Amazon Dynamo DB 활용하기 - 강민석 :: AWS Database Modernization Day 온라인

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AWS Databases Modernization Day
Sr. Database Specialist SA
DynamoDB 활용하기
강민석

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고지 사항(Disclaimer)

Table of contents
• DynamoDB 이해하기
• DynamoDB 실습

DynamoDB 이해하기

Data Platform portfolio
Redshift
Data
warehousing
EMR
Hadoop +
Spark
Athena
Interactive
analytics
Kinesis Data
Analytics Real
time
Elasticsearch
Service
Operational
Analytics
RDS
MySQL, PostgreSQL,
MariaDB, Oracle, SQL
Server
Aurora
MySQL,
PostgreSQL
QuickSight SageMaker
DynamoDB
Key value
ElastiCache
Redis, Memcached
Neptune
Graph
Timestream
Time Series
QLDB
Ledger
Database
S3/Glacier
Glue
ETL & Data
Catalog
Lake Formation
Data Lakes
Database Migration Service | Snowball | Snowmobile | Kinesis Data Firehose | Kinesis Data Streams
Data Movement
Analytics Databases
Database, Business Intelligence & Machine Learning
Data Lake
Managed
Blockchain
Blockchain
Templates
Blockchain
RDS on VMware
DocumentDB
Document

Amazon에서의 NoSQL 역사
Dec 2004:
Database
scalability
challenges
Oct 2007:
Dynamo paper
published
Jan 2012:
DynamoDB
general
availability
Q3 2016:
DynamoDB leader
in Gartner MQ,
Forrester Wave
Today:
Tier 0 service
powering most of
Amazon

DynamoDB란 무엇인가?
• 2007년에 Amazon에서 “Dynamo Model”
으로 처음 출시
• 2012년도에 DynamoDB로 서비스 됨
• Key-Value기반의 NoSQL Database
• 성능: Low latency
• 용량: Almost infinite capacity
• 관리: No need to worry, Easy
• 확장: 완벽한(Seamless) scalability
• 고가용성: High Durability & Availability
• 쉬운 Planning: (via throughput
parameters)
Service-oriented architecture of
Amazon’s platform

Amazon DynamoDB
Highly available
and durable
Consistently fast at any scale Fully managed
Secure
Integrates with AWS Lambda,
Amazon Redshift, and more
Cost-effective
3개의 AZ에 3 copy
복제
한자리 milli-second
latency
Serverless로 관리
비용 절감
IAM 보안 사용 AWS 서비스와 통합
사용한 만큼 비용

How DynamoDB works?

Data modeling: SQL vs. NoSQL
SQL

Data modeling: SQL vs. NoSQL
NoSQLSQL

Partition Key
Mandatory
Key-value access pattern
Determines data distribution
Optional
Model 1:N relationships
Enables rich query capabilities
A1
(partition key)
A2
(sort key)
A3 A4 A7
A1
(partition key)
A2
(sort key)
A6 A4 A5
A1
(partition key)
A2
(sort key)
A1
(partition key)
A2
(sort key)
A3 A4 A5
SortKey
Table
Items
DynamoDB 테이블
Attributes
All items for a partition key
==, <, >, >=, <=
“begins with”
“between”
sorted results
counts
top/bottom N values
paged responses

Partitioning
00
55
AA
FF
Hash(1) = 7B
Orders
Partition A
33.33 % Keyspace
33.33 % Provisioned Capacity
Partition B
33.33 % Keyspace
Partition C
33.33 % Keyspace
Hash.MIN = 0
Hash.MAX = FF
Keyspace
Hash(2) = 48
Hash(3) = CD
DynamoDB table
OrderId: 1
CustomerId: 1
ASIN: [B00X4WHP5E]
OrderId: 2
CustomerId: 4
ASIN: [B00OQVZDJM]
OrderId: 3
CustomerId: 3
ASIN: [B00U3FPN4U]
• 1 Partition = 10G, 1 Item = Max 400 KB, 1 Partition 에는 25,000 개의 Item이 들어감
• 1 Partition 의 최고 RCU는 3,000. 최고 WCU는 1,000 입니다.

