前言

Amazon DynamoDB 是一项完全托管的 NoSQL 数据库服务，提供快速、可预测且可扩展的性能。作为一种无服务器数据库，DynamoDB 让开发者无需担心服务器管理、硬件配置或容量规划等基础设施问题，可以专注于应用程序开发。对于游戏行业而言，DynamoDB 的设计特性尤为适合：其低延迟数据访问（通常以个位数毫秒计）能够支持游戏中的实时交互；自动扩展功能可以轻松应对游戏上线或特殊活动期间的流量高峰；全球表功能支持多区域部署，为全球玩家提供一致的低延迟体验，而按需容量模式则使游戏开发商能够根据实际使用量付费，有效控制成本，这些特性使 DynamoDB 成为众多游戏公司使用 DynamoDB 作为游戏主数据库，来存储关键游戏数据。

在现代游戏开发中，数据架构设计往往是非常重要环节。传统的关系型数据库思维在面对 DynamoDB 这样的 NoSQL 数据库时，由于不熟悉可能会设计出性能低下、成本高昂的方案。本博客我们将通过一个完整的游戏项目案例，展示如何使用通过 Amazon Q CLI 集成 DynamoDB MCP (Model Context Protocol)工具，从客户需求出发，通过调研流程，最终生成高效的 DynamoDB 数据模型。

DynamoDB MCP 是一个基于 Model Context Protocol 的智能数据建模工具，该工具作为 DynamoDB  MCP 服务器的一部分提供。DynamoDB MCP 数据建模工具与支持 MCP 的 AI 助手集成，提供结构化的自然语言驱动工作流，将应用程序需求转换为 DynamoDB 数据模型。该工具基于专家工程化的上下文构建，使用最新的推理模型指导用户掌握高级建模技术，它集成了 Amazon DynamoDB 的最佳实践和专家经验，能够实现：

• 通过专业调研表系统性收集业务需求

• 基于访问模式自动识别聚合边界

• 在性能和成本间找到最优平衡点 创建高效 DynamoDB 数据模型

通过将专家上下文与最新推理模型相结合，这种方法大大缩短了开发初始 DynamoDB 设计所需的时间。以前需要数天甚至数周的研究和迭代工作，现在可以加速到几十分钟内完成。

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快速配置 Q CLI 集成 DynamoDB MCP

什么是 Amazon Q CLI?

Amazon Q CLI 是一款命令行工具，它将 Amazon Q 的强大功能引入命令行界面。借助 Amazon Q CLI，用户可以完成以下或更多工作：

• 获取亚马逊云科技服务的帮助与推荐建议

• 诊断并解决亚马逊云科技资源问题

• 生成并解析亚马逊云科技 CLI 命令

• 以对话方式与 AI 助手交互

使用前提

开始实验前，请确保已经在本地电脑安装了必要的工具

• Amazon Q CLI is installed, instructions: 安装适用于命令行的 Amazon Q
  

• Amazon CLI 已安装并配置，操作说明：安装或更新最新版本的 Amazon CLI
  

您拥有适当的亚马逊云科技权限，可以创建和管理实验中使用到的资源。

开始和 Q CLI 进行对话

在终端会话中，使用以下命令开始与 Q CLI 进行对话：

q chat –trust-tools=fs_read,fs_write

集成 DynamoDB MCP

1. 需要安装 uvx 软件 安装请参考：安装uvx
   

2. 需要配置 dynamoDB 使用的环境变量：AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY 配置请参考：配置dynamodb mcp server
   

3. 修改 Q CLI MCP 配置文件：

vi ~/.aws/amazonq/mcp.json{"mcpServers": {"awslabs.dynamodb-mcp-server": {"command": "uvx","args": ["awslabs.dynamodb-mcp-server@latest"],"env": {"DDB-MCP-READONLY": "true","AWS_PROFILE": "default","AWS_REGION": "us-east-1","FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR"},"disabled": false,"autoApprove": []}}}

重新运行 Q CLI (q chat) MCP Server 已经成功集成到 Q CLI(如下图):

通过 Q CLI 集成 DynamoDB MCP 实现游戏场景智能数据建模

游戏场景介绍

移动游戏平台服务超过 500 万注册用户，其中 50 万为日活跃用户。在正常时段，平台处理约 20,000 RPS 的请求，但在热门赛事或新英雄发布期间，流量可能在几分钟内激增至 50,000 RPS，同时仍需支持各种具有不同性能要求的访问模式。每天产生约 25 万场游戏对局，这种规模引入了几个关键的数据建模挑战：

