Amazon web services DynamoDB-UUID并避免全表扫描

这是我的用例：

我有一个包含200k个对象的JSON Api。数据集看起来有点像这样：日期、自行车型号、以分钟为单位的生产时间。我使用Lambda从JSON Api读取数据，并通过http请求在DynamoDB中写入数据。Lambda函数每天运行，并使用最新数据更新DynamoDB

然后我按日期检索数据，因为我想计算每天的平均生产时间，并将其放入第二个表中。Alexa skill连接到第二个表并读取每天的平均值

第一个问题：由于同一型号的自行车每天生产多次，使用带有日期和自行车型号的复合主键不会给我唯一的键。我应该为条目创建UUID吗？还是有更好的解决方案

第二个问题：对于计算，我每次都需要做一次完整的表格扫描，这是非常昂贵的，许多人建议不要这样做。如果不进行全表扫描，如何解决此问题

第三个问题：在我的用例中完全避免使用DynamoDB更好吗？那么哪个AWS数据库更适合我的用例呢

是，uuid或任何其他唯一标识符，例如：日期+自行车型号+创建时间，因为pk可以

看来你的平均值日常工作是某种数据分析工作，而不是真正的事务工作。我建议使用支持数据分析的服务，如Amazon Redshift。您应该能够使用Dynamodb流将数据添加到这样的数据库服务中。或者，您可以将数据流式传输到s3，并使用类似Athena的服务获取每日平均值

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有一个简单的数据库模型可用于此任务：

PartitionKey：UUID或使用提供唯一性的任何字段组合。 SortKey：生产日期，作为字符串，即2020-07-28 如果随后创建一个二级索引，将生产日期用作主键并包含生产时间，则可以查询不扫描二级索引以查找特定日期，并对生产时间执行所需的任何计算。然后，您可以独立地在辅助索引和表上设置所需的读/写容量

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关于你的第三个问题，我认为使用DynamoDB完成这项任务没有任何真正的好处。任何RDS，如MySQL、Redshift甚至S3+Athena都可以轻松处理此类用例。如果你需要实时分析，你甚至可以考虑AWS运动。

如果这确实是OP的唯一用例，那么我同意S3+雅典娜可能是一个更好的选择。多长时间做一次计算，你需要多长时间读一次？