DynamoDB 查询中如何计算消耗的读取容量单位答案

【问题标题】：How are consumed read capacity units calculated in DynamoDB queryDynamoDB 查询中如何计算消耗的读取容量单位
【发布时间】：2018-10-15 03:20:10
【问题描述】：

我在 amazon 上看过该页面，并了解 1 个 RCU 是一个 4KB 的项目。

如果我有一个包含 50 个项目的表，我已经读过一次扫描将读取完整的 50 个项目并使用 50 个 RCU。但是假设我做了一个查询，我的表是 10 x 5，它还会使用 50 RCU 吗？

【问题讨论】：

查询只会消耗返回的item数（假设没有filter，读完后过滤，总大小小于1mb）

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【解决方案1】：

仅当 50 个项目的总大小等于 200KB（对于强一致性读取，或 400KB 对于最终一致性读取）时，扫描包含 50 个项目的表将消耗 50 个 RCU。大多数项目并没有那么大，因此 50 个项目通常只需要大约 10KB 来存储，这意味着对 50 个项目的表进行完整扫描，最终保持一致性，只需要大约 3 个 RCU。

消耗的读取容量单位 (RCU) 取决于多种因素：

操作（即获取与查询/扫描）
项目的大小
读取是否为strongly consistent or eventually consistent

如果使用 GetItem 操作读取项目，则根据项目的大小（即 200B 项目和 3KB 项目将分别消耗1RCU，而一个 5KB 的项目会消耗 2 个 RCU）

如果您使用 Query 或 Scan 操作读取多个项目，则消耗的容量取决于被访问项目的累积大小（即使在使用过滤器时从查询或扫描中过滤出来的项目也会被计费）。因此，如果您的查询或扫描访问 10 个项目，每个项目大小约为 200 字节，那么它将仅消耗 1 个 RCU。如果你读取了 10 个条目，但每个条目的大小约为 5KB，那么总消耗的容量将为 13 个 RCU（50KB / 4KB = 12.5，四舍五入为 13）

此外，如果您执行最终的一致性读取，那么您可以将每个容量单位的大小翻倍。所以读取这 10 个 5KB 的项目只需要 7 个 RCU。

你可以在这里阅读more about throughput capacity。

有几点需要注意：

单个项目可能高达 400KB，因此读取一个项目可能会消耗多达 100 个 RCU。
在计算项目大小时，属性名称也计入项目大小，而不仅仅是它们的值！

【讨论】：

有用的总结。但是，我不清楚“访问”是什么意思。如果我基于哈希键进行查询，我的查询是否只能访问具有该键的项目？排序键呢？
正确。查询只会访问特定哈希键的项目
谢谢。如果我还对排序键设置了约束，是否会访问 HashKey 的所有项目，还是只访问与排序键上的约束匹配的项目？
不确定你的意思。查询需要一个哈希键。在该查询中访问的是该哈希键。
我在询问复合键（由散列键 + 排序键组成）：多个项目可能具有相同的散列键。运行查询时，我指定哈希键 + 排序键上的约束（例如 BETWEEN 条件），访问哪些项目？具有相同哈希键的所有项目，还是仅匹配排序键约束的项目？

【解决方案2】：

查询 - 读取具有相同分区键值的多个项目。全部返回的项目被视为单个读取操作，其中 DynamoDB 计算所有项目的总大小，然后四舍五入到下一个 4 KB 边界。例如，假设您的查询返回 10 个项目组合大小为 40.8 KB。 DynamoDB 将项目大小四舍五入操作到 44 KB。如果查询返回 1500 项，每项 64 字节，累积大小为 96 KB。

参考：https://docs.amazonaws.cn/en_us/amazondynamodb/latest/developerguide/ProvisionedThroughput.html

【讨论】：

【解决方案3】：

Smoke 使用复合主键和预置容量通过以下条目对此进行了测试，并最终实现了一致性：

entry#1 (大小 ~ 200B): 哈希键 = foo, 范围键 = foobar
条目#2（大小 ~ 5KB）：哈希键 = foo, 范围键 = foojar

对表的查询和报告的 RCU 消耗：

hash key EQUALS "foo" AND range key BEGINS_WITH "foo" --> 两个条目都返回和 1 个消耗的 RCUs
散列键 EQUALS "foo" AND range key BEGINS_WITH "foobar" --> 返回大小约为 200B 的条目并消耗 0.5 个 RCU
哈希键 EQUALS "foo" AND range key BEGINS_WITH "fooojar" --> 返回大小约为 5KB 的条目并消耗 1 个 RCU

正如已经推测的那样，这表明访问的项目是匹配整个复合键的项目，而不仅仅是哈希键。

相比之下，如果您只是通过哈希键查询项目，然后过滤到单个项目-->它将访问分区中的所有项目并仍然消耗 1 个 RCU。

【讨论】：