在amazon dynamodb中管理大量数据时，定期清理过期或不再需要的数据是常见的需求。当数据的删除条件涉及特定分区键（partition key, pk）和基于模式匹配的排序键（sort key, sk）时，尤其当sk中包含日期等可排序信息时，如何高效地执行批量删除成为了一个关键问题。
DynamoDB删除操作的挑战与低效方案
DynamoDB本身不提供直接的“范围删除”功能，即无法通过一条命令删除某个PK下SK在特定范围内的所有项。常见的误区是使用Scan操作来遍历整个表，然后根据条件过滤并删除。
为什么Scan是低效的？
- 全表遍历： Scan操作会读取表中的所有数据，无论这些数据是否符合删除条件，导致消耗大量的读容量单位（RCUs），成本高昂。
- 性能瓶颈： 对于大型表，Scan操作耗时很长，且可能对表的正常读写性能造成显著影响。
- 网络传输： 即使通过FilterExpression过滤数据，所有数据仍需从DynamoDB传输到客户端，增加了网络延迟和带宽消耗。
因此，对于需要删除特定PK下符合SK模式的数据，Scan并非一个推荐的解决方案。
推荐方案：Query结合BatchWriteItem
更高效的策略是利用DynamoDB的Query操作来精确地识别待删除项，然后使用BatchWriteItem（通过Boto3的batch_writer实现）进行批量删除。
核心思路
- 利用Query精准定位： Query操作能够针对特定的分区键，并结合排序键的条件表达式（如begins_with、between、>、
- 分批次执行Query： 如果排序键的模式包含动态部分（例如，本例中的INTEGER#YYYY-MM-DD，其中INTEGER部分是变化的），可能需要执行多次Query操作来覆盖所有目标范围。
- 使用BatchWriteItem批量删除： 收集所有待删除项的PK和SK，然后通过BatchWriteItem API一次性删除最多25个项，从而减少API调用次数，提高删除效率。
场景示例与代码实现
假设我们有一个DynamoDB表，其结构如下：
- 分区键 (PK): pk (字符串)
- 排序键 (SK): sk (字符串)，格式为 INTEGER#YYYY-MM-DD，其中 INTEGER 范围从 1 到 30。
我们的目标是删除所有pk = 'abv'，且sk中的日期部分早于2023-12-12的项。这意味着要删除例如 `1#2023-12
