DynamoDB란?

• NoSQL(Not Only SQL) 데이터베이스
• 매우 빠른 쿼리 속도
• Auto-Scaling 기능 탑재
• Key-Value 데이터 모델 지원
• 테이블 생성시 스키마 생성 필요 없음
• 모바일, 웹, IoT 데이터 사용시 추천됨
• SSD 스토리지 사용

요소

• 테이블(Table)
• 아이템(Items) - 행(row)과 개념이 비슷함
• 특징(Attributes) - 열(column)과 개념이 비슷함
• Key-Value(Key:데이터의 이름, Value:데이터 자신)
• 예시) JSON, XML

DynamoDB - Primary Keys (PK)

• PK를 사용하여 데이터 쿼리
• DynamoDB에는 두가지의 PK 유형이 있음
  • 파티션키 (Partition Key)
    • 고유 특징 (Unique Attribute)
    • 실제 데이터가 들어가는 위치를 결정해줌
    • 파티션키 사용시 동일한 두개의 데이터가 같은 위치에 저장될 수 없음!
  • 복합키 (Composite Key)
    • 파티션키(Partition Key) + 정렬키(Sort Key)
    • 예시 : 똑같은 고객이 다른 날짜에 다른 물건을 구매
    • 파티션키 : 고객아이디, 정렬키 : 날짜(Timestamp)
    • 같은 파티션키의 데이터들은 같은 장소에 보관, 그다음 정렬키에 의해 데이터가 정렬됨

DynamoDB 데이터 접근 관리

• AWS IAM으로 관리할 수 있음
  • 테이블 생성과 접근 권한을 부여할 수 있음
  • 특정 테이블만, 특정 데이터만 접근 가능케 해주는 특별한 IAM 역할 존재

Index

• 특정 컬럼만을 사용하여 쿼리
• 테이블 전체가 아닌 기준점(pivot)을 사용해 쿼리가 이루어짐
• 매우 큰 쿼리 성능 효과
• 두가지의 Index 유형 존재
  • Local Secondary Index
  • Global Secondary Index

Local Secondary Index (LSI)

• 테이블 생성시에만 정의해줄 수 있음
• 따라서 테이블 생성 후 변경, 삭제가 불가능
• 똑같은 파티션키 사용, 그러나 다른 정렬키 사용

Global Secondary Index (GSI)

• 테이블 생성후에도 추가, 변경, 삭제 가능
• 다른 파티션키, 정렬키 사용

DynamoDB - Query vs Scan

Query

• Primary Key를 사용하여 데이터 검색
• Query 사용시 모든 데이터(컬럼) 반환
• ProjectionExpression 파라미터
• 데이터를 가져올 때 파티션 적용

Scan

• 모든 데이터를 불러옴 (primary key 사용 X)
• ProjectionExpression 파라미터

Query vs Scan

• Query가 Scan보다 훨씬 효율적임
• 따라서 Query 사용 추천
• 하지만 Scan을 써야 할 때도 있다

DynamoDB Accelerator (DAX)

• 클러스터 In-memory 캐시
• 10배 이상의 속도 향상
• 읽기 요청만 해당사항(X 쓰기요청)
• Ex) Black Friday날 쇼핑 웹사이트 운영 (수많은 읽기 요청 예상)

DAX 원리

• DAX 캐싱 시스템
  -> 테이블에 데이터 삽입 & 업데이트시 DAX에도 반영
• 읽기 요청에 맞는 데이터가 DAX에 들어있을시 DAX에서 데이터 즉시 반환 (Cache Hit) <-> (Cache Miss)

DAX의 단점

• 쓰기 요청이 많은 어플리케이션에는 부적절함
• 읽기 요청이 많지 않은 어플리케이션에서 부적절함
• 아직 모든 지역에서 제공하지 않음

DynamoDB - Streams

• DynamoDB 테이블에서 일어나는 일들 (삽입, 수정, 삭제 등)이 일어날 시 시간적 순서에 맞게 Streams에 기록
• Log는 즉각 암호화가 일어나며 24시간동안 보관됨
• 주로 이벤트를 기록하고 이벤트 발생을 외부로 알리는 용도 (예시 : Lambda Function)
• 이벤트 전&후에 대한 상황 보관(24시간동안 유효)