Amazon DynamoDB

设计哲学与数据模型

DynamoDB 的前身是 Amazon 2007年发表的 Dynamo 论文——那篇论文和 Google Bigtable 论文共同催生了整个 NoSQL 运动。商业版 DynamoDB 在论文基础上做了大量工程化，把运维复杂度完全隐藏在服务背后。

数据模型以分区键（Partition Key）和可选的排序键（Sort Key）组成主键。分区键决定数据落在哪个物理分区，排序键在同一分区内排序。这个设计决定了 DynamoDB 的核心约束：所有查询必须指定分区键，不能做全表扫描（或说扫描代价极高）。[1]

实际使用要点

DynamoDB 最反直觉的地方是单表设计（Single Table Design）：把不同类型的实体（用户、订单、商品）都放在同一张表里，通过 PK/SK 的命名约定区分。这与关系型数据库「一类实体一张表」的直觉相反，但在 DynamoDB 里这样做能避免 JOIN 需求，最大化访问效率。

全局二级索引（GSI）允许用不同的键来查询数据，但 GSI 的容量需要单独配置，是常见的成本陷阱。

• 强一致读（Strongly Consistent Read）消耗2倍 RCU
• 事务操作（TransactWrite）最多25个条目，适合跨实体的原子操作
• DynamoDB Streams 可以触发 Lambda，实现数据变更驱动的事件流