오늘은 dynamodb를 봤다.
1.

해설 : DynamoDB는 프로비저닝, 패치 또는 관리할 서버와 설치, 유지 관리 또는 운영할 소프트웨어가 없는 서버리스입니다. 용량을 조정하고 성능을 유지하기 위해 테이블을 자동으로 확장 및 축소합니다. 프로비저닝된(RCU 및 WCU 지정) 및 온디맨드(사용한 만큼 지불) 용량 모드를 모두 제공합니다.
2.

해설 : RCU와 WCU는 분리되어 있으므로 각 값을 개별적으로 늘리거나 줄일 수 있습니다.
3.

해설 : DynamoDB Accelerator(DAX)는 최대 10배의 성능 향상을 제공하는 DynamoDB용 완전 관리형 고가용성 인메모리 캐시입니다. 가장 자주 사용되는 데이터를 캐싱하여 DynamoDB 테이블의 핫 키에 대한 대량 읽기를 오프로드하여 "ProvisionedThroughputExceededException" 예외를 방지합니다.
4.

해설 : DynamoDB 스트림을 사용하면 DynamoDB 테이블에서 항목 수준 수정의 시간 순서 시퀀스를 캡처할 수 있습니다. AWS Lambda와 통합되어 실시간으로 이벤트에 자동으로 응답하는 트리거를 생성합니다.
5.

해설 : 프로덕션에 온디맨드 사용. 둘 다 온디맨드면 돈이 넘 많이 나옴
* 이것은 작동하지만 온디맨드 용량 모드가 프로비저닝된 용량 모드보다 훨씬 비싸기 때문에 매우 비쌉니다. 프로덕션이 매끄럽게 지속되는 곡선을 가지고 있다는 것을 알고 있듯이 Auto Scaling이 활성화된 프로비저닝된 용량 모드는 완벽할 것입니다.
6.

7.

해설 : 테이블은 수평
8.

해설 : 파티션 + 정렬이 조합이면 이게 고유해야함
9.

해설 : 블로그이니까 블로그 아이디가 파티션 키가 되어야지
10.

해설 : 12 * (8 KB / 1 KB) = 96 WCU.
11.

해설 : 10KB는 12KB로 반올림됩니다. 10 * (12KB / 4KB) = 30 RCU.
12.

해설 : 결국 1RCU로 4KB의 항목에 대해 초당 궁극적인 일관성 읽기를 2회 수행할 수 있습니다. 12 * (16 KB / 4 KB) = 48 / 2 = 24 RCU.
13.

해설 : RCU와 WCU는 테이블의 모든 파티션에 분산되어 있음을 기억하세요.
14.

해설 : projectionexpression이 getitem api라고 한다.
15.

해설 : 쿼리는 다 돌아야하는데, 테이블은 안그럼
16.

해설 : 스캔할거면 병렬이 빠름
17.

해설 : gsi 라는걸 이용
18.

해설 : 기본키가 아닌 속성으로 동일 파티션을 유지하면서 짜는것은 로컬보조 인덱스
19.

해설 : 낙관적 잠금은 암기해야함
20.

해설 : 조건부 쓰기 할때 문제가 일어남. 데이터에 뭐가 들어갈때. 읽기는 문제 x
21.

해설 : GSI(Global Secondary Index)는 독립적인 양의 RCU 및 WCU를 사용하며 용량 부족으로 인해 제한되면 기본 테이블도 제한됩니다.
22.

해설 : time to live
23.

해설 :하위 집합 = 투영 표현
24.

해설 : 옵션중에 최대 항목, 시작토큰이라는게 있다고 한다. 보통은 페이지네이션이 정답인데
25.

해설 : 트랜잭션
26.

해설 : 단순 sqs 는 못보낸다.
27.

해설 : 시간이 지나야 삭제됨

여기도 어렵네~
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오늘은 dynamodb를 봤다.
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해설 : DynamoDB는 프로비저닝, 패치 또는 관리할 서버와 설치, 유지 관리 또는 운영할 소프트웨어가 없는 서버리스입니다. 용량을 조정하고 성능을 유지하기 위해 테이블을 자동으로 확장 및 축소합니다. 프로비저닝된(RCU 및 WCU 지정) 및 온디맨드(사용한 만큼 지불) 용량 모드를 모두 제공합니다.
2.

해설 : RCU와 WCU는 분리되어 있으므로 각 값을 개별적으로 늘리거나 줄일 수 있습니다.
3.

해설 : DynamoDB Accelerator(DAX)는 최대 10배의 성능 향상을 제공하는 DynamoDB용 완전 관리형 고가용성 인메모리 캐시입니다. 가장 자주 사용되는 데이터를 캐싱하여 DynamoDB 테이블의 핫 키에 대한 대량 읽기를 오프로드하여 "ProvisionedThroughputExceededException" 예외를 방지합니다.
4.

해설 : DynamoDB 스트림을 사용하면 DynamoDB 테이블에서 항목 수준 수정의 시간 순서 시퀀스를 캡처할 수 있습니다. AWS Lambda와 통합되어 실시간으로 이벤트에 자동으로 응답하는 트리거를 생성합니다.
5.

해설 : 프로덕션에 온디맨드 사용. 둘 다 온디맨드면 돈이 넘 많이 나옴
* 이것은 작동하지만 온디맨드 용량 모드가 프로비저닝된 용량 모드보다 훨씬 비싸기 때문에 매우 비쌉니다. 프로덕션이 매끄럽게 지속되는 곡선을 가지고 있다는 것을 알고 있듯이 Auto Scaling이 활성화된 프로비저닝된 용량 모드는 완벽할 것입니다.
6.

7.

해설 : 테이블은 수평
8.

해설 : 파티션 + 정렬이 조합이면 이게 고유해야함
9.

해설 : 블로그이니까 블로그 아이디가 파티션 키가 되어야지
10.

해설 : 12 * (8 KB / 1 KB) = 96 WCU.
11.

해설 : 10KB는 12KB로 반올림됩니다. 10 * (12KB / 4KB) = 30 RCU.
12.

해설 : 결국 1RCU로 4KB의 항목에 대해 초당 궁극적인 일관성 읽기를 2회 수행할 수 있습니다. 12 * (16 KB / 4 KB) = 48 / 2 = 24 RCU.
13.

해설 : RCU와 WCU는 테이블의 모든 파티션에 분산되어 있음을 기억하세요.
14.

해설 : projectionexpression이 getitem api라고 한다.
15.

해설 : 쿼리는 다 돌아야하는데, 테이블은 안그럼
16.

해설 : 스캔할거면 병렬이 빠름
17.

해설 : gsi 라는걸 이용
18.

해설 : 기본키가 아닌 속성으로 동일 파티션을 유지하면서 짜는것은 로컬보조 인덱스
19.

해설 : 낙관적 잠금은 암기해야함
20.

해설 : 조건부 쓰기 할때 문제가 일어남. 데이터에 뭐가 들어갈때. 읽기는 문제 x
21.

해설 : GSI(Global Secondary Index)는 독립적인 양의 RCU 및 WCU를 사용하며 용량 부족으로 인해 제한되면 기본 테이블도 제한됩니다.
22.

해설 : time to live
23.

해설 :하위 집합 = 투영 표현
24.

해설 : 옵션중에 최대 항목, 시작토큰이라는게 있다고 한다. 보통은 페이지네이션이 정답인데
25.

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