本文是 DynamoDB overview 的 implementation-layer deep article。寫作參照 vendor deep article methodology。

single-table design 上線後第三個月、PM 提了三個新 query 需求：「依商品分類查訂單」、「依 status 查 user」、「依時間 range 取最近活動」。team 第一反應是加 GSI、結果 GSI 從 1 個變 6 個、cost 跟 latency 一起上升。打開 AWS Cost Explorer 一看、GSI 的 storage + WCU 合計已經超過 base table。這時 team 開始懷疑「single-table 是不是錯了」— 那是 誤判。GSI 多到 cost 超過 base table 通常是 主 PK 沒設計好、不是 single-table 錯。本文展開 GSI / LSI 的正確補位、projection 的三型選擇、sparse index、以及 DAX 作為讀峰值補位的觸發條件。

DynamoDB workload 適配判讀（基本 4 軸）：PK 天然均勻 / control plane vs data plane / consistency 可接受 eventual / access pattern 穩定 — 判讀軸詳見 single-table-design-pattern 開頭 4 軸前置判讀。本文聚焦 GSI / LSI 補位操作層、是 已選 DynamoDB + access pattern 已穩定 的 schema 設計議題。

核心機制：GSI vs LSI 的工程差異

DynamoDB 的兩種 secondary index 解的問題不同：

Scope warning：「LSI 數量上限 5 個」、「GSI 數量上限 20」這些具體數字屬 vendor 規格、需在實作時 cross-verify AWS doc 當前數字、本文 case（Disney+ / Capcom / Lemino）沒揭露具體 index 數量。

Projection type 決定 GSI 儲存哪些 attribute：

• KEYS_ONLY：只存 PK + SK + base key、最省 storage、但讀取後通常還要回 base table 撈 attribute
• INCLUDE：除了 key、再存指定的 attribute；常用 sweet spot、storage 跟 query 效率平衡
• ALL：複製 base table 所有 attribute；最方便、最貴

讀路徑差異：

• GSI eventual read：跨 partition、不支援 strong；base table write → GSI replication 通常 < 1s 但無 SLA
• LSI strong read：同 partition quorum 內成立、read-your-write 場景適用

對應 knowledge card：hot partition、consistency level。

DAX 作為讀峰值補位

DAX（DynamoDB Accelerator）不是 GSI / LSI 同層方案、不是 DynamoDB 預設配置、是「讀峰值持續高時的補位」。寫進你的設計前先看觸發條件：

9.C29 Lemino 揭露（case fact）：「DAX 是 DynamoDB 讀 cache 的標準解法」、觸發條件是「當讀峰值持續高、加 DAX 減少 DynamoDB 讀次數、降低成本」（熱門節目首播時段、共用 metadata）。Lemino 是 case 直接揭露使用 DAX。

9.C19 Capcom 是判讀層 derive、不是 case fact：原 finding 從「single-digit ms」latency 反推 Capcom 必須用 sub-region cache + DynamoDB DAX、不能單靠 DynamoDB；但 9.C19 case 沒有公開揭露 使用 DAX。引用 Capcom 時要明示「DAX 是作者判讀層推論、Capcom 沒公開使用」、避免把推論寫成 case 揭露。

跟 GSI / LSI 的職責分離：

• GSI / LSI 解「無法用主 PK 查」的問題（access pattern 補位）
• DAX 解「同 query 重複打 DynamoDB 太貴或太慢」的問題（讀路徑加速）
• 兩者不互斥、但解不同問題；不要把 DAX 當 GSI 替代品

DAX 適用觸發條件：

• 讀峰值持續高（熱門節目 / 共用 leaderboard / 全平台共享 metadata / read:write ratio > 10:1）
• cache 命中率可預期高（重複讀同一組 key）

DAX 不適用情境：

• 寫密集 workload（cache invalidation 開銷 > cache 收益）
• 每次讀都不同 key（cache hit rate < 30%、加 DAX 等於白花錢）
• read-your-write 場景（DAX 仍是 eventual cache、staleness 視 cache TTL 而定）

設計流程

從 access pattern 補位到 DAX 評估的 6 步流程。

Step 1：標記最小成本路徑

每個 access pattern 標記能用最便宜路徑解：

• 能用主表 PK/SK 直接 GetItem / Query → 主表（最便宜）
• 同 PK 內不同 SK 排序 + 需要 strong read → LSI（同 partition、strong）
• 跨 PK 或 base table 已建好 → GSI（額外 storage + WCU）

Step 2：選 LSI 還是 GSI

LSI 只能在 create table 時定義、不能後加。team 經常踩雷：上線後想加 strongly consistent 索引、發現只能重建 table。建 table 前列完 access pattern、不確定走 GSI 不走 LSI 是保守選擇（GSI 隨時可加可移）。

