DynamoDB 本地二级索引

介绍

DynamoDB 是亚马逊 Web Services（AWS）推出的 NoSQL 数据库，它可以处理十亿级别的请求和千万级别的并发，其基于负载和数据量自动扩容的能力，使它可以在需要时按需提供所需的吞吐量。DynamoDB 的本地二级索引（Local Secondary Index）是其在查询数据时的一个重要的辅助工具。

DynamoDB 中的本地二级索引是在创建表时定义的索引，它将主键分成两个部分：分区键（Partition Key）和排序键（Sort Key）。其中分区键用于数据的分区和分配，排序键用于数据的排序。在创建本地二级索引时，可以选择将主表的排序键作为本地二级索引的分区键，从而提高索引的查询效率。

用途

使用本地二级索引可以大大提高 DynamoDB 的数据查询效率。它可以使查询更加快速和准确，避免扫描全表和进行复杂的操作。在设计数据库时，通过对数据的理解，可以对主表和索引进行合理的设计，从而实现最佳的查询效果。

示例

以下是创建本地二级索引的示例代码：

import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')

table_name = 'my-table'
index_name = 'my-index'

table = dynamodb.create_table(
    TableName=table_name,
    KeySchema=[
        {
            'AttributeName': 'pk',
            'KeyType': 'HASH'
        },
        {
            'AttributeName': 'sk',
            'KeyType': 'RANGE'
        }
    ],
    AttributeDefinitions=[
        {
            'AttributeName': 'pk',
            'AttributeType': 'S'
        },
        {
            'AttributeName': 'sk',
            'AttributeType': 'S'
        },
        {
            'AttributeName': 'col1',
            'AttributeType': 'S'
        },
        {
            'AttributeName': 'col2',
            'AttributeType': 'S'
        }
    ],
    ProvisionedThroughput={
        'ReadCapacityUnits': 5,
        'WriteCapacityUnits': 5
    },
    LocalSecondaryIndexes=[
        {
            'IndexName': index_name,
            'KeySchema': [
                {
                    'AttributeName': 'pk',
                    'KeyType': 'HASH'
                },
                {
                    'AttributeName': 'col1',
                    'KeyType': 'RANGE'
                }
            ],
            'Projection': {
                'ProjectionType': 'ALL'
            }
        }
    ]
)

table.meta.client.get_waiter('table_exists').wait(TableName=table_name)

print("Table created successfully!")

上述代码创建了一张名为 my-table 的表，并添加了一个名为 my-index 的本地二级索引。其中，pk 为分区键，sk 为排序键，col1 和 col2 为数据属性。

总结

本地二级索引是 DynamoDB 可以快速查询数据的重要工具。在设计数据库时，要根据数据的特性，考虑是否需要使用本地二级索引。合理地构建本地二级索引，不仅可以提高查询效率，也可以降低系统的负载。