聴きながらとったメモ
登壇者 アマゾンソリューションアーキテクト 成田 俊
- アマゾンで買い物をするサイトはバックエンドにDynamoDBを使用している。
- 高速で一貫した性能。
- 99.999%のSLA。
- DynamoDBはテーブルでデータを分割し、アイテムとしてデータを保存する。
- 各アイテムはアトリビュート（列）を持っているが、データごとにアトリビュートが違っていてもいい。
- ソートキーはオプションだが、ソートキーをつけることで幅広い検索ができる（範囲検索とか）。
- パーティションキーとソートキーを指定してGet/Put/Update/Deleteする
- DynamnoDBでACIDトランザクションが可能になった。これによって複数の処理が全て成功するか全て失敗するか、という設計ができるようになった。
- 内部ではパーティションキーを元にItemの保存位置が決まり、スケールのためにパーテーションという単位で分散保存している。
- パーテーションは３つのコピーを持つことで冗長性を確保している。
- パーティションキーとソートキーだけで検索できない場合はセカンダリインデックスを使う。
- LocalSecondaryIndexは同じパーティションキーでの検索に使う。
- GlobalSecondaryIndexはパーティションキーをまたいで検索できる。
- クライアントがテーブルに対して更新処理を行うと、GlobalIndex用のテーブルに対して非同期に更新を行う。
- バーストキャパシティによって、過去300秒分で使わなかったキャパシティを使用してバーストできる。
- オートスケーリングできる。
- アクセスされるキーに偏りがあると負荷が偏るため、パーティションキーの設計時には書くパーティションに分散されるように考慮する必要がある。
- あるパーティションに負荷が偏った場合に、Adaptive Capacity機能によって、他のパーティションのキャパシティを負荷がかかっているパーティションにもってこれる。
- オンデマンドによってサーバー料金ではなく、リクエストに対して課金できる。
- オンデマンドとインスタンスは運用中に設定変更で変更できる。
- Scale fearlessly with amazon dynamo db adaptive... というセッションが参考になる。
- 「サーバーレスアプリケーション向けのDB 設計ベストプラクティス」
- NoSQLは正規化しすぎると効率が落ちることがある。非正規化し、データは多少重複していてもアプリから操作しやすい構造にする。
- N:MリレーションではtableとGSIによって双方向の関係性を保存する。
- GSI OVERLOADINGにより、セカンダリインデックスの数の制約を超えた設計が可能になる。