Step 3：projection 設計

每個 GSI 單獨設 projection、不要全用 ALL：

• query 只要回 key → KEYS_ONLY
• query 需要常見 3-5 個欄位 → INCLUDE（列出實際 column、storage 跟 query 效率平衡）
• 用 GSI 直接顯示資料（不回 base table） → ALL（storage 跟 WCU 都翻倍、慎用）

Step 4：sparse index pattern

GSI PK 只在某 attribute 存在時填、自動「只索引子集」、節省 storage：

1def write_order(order_id: str, status: str):
2    item = {"PK": f"ORDER#{order_id}", "SK": "META", "status": status}
3    # sparse index: 只有 active order 進 GSI
4    if status == "active":
5        item["GSI1PK"] = "STATUS#active"
6        item["GSI1SK"] = order_id
7    table.put_item(Item=item)

GSI1 只索引 active order、archive order 不進 GSI。當 active order 是 10%、storage 節省約 90%。

Scope warning：「50-90% storage 節省」具體節省比例屬通用工程估算、依 active subset 比例變動、case 未揭露 sparse index 具體數字。

Step 5：驗證點

1response = table.query(
2    KeyConditionExpression=Key("GSI1PK").eq("STATUS#active"),
3    IndexName="GSI1",
4    ReturnConsumedCapacity="INDEXES"  # 看每個 query 走 GSI 還是主表
5)
6print(response["ConsumedCapacity"])

CloudWatch GSI metric：看每個 GSI 的 WCU usage 跟主表的比例；GSI WCU > base table WCU 通常是設計訊號。

Step 6：DAX 評估

讀峰值持續高 + cache hit rate 可預期、才加 DAX；不要把 DAX 當預設配置（Lemino 揭露的觸發條件）。先觀察 base 路徑的 read pattern、判斷 cache hit rate 預期值、再決定加 DAX。

Rollback boundary：GSI 可隨時刪、但 deletion 是 async 且不可逆；建議先 application 切回 base table query、觀察 1 週再刪 GSI。DAX 可隨時 detach、application 端把 DAX endpoint 換回 DynamoDB endpoint 即可。

失敗模式

7 個 production 常見踩雷：

Case 1：GSI 寫入 throttle 拖累主表 write

GSI 用了集中型 PK（如 STATUS#active 所有 active order 集中）、單 partition 上限 1000 WCU 撞牆、GSI replication 失敗、主表 write retry、整體 latency 上升。修法：GSI PK 設計獨立 review、不可繼承主表 PK 的均勻假設（base PK 均勻 ≠ GSI PK 均勻）；GSI PK 也要做 partition key 均勻度判讀。

Case 2：GSI eventual read 餵錯資料

application 用 GSI 讀「user 最新 status」、code 假設 strong 一致；實際 100-500ms staleness 導致 UI 顯示舊狀態。修法：read-your-write 場景改回主表 query（主表支援 strong）、或加 application-side write-through cache。

Scope warning：「100-500ms staleness」具體數字屬通用工程估算、case 未揭露 GSI replication latency 具體 p99 數字。

Case 3：projection ALL 把 cost 翻倍

圖省事所有 GSI 用 ALL、實際 query 只需要 3 個 column；storage + WCU 都浪費。修法：每個 GSI 單獨設 projection、INCLUDE 列出實際 column；只在「用 GSI 直接顯示資料、不回主表」場景才用 ALL。

Scope warning：「cost 翻 3 倍」具體數字屬通用工程估算、case 未揭露具體 cost ratio。

Case 4：LSI 用完了才發現要的是 GSI

LSI 上限受 vendor 規格限制（建議 cross-verify AWS doc 當前數字）且建 table 時定、半年後想加 strongly consistent 索引發現要重建 table。修法：建 table 前列完 access pattern、不確定就走 GSI（隨時可加可移）；LSI 留給「明確需要同 PK + strong read」場景。

Case 5：GSI 反向 scan 取代 query

application 用 GSI 做 Scan 而非 Query、全 GSI 掃過去、cost 跟 latency 都炸。修法：Scan 是 程式碼錯誤訊號、不是 capacity 不夠；review code 看 GSI 為什麼沒被當 query 路徑用、通常是 GSI PK 設計沒對齊 access pattern。

Case 6：把 DAX 當預設配置

寫密集 workload / cache hit rate 低的場景加 DAX、cache invalidation 成本超過 cache 收益、cost 上升 latency 沒降。修法：DAX 是「讀峰值持續高」的補位、不是預設（Lemino 揭露的觸發條件、Capcom 是 derive 不是 case fact）；先觀察 read pattern + 評估 cache hit rate 預期、再決定。

