扫描 table 还是只创建一个散列键更好？
Is it better to scan a table, or to create just one hash key?
我正在开发 iOS 应用程序，使用 Swift，我需要能够根据 post 与特定位置的接近程度获取它们，并且根据 posted.
的时间对它们进行排序
我知道如何检查一个项目的 post 位置与另一个位置的距离有多近，但是，我的问题是我需要在用户 x 英里范围内获取所有 posts .
scan table 会更好吗？据我所知，它从数据库中选择每个值，然后检查返回的每个项目是否在用户的 x 英里范围内？这似乎是资源密集型的，因为我预计会有很多 posts.
或者，创建另一个具有静态哈希键的 table 并设置两个本地二级索引，一个用于纬度，一个用于经度，然后只查询那个会更好吗static hash key，查询纬度在x和y之间，经度在a和b之间？
AWS DynamoDB documentation 警告不要使用访问过多的散列键：
但是使用相同的散列键真的像他们说的那么糟糕吗？
这将在 table 中，具有以下静态哈希键值，其中 Post ID 是实际 post.
的 ID
**static hash key** | **latitude (local secondary index)** | **longitude (local secondary index)** | **dateCreated (local secondary index) | **Post ID**
对于扫描选项：
**ID** | **latitude ** | **longitude ** | **date created ** | **poster** | **comments** | **flags** | **upvotes** | **downvotes** | **popularity**
使用静态密钥会比扫描 table 性能更好吗？成本方面怎么样？
遵循指南。由于哈希值错误，我们在生产中遇到了两个问题。所以我对你的建议是放弃静态散列概念。它不会以合理的价格扩展，并且会很难监控。
在扫描方法之上构建，您可以推断在 lat/lang 属性上使用全局二级索引。
我正在开发 iOS 应用程序，使用 Swift，我需要能够根据 post 与特定位置的接近程度获取它们，并且根据 posted.
的时间对它们进行排序我知道如何检查一个项目的 post 位置与另一个位置的距离有多近，但是，我的问题是我需要在用户 x 英里范围内获取所有 posts .
scan table 会更好吗？据我所知，它从数据库中选择每个值，然后检查返回的每个项目是否在用户的 x 英里范围内？这似乎是资源密集型的，因为我预计会有很多 posts.
或者，创建另一个具有静态哈希键的 table 并设置两个本地二级索引，一个用于纬度，一个用于经度，然后只查询那个会更好吗static hash key，查询纬度在x和y之间，经度在a和b之间？
AWS DynamoDB documentation 警告不要使用访问过多的散列键：
但是使用相同的散列键真的像他们说的那么糟糕吗？
这将在 table 中，具有以下静态哈希键值，其中 Post ID 是实际 post.
的 ID**static hash key** | **latitude (local secondary index)** | **longitude (local secondary index)** | **dateCreated (local secondary index) | **Post ID**
对于扫描选项：
**ID** | **latitude ** | **longitude ** | **date created ** | **poster** | **comments** | **flags** | **upvotes** | **downvotes** | **popularity**
使用静态密钥会比扫描 table 性能更好吗？成本方面怎么样？
遵循指南。由于哈希值错误，我们在生产中遇到了两个问题。所以我对你的建议是放弃静态散列概念。它不会以合理的价格扩展，并且会很难监控。
在扫描方法之上构建，您可以推断在 lat/lang 属性上使用全局二级索引。