markdown DynamoDB设计メモ

Posted 2021-05-05

- 設計が優れたアプリケーションでは、必要なテーブルは 1 つのみ
- アプリケーションのアクセスパターンを理解する  
  - データサイズ: 一度に格納され、リクエストされるデータの量を把握することは、データを分割する最も効果的な方法を決定するのに役立ちます
  - データシェイプ: クエリが処理される際 (RDBMS システムのように) データを再形成するのではなく、NoSQL データベースでデータを整理することで、データベース内の形状が、クエリされるものと一致するようにします。これは、スピードとスケーラビリティを向上させる重要な要素です
  - データ速度: DynamoDB では、クエリを処理するために使用可能な物理パーティションの数を増やし、それらのパーティション間で効率的にデータを分散させることでスケーリングします。ピーク時のクエリの負荷を事前に把握することは、I/O キャパシティーを最大限に活用するためにデータを分割する方法を決定する上で役立ちます
- 要件を特定したら、パフォーマンスのための一般的な原則に従って設計する
  - 関連するデータをまとめる: 1つのテーブルに関連するデータをまとめておく
  - ソート順を使用する: 複合ソートキー使うなどして効率的なクエリ方法を検討する
  - クエリを分散する: できるだけ多くのパーティションにトラフィックを分散するようにデータキーを設計する
  - グローバルセカンダリインデックスを使用する: メインテーブルでサポートできるクエリとは異なるクエリに対応できるようになる
- セカンダリインデックスでスパースなインデックス設計を検討する
  - オープンしているorderに対してisOpen: tureのような項目を追加しておき、これをセカンダリインデックスに利用することを考える。この項目は削除することもできるのでこの項目がついたレコードを効率的にクエリできる