使用 DynamoDB 表、客户与日期查询以及状态索引，构建小型订单数据流程。你将防止重复写入、处理过期记录，并修复遗漏近期订单的查询。
课程包含 5 个引导实验和 1 个独立查询修复挑战。每个主题都从具体访问模式开始，并检查处理后的记录。
你将学到什么
- 创建表，对带类型的项目执行读取、写入、更新和删除
- 使用分区键与排序键查询订单
- 为订单状态添加全局二级索引
- 通过条件写入防止重复订单
- 配置 TTL，并在应用读取时排除过期记录
- 修复客户、日期范围和分页处理，避免混入其他客户的数据
适合人群
适合希望在学习关系型 SQL 前掌握键值访问的 AWS 初学者和应用开发者。
先修要求： 完成 Get Started with AWS on LabEx，并学习 AWS Foundations 中的 CLI 命令、调用者身份、资源命名及输出查询。
学习环境： 所有活动都在 LabEx 提供的浏览器 Linux 环境中进行。使用 Terminal 执行 AWS CLI 命令，并在其旁边的 AWS View 查看相同的资源和应用状态。工具与连接已准备好，无需个人 AWS 账户或访问密钥。每个实验都在全新的 VM 中独立开始。
常见问题
如何选择键和索引？
先设计读取需求。按日期范围查询某个客户的订单就是基于键的访问模式。S3 存储对象，关系数据库适合关系连接和不同查询模式。本课程不涉及复杂的单表设计。
使用哪种容量模式？
实验使用按需容量，创建表时不必选择读写容量单位。预置容量需要规划请求速率。容量规划、定价和负载测试不属于练习范围，详见 AWS 容量指南。
所有读取都会立即反映最近写入吗？
基础表的强一致读取反映读取之前已成功的写入。最终一致读取可能滞后，全局二级索引支持最终一致性。观察更新时可再次读取；读取不会阻止后续变化。详见 AWS 读取一致性。
TTL 会立即删除过期记录吗？
不会。删除异步进行，应用仍需排除尚可读取的过期记录。 AWS TTL.
挑战之前需要完成什么？
先完成表、查询和索引引导实验。Global Tables、DAX、Streams 和复杂事务不在课程范围内。清理实验资源时应保留无关参考数据。
