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 favoriscono DynamoDB rispetto a un database relazionale, e i carichi di lavoro in cui è la scelta sbagliata.

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Tipi di dati DynamoDB

I tipi di dati DynamoDB spiegati — i tipi scalari (S, N, B, BOOL, NULL), document (M, L) e set (SS, NS, BS), come appaiono in DynamoDB-JSON e come ciascuno viene dimensionato.

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DynamoDB JSON e marshalling

DynamoDB JSON e marshalling — perché DynamoDB avvolge ogni valore in un descrittore di tipo come {"S":"..."}, come differisce dal JSON semplice e come convertire tra i due.

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Il limite di dimensione dell'item in DynamoDB (400 KB)

Il limite di dimensione dell'item di 400 KB in DynamoDB — cosa conta ai fini del limite, come si sommano nomi degli attributi e annidamento, perché il limite esiste e come modellare per evitare la crescita illimitata degli item.

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Letture a coerenza forte vs eventuale in DynamoDB

Letture a coerenza forte vs eventuale in DynamoDB — cosa garantisce ciascuna, perché le letture eventuali possono restituire dati obsoleti, il costo 2× in RCU di ConsistentRead e quali indici supportano le letture forti.

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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.