流量波动性 – 热门赛事可能瞬间使负载增加三倍。传统数据库往往难以应对这种变化，但当数据模型设计时考虑到最优分区时，DynamoDB 的按需扩展能够吸收突然的流量峰值。

多样化访问模式 – 在我们的示例中，用户可以通过多种方式进行查询，如按玩家排名、按游戏历史，需要满足每种模式都有不同的性能特征。

建模需求采集和智能建模

步骤 1:输入建模需求：

以 ddb_mcp_blog 目录作为工作目录，从该路径启动 Q CLI 对话窗口，输入提示词：

>使用我的数据建模 MCP 工具来帮助设计 DynamoDB 数据模型

可以看到 Q CLI 开始思考并提出建模相关的调研问题- 需要了解您的应用程序详情和访问模式需求：

输入y

步骤 2:输入建模调研问题回答：

项目背景

我正在为一个高流量的移动MOBA游戏平台， 设计DynamoDB数据模型。目前使用MySQL，但希望迁移到DynamoDB来更好地处理极端规模和流量。

用户规模

• 500万注册用户，50万日活用户• 峰值流量：50,000 RPS• 平均流量：20,000 RPS• 每日处理约25万场游戏对局

核心业务实体

玩家系统：• 玩家基本信息（player_id, username, level, rank, coins）• 玩家统计数据（total_games, wins, losses, kill_death_ratio, avg_damage）• 玩家道具（平均每玩家50个道具，最多1000个）对局系统：• 游戏对局记录（match_id, game_name, game_mode, map, start_time, end_time）• 每场对局10个玩家（5v5对战）• 对局结果和玩家表现数

主要访问模式

1. 玩家登录和信息获取• 流量：峰值15000 RPS，平均8000 RPS• 延迟要求：<50ms• 95%的登录后会查询统计信息2. 排行榜查询• 流量：峰值12000 RPS，平均4000 RPS• 延迟要求：<100ms• 需求：根据Game_name 按rating_points排序的前100名玩家• 每场游戏后异步更新排名积分3. 对局管理• 创建对局：8000 RPS峰值，3000 RPS平均• 更新对局结果：8000 RPS峰值，3000 RPS平均• 每场对局结束需批量更新10个玩家的统计数据• 允许短暂数据不一致，使用异步更新玩家统计数据 对局结束后立即更新4. 道具管理• 总流量：7000 RPS峰值，2000 RPS平均• 读写比例：3:1（70%读取道具清单，30%购买/使用道具）• 需要防止重复购买的原子操作道具购买的原子性操作:1. 检查玩家coins余额 (读取PlayerProfile)2. 验证道具价格和库存3. 原子更新操作:   - 扣减玩家货币    - 增加道具数量    - 记录交易日志 

数据访问关联性

• 95%的查询需要玩家基本信息+统计数据• 30%的查询需要玩家信息+道具清单  • 15%的查询需要玩家信息+对局历史

特殊需求

• 支持实时排行榜更新• 高并发下的数据一致性处理• 重大活动期间的流量峰值应对以上信息是我目前知道的所有信息 请基于以上信息建模

步骤 3:DynamoDB MCP 会基于输入的调研信息 创建模型需求文档 dynamodb_requirement.md

输入y

DynamoDB MCP 会基于以上输入的调研信息 创建 dynamodb_requirement.md

备注：DynamoDB MCP 可能会提示更多的调研问题 :

这时请输入：

>请基于以上输入信息建模 目前还不能提供更详细信息

步骤 4:DynamoDB MCP 基于需求文档 dynamodb_requirement.md 智能建模 生成 dynamodb_data_model.md

输入y

DynamoDB MCP 会基于以上生成的需求文档 dynamodb_requirement.md 创建 dynamodb_data_model.md 同时总结核心设计亮点

