ステップ 3。データアクセスパターンの識別

新しいアプリケーションの場合は、アクティビティや目的に関するユーザーストーリーを確認します。ユースケースを文書化し、そのユースケースに必要なアクセスパターンを分析します。

既存のアプリケーションについては、クエリーログを分析し、人々が現在どのようにシステムを使用しているかを調べ、主要なアクセスパターンを特定します。

データサイズ：一度にどれだけのデータが保存され、要求されるかを知ることは、データを分割する最も効果的な方法を決定するのに役立ちます（ブログ記事を参照）。

データシェイプ: クエリが処理される際 (RDBMS システムのように) データを再形成するのではなく、データベースの形状がクエリ処理に対応するように、NoSQL データベースでデータを整理します。これは、スピードとスケーラビリティを向上させる重要な要素です。

データ速度: DynamoDB では、クエリを処理するために使用可能な物理パーティションの数を増やし、それらのパーティション間で効率的にデータを分散させることでスケーリングします。ピーク時のクエリ負荷を事前に知ることで、I/O 容量を最適に使用するためのデータ分割方法を決定できるかもしれません。

優先度クエリは、通常、最もよく使用される、または最も関連性の高いクエリです。応答待ち時間を短くする必要があるクエリを特定することも重要です。