Amazon DynamoDB 頁面上的介紹：
Amazon DynamoDB is a fast and flexible NoSQL database service for all applications that need consistent, single-digit millisecond latency at any scale.
資料型態的部份就跳過去了，這篇筆記的重點在於 index 的部份 (了解他如何 scale)，尤其是對 RDBMS 有了解的人要如何從他所設計的架構理解 DynamoDB 的 index。
理論基礎是 Amazon 在 2007 年丟出的論文「Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store」，這篇論文影響了很多 open source project。
DynamoDB 的 index 有 Primary Key、Local Secondary Index Key (LSI) 以及 Global Index Key (GSI)，在「DynamoDB Data Model」這篇有介紹。
這邊會拿 Blogger.com 這種多人的 Blog Hosting 當例子：
- 一個 user 可以有很多 blog。(table
user)
- 一個 blog 可以有很多 post。(table
blog)
- 一篇 post 可以有很多 comment。(table
post)
接下來就從 Primary Key 開始講。
Primary Key
Primary Key 保證唯一，這也是 DynamoDB 裡面可以達到 RDBMS 的 UNIQUE KEY 效果的最佳方式。
有兩種 Primary Key 的型態，一種叫做 Hash，另外一種叫做 Hash-Range。
兩種都需要指定某一個欄位是 Hash-based column，當作切割 (partition) 的依據。
第一種：Hash
以 table user 來說，可以拿 user_id 來當作 Hash-based column，裡面有 blog_id 的 list。
以 table blog 來說，可以拿 blog_id 來當作 Hash-based column，裡面有 post_id 的 list。
要注意的是，如果表格 PK 是 Hash，那麼就不能使用 LSI 與 GSI 了。只有另外一種型態 (Hash-Range) 才可以用 LSI 與 GSI。
相對的，Hash-based 的表格因為功能有限，效率通常很好 XDDD
第二種：Hash-Range
其實 Hash-Range 是一種別的 LSI，兩者最大的差異就是唯一性了。
另外一種 Primary Key 是 Hash-Range，他需要指定兩個欄位，其中其中 Hash 的欄位就如同上面的解釋，當作資料切割的依據。這邊的唯一性是指 (Hash column, Range column) 唯一，而非只有 Hash 唯一或是 Range 唯一。
剛剛說到需要指定的另外一個欄位，被稱為「Range」的原因是因為他可以有效率的以 hash + range query 查詢資料。
以 table post 來說，可以拿 blog_id 當作 Hash-based column，再拿 post_id 當作 Range-based column，等下我們介紹 LSI 時再拿發表時間欄位排序。
同理，table comment 可以拿 (post_id, commend_id) 當 PK。
Query
PK 是 Hash 的當然就是指定 Hash-based column 直接查，條件只能是等號。
PK 是 Hash-Range 的除了可以用 Hash-based column 直接查 (還是只能用等號)，另外可以用 Hash-based column + Range-based column 查。
以 SQL 的想法就像是 WHERE hash_col = 123 AND range_col BETWEEN (123, 456) 的感覺。反正 Hash-based column 一定要等號。
講到這邊，其實讀過上面提到的 Amazon 那篇論文應該就大概有感覺架構是怎麼搞的了：(這是推敲出來的，未必是實際架構)
- 用 Hash-based column 切 consistent hash ring 塞到不同機器上。PK 是 Hash 的到這邊就搞定了。
- PK 是 Hash-Range 的，還是照上面一條提到的，用 Hash-based column 切開，所以同樣的 Hash-based column 的資料都會塞到同一台機器上，於是就可以用有效率的 ordered tree 來存放 Range-based column 的資料，這樣就可以提供 query 了。
當然，考慮到需要實做 rebalance 機制以逐步擴充，這邊 consistent hash ring 的部份的作法可以更細膩，不過就不是這篇要談的重點了。
接下來要講重頭戲 LSI 與 GSI 了。
Local Secondary Index (LSI) 與 Global Secondary Index (GSI)
前面有提到 LSI 與 GSI 必須 PK 是 Hash-Range 的情況下能用，兩者都不強制唯一性。
LSI 與 GSI 都是 (Hash-column based, Range-column based) 的形式，差別在 LSI 的 Hash-column based column 必須跟 PK 的相同，GSI 的可以不用一樣。
所以對於 table post 可以加一個 LSI (blog_id, post_datetime)，就可以用 WHERE blog_id = 123 ORDER BY post_datetime DESC 拉出對應的文章了。
同理，table comment 是 (post_id, comment_datetime)。
的效能問題：
