Category: Amazon DynamoDB

近年、NoSQL データベースをリレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) の制約から解放するソリューションと見なす組織が増えているため、NoSQL データベースの使用が大幅に増加しています。NoSQL データベースの柔軟性、俊敏性、およびパフォーマンスは、移行をトリガーする主な利点ですが、組織の重要な要件の一部によって RDBMS は同じままでした。 RDMBS は、最も広く知られ議論されている機能であるトランザクションサポートのために、重要なデータを操作する場合 NoSQL データベースよりも好まれます。 Amazon DynamoDB Transactions 使用する理由 多くのアプリケーションでは、1 つ以上の項目に対して「アトミック」またはオールオアナッシングのデータベース操作を必要とするビジネスロジックが常に必要です。これにより、間違った操作が 1 つ発生した場合、すべてのデータベース操作をロールバックできます。通常、このニーズに対処しようとすると、接続されたすべての操作を追跡し、操作を元に戻すという点で、アプリケーションの実装が難しくなります。 Transactions は、re:Invent 2018 で DynamoDB の新機能として発表されました。データベース内のトランザクションのネイティブサポートを提供し、単一の AWS アカウントとリージョンにある複数の項目に ACID (原子性、一貫性、分離性、耐久性) を提供します。 従来、DynamoDB は単一の項目に対してのみ、これらのプロパティをサポートしていました。データの可用性と耐久性を確保するために設計されましたからです。Transactions は、複数の項目で 1 つ以上のテーブルに原子性 (オールオアナッシング) と分離性 (Transactions 同士は影響なし) を追加しました。 さらに、Transactions の ClientRequestToken キーを使用すると、API 呼び出しがべき等になる可能性があるため、複数の同一の呼び出しが同じ操作を再生せず、呼び出しが 1 つの場合と同じ効果が得られます。 Transactions を使用すると、データベース内でロールバック操作について心配したり、苦労したりする必要がなくなります。Transactions は、複数の項目とテーブルにわたってアクションを調整することにより、データの整合性を維持するのに役立ちます。 仕組みの説明 DynamoDB Transactions は現在、TransactWriteItems […]

大抵のリレーショナルデータベースシステム、そして一部の非リレーショナルデータベースシステムには、ユニークキーまたはユニーク制約として知られるコンストラクトがあります。この機能は、列またはフィールド内のすべての値が行全体で一意であることを確実にします。 たとえば、User テーブルがあるとします。それには、各ユーザーを一意に識別するプライマリキーとして UUID があるかもしれませんが、同じくユーザーにとって一意である必要があるユーザー名フィールドと E メールフィールド (DynamoDB 用語では「属性」) もあるかもしれません。このユースケースは、DynamoDB トランザクションに関する AWS Summit 2018 DAT374 セッションで言及されています。 Amazon DynamoDB では、プライマリキーがパーティションキー (テーブルにソートキーが選択されていない場合)、またはパーティションとソートキーの組み合わせのいずれかになります。プライマリキーは、テーブル内で一意であることが保証されています。しかし、DynamoDB には、プライマリキーではない属性の一意性を確実にするための組み込みメカニズムがありません。 この記事では、アプリケーション側からこのような類の一意性を実装するために使用されるパターンについて説明し、単一テーブルのスキーマ設計でこのパターンを使用するときに項目を作成、更新、および削除する方法の例をご紹介します。 ソリューションの概要 前述の例を使用して、User テーブルがあり、そのテーブルに以下のような属性があると考えてください。 pk (UUID として保存されたプライマリキー) userName email fullName phoneNumber UUID、userName、および email の各属性は一意である必要がありますが、fullName と phoneNumber にその必要はありません。複数の人物が同じ自宅電話番号を共有することができます。以下はサンプル行です。 pk userName email fullName phoneNumber b201c1f2-238e-461f-88e6-0e606fbc3c51 btables bobby.tables@gmail.com Bobby Tables +1-202-555-0124 8ec436a8-97e6-4e72-aec2-b47668e96a94 jsmith johnsmith@yahoo.com John Smith +1-404-555-9325 […]

リレーショナルデータベースから NoSQL への移行を考えていますか? 以下の記事では、Amazon EC2 インスタンスから Amazon DynamoDB への SQL Server データの読み取り、変換、書き込みについて詳しく説明します。AWS Glue を使用して、DynamoDB で複数のテーブルのソースデータモデルを 2 つのターゲットテーブルに変換します。 AWS Glue の代わりに、AWS DMS や AWS Marketplace ツールなど、データモデル変換のためのその他のオプションがあります。この 1 回限りの移行では、複数のテーブルを 1 つに変換するために AWS Glue および Scala コードを選択しました。 概要 このデモでは、商用リレーショナルデータベースをリファクタリングする方法を示します。選択したデータベースは、スポーツイベントのチケットを生成および販売します。データベースを DynamoDB にリファクタリングするためのベストプラクティスと、DynamoDB テーブルを設定し、AWS Glue を使用してデータを転送する方法を説明します。また、VPC エンドポイントと AWS Glue のセキュアな IAM ロールを設定する方法、ソースデータベースをクロールし、Apache Spark ETL ジョブを実行する方法も示します。 すぐに開始するには、DynamoDB リポジトリへのリファクタリングのコードにアクセスしてください。 問題と提案される解決策 環境内で AWS […]

