#前提
毎日スクレイピングしたデータをDynamoDBに格納しているので、日々一定量のデータが増加している。
主にデータは98%がその日に利用され、1か月以降の利用率は1%未満。
つまり、新しいデータほど利用頻度が高く価値があり古いデータにかかるコストを抑えたい。

Time Based Partition Tablesパターンを利用
（AWS Summit 2014で安川さんが話していたテーブルパターン）

#テーブル名

まずスクレイピデータを蓄積するテーブルを作成します。

例
2017-07-Article

テーブル名に年月を入れ、スクレイピングしたデータはその月のテーブルに格納します。
テーブルは毎月作成し、古く利用率の低いテーブルはスループットを抑えたり、アーカイブしてS3などに書き出しdrop tableで削除し、費用を抑えることができます。

awsのdynamodbはテーブルをグループでまとめて管理できないので、名前によって整理をつけます。
使用できるプレフィックスは. , _ , -

#Primary key

Primary key:
Hash key: articleId
Range key: timeStamp

articleId	timeStamp	Title
xxxzzzz	1501165697	xxxx
yyydssd	1501165693	yyyy
zzfafdf	1501165297	zzzz
sasgddd	1501145697	aBBf
gewgggg	1501165657	fdsa
etdgdsd	1501165677	drag

Range keyはNumber型にしておくことで、データ取得時に時刻順にソート可能です。

キー条件式は

a = b - 属性 a が値 b と等しい場合、true
a < b - a が b より小さい場合、true
a <= b - a が b 以下である場合、true
a > b - a が b より大きい場合、true
a >= b - a が b 以上である場合、true
a BETWEEN b AND c - a が b 以上で、c 以下である場合、true。
次の関数もサポートされます。

begins_with (a, substr) - 属性の値 a が特定のサブ文字列から始まる場合、true。

参考
http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/amazondynamodb/latest/developerguide/Query.html#QueryAndScan.Query