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# 設計資料模型時的最佳實務
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使用下列最佳實務，在 中建立強大、可擴展且安全的關聯式資料模型， AWS 用於符合您應用程式需求的 App Studio 應用程式，並確保資料基礎設施的長期可靠性和效能。
+ **選擇正確的 AWS 資料服務：**根據您的需求，選擇適當的 AWS 資料服務。例如，對於線上交易處理 (OLTP) 應用程式，您可以考慮資料庫 (DB)，例如 Amazon Aurora，這是支援 MySQL 和 PostgreSQL 等各種資料庫引擎的雲端原生、關聯式和全受管資料庫服務。如需 App Studio 支援的完整 Aurora 版本清單，請參閱 [連線至 Amazon Aurora](connectors-aurora.md)。另一方面，對於線上分析處理 (OLAP) 使用案例，請考慮使用 Amazon Redshift，這是雲端資料倉儲，可讓您針對非常大型的資料集執行複雜的查詢。這些查詢通常需要時間 （許多秒） 才能完成，因此 Amazon Redshift 較不適合需要低延遲資料存取的 OLTP 應用程式。
+ **可擴展性設計：**將未來成長和可擴展性納入考量，規劃您的資料模型。選擇適當的資料服務和資料庫執行個體類型和組態 （例如佈建容量） 時，請考慮預期資料量、存取模式和效能需求等因素。
  + 如需使用 Aurora Serverless 擴展的詳細資訊，請參閱 [Aurora Serverless V2 的效能和擴展](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/aurora-serverless-v2.setting-capacity.html)。
+ **標準化您的資料：**遵循資料庫標準化的原則，將資料備援降至最低並改善資料完整性。這包括建立適當的資料表、定義主索引鍵和外部索引鍵，以及建立實體之間的關係。在 App Studio 中，從一個實體查詢資料時，您可以透過在查詢上指定子`join`句，從另一個實體擷取相關資料。
+ **實作適當的索引：**識別最重要的查詢和存取模式，並建立適當的索引以最佳化效能。
+ **利用 AWS 資料服務功能：**利用您選擇的 AWS 資料服務所提供的功能，例如自動備份、多可用區域部署和自動軟體更新。
+ **保護您的資料：**實作強大的安全措施，例如 IAM (AWS Identity and Access Management) 政策、建立具有資料表和結構描述限制許可的資料庫使用者，以及強制執行靜態和傳輸中的加密。
+ **監控和最佳化效能：**持續監控資料庫的效能，並視需要進行調整，例如擴展資源、最佳化查詢或調校資料庫組態。
+ **自動化資料庫管理：**利用 Aurora Autoscaling、Aurora 的績效詳情和 AWS Database Migration Service 等 AWS 服務，自動化資料庫管理任務並降低營運開銷。
+ **實作災難復原和備份策略：**確保您擁有定義明確的備份和復原計劃，利用 Aurora 自動化備份、point-in-time復原和跨區域複本組態等功能。
+ **遵循 AWS 最佳實務和文件：**隨時up-to-date掌握所選資料服務的最新 AWS 最佳實務、準則和文件，以確保您的資料模型和實作符合 AWS 建議。

如需每個 AWS 資料服務的詳細指引，請參閱下列主題：
+ [Amazon Aurora 的最佳實務](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.BestPractices.html)
+ [Amazon Aurora MySQL 的最佳實務](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraMySQL.BestPractices.html)
+ [Amazon Redshift 查詢效能調校](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c-optimizing-query-performance.html)
+ [在 Amazon DynamoDB 中查詢和掃描資料的最佳實務](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/bp-query-scan.html)