Dynamodb: сканирование против запроса с использованием Python

У меня есть таблица в Dynamodb со следующими элементами столбца:

clientId : Primary partition Key
timeId : Sort Key

clientId предназначен для различения записей разных клиентов, а timeId - это просто временная метка эпохи, связанная с конкретным clientID. Пример вывода таблицы будет выглядеть так:

clientId             timeId              Bucket         dateColn
0000000028037c08     1544282940.0495     MyAWSBucket    1544282940
0000000028037c08     1544283640.119842   MyAWSBucket    1544283640

Я использую следующий код для получения записей:

ap.add_argument("-c","--clientId",required=True,help = "name of the client")
ap.add_argument("-st","--startDate",required=True,help = "start date to filter")
ap.add_argument("-et","--endDate",required=True,help = "end date to filter")
args = vars(ap.parse_args())

dynamodb = boto3.resource('dynamodb', region_name='us-west-1')

table = dynamodb.Table('MyAwsBucket-index')

response = table.query(
    KeyConditionExpression=Key('clientId').eq(args["clientId"]) and Key('timeId').between(args['startDate'], args['endDate'])
)

По сути, я пытаюсь сначала разбить динамодб на основе clientId, а затем следуют две временные метки - время начала и время окончания. Я мог получить все записи без временных меток, используя следующее:

KeyConditionExpression=Key('clientId').eq(args["clientId"])

Однако, когда я включаю дату и время начала, я получаю следующую ошибку:

botocore.exceptions.ClientError: An error occurred (ValidationException) when calling the Query operation: Query condition missed key schema element: clientId

Как мне решить эту проблему и использовать как clientId, так и время начала и время окончания. Я читал, что могу использовать scan, но также где-то читал, что scan не извлекает записи быстро. Поскольку в моей таблице миллионы строк, теперь я уверен, следует ли мне использовать scan. Может кто поможет?

Также мои входные данные для поиска по времени начала и окончания являются целыми числами, как указано в dateColn, по сравнению с типом float, указанным в timeId. Не уверен, что это создает какие-либо ошибки.