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データモデリングのベストプラクティス: データモデルを設計するための推奨事項
Amazon Keyspaces (Apache Cassandra の場合) を使用する際のパフォーマンスを最適化し、コストを最小限に抑えるには、効果的なデータモデリングが不可欠です。このトピックでは、アプリケーションのデータアクセスパターンに適したデータモデルを設計するための重要な考慮事項と推奨事項について説明します。
パーティションキー設計 – パーティションキーは、Amazon Keyspaces のパーティション間でデータがどのように分散されるかを決定する上で重要な役割を果たします。適切なパーティションキーを選択すると、クエリのパフォーマンスとスループットコストに大きな影響を与える可能性があります。このセクションでは、パーティション間での読み取りアクティビティと書き込みアクティビティの均等な分散を促進するパーティションキーを設計するための戦略について説明します。
主な考慮事項：
均一なアクティビティ分散 – スループットコストを最小限に抑え、バーストキャパシティを効果的に活用するために、すべてのパーティションで均一な読み取りおよび書き込みアクティビティを目指します。
アクセスパターン – パーティションキーの設計をアプリケーションのプライマリデータアクセスパターンと一致させます。
パーティションサイズ – 大きくなりすぎるパーティションは、パフォーマンスに影響を与え、コストが増加する可能性があるため、作成しないでください。
データモデルをより簡単に視覚化および設計するには、NoSQL Workbench を使用できます。