Case 7：GSI capacity mode 跟 base table 不一致

GSI 的 capacity mode 跟 base table 是 獨立 設定、不會自動繼承 — base table 是 provisioned + auto-scaling、開新 GSI 預設仍是 provisioned 但 WCU / RCU 預設值跟 base table 不同步、或誤把某個 GSI 切 on-demand 而 base table 維持 provisioned、實際 production 寫入 throttle / 成本失衡都會出現。屬通用工程議題、case 未直接揭露具體 mode 錯配狀況。

徵兆：

• Base table ConsumedWriteCapacityUnits 健康、卻看到 GSI WriteThrottleEvents 持續觸發、application 端寫入 latency p99 拉高
• GSI 切 on-demand 後成本「不知為何」翻 X 倍、查 Cost Explorer 才發現 GSI WCU 計費跟 base table 的 provisioned 是完全不同帳單路徑
• Auto-scaling policy 只設了 base table、GSI 沒設、流量上來時 base table 自動擴、GSI 卻 throttle

修法：

• 建 GSI 時把 capacity mode 當成獨立決策、不要假設「base 怎麼設、GSI 跟著走」
• 流量穩定 workload 同時把 base + GSI 都設 provisioned + auto-scaling、auto-scaling target 對齊
• Spiky workload 改 on-demand 時整批切（base table + 全部 GSI 同時切）、避免單側切換造成 partial throttle
• CloudWatch alarm 對每個 GSI 獨立設 WriteThrottleEvents / ReadThrottleEvents、不要只盯 base table
• 詳細 mode 切換時機看 sibling on-demand vs provisioned

Anti-recommendation：access pattern < 3 個、主表 PK 已能覆蓋 → 不要預先建 GSI；GSI 從少到多容易、從多到少要 application 端配合 cutover。

容量與觀測

CloudWatch metric：

• 每個 GSI 獨立 ConsumedReadCapacityUnits / ConsumedWriteCapacityUnits
• ReplicationLatency：GSI async replication 延遲、p99 通常 < 1s（無 SLA）
• DAX：CacheHits / CacheMisses / CacheHitRate、ItemCacheHits / QueryCacheHits

ReturnConsumedCapacity flag：query 時帶 INDEXES 看 GSI consumption；TOTAL 看 base + GSI 合計、debug 時切換用。

Cost monitoring：

• 每個 GSI 都重複收 storage + WCU；GSI 多時 cost 容易超過 base table
• 用 AWS Cost Explorer 按 GSI 維度看、不是只看 table-level 總 cost
• DAX cost 是 instance-hour 計、不是 per-request；只在 read peak 持續高才划算

Scope warning：「GSI 多時 cost 超過 base table」屬通用工程知識、9.C27 Disney+ / 9.C19 Capcom case 沒揭露具體 GSI cost ratio。

DAX 觀測重點（新增）：

• CacheHitRate < 70% 應重新評估 DAX 是否該存在
• cache size utilization 看 DAX instance class 是否足夠
• 觀察 cache miss 後 fallback 到 DynamoDB 的 latency、確認 DAX 真的減少 base 路徑壓力

Scope warning：「70% hit rate 閾值」屬通用工程估算、case 未揭露具體閾值。

接回 9.6 容量規劃模型 的 NoSQL index cost section、4.20 Observability Evidence Package。

邊界與整合

Disney+ / Capcom 的 access pattern 對照

9.C27 Disney+ 跟 9.C19 Capcom 是兩種 GSI 用法：

• Disney+ watchlist + 播放進度 + cross-device sync 全用主表 + 少量 GSI、避免 GSI 爆炸；cross-device sync 透過 Global Tables 處理、不是 GSI
• Capcom 玩家 leaderboard / 戰績用 GSI 反向查詢（跨遊戲共用平台、player_id 為 base PK、game_id 為 GSI PK）；leaderboard 是否該走 GSI 還是 Redis sorted set 是另一個取捨

兩個 case 都 沒有公開揭露 具體 GSI 數量、projection 配置、DAX 是否使用。引用 case 時要分層 — 概念是 case 揭露、實作數字是通用工程估算。

Sibling 與 cross-link

• single-table-design-pattern — GSI 是 single-table 沒覆蓋的 access pattern 補位
• partition-key-antipatterns — GSI 自己也會 hot partition、GSI PK 設計獨立 review
• consistency-model-optimization — GSI 強制 eventual、對應 consistency 軸
• on-demand-vs-provisioned — GSI 多時 cost 跟 mode 互動
• 替代路由：access pattern 變動頻繁 → 考慮 OpenSearch / Aurora、單純 search 不要拿 GSI 當 inverted index
• 跟 Capcom 9.C19 互引：leaderboard 用 GSI vs Redis sorted set 的選擇；DAX 是 derive 不是 case fact、引用要明示
• 跟 Lemino 9.C29 互引：DAX 作為讀峰值補位的 case 揭露