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 の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 用の 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
  • バースト容量を効率的に使用する
  • DynamoDB アダプティブ容量を理解する
    • スループット容量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分散
• 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
    • 計画を慎重に選択する
    • 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た結果整合性レプリカの作成
• 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
• 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
  • 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
  • 読み込みアクティビティの突然のスパイクの回避
  • 並列スキャンを活用する
    • TotalSegments の選択