## 目次

- 1-1. はじめに
- 1-2. DynamoDBの基本概要
- 1-3. コスト構造の理解
  - 1-3-1. 読み込み/書き込み容量の設定
  - 1-3-2. プロビジョンドモード vs オンドマンドモード
- 1-4. コスト最適化のステップ
  - 1-4-1. キャパシティモデルの選択
  - 1-4-2. 読み込み/書き込み容量の見直し
  - 1-4-3. インデックスの最適化
- 1-5. キャパシティモデルの詳細
- 1-6. インデックスの効果的な使い方
  - 1-6-1. パーティションキーとソートキー
  - 1-6-2. グローバルセカンダリインデックス (GSI)
- 1-7. ケーススタディ: コスト削減の具体例
- 1-8. 他のベストプラクティス
  - 1-8-1. データモデリング
  - 1-8-2. クエリ効率化
- 1-9. まとめ

## 1-1. はじめに
DynamoDBはAWSのフルマネージドNoSQLデータベースで、高い可用性とスケーラビリティを提供します。しかし、誤った設定や利用法により、予想以上にコストがかかる場合があります。本記事では、DynamoDBのコスト最適化に焦点を当て、具体的な方法を紹介します。

## 1-2. DynamoDBの基本概要
DynamoDBはスキーマレスなデータベースで、主にドキュメントやキー-バリュー形式でデータを格納します。その設計はデータストアの可用性とレスポンス性を重視しており、分散されたアーキテクチャを使用します。

## 1-3. コスト構造の理解

### 1-3-1. 読み込み/書き込み容量の設定
DynamoDBでは、プロビジョンされた読み取り単位（RCU）と書き込み単位（WCU）がコストに直接影響します。1RCUは強化された読み取りで1秒間に4KBのデータを読み込む能力を持っており、1WCUは1秒間に1KBのデータを書き込む能力を持っています。

### 1-3-2. プロビジョンドモード vs オンドマンドモード
プロビジョンモードでは、ユーザーは必要なRCUとWCUを設定しますが、オンドマンドモードではアクセスに応じて自動で処理能力が割り当てられます。利用パターンに応じて適切なモードを選択することが、コスト最適化の重要な要素です。

## 1-4. コスト最適化のステップ

### 1-4-1. キャパシティモデルの選択
プロビジョンドモードを選択する場合は、トラフィック予測に基づいて適切にRCUとWCUを調整する必要があります。一方、オンデマンドモードでは利用パターンに合わせた柔軟性が得られるため、突発的なトラフィックに対応できます。

### 1-4-2. 読み込み/書き込み容量の見直し
定期的にキャパシティを見直し、無駄なリソースの確保を避けます。特に、ピーク時以外の使用状況を監視し、キャパシティを適切に調整します。

### 1-4-3. インデックスの最適化
不要なグローバルセカンダリインデックス（GSI）を削除し、クエリの効率を向上させます。GSIはコストに大きな影響を与えるため、利用するインデックスを慎重に選ぶ必要があります。

## 1-5. キャパシティモデルの詳細
DynamoDBのキャパシティモデルは、アプリケーションのニーズに応じたスケールを可能にします。プロビジョンドモードは予測可能なトラフィックに効果的で、オンデマンドモードは予測が難しいトラフィックに適しています。

## 1-6. インデックスの効果的な使い方

### 1-6-1. パーティションキーとソートキー
パーティションキーはテーブルを分散するために使用され、ソートキーは複数のパーティションキーに対応する場合に使用します。この二つのキーを適切に設定することで、クエリの効率性を高めることができます。

### 1-6-2. グローバルセカンダリインデックス (GSI)
GSIを効率的に活用することで、特定のクエリパターンに対するレスポンスを向上させられます。しかし、使用する際にはコストにも注意が必要です。

## 1-7. ケーススタディ: コスト削減の具体例
ある企業では、プロビジョンドモードからオンデマンドモードに変更し、月々のコストを30%削減しました。ユースケースと利用パターンに基づいたキャパシティの選択が、コスト削減の鍵です。

## 1-8. 他のベストプラクティス

### 1-8-1. データモデリング
データモデリングの段階でアクセスパターンを洗い出し、効率的なデータ構造を設計します。これにより、無駄なクエリやインデックスを減らし、コストを削減します。

### 1-8-2. クエリ効率化
クエリを効率化することで、必要なリソース量を削減できます。特に、フィルターを利用した効率的なデータ取得方法を検討します。

## 1-9. まとめ
DynamoDBのコスト最適化には、適切なモードの選択とキャパシティの調整が不可欠です。インデックスの利用費用を考慮し、必要なインデックスのみを維持するようにしましょう。また、定期的な見直しとモニタリングを通じて、最適な設定を維持することが重要です。 [cv:issue_marketplace_engineer]

