亚马逊云科技｜DynamoDB 基于 Access Pattern 的单表设计与架构权衡

December 23, 2025

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摘要：DynamoDB 的设计哲学与传统 RDBMS 存在根本性断裂。它以牺牲查询灵活性为代价，换取了理论上无限的水平扩展能力和可预测的低延迟。本文将剥离营销术语，从底层存储原理出发，探讨 Single Table Design（单表设计）的必要性、GSI 的写放大风险以及热点分区的本质解法。

1. 范式转换：从“存储优先”到“访问优先”

在 RDBMS (MySQL/PostgreSQL) 中，数据建模遵循第三范式 (3NF)。我们优先关注数据的规范化存储，尽量减少数据冗余。业务逻辑的变化通常通过修改 SQL (JOIN, WHERE) 来适应。

DynamoDB 是基于 B-tree 和 Consistent Hashing (一致性哈希) 构建的分布式 Key-Value 存储。其核心约束在于：计算层不负责复杂的数据聚合。

这意味着，架构师必须在编码之前完成Access Pattern (访问模式) 的穷举。DynamoDB 实际上要求开发者手动维护视图（Materialized Views）。在 DynamoDB 中，Schema Design 就是 Query Design。

2. 单表设计 (Single Table Design) 的底层逻辑

AWS 官方推崇的 Single Table Design 并非一种“技巧”，而是基于其底层分片机制的I/O 优化策略。

2.1 Item Collections 与数据局部性

DynamoDB 的核心优势在于 Partition Key (PK) 决定了数据的物理落盘位置。具有相同 PK 的所有数据项（Items）会存储在物理相邻的块中，构成一个 Item Collection。

说明: 用于对比 RDBMS 的随机寻址（慢）与 DynamoDB 的顺序读取（快）。

RDBMS做法：SELECT FROM Orders WHERE UserID = 'X' 和 SELECT FROM Profile WHERE UserID = 'X' 可能涉及多次磁盘寻址和随机 I/O，如果是 JOIN 操作，还涉及大量的 CPU 消耗和内存页交换。

DynamoDB做法：通过重载 (Overloading) PK 和 SK，将异构数据（User Profile 和 Orders）写入同一个 Partition。

Query 操作指定 PK=USER#123。
存储引擎执行一次顺序读取，即可获取该用户的所有相关数据。
架构收益：消除了网络 RTT (Round Trip Time) 的开销，将 N 次查询合并为 1 次。

2.2 实体重载示例

Partition Key (PK)	Sort Key (SK)	Data Payload	Entity Type
USER#101	PROFILE	{ "email": "..." }	User Entity
USER#101	ORDER#2023-01	{ "amt": 50 }	Order Entity
USER#101	ORDER#2023-02	{ "amt": 120 }	Order Entity

通过这种设计，应用层获取特定用户及其最近订单的时间复杂度不仅是 O(1)，而且是物理层面的一次连续 I/O。

3. 全局二级索引 (GSI) 的成本模型

GSI (Global Secondary Index) 是 DynamoDB 灵活性的一扇后门，但其代价常被低估。

3.1 异步复制与最终一致性

GSI 本质上是 AWS 在后台维护的另一张影子表。
当基表 (Base Table) 发生写入时，DynamoDB Stream 会异步地将数据投影到 GSI 中。这意味着 GSI 只能提供最终一致性 (Eventual Consistency)，无法用于强一致性要求的读取场景（如库存扣减）。

说明: 展示基表到 GSI 的异步数据流和“影子”特性。

3.2 写放大 (Write Amplification)

这是 FinOps 经常忽略的成本黑洞。

如果你的一行数据写入大小为 1KB。
该表拥有 3 个 GSI，且该次写入涉及所有 GSI 的 Key 更新。
实际消耗 = 基表写入 (1 WCU) + GSI-A 写入 (1 WCU) + GSI-B 写入 (1 WCU) + GSI-C 写入 (1 WCU) = 4 WCU。

架构警示：在写密集型 (Write-Heavy) 的业务中，滥用 GSI 会导致吞吐成本线性甚至指数级增长。对于多维查询需求，应评估是否引入 OpenSearch 而非强行使用 GSI。

4. 分区热点 (Hot Partition) 与 Throttling

DynamoDB 宣称的“无限扩展”有一个前提：流量在 Partition 之间是均匀分布的。

4.1 令牌桶算法与物理分片

假设你配置了 10,000 WCU，且表被切分为 10 个物理分片。理论上，每个分片的上限是 1,000 WCU。
虽然 AWS 引入了 Adaptive Capacity（自适应容量），允许借用空闲分区的突发能力，但物理 I/O 仍有硬上限。

4.2 典型反模式：低基数主键

如果 PK 设计为 STATUS (如 "PENDING", "COMPLETED")，而在高并发场景下，只有 "PENDING" 状态会有大量写入。
这将导致 Hot Key 问题：所有流量打向单一物理节点，触发 ProvisionedThroughputExceededException，而其余节点资源闲置。

说明: 直观展示“一核有难，九核围观”的热点分区问题。