写入一个新的对象并立即读取它 | 服务器可能返回“键不存在” |
| 2 | 写入一个新的对象并立即列出桶中已有的对象 | 该对象可能不会出现在列表中 |
| 3 | 用新数据替换现有的对象并立即读取它 | 服务器可能返回原有的数据 |
| 4 | 删除现有的对象并立即读取它 | 服务器可能返回被删除的数据 |
| 5 | 删除现有的对象并立即列出桶中的所有对象 | 服务器可能列出被删除的对象 |
（三）S3的安全措施
1、身份认证（Authentication）
2、访问控制列表（Access Control List）
访问控制列表是S3提供的可供用户自行定义的访问控制策略列表。S3的访问控制策略（ACP）提供如下所列的五种访问权限。
注意：S3的ACL不具有继承性
S3中有三大类型的授权用户：
（1）所有者（Owner）
所有者是桶或对象的创建者，默认具是WRITE_ACP权限。所有者默认就是最高权限拥有者。
（2）个人授权用户（User）
两种授权方式，一种是通过电子邮件地址授权的用户，另一种是通过用户ID进行授权。
（3）组授权用户（Group）
一种是AWS用户组，它将授权分发给所有AWS账户拥有者；另一种是所有用户组，这是一种有着很大潜在危险的授权方式。
四、非关系型数据库服务SimpleDB和DynamoDB
（一）非关系型数据库与传统关系数据库的比较
| 传统的关系数据库 | 非关系型数据库 | |
|---|---|---|
| 数据模型 | 对数据有严格的约束 | key和value可以使用任意的数据类型 |
| 数据处理 | 满足CAP原则的C和A，在P方面很弱 | 满足CAP原则的A和P，而在C方面比较弱 |
| 接口层 | 以SQL语言对数据进行访问的，提供了强大的查询功能，并便于在各种关系数据库间移植 | 通过API操作数据，支持简单的查询功能，且由于不同数据库之间API的不同而造成移植性较差 |
总结：
（二）SimpleDB
SimpleDB基本结构图如下，包含了域、条目、属性、值等概念。
1、域（Domain）
域是用于存放具有一定关联关系的数据的容器，其中的数据以UTF-8编码的字符串形式存储。每个用户账户中的域名必须是唯一的，且域名长度为3～255个字符。每个域中数据的大小具有一定的限制。但域的划分也会为数据操作带来一些限制，是否划分域需要综合多种因素考虑。
2、条目（Item）
条目对应着一条记录，通过一系列属性来描述，即条目是属性的集合。在每个域中，条目名必须是唯一的。与关系数据库不同，SimpleDB中不需要事先定义条目的模式，即条目由哪些属性来描述。操作上具有极大的灵活性，用户可以随时创建、删除以及修改条目的内容。
3、属性（Attribute）
属性是条目的特征，每个属性都用于对条目某方面特性进行概括性描述。每个条目可以有多个属性。属性的操作相对自由，不用考虑该属性是否与域中的其他条目相关。
4、值（Value）
值用于描述某个条目在某个属性上的具体内容。一个条目的一个属性中可以有多个值。
例如：某类商品除颜色外其他参数完全一致，此时可以通过在颜色属性中存放多个值来使用一个条目表示该商品，而不需要像关系数据库中那样建立多条记录。
如图显示了SimpleDB的树状组织方式，其中可以看出SimpleDB对多值属性的支持。
- 限制：SimpleDB中每个属性值的大小不能超过1KB。
- 导致：SimpleDB存储的数据范围极其有限。
- 解决：将相对大的数据存储在S3中，在SimpleDB中只保存指向某个特定文件位置的指针。
（三）DynamoDB
DynamoDB的特点：
DynamoDB以表为基本单位，表中的条目同样不需要预先定义的模式。DynamoDB中取消了对表中数据大小的限制，用户设置任意大小，并由系统自动分配到多个服务器上。DynamoDB不再固定使用最终一致性数据模型，而是允许用户选择弱一致性或者强一致性。DynamoDB还在硬件上进行了优化，采用固态硬盘作为支撑，并根据用户设定的读/写流量限制预设来确定数据分布的硬盘数量。
（四）SimpleDB和DynamoDB的比较
SimpleDB和DynamoDB都是Amazon提供的非关系型数据库服务。
SimpleDB：限制了每张表的大小，更适合于小规模复杂的工作。自动对所有属性进行索引，提供了更加强大的查询功能。
DynamoDB：支持自动将数据和负载分布到多个服务器上，并未限制存储在单个表中数据量的大小，适用于较大规模负载的工作。
