Amazon dynamodb 当日期是唯一键时，查询日期范围

我想使用DynamoDB存储历史股票收盘价。 我的商店将会有一些存货，并且随着需求的变化而增加。 我想我将有一个表，其中唯一的键是

“DATE”

，格式为

YYYY-MM-DD

这意味着表中的每个项目都有一个

date

键和几个

{TICKER=CLOSING\u VALUE}

对给定日期的查询也将按所需股票代码的子集进行过滤，例如

[“INTC”，“AAPL”]

我有点困惑，因为这个单键应该同时用作分区键和排序键

我应该如何查询以检索给定日期范围的股票报价器子集

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更新：

我正在用…创建表格

{
  AttributeDefinitions: [
    {
      AttributeName: Date,
      AttributeType: S
    }
  ],
  TableName: "Historic",
  KeySchema: [
    {
      AttributeName: Date,
      KeyType: HASH
    }
  ]
}

以及查询：

    {
        table_name: "Historic",
        projection_expression: "USD,CAD",
        filter_expression: "#k between :val1 and :val2",
        expression_attribute_names: { "#k" => "Date" },
        expression_attribute_values: {
            ":val1" => "2019-12-01",
            ":val2" => "2020-01-10"
        }
    }

我得到一个错误：

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Aws:：DynamoDB:：Errors:：ValidationException:必须在请求中指定KeyConditions或KeyConditionExpression参数。

您无法按分区键排序或有效地检索分区键的范围，只能按排序键排序。要了解原因，您需要了解DynamoDB如何存储其数据

“分区键”在“散列键”中也被称为“散列键”——实际上它的工作原理类似于散列表中的键：DynamoDB对该键运行一个散列函数，并使用生成的数字决定其大型集群中的哪个节点应持有该分区。这种方法允许在集群中分布表，但它使得不可能有效地检索按键排序的不同分区。“扫描”操作将以看似随机的顺序返回分区（它们很可能按其键的哈希函数排序），并且不可能有效地只扫描一系列分区键。通过扫描整个表并只过滤您想要的分区，这可能会降低效率。如果我理解正确的话，这就是你想要做的。但这只对小型数据库有意义——这是你的情况吗

正如您所注意到的，该键的另一个组件是“排序键”。在一个分区内，在一个节点中，该分区中的不同项按“排序键”顺序进行排序。这使得DynamoDB能够高效地检索按此顺序排序的排序键，或者仅高效地检索这些排序键的一部分，

Query

请求可以完成这两项任务

因此，要实现您想要的，您需要将日期设置为排序键，而不是分区键。如何进行其余的数据建模取决于典型查询的外观：

如果您有大量库存，但典型的查询只要求少量库存，最合理的方法是使用库存名称作为分区键，如我所说，使用数据作为排序键。这将允许您高效地

查询一只特定股票的日期范围-如果您需要3只不同的股票，您将需要执行3次
查询
s（您可以并且应该并行执行！），但每一次查询都是高效的，您只需支付所检索的实际数据，而无需任何后期筛选

如果存在大量不同的日期（例如，将数据保持在1秒的分辨率），则分区可能会变大，出于各种原因，不建议这样做。在这种情况下，您可以通过一些粗略的时间窗口将每个分区拆分为多个分区。例如，不要为股票“GOOG”设置一个巨大的分区，而是设置一个分区“GOOG Nov 2019”，一个分区“GOOG Dec 2019”，等等。当您查询一个小的日期范围时，您将知道需要从哪个特定分区读取。但是当查询跨越一个月以上时，您将需要查询多个分区。请注意，非常大的查询将读取（并返回）大量数据，因此将非常昂贵，因此您可能只希望在大型分析作业中执行此操作。
您应该使用
FilterExpression
谢谢@Alex-我正在使用FilterExpression（或至少正在尝试）。我是dynamoDB新手，所以语法不熟练。另外，我想知道在分区和排序中使用相同的键（日期）是否正确。是的，您可以只使用分区键，尝试这样做，如果遇到问题，请使用附带的代码更新您的问题谢谢Nadav，工作得很有魅力。将股票符号重构为分区向我表明，当涉及到dynamoDB时，我需要以不同的方式思考。仍在研究如何从Ruby执行并行查询。