Amazon DynamoDB

公開日時：2020年12月03日　/　最終更新日時：2021年08月17日

■DynamoDB の特徴

NoSQLデータベースです。（SQLクエリはできませんが、PartiQLを利用するとできます。）
Amazon DynamoDB トランザクションによって DynamoDB に不可分性、一貫性、分離性、耐久性 (ACID) が実現されるため、アプリケーション内でのデータの精度を維持することができます。
Amazon DynamoDB グローバルテーブルは、マルチリージョン、マルチアクティブでマスターデータベースをデプロイするための完全マネージド型のソリューションです。
DynamoDB グローバルテーブルは、グローバルに展開されたアプリケーションに対して高速の読み取り／書き込み処理を提供して、ユーザーは、非常に高速なアプリケーションパフォーマンスを利用できます。

NoSQL とは

リレーショナルデータベース以外のデータベースを NoSQL というようです。

KVS（Key-Value Store）は NoSQL の中の1つです。

DynamoDBとRDB（リレーショナルデータベース）の違いについて

そもそも DynamoDB と RDB（リレーショナルデータベース）との違いについてですが、DynamoDBは「非リレーショナル」、「スキーマレス」であることが言えます。

schema（スキーマ）　←　図式、図表、概要という意味。

スキーマの意味が「DBの構造を定義したもの」という意味なら、スキーマレスとは「DBの構造を定義していないもの」ということになります。

リレーショナルデータベース（MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等）の場合

リレーショナルデータベースは、各テーブルを正規化して分割し、共通のキーを元に結合します。

そして欲しいテーブル（表）を作成します。

データは柔軟にクエリできるが、クエリは比較的コストが高くなります。

DynamoDB の場合

外部キーを使って各テーブルを結合して目的のテーブルを作るというような考え方はなく、非正規化によりテーブルを少なく構成し、パフォーマンス向上などを目的にアクセス頻度を減らすように設計します。

データは限られた数の方法で効率的にクエリできるが、その範囲外でのクエリになると高コストで低速になります。

つまり、ここで目的が異なっているということなんですね。

Amazon DynamoDB / NoSQL 設計

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/amazondynamodb/latest/developerguide/bp-general-nosql-design.html#bp-general-nosql-design-vs-relational

設計の仕方について

RDB　←　とりあえず表を作ることができる。後から表を組み合わせて欲しいテーブルを作ることができる。行と列の二次元で構成されるテーブルを CREATE TABLE 文などで作成する。
DynamoDB　←　クエリ（問い合わせ）が分かるまで設計ができない。とりあえず作ってみても役に立たないもしくは作り直しが発生するリスクがある。細かく全ての項目と型を指定する必要はない。

DynamoDB が保存できるデータ型

スカラー型（scalar）　←　1 つの値を表すことができます。数値、文字列、バイナリ、ブール、および null です。
ドキュメント型　←　JSON ドキュメントなどの入れ子の属性を持つ複雑な構造を表すことができます。
セット型　←　複数のスカラー値を表すことができます。文字セット、数値セット、およびバイナリセットです。

DynamoDB の使いどころ

■DynamoDB の使いどころ

トラフィックの多いウェブアプリ
eコマースシステム
ゲームアプリケーション（ゲームの行動記録）
IoTデータの蓄積
ビッグデータの解析用のデータ蓄積
高速処理が必要な要件があるもの
Webアプリケーションを構築した場合、ユーザーのセッション管理としても利用されることが多いです。

■DynamoDB のクロスリージョンレプリケーションについて

テーブルへの複数書き込みがフルサポートされ、複数の AWS リージョン間で自動的にレプリケートされるテーブルを作成できます。
クロスリージョンレプリケーションを有効にするためには、DynamoDB Streamsを有効化する必要があります。

■Dynamo DB が苦手とする処理

複雑なトランザクション処理が発生する業務システムには利用すべきではありません。
NoSQLデータベースであるため、JOIN／TRANSACTION／COMMIT／ROLLBACK が必要な複雑な処理には向いていません。

■DynamoDB の整合性モデル

「①結果的に整合性のある読み込み【デフォルト】」と「②強い整合性」の2種類があります。
DynamoDB は、特に指定がない限り、結果的に整合性のある読み込みを使用します。（デフォルトでは結果整合性モデル）
読み込みオペレーションで ConsistentRead パラメータがあり、このパラメータを true に設定すると強い整合性のある読み込みを使用します。

■結果的に整合性のある読み込みの特徴

最新の書き込みが反映されない可能性があります。（デメリット）
読み込みスループットが最大限に向上します。（メリット）

■強い整合性の特徴

全ての書き込みが反映されているのではデータの更新が反映されています。（メリット）

グローバルテーブルについて

グローバルテーブルを設定すると、リージョンにまたがり（マルチリージョンで）DynamoDB テーブル間のデータを自動的にレプリケートできるようになります。

グローバルテーブルの設定方法

以下の設定で DynamoDB テーブル間のデータ変更を自動的にレプリケートするようになります。

DynamoDB Streamsを有効化します。
設定したいリージョンにも同じテーブルを作成します。
設定したい全てのリージョンに作成された DynamoDB テーブルに対してグローバルテーブルを設定します。（テーブルの利用を許可する AWS リージョンを指定します。）

グローバルテーブルを作成する前に DynamoDB Streams を有効化する必要があります。

Amazon DynamoDB Accelerator (DAX)

■Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) の特徴

フルマネージド型高可用性インメモリキャッシュで、Amazon DynamoDB 用に特化しています。
DAX を有効化することで、DynamoDBテーブルはミリセカンドからマイクロセカンドへの最大 10 倍のパフォーマンス向上を実現します。DAX はインメモリキャッシュを利用しているため特定のデータへの処理が高い場合などに対して性能向上が期待できます。
1 秒あたりのリクエスト数が数百万件になる場合でも、ミリセカンドからマイクロセカンドへの最大 10 倍のパフォーマンス向上を実現します。
DAX を有効化すると、DAX クラスターは、1つのみのプライマリノードと、0～9個のリードレプリカノードを構成することができます。

DynamoDB Streams（DynamoDB ストリーム）

DynamoDB Streams は DynamoDB テーブルの変更イベントをトリガーにして、Lambda 関数などを起動することができます。
リージョンAで実施されたトランザクションを他のリージョン（リージョンB）にも自動的に複製させたい場合などに DynamoDB Streams を有効化します。

ストリームの管理より以下の表示タイプを設定できます。

DynamoDB Auto Scaling

DynamoDB Auto Scaling はテーブルとインデックスを監視して、アプリケーショントラフィックの変化に応じて自動的にスループットを調整します。
一時的な負荷増加に対して、DynamoDB テーブル処理パフォーマンスの管理が容易になり、アプリケーションの可用性を最大化しつつ、DynamoDBのコストを削減することができます。
テーブルとグローバルセカンダリインデックス（GSI）の容量増加を自動化できます。