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 - Amazon DynamoDB
アプリケーションは、Amazon DynamoDB テーブル内の特定の条件を満たす項目の小さなサブセットを識別する必要があることがあります。これらの項目がテーブルのパーティションキー全体に無作為に分散されている場合は、テーブルスキャンを使用してそれらを取得できます。このオプションは高価になることもありますが、テーブル上の多数の項目が検索条件を満たす場合にはよく機能します。しかし、キースペースが大きく、検索条件が非常に選択的である場合、この戦略は、多くの不要な処理を引き起こす可能性があります。 より良い解決策は、データをクエリすることです。キースペース全体で選択クエリを有効にするには、グローバルセカンダリインデックスのパーティションキーに使用する各項目に (0-N) 値を含む属性を追加して、書き込みシャーディングを使用できます。 以下に示しているのは、これを Critical-Event ワ
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 - Amazon DynamoDB
グローバルセカンダリインデックスを使用して、テーブルの結果整合性レプリカを作成できます。レプリカを作成すると、次のことが可能になります。 リーダーごとに異なるプロビジョニングされた読み込み容量を設定する。例えば、優先順位の高いクエリを処理し、最高レベルの読み込みパフォーマンスを必要とするアプリケーションと読み込みアクティビティのスロットリングを許容できる優先順位の低いクエリを処理するアプリケーションの 2 つのアプリケーションがあるとします。 これらのアプリケーションが同じテーブルから読み込むと、優先順位の低いアプリケーションからの読み込み負荷が高くなると、テーブルで使用可能な読み込み容量がすべて消費される可能性があります。これにより、優先度の高いアプリケーションの読み込みアクティビティが抑制されます。 代わりに、テーブル自体の読み込み容量とは別に設定できるグローバルセカンダリインデックス
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 - Amazon DynamoDB
急速に変化するデータ上で、ほぼリアルタイムの集約や主要メトリクスを維持することは、企業が意思決定を迅速に行う上で、ますます価値が高まりつつあります。例えば、音楽ライブラリでは、最も多くダウンロードされた曲をほぼリアルタイムに紹介する場合があります。 次の音楽ライブラリのテーブルレイアウトを考えてみましょう。 このテーブルの例では、songID をパーティションキーとして使用して曲を保存しています。このテーブルで Amazon DynamoDB Streams を有効にして、Lambda 関数をこのストリームにアタッチすることで、各曲がダウンロードされたときに、Partition-Key=SongID と Sort-Key=DownloadID を含むテーブルにエントリが追加されます。これらの更新が行われると、DynamoDB Streams で Lambda 関数がトリガーされます。この
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。 - Amazon DynamoDB
多くの場合、セカンダリインデックスは、アプリケーションに必要なクエリパターンをサポートするために必要です。同時に、セカンダリインデックスを過度に使用するか、非効率的に使用すると、コストがかかり、不要にパフォーマンスが低下する可能性があります。
グローバルセカンダリインデックスの管理 - Amazon DynamoDB
このセクションでは、Amazon DynamoDB でグローバルセカンダリインデックスを作成、変更、削除する方法について説明します。 グローバルセカンダリインデックスを持つテーブルの作成 1 つ以上のグローバルセカンダリインデックスを持つテーブルを作成するには、CreateTable オペレーションと GlobalSecondaryIndexes パラメータを使用します。最大限のクエリの柔軟性を得るために、テーブルごとに最大 20 個のグローバルセカンダリインデックス (デフォルトのクォータ) を作成できます。 インデックスパーティションキーとして機能する属性を 1 つ指定する必要があります。必要に応じて、インデックスソートキーに別の属性を指定できます。これらのキー属性のいずれも、テーブルのキー属性と同じである必要はありません。例えば、GameScores テーブル (「DynamoDB
セカンダリインデックスを使用したデータアクセス性の向上 - Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDB によって、プライマリキーの値を指定して、テーブルの項目に高速アクセスすることが可能になります。しかし多くのアプリケーションでは、プライマリキー以外の属性を使って、データに効率的にアクセスできるようにセカンダリ（または代替）キーを 1 つ以上設定することで、メリットが得られることがあります。これに対応するために、1 つのテーブルで 1 つ以上のセカンダリインデックスを作成して、それらのインデックスに対して Query または Scan リクエストを実行することができます。 セカンダリインデックス は、テーブルからの属性のサブセットと、Query オペレーションをサポートする代替キーで構成されるデータ構造です。Query をテーブルで使用する場合と同じように、Query を使用してインデックスからデータを取得できます。テーブルには、複数のセカンダリインデックスを
[SolutionArchitect Pro] AWS DynamoDB セカンダリインデックス – STAY KOBE
DynamoDB では、主キー値を指定することにより、テーブル内のアイテムにすばやくアクセスできます。 テーブルのセカンダリインデックスは、主キー以外の属性を持つデータへの効率的なアクセスを可能にします。 セカンダリインデックス テーブルの属性のサブセットを含むデータ構造です。 1つのテーブルに関連付けられており、そこからデータを取得します。 インデックスパーティションキーと並べ替えキーの代替キーが必要。 さらに、主キー属性とともに基本表から索引にコピーされる投影属性を定義できます。 DynamoDB によって自動的に維持される ベーステーブル内の項目の追加、変更、または削除は、そのテーブルのインデックスも更新され、これらの変更を反映します。 DynamoDB は2種類のセカンダリインデックスをサポートします。 グローバルセカンダリインデックス – パーティション・キーとソート・キーを持つ
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DynamoDBの設計力をあげたい - log4ketancho
サーバレスアーキテクチャを検討する際に、データベース層をどうするかはよく議論になります。リレーショナルデータベースに慣れている人は、なんとか RDS を採用できないか考えるのですが、現状は DB のコネクションプール問題などで RDS を用いるのはアンチパターンと言われています。 代替として用いられるのが NoSQL 型のデータベースである DynamoDB です。前述のような問題は発生せず、AWS でサーバレスなシステムを構築する際にデータベース層に採用されることが多いです。 しかし、これは私だけかもしれませんが、DynamoDBの（というよりも NoSQL 型データベースの？）設計に慣れていないこともあり、 「この要求・要件を実現するときに、どうテーブル設計すべき？」 「この設計で将来の機能拡張に耐えられるの？」 と不安になるシーンが多いです。特に後者が多く、これまでも「既に見えている
AWS CDKでDynamoDBテーブルを構築する方法（TypeScript版） - @ito_tetsushi
概要 AWS CDK（Cloud Development Kit）は、AWS上のリソースをPython / Java / .NET / TypeScriptを使って構築することができるフレームワークです。 Amazon DynamoDBはAWS上にNoSQLデータベースを構築することができるマネージドサービスです。 概要 動作確認 AWS CDKのCLIをインストール AWS CDKのプロジェクトを作成 Amazon DynamoDBを構築するためのパッケージを追加する Amazon DynamoDBを構築するコードを追加する AWS CDKで構築したリソースをデプロイする リソースを削除する AWS CDKでAmazon DynamoDBのGSI（Global Secondary Index）を作成する AWS CDKでAmazon DynamoDBのLSI（Local Secondar
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