# 在 DynamoDB 中处理时间序列数据的最佳实践
<a name="bp-time-series"></a>

Amazon DynamoDB 的一般设计准则建议尽可能少使用表格。对于大多数应用程序，只需单个表即可。但是，对于时间序列数据，通常最好每个时间段为每个应用程序使用一个表。

## 时间序列数据的设计模式
<a name="bp-time-series-pattern"></a>

考虑一个需要跟踪大量活动的典型时间序列场景。写入访问模式是记录的所有事件都有当天日期。读取访问模式是当天事件读取频率最高，前一天事件的读取频率小很多，更早事件的读取频率几乎为零。一种处理方式是将当前日期和时间加入主键。

下面的设计模式通常可以高效应对这种场景：
+ 每个时间段创建一个表，预置所需的读取和写入容量以及所需的索引。
+ 每个时间段结束前，为下一个时间段预生成表。当前时间段结束时，将事件流量定向至新表。可以为这些表分配名称，指定这些表记录的时间段。
+ 只要不再写入表，就将预置的写入容量降至较低值（例如 1 WCU），预置适当的读取容量。随着时间推移，减少早期表的预置读取容量。可以选择存档或删除几乎或完全不需要其内容的表。

这种做法的目的是将所需的资源分配给承受最高流量的当前时间段，同时降低使用不活跃的旧表的预置资源，从而节省成本。根据业务需求，可能考虑写入分片，将流量均匀地分布到逻辑分区键。有关更多信息，请参阅 [在 DynamoDB 表中使用写入分片来均匀分配工作负载](bp-partition-key-sharding.md)。

## 时间序列表示例
<a name="bp-time-series-examples"></a>

下面是一个时间序列数据示例，当前表预置较高读取/写入容量，较早的表因为访问不频繁，将降低配置。

![\[大量时间序列数据的表架构。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/amazondynamodb/latest/developerguide/images/TimeSeries.png)