## 目次

- 1-1. はじめに
- 1-2. DynamoDBの基本概要
- 1-3. コスト構造の理解
  - 1-3-1. 読み込み/書き込み容量の設定
  - 1-3-2. プロビジョンドモード vs オンドマンドモード
- 1-4. コスト最適化のステップ
  - 1-4-1. キャパシティモデルの選択
  - 1-4-2. 読み込み/書き込み容量の見直し
  - 1-4-3. インデックスの最適化
- 1-5. キャパシティモデルの詳細
- 1-6. インデックスの効果的な使い方
  - 1-6-1. パーティションキーとソートキー
  - 1-6-2. グローバルセカンダリインデックス (GSI)
- 1-7. ケーススタディ: コスト削減の具体例
- 1-8. 他のベストプラクティス
  - 1-8-1. データモデリング
  - 1-8-2. クエリ効率化
- 1-9. まとめ

## 1-1. はじめに
DynamoDBはAWSのフルマネージドNoSQLデータベースで、高い可用性とスケーラビリティを提供します。しかし、誤った設定や利用法により、予想以上にコストがかかる場合があります。本記事では、DynamoDBのコスト最適化に焦点を当て、具体的な方法を紹介します。

## 1-2. DynamoDBの基本概要
DynamoDBはスキーマレスなデータベースで、主にドキュメントやキー-バリュー形式でデータを格納します。その設計はデータストアの可用性とレスポンス性を重視しており、分散されたアーキテクチャを使用します。

## 1-3. コスト構造の理解

### 1-3-1. 読み込み/書き込み容量の設定
DynamoDBでは、プロビジョンされた読み取り単位（RCU）と書き込み単位（WCU）がコストに直接影響します。1RCUは強化された読み取りで1秒間に4KBのデータを読み込む能力を持っており、1WCUは1秒間に1KBのデータを書き込む能力を持っています。

### 1-3-2. プロビジョンドモード vs オンドマンドモード
プロビジョンモードでは、ユーザーは必要なRCUとWCUを設定しますが、オンドマンドモードではアクセスに応じて自動で処理能力が割り当てられます。利用パターンに応じて適切なモードを選択することが、コスト最適化の重要な要素です。

## 1-4. コスト最適化のステップ

### 1-4-1. キャパシティモデルの選択
プロビジョンドモードを選択する場合は、トラフィック予測に基づいて適切にRCUとWCUを調整する必要があります。一方、オンデマンドモードでは利用パターンに合わせた柔軟性が得られるため、突発的なトラフィックに対応できます。

### 1-4-2. 読み込み/書き込み容量の見直し
定期的にキャパシティを見直し、無駄なリソースの確保を避けます。特に、ピーク時以外の使用状況を監視し、キャパシティを適切に調整します。

### 1-4-3. インデックスの最適化
不要なグローバルセカンダリインデックス（GSI）を削除し、クエリの効率を向上させます。GSIはコストに大きな影響を与えるため、利用するインデックスを慎重に選ぶ必要があります。

## 1-5. キャパシティモデルの詳細
DynamoDBのキャパシティモデルは、アプリケーションのニーズに応じたスケールを可能にします。プロビジョンドモードは予測可能なトラフィックに効果的で、オンデマンドモードは予測が難しいトラフィックに適しています。

## 1-6. インデックスの効果的な使い方

### 1-6-1. パーティションキーとソートキー
パーティションキーはテーブルを分散するために使用され、ソートキーは複数のパーティションキーに対応する場合に使用します。この二つのキーを適切に設定することで、クエリの効率性を高めることができます。

### 1-6-2. グローバルセカンダリインデックス (GSI)
GSIを効率的に活用することで、特定のクエリパターンに対するレスポンスを向上させられます。しかし、使用する際にはコストにも注意が必要です。

## 1-7. ケーススタディ: コスト削減の具体例
ある企業では、プロビジョンドモードからオンデマンドモードに変更し、月々のコストを30%削減しました。ユースケースと利用パターンに基づいたキャパシティの選択が、コスト削減の鍵です。

## 1-8. 他のベストプラクティス

### 1-8-1. データモデリング
データモデリングの段階でアクセスパターンを洗い出し、効率的なデータ構造を設計します。これにより、無駄なクエリやインデックスを減らし、コストを削減します。

### 1-8-2. クエリ効率化
クエリを効率化することで、必要なリソース量を削減できます。特に、フィルターを利用した効率的なデータ取得方法を検討します。

## 1-9. まとめ
DynamoDBのコスト最適化には、適切なモードの選択とキャパシティの調整が不可欠です。インデックスの利用費用を考慮し、必要なインデックスのみを維持するようにしましょう。また、定期的な見直しとモニタリングを通じて、最適な設定を維持することが重要です。 

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