Amazon dynamodb dynamo db中唯一哈希键和范围键之间的比率

如果我选择散列键和范围键，使唯一散列键的数量非常少（最大值：1000），而有更多的唯一范围键，这是否有问题

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唯一散列键和范围键的数量之比是否会影响信息检索的性能

据我所知，这无关紧要。负荷分布取决于接入的“频率”，而不是“可能的组合”。如果您的访问是均匀分布在您正在使用的1000个密钥上的，那么就可以了-这意味着通过key1获取的概率应该与获取key10或key100的概率相似。在内部，我猜他们会把你的1000把钥匙分成3组，每个组“可能”由3台机器提供服务。您需要确保您的访问几乎是一致的，以便所有3台计算机都能获得一致的负载共享。

对于每个if:

哈希键的数目不是太少

您的访问是随机分布在散列键上的

您不需要扩展到极端级别

根据报告：

配置的吞吐量取决于主键选择，以及 单个项目的工作负载模式。在存储数据时，DynamoDB 将表的项划分为多个分区，并分发 数据主要基于散列键元素。粮食 与表相关联的吞吐量也在 分区，不共享跨 分区

本质上，每个散列键驻留在单个节点（即服务器）上。实际上，它是冗余存储的，以防止数据丢失，但在本讨论中可以忽略这一点。当您设置吞吐量时，您是在间接地确定要将散列键分散到的节点数。但是，无论您提供了多少吞吐量，单个哈希键的吞吐量都受到单个节点所能处理的限制

为了解释我的三个警告：

一,。哈希键的数目不是太少
您提到了最多1000个哈希键，但问题是最小值是多少。例如，如果只有10个散列键，那么您将很快达到每个键的吞吐量限制，并且实际上无法实现所提供的吞吐量

二,。您的访问将随机分布在散列键上
如果有少量的“热”键，那么有多少散列键并不重要。也就是说，如果您经常只读取或写入散列键的一小部分，那么您将达到存储这些键的节点的吞吐量限制

三,。您不需要扩展到极端级别
即使假设您有1000个不同的散列键，并且您的访问是随机分布在它们之间的，如果您需要扩展到极端级别，您最终将达到一个点，即每个散列键都位于一个单独的节点上。也就是说，如果您提供足够的吞吐量，使每个哈希键分配给一个单独的节点（即，您有1000多个节点），那么超出该级别的任何吞吐量都将无法实现，因为您将达到每个节点对每个键的限制

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范围键与散列键的比率应该对get、扫描和查询性能几乎没有影响。

据我所知，每个散列键的范围键都有效地存储在某种索引中，这种索引可以很好地扩展。但是，请记住，给定哈希键的所有行都存储在同一个节点上，因此可能会出现给定哈希键的数据过多的情况。各国：

对于具有本地二级索引的表，项有一个限制 集合大小：对于每个不同的哈希键值，总大小 所有表和索引项的大小不能超过10 GB。取决于你的 项大小，这可能会限制每个哈希的范围键数 价值观

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如果您对回答感到满意，您能将此标记为正确答案吗？