Partition: Sort Key 예
Partition 300:0 FF:∞
Hash (2) = 48
Customer# = 2
Order# = 10
Item = Pen
Customer# = 2
Order# = 11
Item = Shoes
Customer# = 1
Order# = 10
Item = Toy
Customer# = 1
Order# = 11
Item = Boots
Hash (1) = 7B
Customer# = 3
Order# = 10
Item = Book
Customer# = 3
Order# = 11
Item = Paper
Hash (3) = CD
55 A9:∞54:∞ AAPartition 1 Partition 2

Local secondary index(LSI)
A1
(partition)
A3
(sort)
A2
(item key)
A1
(partition)
A2
(sort)
A3 A4 A5
LSIs A1
(partition)
A4
(sort)
A2
(item key)
A3
(projected)
Table
KEYS_ONLY
INCLUDE A3
A1
(partition)
A5
(sort)
A2
(item key)
A3
(projected)
A4
(projected)
ALL
• 10 GB max per partition key, i.e. LSIs limit the # of
range keys!
• Table당 5개
LSI
• Alternate sort key attribute
• Index is local to a partition key

RCUs/WCUs provisioned separately
for GSIs
• Alternate partition (+sort) key
• Use composite sort keys for compound indexes
• Can be added or removed anytime
GSI: 테이블당 20개 제약
Global secondary index(GSI)
A1
(partition)
A2 A3 A4 A5Table
A5
(partition)
A4
(sort)
A1
(item key)
A3
(projected)
INCLUDE A3
A4
(partition)
A5
(sort)
A1
(item key)
A2
(projected)
A3
(projected)
ALL
A2
(partition)
A1
(itemkey)
KEYS_ONLY
GSIs
Online indexing

Data types
Type DynamoDB Type
String String
Integer, Float Number
Timestamp Number or String
Blob Binary
Boolean Bool
Null Null
List List
Set
Set of String, Number, or
Binary
Map Map

테이블 속성
읽기/쓰기 용량 모드
Provisioned ModeOn-Demand Mode
• 애플리케이션에서 수행할 것으로 예상되는 읽기
및 쓰기 처리량을 지정할 필요가 없음
• 테이블에 대해 수행하는 읽기 및 쓰기에 대해
요금이 부과
• 워크노드에 따라 읽기/쓰기 용량이 변경됨
• 사용예
• 알 수 없는 워크로드를 포함하는 테이블을
새로 만들 경우
• 애플리케이션 트래픽이 예측 불가능한
경우
• 사용한 만큼에 대해서만 지불하는
요금제를 사용하려는 경우
• 테이블의 읽기 용량 단위(RCU) 및 쓰기 용량
단위(WCU)의 처리량을 지정
• DynamoDB는 이 정보를 사용하여 처리량 요구
사항에 맞는 충분한 시스템 리소스 확보
• DynamoDB Auto Scaling에서 테이블의 처리
용량을 관리하도록 허용할 수도 있음

DynamoDB Auto Scaling
• 목표 사용률 — 테이블의 목표 사용률을 입력합니다.
• 최소 프로비저닝 용량 — Auto Scaling 범위의 하한을 입력합니다.
• 최대 프로비저닝 용량 — Auto Scaling 범위의 상한을 입력합니다.
• 글로벌 보조 인덱스에 동일한 설정 적용 — 이 옵션을 기본 설정(활성화)으로 유지합니다.
Throughput automatically adapts to your actual traffic
With Auto ScalingWithout Auto Scaling

Burst capacity is built in
0
400
800
1200
1600
CapacityUnits
Time
Provisioned Consumed
“Save up” unused capacity
Consume saved up capacity
Burst: 300 seconds
(1200 × 300 = 360k CU)
DynamoDB “saves” 300 seconds of
unused capacity per partition

