dynamodb 中分区键和分区有什么关系

Question

我试图了解分区在 dynamodb 表中的工作原理。基于 AWS 文档：

A DynamoDB partition can support 3000 read operations and 1000 write operations. It keeps a divider between read and write ops so they do not interfere with each other. If you had a table that was configured to support 18000 reads and 6000 writes, you'd have at least 12 partition, but probably a few more for some head room.

A partition can be added when the storage size larger than 10GB.

分区数好像是由表数据大小和吞吐量决定的。

让我困惑的是这个分区与表中使用的

partition key

有何关系。对于具有不同

partition key

的项目，它们可以位于同一分区中并共享相同的RCU/WCU限制。如果是这样，我怎样才能让项目跨越不同的分区？我有一个解决方案，通过在项目的分区键值上附加随机数来解决查询性能。

例如，表中所有项目的

partition key

值为

TEST

。如果我查询这个 PK

TEST

，它会命中所有可能会很慢的项目。因为每个分区的 RCU 限制为 3000 个。我的解决方案是在所有项目上附加一个随机数，例如

TEST_01, TEST_02 ... TEST_10

。当我需要查询所有项目时，我会并行发送 10 个查询，每个查询对应一个分区键。我预计 10 个值会分布到 10 个分区中，以绕过 3000 RCU 限制。但如果它们都在同一个分区中，则没有必要在 PK 上附加随机数。

所以我的问题是解决查询性能更好的解决方案是什么。还是我理解错了什么？

Answer 1

拥有多个 PK 绝对是一个好主意，因为您可以从拥有多个分区以及更多 RCU 中受益。如果您只选择一个 PK，例如

Test

，您可能会（取决于您的负载）获得一些 热分区。

这是我最喜欢的关于分区和优化的文章之一。我喜欢使用多个 GSI 来提高读取性能的想法。