为DynamoDB设计可扩展的数据模型
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内容提要
Amazon DynamoDB是一种高性能的NoSQL数据库服务，支持快速、可预测的性能和无缝扩展。设计数据模型时需避免连接和规范化，鼓励反规范化。关键概念包括主键、分区、二级索引和单表设计。设计时应首先明确访问模式，选择合适的分区键，利用复合键和二级索引提升灵活性，减少扫描操作，并在必要时嵌入数据。
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关键要点
- Amazon DynamoDB是一种高性能的NoSQL数据库服务，支持快速、可预测的性能和无缝扩展。
- 设计数据模型时需避免连接和规范化，鼓励反规范化。
- 关键概念包括主键、分区、二级索引和单表设计。
- 主键分为简单主键和复合主键，简单主键由分区键组成，复合主键由分区键和排序键组成。
- 分区键决定数据存储位置，选择良好的分区键可以避免热分区问题。
- 二级索引允许在主键以外的属性上进行查询，包括全局二级索引和本地二级索引。
- 设计时应首先明确访问模式，包括读取和写入模式。
- 选择合适的分区键以确保数据均匀分布，避免低基数或时间基的键。
- 复合主键可用于高效查询和排序相关数据。
- 利用二级索引提升灵活性，支持不同的查询模式。
- 尽量减少扫描操作，通过特定查询模式设计数据模型。
- 在必要时进行反规范化和嵌入数据，以减少多次查询的需求。
- 最佳实践包括围绕查询构建模型、选择高基数分区键、最小化GSI中的属性、使用条件写入和采用单表设计。
- 常见挑战包括热分区、查询限制和处理多对多关系。
- 设计可扩展的数据模型需要关注访问模式、选择合适的键和利用索引。
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