효과적으로 파티션 키를 설계
• 효과적인 버스트 용량 사용
• 5분(300초)에 해당하는 미사용 읽기 및 쓰기 용량을 비축
• 높은 트래픽 파티션에 대한 처리량 향상
• 특정 파티션 키에 대한 트래픽이 3,000RCU, 1,000WCU를 초과하지 않도록 유지
• 핫 파티션의 Item 분산
https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/best-practices.html

Throttling
• Occurs if sustained throughput goes beyond
provisioned throughput per partition
• Possible causes
• Non-uniform workloads
• Hot keys/hot partitions
• Very large items
• Mixing hot data with cold data
• Remedy: Use TTL or a table per time
period
• Disable retries, write your own retry
code, and log all throttled or returned
keys

Data modeling: Hierarchical data structures as items
• Use composite sort key to define a hierarchy
• Highly selective result sets with sort queries
• Index anything, scales to any size
Primary Key
Attributes
ProductID type
Items
1 bookID
title author genre publisher datePublished ISBN
Some Book John Smith Science Fiction Ballantine Oct-70 0-345-02046-4
2 albumID
title artist genre label studio released producer
Some Album Some Band Progressive Rock Harvest Abbey Road 3/1/73 Somebody
2 albumID:trackID
title length music vocals
Track 1 1:30 Mason Instrumental
2 albumID:trackID
Track 2 2:43 Mason Mason
2 albumID:trackID
Track 3 3:30 Smith Johnson
3 movieID
title genre writer producer
Some Movie Scifi Comedy Joe Smith 20th Century Fox
3 movieID:actorID
name character image
Some Actor Joe img2.jpg
3 movieID:actorID
Some Actress Rita img3.jpg
3 movieID:actorID
Some Actor Frito img1.jpg

… or as documents (JSON)
• JSON data types (M, L, BOOL, NULL)
• Document SDKs available
• 400 KB maximum item size (limits hierarchical data structure)
Primary Key
Attributes
ProductID
Items
1
id title author genre publisher datePublished ISBN
bookID Some Book Some Guy Science Fiction Ballantine Oct-70 0-345-02046-4
2
id title artist genre Attributes
albumID Some Album Some Band Progressive Rock
{ label:"Harvest", studio: "Abbey Road", published: "3/1/73", producer: "Pink
Floyd", tracks: [{title: "Speak to Me", length: "1:30", music: "Mason", vocals:
"Instrumental"},{title: ”Breathe", length: ”2:43", music: ”Waters, Gilmour,
Wright", vocals: ”Gilmour"},{title: ”On the Run", length: “3:30", music: ”Gilmour,
Waters", vocals: "Instrumental"}]}
3
id title genre writer Attributes
movieID Some Movie Scifi Comedy Joe Smith
{ producer: "20th Century Fox", actors: [{ name: "Luke Wilson", dob: "9/21/71",
character: "Joe Bowers", image: "img2.jpg"},{ name: "Maya Rudolph", dob:
"7/27/72", character: "Rita", image: "img1.jpg"},{ name: "Dax Shepard", dob:
"1/2/75", character: "Frito Pendejo", image: "img3.jpg"}]

DynamoDB 활용 - Demo

Lab1 – 실습환경 구성

Lab2 – DynamoDB 테이블 생성 및 활용

Lab3 – 성능 테스트(WCU/RCU – On-Demand)

AWS Database Modernization Day에
참석해주셔서 대단히 감사합니다.
aws-korea-marketing@amazon.com
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facebook.com/amazonwebservices.ko
youtube.com/user/AWSKorea
slideshare.net/awskorea
twitch.tv/aws
저희가 준비한 내용, 어떻게 보셨나요?
더 나은 세미나를 위하여 설문을 꼭 작성해 주시기 바랍니다.

Thank you!

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