Database design Amazon DynamoDB是否适合于小型数据集？

我目前正在开发一个由DynamoDB支持的应用程序，该应用程序为一个庞大的客户群存储与客户相关的数据。它非常适合DynamoDB：客户id作为散列键分区

我有一些与此数据集相关的元数据。它现在很小（大约10个项目），但我预计在未来几年它会增长到100个。虽然它很小，但我考虑过简单地对其进行硬编码，但这将使数据与业务涉众保持距离，并使部署变得不必要的复杂（我正在开发一个库，用于多个站点）

因此，因为用like保存like是有意义的，所以将元数据保存在DynamoDB表中，与元数据一起保存是有意义的。然而，DynamoDB文档使用了少量流行的散列键，这是出于可伸缩性的考虑。未缓存时，小数据集可能会使用与大数据集相同的容量估计，尽管我会使用一些积极的缓存来抵消这一点

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一个有责任心的开发人员应该做什么？

如果这些元数据打算由重决策算法使用，那么使用memcached或其他分布式缓存替代方案可能更有意义，此外，由于数据库不会成为瓶颈，您可以选择任何您想要的数据库

实现将非常简单，只是数据访问组件的代理，它将在缓存中查找密钥，当找不到密钥时，它将从数据库中读取，然后放入缓存中

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看看AWS

我想这完全取决于亚马逊所说的“访问量非常大”是什么意思。您可以尝试进行测试，看看您是否达到了基于预期增长访问单个散列键的任何性能限制。如果Amazon的意思是它不能在一个键上每秒处理一百万个请求，但你每秒只需要一百个请求，那么你可能就没事了。这是一个非常好的观点——与一些人使用DynamoDB的方式相比，我的使用需求可能是微不足道的。