流使用案例
DynamoDB Streams 可用于多种用例。
例如，数据复制允许您将一个表中的更改与另一个表同步。
这使得跨分布式系统保持数据一致性成为可能。
通过实时分析，可以触发数据更改并使用 Kinesis 或 Lambda 立即处理和分析数据。
此外，您可以构建通知系统，根据用户操作发送实时通知。
这有望改善用户体验。
如何处理流数据
AWS Lambda 主要用于处理流数据。
通过创建 Lambda 函数并将 DynamoDB Stream 设置为触发器，每当发生数据更改时，您的 Lambda 函数就会自动执行。
在您的 Lambda 函数中，您可以解析流记录并执行必要的处理。
例如，它可以转换数据、将其写入其他数据存储或发送通知。
流数据处理可以实时、可扩展地进行，从而实现高效的数据管理。
为了有效地使用 DynamoDB Streams，需要牢记一些最佳实践和事项：
首先，Stream 记录的保留期为 24 小时，因此处理速度必须快。
此外，Lambda 函数通常用于处理流数据，但根据处理的数量和复杂性配置适当的扩展设置非常重要。
此外，建议进行适当的错误处理，以便可以重试失败的操作。
这确保了可靠的数据处理。
DynamoDB 分区键设计和优化的要点
DynamoDB分区键是直接影响数据分布和访问效率的重要因素。
分区键是决定数据存储位置的关键，适当的设计可以提高吞吐量并优化成本。
选择分区键需要均匀 rcs数据日本 分布数据并了解访问模式。
分区和排序键的组合还能实现高效的查询和数据管理。
最佳分区键设计是最大限度提高 DynamoDB 性能的关键。
分区键的基本概念
分区键是决定数据在 DynamoDB 表中存储位置的主键。
数据根据分区键分布在多个分区上。
这使得高效管理大量数据和高吞吐量成为可能。
分区键必须是唯一的，并且键的多样性对于确保数据均匀分布非常重要。
均匀分布的分区键有助于防止对特定分区的访问聚集并减少性能下降。