Amazon dynamodb 如何使用我的表高效地创建dynamoDB？
如果我的每个数据库的概览只有两种类型（state:pending，added），那么将这两种类型指定为分区键是否有效？或者索引此状态值是否有效？这取决于您如何搜索这些记录 例如，如果您总是按记录ID进行搜索，则不会介意。但是，如果每次都要按挂起或追加的记录集进行搜索，则应该考虑使用分区 您还可以在AWS的最佳实践指南中进行研究：Amazon dynamodb 如何使用我的表高效地创建dynamoDB？,amazon-dynamodb,Amazon Dynamodb,如果我的每个数据库的概览只有两种类型（state:pending，added），那么将这两种类型指定为分区键是否有效？或者索引此状态值是否有效？这取决于您如何搜索这些记录 例如，如果您总是按记录ID进行搜索，则不会介意。但是，如果每次都要按挂起或追加的记录集进行搜索，则应该考虑使用分区 您还可以在AWS的最佳实践指南中进行研究： 更新： 在本节中，委员会建议如下： 将相关数据放在一起。路由表优化研究 20年前，人们发现“参考位置”是最简单的 加快响应时间的重要因素：保留相关数据 一起在一个地方
更新： 在本节中，委员会建议如下： 将相关数据放在一起。路由表优化研究 20年前，人们发现“参考位置”是最简单的 加快响应时间的重要因素：保留相关数据 一起在一个地方。在今天的NoSQL系统中也是如此， 如果将相关数据保持在很近的位置会对 成本和性能。而不是分发相关的数据项 跨多个表，您应该在NoSQL中保留相关项 系统尽可能靠近 一般来说，您应该在一个数据库中维护尽可能少的表 DynamoDB应用程序。正如前面所强调的，大多数设计都很好 应用程序只需要一个表，除非有特定原因 用于使用多个表 例外情况是涉及大量时间序列数据的情况， 或者具有非常不同的访问模式的数据集，但它们是 例外情况。带有反向索引的单个表通常可以启用 创建和检索复杂层次数据的简单查询 应用程序所需的结构 使用排序顺序。相关项目可以分组并查询 如果它们的键设计导致它们一起排序，则效率会很高。这是 一个重要的NoSQL设计策略 分发查询。大量的 查询不能集中在数据库的某个部分，因为它们可以 超过I/O容量。相反，您应该为 尽可能将流量均匀地分布在分区上， 避免“热点” 使用全局二级索引。通过创建特定的全局辅助 在索引中，可以启用与主表不同的查询 支持，而且仍然快速且相对便宜 我希望我能帮助你 这将取决于您如何搜索这些记录 例如，如果您总是按记录ID进行搜索，则不会介意。但是，如果每次都要按挂起或追加的记录集进行搜索，则应该考虑使用分区 您还可以在AWS的最佳实践指南中进行研究：
更新： 在本节中，委员会建议如下： 将相关数据放在一起。路由表优化研究 20年前，人们发现“参考位置”是最简单的 加快响应时间的重要因素：保留相关数据 一起在一个地方。在今天的NoSQL系统中也是如此， 如果将相关数据保持在很近的位置会对 成本和性能。而不是分发相关的数据项 跨多个表，您应该在NoSQL中保留相关项 系统尽可能靠近 一般来说，您应该在一个数据库中维护尽可能少的表 DynamoDB应用程序。正如前面所强调的，大多数设计都很好 应用程序只需要一个表，除非有特定原因 用于使用多个表 例外情况是涉及大量时间序列数据的情况， 或者具有非常不同的访问模式的数据集，但它们是 例外情况。带有反向索引的单个表通常可以启用 创建和检索复杂层次数据的简单查询 应用程序所需的结构 使用排序顺序。相关项目可以分组并查询 如果它们的键设计导致它们一起排序，则效率会很高。这是 一个重要的NoSQL设计策略 分发查询。大量的 查询不能集中在数据库的某个部分，因为它们可以 超过I/O容量。相反，您应该为 尽可能将流量均匀地分布在分区上， 避免“热点” 使用全局二级索引。通过创建特定的全局辅助 在索引中，可以启用与主表不同的查询 支持，而且仍然快速且相对便宜
我希望我能帮助你 使用一种新方法会更有效。在本例中，您可以添加一个名为
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