采用 DynamoDB MCP 生成的 dynamodb_data_model.md 有以下几部分组成：

1、设计理念与方法

核心原则：

• 基于访问模式驱动的聚合设计

• 根据数据访问相关性（95%、30%、90%）进行整合

• 针对高流量 MOBA 游戏平台优化（峰值 50,000 RPS）

聚合策略：

• 单项聚合：Player+Stats（95%关联）

• 项目集合：Player+Items（30%关联）

• 分离表：MatchHistory（15%关联，无界增长）

2、表结构设计

主要表设计：

• PlayerProfile 表：玩家档案+统计+道具的混合聚合

• Match 表：对局+玩家表现的单项聚合

• MatchHistory 表：独立的对局历史表

• ActivePlayersLeaderboard GSI：稀疏索引的排行榜

分区键策略：

• 使用自然分布键（player_id、match_id）

• 避免热分区问题

• 支持识别关系模式

3、访问模式映射

10 个核心模式全覆盖：

• 登录查询：单次 GetItem 操作

• 排行榜：稀疏 GSI 查询

• 对局创建/更新：原子操作

• 道具购买：事务写入

• Match 历史查询：时间范围查询

查询效率：

• 消除不必要的 GSI

• 使用识别关系 减少 50%写入成本

• 单次查询获取相关数据

4、性能与成本优化

热分区分析：

• 所有模式保持在分区限制内（3,000 RCU/1,000 WCU）

• 自然键分布确保负载均衡

成本节省：

• 稀疏 GSI 节省 80%存储/写入成本

• 聚合设计减少 50%查询次数

• 识别关系消除额外 GSI 开销

5、权衡决策

关键权衡：

• 存储 vs 查询性能：选择适度非规范化的数据冗余

• 一致性 vs 可扩展性：基于业务需求选择最终一致性

• 复杂性 vs 成本：通过聚合简化操作降低成本

优化选择：

• 嵌入式 PlayerPerformances 实现原子更新

• 排行榜 增加用户名 非规范化的数据冗余 避免额外查询

• 分离 MatchHistory 控制无界增长

这个设计在保证高性能的同时实现了成本优化，完全满足高流量游戏平台的需求。每个部分都遵循了 DynamoDB MCP 工具提供的标准模板结构，提供了完整的数据建模文档，涵盖了从设计理念到具体实现的所有关键方面。

模型设计关键设计原则：

• 基于访问模式的聚合 减少了查询往返次数

通过分析实际查询需求将频繁一起访问的数据组织在同一个聚合中，使原本需要多次数据库调用的操作，合并为单次查询。

例如本游戏应用中，95%的玩家登录场景需要同时获取玩家基本信息和统计数据，因此将 Player 和 PlayerStats 设计为单项聚合存储在 PlayerProfile 表中，用一次 GetItem 操作替代了两次独立查询。同时，Match 和 PlayerPerformances 由于访问相关性也被合并为单项聚合，实现了对局结果的原子更新

• 识别关系 最小化了对 GSI 的需求

当子实体在业务逻辑上完全依赖父实体存在且查询时总是通过父实体 ID 进行时，采用父实体 ID 作为分区键、子实体 ID 作为排序键的设计模式。如 PlayerProfile 表中的道具数据，使用 PK=player_id, SK=ITEM#{item_id}的设计，通过 Query(player_id)直接获取玩家所有道具。

MatchHistory 表使用 PK=player_id, SK=date#match_id 支持玩家历史查询，这种识别关系设计消除了创建专门 GSI 的需要，降低了 50%的写入成本和存储开销

• 单表设计 提高了效率和可扩展性

将相关但访问相关性适中(30-70%)的实体通过不同排序键前缀组织在同一张表中，实现了数据的逻辑分离和物理共存。如 PlayerProfile 表中玩家道具采用项目集合设计，既支持获取完整玩家信息的单次查询，也允许独立查询道具清单，在保持查询灵活性的同时，优化了运营成本和表管理复杂度。

具体模型设计信息 请参考 DynamoDB MCP 生成的 dynamodb_data_model.md 文件

下一步:可调用 DynamoDB MCP 基于 dynamodb_data_model.md 生成 DynamoDB 表结构

总结

DynamoDB MCP 是基于 Model Context Protocol 的智能数据建模工具，通过 Amazon Q CLI 集成，将 Amazon 专家经验与 AI 推理模型深度融合，将传统需要数天甚至数周的 DynamoDB 架构设计工作缩短至几十分钟。该工具采用聚合导向设计理念，自动化完成容量规划、热分区风险评估和成本优化，可为各行业各类应用场景，提供智能的 DynamoDB 数据模型设计。

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本篇作者

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