Question

存在下表中描述的数据集。下表中仅提供Sr.no供参考

|sr.no|    id    | tis |data-type|   b.id   |idType_2|  var_2 |     
|-----|----------|-----|---------|----------|--------|--------|
|  1  |abc-def-gi|12345|  a-type |1234567890| 843023 | NULL   |
|-----|----------|-----|---------|----------|--------|--------| 
|  2  |1234567890|12346|  b-type |    NULL  |  NULL  |40030230|
|-----|----------|-----|---------|----------|--------|--------|
|  3  |abc-def-gj|12347|  a-type |1234567890| 843023 |  NULL  |

查询类型

输入id，如果data-type是a-type，则返回字段tis,b.id,id_type2引用sr.no=1
输入id，如果data-type是b-type，则返回字段var_2参考sr.no=2
输入id_type2的{{1}}返回字段id,tis,b.id
输入sr.no=1,3根据data-type返回id

注意

tis between 12345 and 12347或sr.no=1,3数据，并使用唯一的a-type
id或sr.no=2数据是一组固定的数据。

以下关键方法对这样的数据集有效吗？还有其他方法可以用来存储和从DynamoDB检索数据吗？

b-type处理查询1,2。

Partition Key = id处理查询3

GSI1=id_type2 and GSI1SK=id处理查询4

Answer 1

这是我的想法：

1）如果您拥有的数据具有不同的访问模式，则应考虑将数据分成不同的表

2）如果将数据一起访问，则将其存储在一起-这意味着，如果每当您读取某个建模实体的a型数据时，您还需要读取同一实体的一个或多个b型记录，将所有这些记录放在同一分区键下的同一表中

在您的示例中，要想一想起来，类型a和类型b数据的ID是不同的。这意味着将类型a和类型b都存储在同一张表中，您将获得0收益。使用两个不同的表。

3）不能一起访问的数据根本不会从放在同一表中受益，实际上，在更极端的情况下有可能成为问题

关系数据库与非关系数据库之间的主要区别在于，在非关系存储中，您没有跨表联接，因此，关系数据库的宗旨之一是数据规范化，而非关系存储则倾向于相反的情况。关系。

Answer 2

此问题通过以下方法来创建，即不创建任何GSI的以下实例 DynamoDB 。

创建GSI时，会将写入主表中的所有数据复制到GSI表中，因此WriteCost为x GSI数。如果您有1个GSI，则为PrimaryWrite + GSIWrite；如果您有2个GSI，则为Primary + GSI1 + GSI2。另外，写入GSI与主数据库相同，因此，如果以1000 WCU写入主数据库，则对GSI的写入也是如此，因此1GSI总计为2000 WCU，2 GSI总计为3000WCU。 >

我们做什么

application_unique_id as hash key
timestamp as sort key

其余键都存储为属性（只要有有效的哈希键和排序键，DynamoDB就支持动态JSON）。

我们使用了连接到表的DynamoDB流上的 Lambda函数，将数据写入ElasticSearch集群。

由于DynamoDB拥有所有跟踪点，并且是保留和查询这些跟踪点的最佳场所，因此我们每天对最新快照数据进行索引。

这样，我们就知道哪一天发送了什么数据（因为dynamodb不允许用户导出哈希键列表）。我们可以在ElasticSearch内完成所有其余的计划查询和比较查询。

DynamoDB解决了亚毫秒级延迟级别的查询时间序列数据 ElasticSearch解决了在数据之上进行所有比较和过滤操作的问题。

将DynamoDB ttl设置为30天，ElasticSearch不支持ttl，但是一旦索引创建日超过30天，我们就会删除每日索引。

在单个DynamoDB表上使用多个全局索引是否有效？

2 个答案: