[AWS] DynamoDB #11

📌 DynamoDB

NoSQL이란?

• NoSQL : 관계가 없는 형태의 데이터베이스

  • 관계형 데이터베이스의 데이터 일관성 제약을 일부 완화

  • 스키마 없는 데이터 모델에 최적화, 간단한 데이터 구조(열, 문서, 그래프, 인메모리 키-값 스토어 등)

  • 수평적으로 확장 가능

  • 짧은 지연 시간 및 복원력

• RDBMS vs NoSQL

  • ACID 속성 : 원자성(Atomicity, 트랜잭션 모두 실행 또는 전혀 실행되지 않음), 일관성(Consistency, 커밋된 트랜잭션은 스키마 준수), 격리성(Isolation, 동시에 일어난 트랜잭션 별도 실행), 내구성(Durability, 마지막 상태로 복구)

	RDBMS (관계형 데이터베이스)	NoSQL
데이터 모델	스키마 적용 (테이블)	스키마 X
ACID 속성	지원 (원자성, 일관성, 격리성, 내구성)	일부 지원
성능	디스크 하위 시스템 (쿼리, 인덱스 및 테이블 구조 최적화)	하드웨어 클러스터 크기, 네트워크 지연 시간
확장	더 빠른 하드웨어 사용	하드웨어 분산 클러스터 사용
API	SQL 쿼리문	객체 기반 API (인 메모리 데이터 구조 저장 및 검색)

• NoSQL 데이터베이스 유형

  • 열 기반 데이터베이스 : 데이터의 열을 읽고 쓰는 데 최적화

  • 문서 데이터베이스 : JSON 또는 XML 형식의 문서와 같은 반정형 데이터, 문서별로 다른 스키마 적용 가능

  • 그래프 데이터베이스 : 정점과 간선을 저장하는 형태의 데이터베이스

  • 인 메모리 키-값 스토어 : 읽기 중심의 애플리케이션 워크로드 또는 컴퓨팅 집약적 워크로드에 최적화

DynamoDB란?

• DynamoDB : 빠르고 확장 가능한 완전 관리형 클라우드 NoSQL 데이터베이스

  • DAX(Amazon DynamoDB Accelerator) : 가용성이 뛰어난 완전 관리형 인 메모리 캐시Amazon DynamoDB Accelerator) : 가용성이 뛰어난 완전 관리형 인 메모리 캐시

  • 스토리지 요금(사용한 디스크 공간(GB)) + 읽기/쓰기 용량 유닛

• DynamoDB의 Read 방식

  • Eventually Consistent Read : 최근 완료된 쓰기 작업 결과를 반영하지 않을 수 있어 부실 데이터 포함 가능, 잠시 후에 읽기 요청을 반복하면 최신 데이터 반환

  • Strongly Consistent Read : 모든 쓰기 작업의 업데이트를 반영하여 최신 데이터 반환 (네트워크 지연, 중단이 없어야 함)

• DynamoDB의 기본 구성 : Table ⊃ Item ⊃ Attribute ⊃ Key(문자열)-Value 방식의 데이터

  • 스칼라 데이터 형식 : Number(N, 최대 38자리), String(S, UTF-8 이진 인코딩 문자열), Binary(B, 압축 텍스트), Boolean(S, 0 또는 1), Null(NULL)

  • 문서 형식 (내포 속성이 있는 복잡한 구조 표현) : List(L, 순서 지정된 값 모음), Map(M, 정렬되지 않은 이름-값 쌍의 모음)

  • 다중 값 형식 (여러 스칼라 값 표현) : String Set(SS, 문자열 집합), Number Set(NS, 숫자 집합), Binary Set(BS, 이진 집합)

• 파티션 : DynamoDB가 데이터를 저장하는 곳

  • SSD로 백업되는 테이블용 스토리지 할당

  • 하나의 AWS 리전 내의 여러 가용 영역에 자동으로 복제됨

• DynamoDB의 키 : Item을 구분하는 고유 식별자

  • 기본 키(Primary Key) : Table 내에서 각 Item을 구분하는 고유 식별자, 단순 기본 키(파티션 키)와 복합 기본 키(파티션 키 + 정렬 키)

