DynamoDB 개요¶

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DynamoDB¶

• Table of contents
• DynamoDB 개요
• DynamoDB
  • 장점요인
  • 올바른 이해
  • RCU, WCU
  • Strongly vs. Eventually
  • 파티셔닝

장점요인¶

• 관리형이면서
• 성능을 예측하여 설계할 수 있고,
• 일관된 성능을 보장
• 고가용성과 내구성

올바른 이해¶

• DDB는 고유의 특징과 제약을 동시에 지님
• 특히 일관된 성능(=Latency)을 제공하는데 주력
• ex)성능 지연 대신 요청 거부(Thorttling)

RCU, WCU¶

• 테이블의 읽기(RCU)와 쓰기(WCU)에 원하는 만큼의 처리량을 설정
• RCU와 WCU는 각기 독립적으로 설정
• 1 WCU = 1KB/sec
• 1 RCU = 4KB/sec

Strongly vs. Eventually¶

• 1 RCU는 최대 4KB의 항목에 대하여, Strongly 조건으로 1/sec, Eventually 조건으로 2/sec
• ex) 6KB 항목에 대해서 100회 읽기를 Strongly, Eventually 각 수행할 경우 필요한 RCU
  • Ceiling(6KB/4KB) * 100 = ceiling(1.5) * 100 = 2 * 1 * 100 = 200 (Strongly)
  • Ceiling(6KB/4KB)/2 * 100 = ceiling(1.5)/2 * 100 = 2/2 * 100 = 100 (Eventually)
  • ceiling 함수: 숫자를 다음 정수(whole number)로 올림하는 데 사용

파티셔닝¶

• DDB는 일관된 성능을 제공하기 위해 한 테이블을 여러개의 파티션으로 분산
• 파티션의 갯수는 Throughput과 테이블의 크기로 결정
• 어떤 항목이 어떤 파티션에 저장될지는 분산키(Hash Key)에 의해 결정
• 파티션의 갯수를 결정하는 공식
  • MAX ((RCU/3000+WCU/1000), Table Size(GB)/10GB)
  • MAX ((5000/3000+500/1000), 8/10) = MAX (3,1) = 3
    
• 매우 고르게 분포하는 분산키를 사용하고 (Uniform distribution Hash key) --> 적절한 처리량을 설정하면
  • 설정한 Throughput은 모든 파티션에 균등 배분된다.
    • 읽기와 쓰기에서 분산키의 인기도가 다를 수 있음 (Hot Key)
      
  • 한번 증가한 파티션은 줄어들지 않는다.
    • Throughput 확장의 고민요소
      • 파티션당 RCU/WCU는 갈수록 줄어들 수 있음
    • RCU/WCU가 여유 있는데 Thorttling 발생의 주 원인
    • LSI는 테이블의 WCU를 소모한다.