构建具有许多可搜索属性的大型 DynamoDB table？
Structuring a large DynamoDB table with many searchable attributes?
我一直在努力寻找构建我的 table 的最佳方式。它打算拥有很多很多 GB 的数据（我没有得到更详细的估计）。 table 将是声明数据 (example here)，分区键是 resourceType，排序键是 id（尽管这些可能会被更改）。最终用户应该能够通过多个属性（机构、提供者、收款人等总共约 15 个）进行搜索。
我一直在尝试结合全局和本地索引，以便在后端实现此功能。构造 table 以允许用户根据这些属性中的 1 个或多个基本上以任意组合搜索数据的最佳方式是什么？
如果您使用 resourceType 作为分区键，您实际上是在丢弃 DynamoDB 开箱即用的水平缩放功能。
对数据进行分区的原因在于，您可以将数据分布在多个节点上，以便能够在不影响性能的情况下进行扩展。
听起来您希望将所有索赔文件放入一个分区中，这样您就可以 "searches" 任意属性。
您最好将 DynamoDB table 与 ElasticSearch 等软件结合使用，以实现快速、任意的搜索功能。
请记住，DynamoDB 只能在单个分区中容纳大约 10GB 的数据，并且单个分区限制为每秒最多 3000 次读取，每秒最多 1000 次写入（读取 + 3 * 写入 < = 3000).
最后，您可以考虑将索赔文件直接存储到 ElasticSearch 中。
我一直在努力寻找构建我的 table 的最佳方式。它打算拥有很多很多 GB 的数据（我没有得到更详细的估计）。 table 将是声明数据 (example here)，分区键是 resourceType，排序键是 id（尽管这些可能会被更改）。最终用户应该能够通过多个属性（机构、提供者、收款人等总共约 15 个）进行搜索。
我一直在尝试结合全局和本地索引，以便在后端实现此功能。构造 table 以允许用户根据这些属性中的 1 个或多个基本上以任意组合搜索数据的最佳方式是什么？
如果您使用 resourceType 作为分区键，您实际上是在丢弃 DynamoDB 开箱即用的水平缩放功能。
对数据进行分区的原因在于，您可以将数据分布在多个节点上，以便能够在不影响性能的情况下进行扩展。
听起来您希望将所有索赔文件放入一个分区中，这样您就可以 "searches" 任意属性。
您最好将 DynamoDB table 与 ElasticSearch 等软件结合使用，以实现快速、任意的搜索功能。
请记住，DynamoDB 只能在单个分区中容纳大约 10GB 的数据，并且单个分区限制为每秒最多 3000 次读取，每秒最多 1000 次写入（读取 + 3 * 写入 < = 3000).
最后，您可以考虑将索赔文件直接存储到 ElasticSearch 中。