我理解Dynamodb中热键的概念：如果有一个视频游戏数据库，并且country_code用作分区键，而player_id用作排序键，那么当来自同一国家/地区的每个人都在该国家/地区时区的傍晚玩游戏时，该 Country_code 区域的表上将会有大量的读写操作，而其他分区大多未征税，从而导致延迟，而这本来可以通过使用player_id 作为分区键来避免。
但是，我的用例不是分布式应用程序。我正在为数据抓取脚本的结果创建一个存储库。表的更新将仅采用循环 json 元素的单个交付源 (aws lambda) 的形式。是的，更新将是“热门”，因为我将更新单个国家/地区代码，而所有其他国家/地区的数据都无法访问，但因为这只是一个来自一个交付脚本的迭代过程，多个操作永远不会立即发生。
一个合理的问题是，为什么要这样做是为了增加思考能力？为什么不直接使用实际的唯一 ID 作为分区键呢？数据的实际使用模式将很少出现在机器学习分析中，因此对给定分区键 [非唯一] 国家/地区代码的整个排序键 [唯一] ID 范围的查询可能允许我避免扫描整个表一次启动该过程，然后按国家代码过滤。
您可以在 DynamoDB 中使用低基数密钥，只要每个密钥每秒不超过 1000 WCU 或 3000 RCU。如果超过其中任何一个，您将迫使分区变热并导致节流。
对于您的用例，您担心批量加载到 DynamoDB 中，如果您可以将 Lambda 速率限制为每个国家代码每秒消耗不超过 1000 WCU，那么您就不会有问题。