关系与非关系数据库 - 运动结果和模式

Question

我希望将一些历史运动结果整合到一个数据库中，以便我可以查询它们，以用于未来构建应用程序和可视化的目的。

我对该领域的理解使我相信我可以采用非关系方法（例如 Amazon 的 DynamoDB），这样我就不必将数据库资源、大小等作为数据大小考虑在内，和它的查询，增长。

然后我计划使用 Amazon Lambda 来处理数据的导入并处理对传入查询的响应。

我的两个问题是：

• 这是有效的方法吗？
• 非关系模式是什么样的？

为了帮助理解第二个问题，如果这是一个关系数据库，则表看起来像这样。

• 活动
• 比赛（存储结果和相关字段的位置）
• 运动员
• 团队

Answer 1

如果您的查询将大量连接到这些表，则首选关系数据库。尽管可以使用 DynamoDB，但您将很难加入这些表。 DynamoDB 的一个让开发人员难以理解的特性是索引。您必须使用哈希键进行搜索。所以你在选择索引时要小心。

但是，如果数据就像查找一样，例如比赛 ID 123，获胜者是运动员 A。DynamoDB 将蓬勃发展，因为使用它有优势（可扩展性、最少的管理等）

就我个人而言，我不喜欢 dynamoDB 在列出某些内容时（使用搜索、分页等）。当然，您可以构建搜索索引，但对于更简单的应用程序，这将是一种矫枉过正。

替代

如果您只对构建数据的可视化和聚合感兴趣，您可以使用 redshift 或 S3 来存储数据。稍后运行一些聚合函数。然后将聚合保存到 dynamodb 或 rds 中。

对于仅由最终用户查询和使用的数据，我考虑使用 dynamodb 和 RDS 数据库。