AWS 데이터 베이스

데이터 분석을 위한 데이터베이스

전통적 데이터베이스 : RDBMS

Amzon RDS는 클라우드에서 관계형 DB를 쉽게 설정,운영 및 확정을 할 수 있다.
하드웨어 프로비저닝 , 데이터베이스 설정, 패치 , 백업과 같은 시간 소모적인 관리 작업을 자동화 하는 반면
비용 면에서도 효율적이고 확장 가능한 관계형 DB 용량을 제공한다. 애플리케이션에 집중하여 이에 필요한 빠른성능,
고가용성 , 보안 및 호환성을 제공하도록 지원한다.

SQL VS NoSQL ?
NoSQL(Not Only SQL) NoSQL 은 기존 관계형 데이터베이스가 열과 행으로 저장했다면 은 다양한 
비정형 데이터를 저장한다 이러한 비정형 데이터에는 키 밸류나 문서 테이블 데이터 간 연결을 고려하는 그래프를 들 수 있다

다이나모 는 키 밸류 형태의 대표적인 데이터베이스이다 스키마가 따로 결정되어 있지 않으며 확정성 높은 고성능의 데이터베이스를 제공한다 또한 완전관리형 다중 리전 다중 마스터 데이터베이스이며, 대규모 애플리케이션을 위한 보안 기능 백업 및 복원 인메모리 캐싱을 기본 제공한다 다이나모 DB는 하루 10조개 이상의 요청을 처리할 수 있고 초당 2000만개 이상의 급증하는 요청을 지원한다.

 

 

 

다른 데이터베이스 시스템과 마찬가지로 다이나모 역시 데이터를 테이블에 저장한다 테이블이란 DB . 데이터의 집합을 의미하며 각각의 데이터들은 항목과 속성으로 구성되어 있다 각 개별 데이터를 항 , . 목이라 하며 각 항목이 가지는 키 밸류 형태의 데이터를 속성이라고 한다

 

 

테이블 만들기

 

 

 

테이블 이름 univ_student
기본 파티션 키 univ_name (문자열)
기본 정렬 키 univ_id (문자열)

기본키는 서로 중복되지 않는 고유한 값이다 그러나 학교를 예로 들면 이름이 같은 학생이 존재하는 경우가 발생할 수 있다. 기본키를 개가 아닌 개를 사용하여 정렬키로 학번을 사용하면 이름 학번 으로 기본키를 만들게 되어 
고유한 아이디를 만들 수 있다 정렬키를 추가하여 그리고 번호로 설정한 뒤 우측 하단의 생성 버튼을 클릭한다

 

테이블 생성 완료

 

항목으로가서 항목 만들기 버튼을 누른다.

 

이런식으로 기존의 테이블을 입력하거나 추가 할 수 있다.

 

테이블 완성

 

circle 중 토트넘을 검색한다.

 

 

 

토트넘이름을 가진 사람들이 뜬다.

 

4.0~4.5 사이를 학점을 가진 사람들도 검색이 가능하다.

 

쿼리로 바꿔서 이름으로 검색이 가능하다.

 

글로벌 보조 인덱스 생성

인덱스 목록으로가서 인덱스 생성을 누른다.

 

 

 

 

상단에서 "인덱스"를 선택한 뒤 , "인덱스 생성을 클릭하고 인덱스 파티션키로 "circle", 인덱스 이름에 "circle-index"를 선택한다. 프로젝션 속성이란 인덱스를 기준으로 검색할때 키 값만 혹은 모든 항목을 전달할지 선택할 수 있다.

앞서 언급한 것처럼 다이나모 DB의 인덱스는 동일한 데이터를 갖지만 , 다른 키 값과 정렬키를 갖는 클론 테이블을 만들어서 테이블을 만들때와 동일한 처리용량이 필요하다. 추가 비용 안내가 있어도 25개의 읽기 쓰기 용량은 프리티어 범위 내에서 제공되기 때문에 "인덱스 생성"을 클릭한다.

 

 

스캔에서 생성한 인덱스를 선택한다.검색 방법은 스캔을 선택하고 "검색시작"을 누르면 "circle"이 포함된 데이터만 표시된다. 인덱스에서 만든 테이블에서는 "circle" 를 기본키로 하기 때문에 원 테이블에서 "circle" 가 포함되지 않은
데이터는 가져올 수 없다.

 

 

다시 스캔으로 변경하고 "토트넘"을 입력한 후 "검색 시작" 을 누르면 쿼리 결과를 볼수 있다.
쿼리는 키 값을 찾아 데이터를 검색하는 방법이고 스캔은 모든 데이터를 검색하는 방법이므로 , 원 데이터에서
스캔으로 "circle" 을 찾는것 보다 인덱스에서 쿼리로 찾는 것이 처리 용량이 적게든다.

 

 

테이블 삭제방법

좌측 상단에 존재하는 이름을 선택하고 삭제하기를 누른다.

 

 

삭제완료