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优化成本的技巧
以下是优化 DynamoDB 成本的一些技巧：
首先，减少不必要的数据，优化你的数据模型。
通过减少数据大小，可以减少RRU的消耗。
分析访问模式并适当设置所需容量也很重要。
此外，您可以利用缓存来减少读取请求，从而降低成本。
定期监控和调整是优化资源使用的关键。

实际成本实例介绍
让我们看一个具体的例子来了解在 DynamoDB 上执行强一致性读取的成本。
例如，如果您每天有 100 万个读取请求，并且每个请求检索 4 KB 的数据，那么所需的 RRU 就是 200 万个。
基于此，如果我们计算每月的成本，以每 RRU 0.00013 美元的价格计算，每月的成本约为 780 美元。
这样，根据特定的请求数量和数据大小估算成本可以更轻松地管理预算。

DynamoDB
DynamoDB 表设计是高效管理和访问数据的关键因素。
适当的表设计可以提高查询性能并优化成本。
表设计中的一个基本概念是分区键和排序键的选择。
这些键影响数据的分布和搜索的效率。
您还可以考虑使用全局 rcs数据日本 二级索引（GSI）和本地二级索引（LSI）来进一步提高查询性能。

表设计的基本概念
表设计的基本概念注重高效管理数据和优化查询性能。
DynamoDB 表使用分区和排序键的组合来管理数据。
分区键控制数据的分布，排序键决定同一分区内数据的顺序。
这使得数据访问更加高效。
索引设计也很重要。
通过适当配置 GSI 和 LSI，您可以实现针对特定查询模式优化的数据访问。