この記事では、Amazon DynamoDB のテーブル構造がスキャンパフォーマンスにどのように影響するかについて説明し、テーブルのスキャン時間を最適化する方法をご紹介します。 Amazon DynamoDB は、柔軟なスキーマを使用できる NoSQL データベースです。これは、項目それぞれにどのような属性が存在するかという点で、同じテーブル内の項目が互いに異なることを意味します。 DynamoDB のスキーマとアクセスパターンの大部分は GetItem 操作と Query 操作を中心に方向づけと最適化が行われ、これによってテーブルまたはインデックスから単一項目にアクセスするときに一貫した 1 桁台のミリ秒での応答時間が提供されますが、ユースケースとアクセスパターンには、テーブルとインデックスのスキャンが必要なものもあります。 概要 柔軟なスキーマを持つデータベースでは、データベーススキャンから返されたすべての項目について、ネットワーク応答にデータだけでなく、メタデータも含まれています。このメタデータには、各属性の属性名とデータタイプが含まれる場合があります。 各項目により多くの属性を追加すると、クライアントオーバーヘッドもいくらか追加されます。これは、ネットワーク応答の各列が、適切なクライアントデータ構造にマーシャルされる必要があるからです。その例は Python ディクショナリー、Node.js マップ、Java オブジェクトなどです。 属性メタデータは容量を消費するため、DynamoDB 応答の 1 MB 上限に収まる項目数が少なくなります。その結果として、データのスキャンに必要な往復回数が増えることになります。 テスト方法 パーティションキーとソートキー (どちらも文字列) で構成されるプライマリキーというシンプルな構造のテーブルを 1 つ作成しました。144 個のランダムな文字の文字列が含まれる field1 という名前の 3 番目の文字列属性もあります。 また、3 文字および 6 文字の属性値の両方を持つ、7 文字の属性名 (field01… field24) の異なる組み合わせを使ったテーブルも作成しました。これらのテーブルには、最初のテーブルと同じプライマリキー構造があります。 柔軟なスキーマを持つ NoSQL データベースは、項目ごとに属性名を保存する必要があります。項目の属性が増える、または属性名が長くなると、項目は属性名を保存するためにより多くの容量を消費します。 最後に、24 個の属性 (それぞれが同じ 7 文字の属性名と […]

広告技術 (アドテック) 企業は、Amazon DynamoDB を使用して、ユーザープロファイル、ユーザーイベント、クリック数、訪問済みリンクなどのさまざまな種類のマーケティングデータを保存します。用途としては、リアルタイム入札 (RTB)、広告ターゲティング、アトリビューションなどがあります。このブログ記事では、DynamoDBを使用するアドテック企業の最も一般的なユースケースと設計パターンを特定します。 こうしたユースケースでは、高いリクエスト率 (1 秒あたり数百万件のリクエスト)、低くて予測可能なレイテンシー、および信頼性が必要です。大規模な読み取りボリュームがある場合、またはミリ秒未満の読み取りレイテンシーが必要な場合、企業は DynamoDB Accelerator (DAX) によるキャッシングを利用します。ますます多くのアドテック企業が、複数の地域で RTB や広告ターゲティングプラットフォームをデプロイしており、これには AWS リージョン間でのデータレプリケーションが必要になります。 完全マネージド型サービスである DynamoDB を使用すると、アドテック企業はデータベースの運用にリソースを投資することなく、こうした要件をすべて満たすことができます。また、こうした企業は、DynamoDB への移行によってデータベースの支出が削減されるため、DynamoDB の費用対効果も高いことに気付きます。たとえば、GumGum が自社のデジタル広告プラットフォームを DynamoDB に移行したとき、古いデータベースに比べてコストが 65〜70％ 削減されたと推定しています。 この記事で使用される用語 この記事では、以下のデータモデリングと設計パターンの用語を使用します。 1:1 モデリング: パーティションキーをプライマリキーとして使用する 1 対 1 関係のモデリング。 1:M モデリング: パーティションキーとソートキーをプライマリキーとして使用する 1 対多関係のモデリング。 DAX によるキャッシング: DynamoDB の前で読み取りキャッシュとして DAX を使用すると、読み取りのレイテンシーを短縮できるだけでなく、頻繁にアクセスされるアイテムに対する高い読み取り負荷を費用効果の高い方法で処理することができます。 アドテックのユースケースと設計パターン ユースケース データモデリングまたは設計パターン RTB および広告ターゲティングでのユーザープロファイルの保存 1:1 モデリング、1:M モデリング […]

7 年前の今日、AWS の CTO であった Werner Vogels が Amazon DynamoDB のリリースを発表しました。そこで、2018 年と 2017 年の「最新情報」の記事を振り返って、DynamoDB の最近の成長を示すのもおもしろいだろうと考えました。こうした記事は、トランザクション、オンデマンドキャパシティモード、ポイントインタイムリカバリ、グローバルテーブル、バックアップとリストア、Auto Scaling など、さまざまな機能リリースをすべて説明しています。

このブログ記事では、お使いのアプリケーションに対するデータベースサービスの候補として DynamoDB を評価する方法を説明してから、DynamoDB への移行を計画する方法を、ベストプラクティスを含めて説明します。

従来のオンプレミスデータベースのライセンスコストとインフラストラクチャコストは増えつづけ、データベースのスケーリングが大きな課題になっています。このような場合には何ができるでしょうか? このブログ記事では、AWS クラウドに移行するときにデータベースコストを削減し、可用性を向上させる戦略について説明します。

AWS ではこの 2019 年、DynamoDB での作業時にミッションクリティカルなワークロードのパフォーマンスを最大化して、コストを最適化するために役立つ Amazon DynamoDB のベストプラクティスに従うことをお勧めします。この記事は、このような抱負の維持を助ける DynamoDB のコンテンツに焦点を当てて行きます。

このブログ記事では、リソースをひとつ、または複数のタグに基づいてグループ化し、スケーリングプランを使用することによって AWS Auto Scaling ポリシーを集約、設定、および管理する方法をご紹介します。スケーリングプランを使用すると、タグを用いることによって AWS Auto Scaling ポリシーの作成を自動化し、これらのポリシーを簡単に変更できます。