DynamoDB を使用した設計とアーキテクチャの設計に関するベストプラクティス

このセクションでは、Amazon DynamoDB を使用する際、パフォーマンスを最大にしてスループットコストを最小にするための推奨事項をすばやく確認することができます。

目次

• NoSQL 設計
  • リレーショナルデータ設計と NoSQL の相違点
  • NoSQL 設計の 2 つの重要な概念。
  • NoSQL 設計へのアプローチ
• パーティションキーを効率的に設計し、使用するためのベストプラクティス
  • バーストキャパシティーを効率的に使用する
  • DynamoDB アダプティブキャパシティーを理解する
    • スループットキャパシティーを高トラフィックのパーティションに増加させる
    • アクセス頻度の高い項目を分離する
  • パーティションキーを設計してワークロードを均等に分散する
  • 書き込みシャーディングを使用してワークロードを均等に分散させる
    • ランダムなサフィックスを使用したシャーディング
    • 計算されたサフィックスを使用したシャーディング
  • データアップロード中の書き込みアクティビティの効率的な配布
• ソートキーを使用してデータを整理するためのベストプラクティス
  • バージョンコントロールにソートキーを使用する
• DynamoDB でセカンダリインデックスを使用するためのベストプラクティス
  • DynamoDB のセカンダリインデックスの一般的なガイドライン
    • インデックスを効率的に使用する
    • 射影を慎重に選択する
    • フェッチを回避するための頻繁なクエリの最適化
    • ローカルセカンダリインデックス作成時に項目コレクションのサイズ制限を確認する
  • スパースなインデックスの利用
    • DynamoDB のスパースインデックスの例
  • マテリアライズされた集計クエリでグローバルセカンダリインデックスを使用する
  • グローバルセカンダリインデックスの多重定義
  • 選択テーブルクエリでのグローバルセカンダリインデックス書き込みシャーディングの使用
  • グローバルセカンダリインデックスを使用した結果整合性のとれたレプリカの作成
• 大きな項目と属性を格納するベストプラクティス
  • 大量の属性値を圧縮する
  • 大きな属性値を Amazon S3 に保存する
• で時系列データを処理するベストプラクティス。
  • 時系列データの設計パターン
  • 時系列テーブルの例
• 多対多の関係を管理するためのベストプラクティス
  • 隣接関係のリスト設計パターン
  • マテリアライズドグラフパターン
• ハイブリッドなデータベースシステムを実装するためのベストプラクティス
  • すべてを DynamoDB に移行したくない場合は
  • ハイブリッドシステムの実装方法
• DynamoDB でリレーショナルデータをモデル化するためのベストプラクティス
  • DynamoDB でリレーショナルデータをモデル化するための最初のステップ
  • DynamoDB でリレーショナルデータをモデル化する例
• データのクエリとスキャンのベストプラクティス
  • スキャンのパフォーマンスに関する考慮事項
  • 読み取りアクティビティの突然のスパイクの回避
  • 並列スキャンの活用
    • セグメント合計の選択