DynamoDB 中的数据建模基础
本节介绍基础层，首先探讨两种类型的表设计：单表和多表。
单表设计基础
对于 DynamoDB 架构的基础，一个选择是单表设计。单表设计模式让您可以在单个 DynamoDB 表中存储多种类型（实体）的数据。这种模式消除了维护多个表及其之间的复杂关系的需求，从而优化数据访问模式、提升性能并降低成本。能够做到这一点，是因为 DynamoDB 将具有相同分区键的项目（称为项目集合）分别存储在相同的分区上。在这种设计中，不同类型的数据作为项目存储在同一个表中，每个项目由唯一的排序键标识。
优点
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数据局部性，支持在一个数据库调用中查询多种实体类型
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降低读取操作的整体费用成本和延迟成本：
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采用最终一致性模式，对两个大小总计小于 4KB 的项目执行单次查询的成本为 0.5 RCU
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采用最终一致性模式，对两个大小总计小于 4KB 的项目执行两次查询的成本为 1 RCU（每次 0.5 RCU）
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返回两次单独的数据库调用的时间平均要长于一次调用的时间
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减少要管理的表的数量：
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无需在多个 IAM 角色或 IAM 策略之间维护权限
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表的容量管理在所有实体之间平均分布，这通常可以让使用模式更好预测
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进行监控所需的警报更少
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只需在一个表上轮换客户托管加密密钥
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让流向表的流量变得平滑：
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通过将多种使用模式聚合到同一个表，总体使用情况会趋向于更平滑（就如同股票指数的表现往往比任何单个股票都更平滑），这有助于在预置模式表中可以更好地实现更高的利用率
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劣势
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与关系数据库相比，由于矛盾的设计，学习曲线可能很陡峭
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所有实体类型的数据要求必须一致
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要么全部备份，要么都不备份，因此如果某些数据无关紧要，请考虑将其放在单独的表中
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所有项目共享表加密。对于具有单个租户加密要求的多租户应用程序，需要进行客户端加密
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对于混合了历史数据和运营数据的表而言，在启用不频繁访问存储类时不会获得太多益处。有关更多信息，请参阅 DynamoDB 表类
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即使只需要处理一部分实体，也会将所有更改的数据都传播到 DynamoDB Streams。
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得益于 Lambda 事件筛选条件，在使用 Lambda 时这不会影响您的账单，但在使用 Kinesis Consumer Library 时会增加成本
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使用 GraphQL 时，单表设计将更难实施
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使用更高级别的 SDK 客户端（如 Java DynamoDBMapper 或 增强型客户端）时，处理结果可能更加困难，因为同一个响应中的项目可能与不同的类相关联
何时使用
单表设计是 DynamoDB 的推荐设计模式，除非您的使用场景会受到上述缺点之一的严重影响。对于大多数客户来说，与通过这种方式设计表所带来的长期益处相比，短期内面临的挑战不算什么。
多表设计基础
对于 DynamoDB 架构的基础，第二个选择是多表设计。多表设计模式更像是传统数据库设计，在这种模式下，您在每个 DynamoDB 表中存储单一类型（实体）的数据。每个表中的数据仍按分区键组织，因此可以针对可扩展性和性能对单个实体类型的性能进行优化，但是跨多个表的查询必须独立完成。
优点
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对于那些不习惯使用单表设计的用户而言，此模式设计起来更简单
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由于每个解析器都映射到单个实体（表），因此更容易实施 GraphQL 解析器
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允许跨不同实体类型实现独特数据要求：
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可以对单独的任务关键型表进行备份
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可以分别管理各个表的表加密。对于具有单独租户加密要求的多租户应用程序，通过使用单独的租户表，每个客户都可以拥有自己的加密密钥
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可以仅在存储历史数据的表上启用不频繁访问存储类，从而实现充分的成本节约益处。有关更多信息，请参阅 DynamoDB 表类
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每个表都有自己的更改数据流，这样便可以为每种类型的项目设计专用的 Lambda 函数，而不是采用单个的整体式处理程序
劣势
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对于需要多个表中数据的访问模式，将需要从 DynamoDB 进行多次读取，并且可能需要通过客户端代码来处理/联接数据。
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多个表的操作和监控需要更多 CloudWatch 警报，并且每个表必须独立扩展
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每个表的权限都需要单独管理。以后添加表时需要更改任何必要的 IAM 角色或 IAM 策略
何时使用
如果您的应用程序的访问模式不需要同时查询多个实体或表，那么多表设计是一种不错且足够的方法。