DynamoDB CRUD 작업과 Query vs Scan

AWS 데이터 스토어 활용

Dunieski Otano

AWS Solutions Architect

비용이 큰 실수

• 개발자가 Scan으로 사용자 한 명을 조회
• 아이템 100만 개의 테이블 전체를 읽음
• 청구 금액: 단 한 번의 조회에 $500
• Query를 사용했다면 $0.01

DynamoDB CRUD 작업

• PutItem: 아이템 생성 또는 교체
• GetItem: 기본 키로 아이템 읽기
• UpdateItem: 특정 속성 수정
• DeleteItem: 아이템 삭제
• Query: 파티션 키로 아이템 조회 (효율적)
• Scan: 테이블 전체 읽기 (비용 높음)

Query vs Scan: 핵심 차이점

• Query: 파티션 키 필요, 특정 아이템 읽기
  • 빠르고 효율적이며 비용 낮음
• Scan: 테이블 전체 읽기 후 필터링
  • 느리고 비용 높음, 가능하면 사용 지양
• 원칙: 키를 알고 있다면 Query를 사용하세요. 그렇지 않다면 설계를 재검토하세요.

조건부 표현식으로 경쟁 조건 방지

• 문제: 두 사용자가 동시에 같은 아이템을 업데이트
• 해결책: 조건부 표현식 사용
• 예시: 현재 값이 예상 값과 일치할 때만 업데이트

UpdateItem 표현식: 속성 수정

• SET: 속성 값 설정 또는 새 속성 생성
• ADD: 숫자 증가/감소, 집합에 추가
• REMOVE: 아이템에서 속성 삭제
• DELETE: 집합에서 요소 제거

Query와 Scan의 페이지네이션

• 문제: 대용량 결과 집합이 1MB 한도 초과
• 해결책: LastEvaluatedKey를 이용한 페이지네이션
• Limit: 페이지당 아이템 수 제어
• LastEvaluatedKey가 null이 될 때까지 반복

연습해 봅시다!

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