第 1 步：确定使用案例和逻辑数据模型

某汽车公司想要构建一个事务性组件管理系统，用于存储和搜索所有可用的汽车零件，并在不同的组件和零件之间建立关系。例如，一辆汽车包含多个电池，每个电池包含多个高级模块，每个模块包含多个单元，每个单元包含多个低级组件。

通常，对于构建层次关系模型，Amazon Neptune 之类的图形数据库是更好的选择。但在某些情况下，Amazon DynamoDB 因其灵活性、安全性、性能和可扩展性而成为分层数据建模的更好选择。

例如，您可以构建一个系统，其中 80-90% 的查询是事务性的，那么 DynamoDB 就非常适合。在本例中，另外 10-20% 的查询是关系型的，诸如 Neptune 之类的图形数据库更适合。这种情况下，在架构中增加一个额外的数据库，只完成 10-20% 的查询，可能导致成本增加。这还增加了维护多个系统并同步数据的运营负担。您可以在 DynamoDB 中对 10-20% 的关系查询进行建模。

绘制汽车组件的示例树有助于映射它们之间的关系。下图显示了一个包含四个级别的依赖关系图。 CM1 是示例汽车本身的顶级组件。它有两个子组件，用于两个示例电池， CM2 和。 CM3每个电池都有两个子组件，即模块。 CM2 有模块 CM4和 CM5， CM3 有模块 CM6 和 CM7。每个模块有几个子组件，即单元。该 CM4 模块有两个单元， CM8 和 CM9。 CM5 有一个细胞， CM10。 CM6 而且还 CM7没有任何关联的细胞。

本指南将使用此树及其组件标识符作为参考。顶部组件称为父级，子组件称为子级。例如，顶部组件 CM1 是 CM2 和的父组件 CM3。 CM2 是 CM4 和的父项 CM5。这描绘了父子关系图。

从树状图中，您可以看到组件的完整依赖关系图。例如，依赖 CM8 于 CM4，依赖于 CM2，依赖于 CM1。树将完整的依赖关系图定义为路径。路径描述了两点：

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