Amazon Cloud Club Ewha 3기 핸즈온 세션 이론 정리
Week 2 - 데이터베이스 - RDS, DynamoDB
1. RDS
1-1. 데이터베이스
개요
구조화된 정보 또는 데이터의 조직화된 모음. DBMS에 의해 제어된다.
종류
| Relational Database | Non-Relational Database |
|---|---|
| 구조화된 데이터 저장 | 비정형 데이터 저장 |
| 엄격한 스키마 | 스키마 없음 |
| 테이블 형태 | 테이블이 아닌 형태(문서, 키-값, 그래프 등) |
| SQL 사용 | 자체 API 사용 |
| MySQL, PostgreSQL | MongoDB, Redis |
Relational Database의 종류
| On-Premise | AWS EC2 | AWS RDS |
|---|---|---|
| 사용자가 직접 서버를 구축하여 DB 관리 | EC2 인스턴스 위에 직접 DB 설치 | AWS의 완전관리형 RDB 서비스 |
1-2. AWS RDS
개요
Relational Database Service
AWS 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 쉽게 설치, 운영 및 확장할 수 있도록 지원하는 완전관리형 서비스.
장점
- 간편한 관리
- 가용성(Availability) 및 안정성(Durability)
자동 백업, 스냅샷, Multi-AZ - 보안성(Security)
- 확장성(Scalability)
Read Replica 지원 - 비용 효율성(Cost Effective)
Multi-AZ
- 다른 가용영역(AZ)에 자동으로 복제본 생성 및 동기화
- 복제본은 대기 데이터베이스(Standby) 역할
- 장애 발생 시 자동으로 대기 인스턴스로 페일오버(Failover)
- 성능 향상이 아닌 가용성 확보 목적
Read Replica
- 읽기 전용 복제본 생성
- 읽기 쿼리의 성능 향상 및 분산 처리 가능 (Scale Out)
읽기 중심의 데이터베이스 워크로드 처리량 향상 - 비동기 복제
- 읽기 성능 분산 및 Scale Out
SAA Example
Q: RDS를 사용하고 있는 회사에서 하루/한달에 한 번씩 통계용
으로 데이터를 읽어오는 데 성능에 문제가 생기는 것을 발견
했다. 이때의 솔루션은?
A: RDS Read Replica를 사용한다.
Multi-AZ vs. Read Replica
| Multi-AZ | Read Replica |
|---|---|
| 장애 대비 | 성능 개선 |
| 동기 복제 | 비동기 복제 |
2. DynamoDB
2-1. SQL
SQL vs. NoSQL
| 항목 | SQL | NoSQL |
|---|---|---|
| 구조 | 고정된 스키마 | 유연한 스키마 |
| 데이터 형태 | 테이블(행/열) | 문서, 키-값 등 |
| 언어 | SQL | 자체 API |
| 확장성 | 수직 확장 | 수평 확장 |
| 대표 예시 | MySQL, PostgreSQL | MongoDB, DynamoDB |
NoSQL
- 비관계형 데이터베이스에서 사용
- 가용성과 확장성이 높고 고성능에 최적화
- Instagram, facebook등에서 사용
2-2. Amazon DynamoDB
개요
- 10ms 미만 응답 속도의 서버리스 NoSQL 완전관리형 DB
- 고가용성 및 내구성 보장
- 10ms 내 응답
- SSD 저장 + 다중 AZ 복제
- Auto Scaling 지원
핵심구성요소
- Table: 데이터 저장 단위
- Items(항목): 테이블의 한 행
People 테이블에서 각 항목은 한 사람
Cars 테이블의 경우 각 항목은 차량 한 대 - Attributes(속성): 아이템의 속성
각 항목은 하나 이상의 속성으로 구성
People 테이블의 항목: PersonID, LastName, FirstName
- People 테이블에서 기본 키(PK)는 한 개의 속성(PersonID)으로
구성 - 기본 키를 제외하고, People 테이블에는 스키마가 없다.
: 속성이나 데이터 형식을 미리 정의할 필요가 없다 - 각 항목에는 자체의 고유 속성이 있을 수 있다
- 일부 항목에는 중첩된 속성(Address)도 가질 수 있다
테이블구조
- Primary key + Attributes
- Primary Key = Partition Key (+ Sort Key)
- Partition Key: 데이터 분산 기준 (Equal 조건만 가능)
- Sort Key: 파티션 내 정렬 기준 (범위 쿼리 가능)
Partition Key
- 기본 키. 데이터 분산 기준
- 파티션 결정
DynamoDB는 테이블의 크기가 10G를 초과하면 데이터에 대한
Partition을 나눈다(Sharding)
같은 Partition Key를 가지면 같은 Partition에 저장되는 것(Hash Function)
Sort Key
- Partition Key로 저장할 파티션 공간을 결정하고 나서, 같은 Partition이라면 Sort Key 값을 기준으로 정렬되어 저장됨
- 일치, 부등호, 포함 등의 범위를 지정할 수 있는 검색을 지원한다
*Partion Key는 일치검색(Equal)만 지원
AWS Lambda
- DynamoDB에서는 Batch 쓰기 지원
Lambda를 이용해서 batch.put_item으로 여러번의 데이터 추가를 하나의 함수로 한 번에 진행할 수 있다
BatchWriteItem API: 한 번에 최대 25개의 항목까지 DynamoDB 테이블에
삽입할 수 있는 API
CloudWatch Events: 특정 시간 또는 주기적으로 Lambda 함수를 실행하도록 설정- DynamoDB의 특성상 (NoSQL) Join 지원 X
Join이 부득이하게 필요한 경우 Lambda로 구현 가능
| 항목 | Amazon RDS | Amazon DynamoDB |
|---|---|---|
| DB 유형 | 관계형 데이터베이스 (SQL 기반) | 비관계형 데이터베이스 (NoSQL, 키-값/문서형) |
| 데이터 구조 | 테이블, 행, 열 (고정 스키마) | 테이블, 아이템, 속성 (유연한 스키마) |
| 쿼리 언어 | SQL (MySQL, PostgreSQL 등) | 자체 API (SQL 사용 X) |
| 스케일링 | 수직 확장 (인스턴스 크기 조절) 읽기 성능은 Read Replica 사용 | 수평 확장 (자동 스케일링) 용량에 따라 자동 조정 |
| 고가용성 | Multi-AZ 구성으로 장애 대비 | 리전 및 AZ 복제 내장 (기본 내구성 높음) |
| 성능 | 복잡한 쿼리에 적합 조인, 트랜잭션 지원 | 단순/빠른 읽기-쓰기 작업에 최적화 밀리초 응답 |
| 트랜잭션 지원 | 완전한 ACID 트랜잭션 지원 | 제한적 트랜잭션 지원 (단순한 경우에만 사용) |
| 비용 구조 | 인스턴스 기준 요금 (사용 시간 + 저장소 + 백업) | 요청 기반 과금 (읽기/쓰기 용량 또는 온디맨드) |
| 운영/관리 | 백업, 패치 등 자동화되었지만 일부 설정 필요 | 완전 서버리스 (인프라 관리 불필요) |
| 사용 사례 | 전통적인 웹앱, ERP, CRM, 금융 시스템 등 | IoT, 게임 리더보드, 실시간 로그 처리, 모바일 앱 등 |
| 장점 | 관계형 구조로 복잡한 비즈니스 로직 구현 용이 | 확장성, 고속 처리, 관리 편의성 탁월 |
