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我们正在构建一个对话系统，该系统将支持 2 个用户之间(以及最终 3 个以上用户)之间的消息。每个对话都会有一组可以参与/查看对话的用户以及一组消息。 UI 将显示特定对话中最近的 10 条消息，并能够“分页”(渐进式滚动？)消息以查看更早以前的消息。
计划是将对话和参与者存储在 MSSQL 中，然后仅将消息(代表有可能增长到非常大的数据)存储在 DynamoDB 中。消息表将使用对话 ID 作为散列键，使用消息 CreateDate 作为范围键。此时 session ID 可以是任何值(整数、GUID 等)以确保跨分区的消息均匀分布。
为了避免热分区，一个建议是为时间序列数据创建单独的表，因为通常只会访问最新的数据。当我们需要在用户滚动/翻页时为他们拉回以前的消息时，这会导致问题吗？因为我们必须跨多个表查询以拼凑一批消息？
是否有不同/更好的方法来存储可能不常访问但可以快速访问的时间序列数据？
最佳答案
我想我们可以假设有许多并行的“活跃”对话，对吧？意思是 - 我们不处理所有流量都与单个对话(或几个)有关的情况。
如果是这种情况，并且您使用随机数/GUID 作为您的 HASH 键，您的对象将均匀分布在整个节点中，据我所知，您不应该害怕偏斜。由于 CreateDate 只是 RANGE 键，同一对话的所有消息都将存储在同一节点上(基于它们的 ConversationID)，所以它实际上并不重要如果您查询最新的 5 条记录或最早的 5 条记录。在这两种情况下，它都是使用 CreateDate 上的索引进行查询。
我不会将数据分成多个表。我看不出它给你带来了什么好处(考虑到上一节)，它会让你的管理生活成为一场噩梦(想象一下改变所有表的吞吐量，或者备份它们，或者创建一个 CloudFormation 模板来创建你的整个环境) .
我会关心拉取历史时返回的消息数量。我想您将通过一个 query 命令实现它，将 ConversationID 作为 HASH 键并按 CreationDate 降序排列结果。在那种情况下，我将只返回结果的第一页(我认为它返回最多 1MB 的数据，因此取决于平均消息长度，它可能足够或不够)并且只有当用户继续滚动时，才获取下一页。否则，您可能会在非常长的对话中使用大量吞吐量，而且无论如何，客户端真的不想长时间等待数兆字节的数据出现在屏幕上。
希望对你有帮助
关于amazon-dynamodb - 时间序列数据的高效 DynamoDB 模式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27364164/
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