  • 파티션 키(Partition Key) : 데이터가 저장되어 있는 파티션을 결정하기 위한 키 값, 내부 해시 함수에 대한 입력으로 사용

  • 정렬 키(Sort Key) : 파티션 키가 동일한 모든 항목들을 정렬하는 키 값

• 보조 인덱스

  • 글로벌 보조 인덱스(Global Secondary Index, GSI) : 파티션 키 및 정렬 키가 테이블의 파티션 키 및 정렬 키와 다를 수 있는 인덱스 (테이블당 최대 20개), 다른 값으로 파티션 나누고 정렬 가능

  • 로컬 보조 인덱스(Local Secondary Index, LSI) : 테이블과 파티션 키는 동일하지만 정렬 키는 다른 인덱스 (테이블당 최대 5개), 파티션 내에서 정렬 가능

	글로벌 보조 인덱스	로컬 보조 인덱스
키 스키마	단순 기본 키(파티션 키) or 복합 기본 키(파티션 키 + 정렬 키)	복합 기본 키(파티션 키 + 정렬 키)
키 속성	기본 테이블 속성	기본 테이블의 파티션 키와 동일한 속성
파티션 키 값당 크기 제한	크기 제한 없음	인덱싱된 모든 항목의 전체 크기 ≤ 10GB
온라인 인덱스 작업	테이블 생성할 때 동시 생성 가능 기존 테이블에 추가/삭제 가능	테이블 생성할 때 동시에 생성됨
쿼리 및 파티션	전체 테이블(모든 파티션)에 대해 쿼리 가능	단일 파티션에 대해 쿼리 가능
읽기 일관성	최종 일관성	최종 일관성 or 강력한 일관성
할당된 처리량 소비	자체 할당 처리량 설정	기본 테이블의 읽기/쓰기 용량 단위
프로젝션 속성	인덱스로 프로젝션되는 속성만 요청 가능	인덱스로 프로젝션되지 않는 속성도 요청 가능

• 데이터 조회 방식

  • Query : 키 값을 기반으로 데이터를 찾는 방식

  • Scan : 전체 데이터를 가져와서 필터링하는 방식 (Projection Expression 파라미터를 사용하여 일부 속성만 가져올 수 있음)

  • 데이터 조회 시에는 되도록 Query를 사용함

📌 DynamoDB 사용해보기

DynamoDB 테이블 생성하기

• 테이블 설계

  • 복합 기본 키 : 학번(파티션 키) + 과목명(정렬 키)

  • 글로벌 보조 인덱스 : 과목명(파티션 키) + 점수(정렬 키)

• 데이터 입력하기

• 테이블 삭제하기

DynamoDB 데이터 조회하기

📢 세 줄로 정리해보기!

1️⃣ DynamoDB는 완전 관리형 클라우드 NoSQL 데이터베이스다. NoSQL은 관계형 데이터베이스의 데이터 일관성 제약을 일부 완화하여 스키마가 없는 데이터 모델에 최적화된 데이터베이스다.

2️⃣ DynamoDB의 테이블에는 각 아이템을 구분하기 위한 고유 식별자인 기본 키(Primary Key)가 존재한다. 단순 기본 키(파티션 키)와 복합 기본 키(파티션 키 + 정렬 키)가 있는데, 파티션 키(Partition Key)는 데이터가 저장되는 파티션을 결정하고 정렬 키(Sort Key)는 동일한 파티션 내의 항목을 정렬한다.

3️⃣ DynamoDB는 데이터를 조회할 때 키 기반으로 Query 혹은 전체 데이터를 가져와 필터링하는 Scan 할 수 있다. 또한 글로벌 보조 인덱스(Global Secondary Index)(전체 테이블)와 로컬 보조 인덱스(Local Secondary Index)(파티션 내)를 사용할 수 있다.

참고 자료
└ 소플의 처음 만난 AWS
└ DynamoDB
└ AWS DynamoDB 사용기_보조 인덱스 사용 위주로
└ 인덱스 정리 (클러스터, 보조 인덱스, B+ 트리)