为了充分利用 AWS DynamoDB 的性能、可扩展性和效率，应遵循一些最佳实践：
分区键应该有许多唯一值，以确保数据跨分区均匀分布。
“热数据”，即经常访问的数据，应与“冷数据”存储在不同的表中。
在创建数据库之前了解预期的查询模式可以实现排序键和索引的优化设计。
建议使用压缩技术来减少内存需求。
对于非常大量的数据，某些属性可以外包给 Amazon S3，并且仅将路径存储在 DynamoDB 中。
大属性应分布在多个项目中，以免超过每个项目 400 KB 的限制。
读操作
扫描和过滤会给资源带来沉重负担 分时度假业主名单 并产生高昂的成本。建议使用带索引的定向查询。
为了降低实时一致性不重要的读取操作的成本，可以利用可能的一致性。
本地二级索引 (LSI)
应谨慎使用地方二级指数，因为它们会增加资源负担
LSI 中属性的有限存储有助于限制索引的大小。
全球二级指数 (GSI)
有限的属性存储对于 GSI 来说也很有意义，可以确保高效的查询。
GSI 非常适合为 Dynamo DB 表创建一致的只读副本，以减少主表上的负载。
结论
AWS DynamoDB 是适用于现代云应用程序的强大、高度可扩展的 NoSQL 数据库。凭借灵活的数据建模、ACID 事务支持和各种一致性模型，它为多功能应用程序提供了一个平台。动态定价模型、高效的密钥设计和指数的智能使用可实现经济高效的扩展。然而，在创建DynamoDB表时，应考虑正确选择主键和排序键以及正确定义索引等重要因素，以确保有效使用并避免成本爆炸。
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