【数据建模】设计一个DynamoDB数据模型，用于管理图形化的层次关系 -- 介绍

Amazon DynamoDB是Amazon Web Services（AWS）提供的一种快速、灵活、无服务器的数据库。它是一个NoSQL事务数据库系统，即使在PB大小的数据存储中，也可以提供一致的单位数毫秒性能。

本指南介绍了一种设计用于处理多级组件管理系统的DynamoDB数据模型的方法。在系统中，组件、其子组件及其子组件之间的层次关系得到维护，深度可以达到任何级别。

概述

通常，对于构建分层关系模型，像Amazon Neptune这样的图形数据库是更好的选择。然而，在某些情况下，DynamoDB是分层数据建模的更好选择，因为它具有灵活性、安全性、性能和规模。

例如，您可以构建一个系统，其中80%–90%的查询是事务性的，DynamicDB非常适合。在本例中，其他10-20%的查询是关系型的，类似海王星的图形数据库更适合。在这种情况下，在体系结构中添加一个额外的数据库以仅完成10%到20%的查询可能会增加维护多个系统和同步数据的成本和操作负担。相反，您可以在DynamicDB中模拟10%到20%的关系查询。

作为一个示例用例，汽车公司希望构建一个事务性组件管理系统，以存储和搜索所有可用的汽车零件，并在不同的组件和零件之间建立关系。例如，一辆汽车包含多个电池，每个电池包含多个高级模块，每个模块包含多个单元，每个单元包含多个低级组件。

由于以下原因，难以在DynamoDB中建立层次关系模型：

• 它使用非规范化的键值存储。
• 与关系数据库管理系统（RDBMS）不同，它不支持外键和联接操作。
• 与图形数据库不同，它不是为本地处理分层图形数据而设计的。

因此，为了在DynamoDB中高效地存储和搜索汽车组件相关性或任何层次关系数据，您必须格外小心地设计数据模型。否则，查询响应时间会更长，成本也会增加。

本指南首先定义一些访问模式。然后，它引入了一个数据模型来实现这些访问模式。最后，本指南详细讨论了几个查询，以验证设计的数据模型是否满足所有定义的访问模式。