Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Pemodelan data untuk tabel DynamoDB
Sebelum kita menyelami pemodelan data, penting untuk memahami beberapa dasar DynamoDB. DynamoDB adalah basis data NoSQL kunci-nilai yang memungkinkan skema fleksibel. Kumpulan atribut data selain atribut kunci untuk setiap item dapat berupa seragam atau diskrit. Skema kunci DynamoDB adalah dalam bentuk kunci primer sederhana di mana kunci partisi secara unik mengidentifikasi item, atau dalam bentuk kunci primer komposit di mana kombinasi kunci partisi dan kunci sortir secara unik mendefinisikan item. Kunci partisi di-hash untuk menentukan lokasi fisik data dan mengambilnya. Oleh karena itu, penting untuk memilih kardinalitas tinggi dan atribut yang dapat diskalakan secara horizontal sebagai kunci partisi untuk memastikan distribusi data yang merata. Atribut kunci sortir adalah opsional dalam skema kunci dan memiliki kunci pengurutan memungkinkan pemodelan one-to-manyhubungan dan membuat koleksi item di DynamoDB. Kunci sortir juga disebut sebagai tombol rentang — mereka digunakan untuk mengurutkan item dalam koleksi item dan juga memungkinkan operasi berbasis rentang yang fleksibel.
Untuk detail selengkapnya dan praktik terbaik tentang skema kunci DynamoDB, Anda dapat merujuk ke yang berikut:
Indeks sekunder sering diperlukan untuk mendukung pola kueri tambahan di DynamoDB. Indeks sekunder adalah tabel bayangan di mana data yang sama diatur melalui skema kunci yang berbeda dibandingkan dengan tabel dasar. Indeks sekunder lokal (LSI) berbagi kunci partisi yang sama dengan tabel dasar dan memungkinkan memiliki kunci pengurutan alternatif yang memungkinkannya untuk berbagi kapasitas tabel dasar. Indeks sekunder global (GSI) dapat memiliki kunci partisi yang berbeda serta atribut kunci pengurutan yang berbeda dari tabel dasar yang berarti manajemen throughput untuk GSI tidak tergantung pada tabel dasar.
Untuk detail lebih lanjut tentang indeks sekunder dan praktik terbaik, Anda dapat merujuk ke yang berikut:
Sekarang mari kita lihat pemodelan data sedikit lebih dekat. Proses merancang skema yang fleksibel dan sangat dioptimalkan pada DynamoDB, atau database NoSQL apa pun dalam hal ini, dapat menjadi keterampilan yang menantang untuk dipelajari. Tujuan dari modul ini adalah untuk membantu Anda mengembangkan diagram alur mental untuk merancang skema yang akan membawa Anda dari kasus penggunaan ke produksi. Kami akan mulai dengan pengantar pilihan dasar dari desain apa pun, tabel tunggal versus beberapa desain tabel. Kemudian kami akan meninjau banyak pola desain (blok bangunan) yang dapat digunakan untuk mencapai berbagai hasil organisasi atau kinerja untuk aplikasi Anda. Akhirnya, kami menyertakan berbagai paket desain skema lengkap untuk berbagai kasus penggunaan dan industri.
Topik
