Fondamenti

Prima di modellare relazioni o ottimizzare gli index, ti servono le primitive che DynamoDB ti dà davvero: i tipi di valore che puoi memorizzare, come gli item si raggruppano su disco e la chiave che decide dove vive ogni item. Sbaglia questi e ogni pattern successivo ti remerà contro.

Venendo da SQL, le sorprese iniziano qui. Non ci sono colonne né schema — solo attributi tipizzati per item — e la primary key non è una comodità, è il layout fisico dei tuoi dati.

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Quando usare DynamoDB (e quando no)

Quando usare DynamoDB e quando no. I segnali di pattern di accesso, scala e costo che lo favoriscono sul relazionale, e i carichi in cui è sbagliato.

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Tipi di dato di DynamoDB

I dieci tipi di dati DynamoDB — scalari (S, N, B, BOOL, NULL), document (M, L) e set (SS, NS, BS), come appaiono in DynamoDB-JSON e quali fanno da chiave.

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DynamoDB JSON e marshalling

DynamoDB JSON e marshalling — perché ogni valore ha un descrittore di tipo, come il formato differisce dal JSON semplice e come convertire tra i due.

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Il limite di 400 KB per Item di DynamoDB — cosa vi rientra, come si sommano nomi degli attributi e nidificazione, e come modellare la crescita illimitata.

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Una composite primary key in DynamoDB è chiave di partizione più sort key — raggruppa Item correlati e apre query di range precluse alle chiavi semplici.

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Letture DynamoDB: coerenza forte vs eventuale

Letture a coerenza forte vs eventuale in DynamoDB — cosa garantiscono, il costo 2× in RCU di ConsistentRead e perché un GSI è solo a coerenza eventuale.

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Verifica delle conoscenzeFai il quiz

Verifica ciò che hai imparato in questa sezione.

Inizia dai tipi di dato se sei alle primissime armi; salta alle primary key composite se conosci già il modello dei valori e vuoi la parte che guida ogni access pattern.

Vuoi mettere le mani su item reali mentre leggi? Prova DynoTable e ispeziona le chiavi e le collection di una tabella direttamente.