Amazon web services 扫描大容量10gb的Amazon DynamoDB数据

下面的代码适用于我，但1个API请求需要19分钟才能返回结果。如能获得最佳结果，将不胜感激。我不想去段，因为这样我将不得不做线程管理

dynamodb=boto3.resource（'dynamodb'，region_name='us-west-2'，endpoint_url='http://localhost:8000")
table=dynamodb.table（'Movies'）
fe=键（‘年’）。介于（1950年和1959年）之间
pe=“#年、头衔、信息评级”
#表达式属性名称仅适用于投影表达式。
ean={“年”：“年”}
esk=无
响应=table.scan(
FilterExpression=fe，
ProjectionExpression=pe，
表达式attributeNames=ean
)
对于响应['Items']中的i：
打印（json.dumps（i，cls=DecimalEncoder））
//只要LastEvaluatedKey处于响应状态，就意味着查询中仍有与数据相关的项
响应中的“LastEvaluatedKey”时：
响应=table.scan(
ProjectionExpression=pe，
FilterExpression=fe，
表达式attributeNames=ean，
ExclusiveStartKey=响应['LastEvaluatedKey']
)
对于响应['Items']中的i：
打印（json.dumps（i，cls=DecimalEncoder））

不幸的是，

扫描本质上很慢。除了重新设计表以优化此访问模式之外，没有其他方法可以在代码级别进行优化。
因为它正在搜索所有分区，所以
扫描操作可能非常缓慢。您将无法像处理关系数据库时那样“调优”此查询

为了更好地帮助您，我需要更多地了解您的访问模式（按年份获取电影？）以及您的表当前的外观（分区键/排序键、其他属性等）。
DynamoDb表中的键是什么？如果你的用例一般会在一年中搜索，考虑使用一年作为一种密钥。