DynamoDBの基礎まとめ ― 読み込み(RCU)検証

DynamoDBの基礎まとめ ― 書き込み(WCU)検証
ではWCUの挙動を検証してから大分時間が経ちましたが、今回はRCUについてやってみました。

テーブル作成

前回のSampleTableを利用

読み込み(RCU)

DynamoDBはデータ読み取りのために基本三つのアクションを提供しています。
テーブルからデータを読み込む を参考

アクション	説明
GetItem	テーブルから単一の項目を取り出します。
Query	特定のパーティションキーがあるすべての項目を取り出します。
Scan	指定されたテーブルで、すべての項目を取り出します。

それぞれ実行してみます。

PythonでLambda関数

パターン1:GetItemで1レコード読み取り

RCUの課金境界線は4KBなので、それぞれデータサイズ4KB以下と4KB超えの2回実施

回数	userid	updatedatetime	itemid	itemstatus	データ
1回目	U00001	2018-04-09 09:02:00	IT007	good	レコード全体4KB未満
2回目	U00001	2018-04-09 09:01:00	IT006	4,938バイトの長い文字列	レコード全体4KB超え

import boto3
import logging

dynamoDB = boto3.resource("dynamodb")
table = dynamoDB.Table("SampleTable")

def lambda_handler(event, context):
    
    try:
        itemdata = table.get_item(
            Key={
                "userid" : "U00001",
                "updatedatetime" : "2018-04-08 09:01:00"
            },
            ConsistentRead=True
        )
    except Exception as e:
        logging.error("type : %s", type(e))
        logging.error(e)

RCU計算しやすいように、ConsistentReadをTrueにし、DynamoDB はオペレーション時に強い整合性のある読み込みを使用します。

GetItemは1行ずつの読み込みが基本ですので、Keyの条件から「"updatedatetime" : "2018-04-08 09:01:00"」を抜くとThe provided key element does not match the schemaエラーが出ます。

[ERROR]	2018-05-02T06:53:18.565Z	caf6a9b7-66fa-11e8-a314-1579052166ad	type : <class 'botocore.exceptions.ClientError'>
[ERROR]	2018-05-02T06:53:18.586Z	caf6a9b7-66fa-11e8-a314-1579052166ad	An error occurred (ValidationException) when calling the GetItem operation: The provided key element does not match the schema

パターン1:CloudWatch結果

1-1は4KB未満で4KB（1RCU）に切り上げ、1-2は4KB超えで8KB(2RCU）に切り上げられました。

パターン2:Queryで1パーティションすべてのレコードを読み取り

回数	userid	データ
1回目	U00003	1レコード、データサイズ4KB未満
2回目	U00002	合計3レコード、データサイズ4KB未満
3回目	U00001	7レコード、データサイズ4KB超え

import boto3
import logging
from boto3.dynamodb.conditions import Key

dynamoDB = boto3.resource("dynamodb")
table = dynamoDB.Table("SampleTable")

def lambda_handler(event, context):
    
    try:
        itemdata = table.query(
            KeyConditionExpression=Key("userid").eq("U00003"),
            ConsistentRead=True
        )
    except Exception as e:
        logging.error("type : %s", type(e))
        logging.error(e)

パターン2:CloudWatch結果

読み取りレコード数に関係なく、あくまで合計サイズが4KBまたはその倍数かで切り上げられています。

パターン3:Queryで1パーティションの一部レコード（or 一部項目）取得

回数	userid	条件	データ
1回目	U00001	itemid=IT004	1レコード、データサイズ4KB未満、パーティションデータサイズ4KB超え
2回目	U00001	Select itemid	合計7レコード、取得項目データサイズ4KB未満、パーティションデータサイズ4KB超え

パターン3-1回目

import boto3
import logging
from boto3.dynamodb.conditions import Key, Attr

dynamoDB = boto3.resource("dynamodb")
table = dynamoDB.Table("SampleTable")

def lambda_handler(event, context):
    
    try:
        itemdata = table.query(
            KeyConditionExpression=Key("userid").eq("U00001"),
            FilterExpression=Attr("itemid").eq("IT004"),
            ConsistentRead=True
        )
    except Exception as e:
        logging.error("type : %s", type(e))
        logging.error(e)

パターン3-2回目

import boto3
import logging
from boto3.dynamodb.conditions import Key, Attr

dynamoDB = boto3.resource("dynamodb")
table = dynamoDB.Table("SampleTable")

def lambda_handler(event, context):
    
    try:
        itemdata = table.query(
            ProjectionExpression="itemid",
            KeyConditionExpression=Key("userid").eq("U00001"),
            ConsistentRead=True
        )
    except Exception as e:
        logging.error("type : %s", type(e))
        logging.error(e)

パターン3:CloudWatch結果

3-1でたとえ結果はIT004という1レコードのみがヒットしたとしても、検索範囲（パーティションのサイズ）でRCUが計上されました。3-2も同様、結果が1カラムのみほしいにもかかわらず、RCUは検索範囲（パーティションのサイズ）で計上されます。

パターン4:Scanでテーブル全レコードを読み取り

回数	userid	データ
1回目	すべて	16レコード、15.33 KB

import boto3
import logging

dynamoDB = boto3.resource("dynamodb")
table = dynamoDB.Table("SampleTable")

def lambda_handler(event, context):
    
    try:
        itemdata = table.scan(
            ConsistentRead=True
        )
    except Exception as e:
        logging.error("type : %s", type(e))
        logging.error(e)

パターン4:CloudWatch結果

スキャンの場合、テーブルの合計サイズでRCUが計上されます。

考察

WCU時と同様、1レコードのデータサイズを4KB未満（あるいはKBに比例する）に抑えるのがよく、プロビジョニングする際にも読み取りレコード数/秒で算出するので良いです。
すこし勘違いしました。WCUは1レコードずつ（挿入、更新、削除は1レコード単位のため）のサイズを1KB未満（あるいはKBに比例する）に抑えるとよいです。
RCUは基本パーティション単位の読み取りとなるので、
1パーティション=1レコードの場合、4KBを意識すればよいですが、
1パーティションが複数レコードの場合、レコード数も変動となるはずで、4KBという境界線を気にすることがなく、あくまで全体的にデータサイズ（Key、Value）を抑えたテーブル設計を念頭に置けばよいかと思います。
また、テーブルサイズが肥大化すると、Scan時のRCUが膨大になるため、基本Scanは使用しないようにアプリケーション設計が必要です。