您的数据建模过程必须考虑您的数据检索要求,在DynamoDB中,您只能通过哈希或哈希+范围键查询。
如果通过主键查询不足以满足您的要求,则可以通过创建辅助索引(本地或全局)来确定备用键。
但是,在某些情况下,可以将多个属性的串联用作主键,以避免维护二级索引的成本。
如果需要按名字,姓氏和创建日期来获取用户,建议您将这些属性包括在哈希和范围键中,因此不需要创建其他索引。
哈希键应包含可以由您的应用程序计算的值,并同时提供统一的数据访问。例如,假设您选择定义密钥,如下所示:
哈希键(名称):first_name#last_name
范围键(创建):MM-DD-YYYY-HH-mm-SS-毫秒
如果提到的属性不足以使您的键在整个表中唯一,您可以随时附加其他属性。
users = Table.create('users', schema=[ HashKey('name'), RangeKey('created'), ], throughput={ 'read': 5, 'write': 15, })
将用户添加到表中:
with users.batch_write() as batch: batch.put_item(data={ 'name': 'John#Doe', 'first_name': 'John', 'last_name': 'Doe', 'created': '03-21-2015-03-03-02-3243', })
查找在‘03 -21-2015’创建的用户John Doe的代码应类似于:
name_john_doe = users.query_2( name__eq='John#Doe', created__beginswith='03-21-2015')for user in name_john_doe: print user['first_name']
重要注意事项:
一世。如果您的查询开始变得过于复杂,并且哈希表或范围键由于包含过多的串联字段而变得太长,则一定要使用二级索引。这是一个很好的信号,即仅主索引不足以满足您的需求。
ii。我提到哈希键应提供 统一的数据访问 :
“
Dynamo使用一致的散列来在其副本之间划分其密钥空间,并确保均匀的负载分布。假设密钥的访问分布不高度偏斜,则均匀的密钥分布可以帮助我们实现均匀的负载分布。”
[DYN]
哈希键不仅可以唯一标识记录,而且还可以确保负载分配。范围键(使用时)有助于指示大多数将一起检索的记录,因此,存储也可以针对此类需求进行优化。
以下链接提供了有关该主题的完整说明:
http://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/GuidelinesForTables.html#GuidelinesForTables.UniformWorkload
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