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 使用時に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

• DynamoDB に合わせた 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時に書き込みアクティビティを効率的に分散する
• 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
• Best Practices for Using Secondary Indexes in DynamoDB
  • General Guidelines for Secondary Indexes in DynamoDB
    • Use Indexes Efficiently
    • Choose Projections Carefully
    • Optimize Frequent Queries to Avoid Fetches
    • Be Aware of Item-Collection Size Limits When Creating Local Secondary Indexes
  • Take Advantage of Sparse Indexes
    • Examples of Sparse Indexes in DynamoDB
  • 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
  • Overloading Global Secondary Indexes
  • 選択的なテーブルクエリに対してグローバルセカンダリインデックスの書き込みシャーディングを使用する
  • グローバルセカンダリインデックスを使用して結果整合性のあるレプリカを作成する
• 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
• DynamoDB 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
• クエリとスキャンデータ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
  • 読み込みアクティビティの急激な増大 (スパイク) を回避する
  • 並列スキャンを利用する
    • TotalSegments の選択
• グローバルテーブルを使用するためのベストプラクティス