단계 3. 데이터 액세스 패턴 파악

액세스 패턴 또는 쿼리 패턴은 사용자와 시스템이 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 데이터에 액세스하는 방법을 정의합니다.

목표

• 데이터 액세스 패턴을 문서화합니다.

프로세스

• 데이터베이스 엔지니어와 비즈니스 분석가가 최종 사용자를 인터뷰하여 데이터 액세스 패턴 매트릭스 템플릿을 사용하여 데이터를 쿼리하는 방법을 파악합니다.

  • 새 애플리케이션의 경우, 활동과 목표에 대한 사용자 사례를 검토합니다. 이들은 사용 사례를 문서화하고 사용 사례에 필요한 액세스 패턴을 분석합니다.

  • 기존 애플리케이션의 경우, 쿼리 로그를 분석해 현재 시스템을 사용하고 있는 사람의 수와 핵심 액세스 패턴을 파악해야 합니다.

• 데이터베이스 엔지니어는 액세스 패턴의 다음과 같은 속성을 파악합니다.

  • 데이터 크기: 저장해야 할 데이터의 양과 한 번에 요청할 데이터의 양을 알면 가장 효과적으로 데이터를 파티션(분할)하는 방법을 결정할 수 있습니다.(블로그 포스트 참조)

  • 데이터 모양: 쿼리를 처리할 때 데이터를 변화시키는 대신(RDBMS 시스템의 방식), NoSQL 데이터베이스는 데이터베이스의 모양이 쿼리 대상과 일치하도록 데이터를 구성합니다. 이는 속도와 확장성 향상에 중요한 요소입니다.

  • 데이터 속도: DynamoDB는 프로세스 쿼리에 사용할 수 있는 물리적 파티션의 수를 늘리고, 해당 파티션에 효율적으로 데이터를 배포해 조정합니다. 피크 쿼리 로드를 알면 I/O 용량을 가장 효과적으로 사용할 수 있는 데이터 파티션(분할) 방법을 결정하는 데 도움이 됩니다.

• 비즈니스 사용자가 액세스 또는 쿼리 패턴의 우선 순위를 지정합니다.

  • 우선 쿼리는 일반적으로 가장 많이 사용되거나 가장 관련성이 높은 쿼리입니다. 또한, 응답 지연 시간이 짧아야 하는 쿼리를 파악하는 것도 중요합니다.

도구 및 리소스

• 액세스 패턴 매트릭스(템플릿 참고)

• 올바른 DynamoDB 파티션 키 선택 (AWS 데이터베이스 블로그)

• DynamoDB를 위한 NoSQL 설계 (DynamoDB 설명서)

RACI

비즈니스 사용자	비즈니스 분석가	솔루션 아키텍처	데이터베이스 엔지니어	애플리케이션 개발자	DevOps 엔지니어
C	A	I	R

결과

• 데이터 액세스 패턴 매트릭스

예

액세스 패턴	우선 순위	읽기 또는 쓰기	설명	유형 (단일 항목, 여러 항목 또는 전체)	주요 특성	필터	결과 정렬
사용자 프로필 생성	높음(High)	쓰기	사용자가 새 프로필을 만듭니다.	단일 항목	사용자 이름	N/A	N/A
사용자 프로필 업데이트	중간(Medium)	쓰기	사용자가 프로필을 업데이트합니다.	단일 항목	사용자 이름	사용자 이름 = 현재 사용자	N/A