我经历了这个article，它说数据记录被组织成称为Shards的组，这些分片可以被Lambda函数并行使用和处理。 我还从AWS webindar中找到了这些幻灯片，在幻灯片22中，您还可以看到Lambda函数并行使用不同的分片。 但是我无法实现单个函数的并行执行。我创建了一个运行一分钟的简单lambda函数。然后我开始在DynamoDB中创建大量项目，期望获得大量的流记录。尽管如此，我的功能一个接一个地开始。
我做错了什么？
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从第一篇文章中可以看出：
由于分片具有谱系（父级和子级），因此应用程序必须始终在处理子分片之前处理父级分片。这将确保流记录也以正确的顺序处理。
然而，例如，当使用Kinesis流时，您可以通过使用多个分片来实现并行性，因为只有在分片中才能保证处理记录的顺序。
旁注，按顺序触发lambda Dynamodb事件是有道理的。
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上下文相关：
DaynamoDB如何存储数据？
DynamoDB使用partition存储表记录。这些分区是从用户中抽象出来的，并由DynamoDB团队进行管理。随着表中数据的增长，这些分区将在内部进一步划分。
这些发电机流到底是什么？
DynamoDB作为数据库，为用户提供了一种检索有序更改日志的方法（可以将其视为传统数据库的跨国重播日志）。这些被称为Dynamo表streams。
数据如何在流中发布？
Stream具有分片的概念（有点类似于分区）。分片根据定义包含有序事件。使用dynamo术语，流分片将包含来自某个分区的数据。
很酷！..如果表中的数据增长或频繁写入，会发生什么？
Dynamo将继续基于HashKey / SortKey将记录保留在其关联分区中，直到违反阈值（如表大小和/或RCU / WCU计数）为止。尽管我们有一些有关粗略估计的文档，但dynamoDB并未将这些阈值的确切值共享给我们。
当达到此阈值时，dynamo会分割分区并进行重新哈希处理，以在整个分区上均匀分布数据（有点）。
自新分区到达以来，这些数据将发布到其自己的分片（映射到其分区）
太好了，那么Lambda呢？然后并行处理如何工作。
一个lambda函数处理来自一个且只有一个分片的记录。因此，发电机流中存在的分片数量将决定并行运行的lambda函数的数量。
大概可以想到，＃个分区=＃碎片=＃个并行lambda运行。