# DynamoDBの単一テーブル設計（Single Table Design）とは

## 目次
1. 1-1 DynamoDB紹介
2. 1-2 単一テーブル設計の概要
3. 1-3 単一テーブル設計の利点
4. 1-4 単一テーブル設計を採用する場合の注意点
5. 1-5 DynamoDBにおける実践方法
6. 1-6 単一テーブル設計の具体的な例
7. 1-7 ベストプラクティスとアンチパターン
8. 1-8 まとめ

## 1-1 DynamoDB紹介
Amazon DynamoDBはAWSによって提供されるNoSQLデータベースサービスで、スケーラブルで高性能なデータストレージを実現します。DynamoDBは、高スループットを保証しつつ、低遅延での読み書きをサポートしています。JSONフォーマットでデータを保存でき、スキーマレスな設計が可能です。

## 1-2 単一テーブル設計の概要
単一テーブル設計（Single Table Design）は、複数の関連データを一つのテーブルに集約するデータモデリングのアプローチです。この設計では、それぞれのエンティティを同一のテーブルに分け隔てなく保存することで、データの取得と運用を効率化します。

## 1-3 単一テーブル設計の利点
- **効率的なクエリ**: 単一テーブル内に多くのエンティティを配置することで、クエリの回数が減少し、データ取得の効率が向上します。
- **コスト削減**: 複数テーブル使用に伴うストレージコストや読み書きのリクエストに関連するコストが削減できます。
- **キャッシュの命中率向上**: データが一元管理されるため、キャッシュヒット率が向上し、パフォーマンスがさらに改善されます。

## 1-4 単一テーブル設計を採用する場合の注意点
- **複雑さの増加**: 複数エンティティのための設計が単一テーブルで行われるため、データモデリングが複雑になります。
- **プロビジョニングの計画**: 読み取り/書き込み容量の適切なプロビジョニングが必要になります。さもなければ、スループット制限を超えたときにパフォーマンスが低下します。

## 1-5 DynamoDBにおける実践方法
DynamoDBでの単一テーブル設計には、主キーの工夫が必須です。次の方法でデータを最適化します：

- パーティションキーとソートキーを使って関連するデータをグループ化します。
- `Query` 操作や `Scan` 操作を使い、効率的に関連データを抽出します。

### テーブル模型例:
![img](/mosaic-code.jpg)
- この例では、`PK`はユーザー識別子、`SK`はデータのタイプを示します。

## 1-6 単一テーブル設計の具体的な例
例えば、ECサイトで利用するDynamoDBテーブルにおいて、顧客情報、注文履歴、商品情報を単一テーブルに統合できます。それぞれのレコードを適切にキーを使い分けて保存することで、単票取得で様々なデータを取得可能です。

### 詳細設定例:
![img](/mosaic-code.jpg)
## 1-7 ベストプラクティスとアンチパターン
- **ベストプラクティス**: クエリパターンを設計の初期段階で考慮し、パーティションキーとソートキーを効率的に活用します。
- **アンチパターン**: 向こう見ずに全てのデータを一つのテーブルに押し込むことや、アプリケーションが対応しきれないほどの複雑なスキーマを採用すること。

## 1-8 まとめ
DynamoDBの単一テーブル設計は、正しい場面で適用すると大きなパフォーマンスメリットを提供します。ただし、設計時にはクエリの最適化やスケーリングを念頭に入れた計画が不可欠です。慎重にトレードオフを評価しながら、ビジネスニーズに即したデータモデリングを進めていきましょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# DynamoDBの単一テーブル設計（Single Table Design）とは

## 目次
1. 1-1 DynamoDB紹介
2. 1-2 単一テーブル設計の概要
3. 1-3 単一テーブル設計の利点
4. 1-4 単一テーブル設計を採用する場合の注意点
5. 1-5 DynamoDBにおける実践方法
6. 1-6 単一テーブル設計の具体的な例
7. 1-7 ベストプラクティスとアンチパターン
8. 1-8 まとめ

## 1-1 DynamoDB紹介
Amazon DynamoDBはAWSによって提供されるNoSQLデータベースサービスで、スケーラブルで高性能なデータストレージを実現します。DynamoDBは、高スループットを保証しつつ、低遅延での読み書きをサポートしています。JSONフォーマットでデータを保存でき、スキーマレスな設計が可能です。

## 1-2 単一テーブル設計の概要
単一テーブル設計（Single Table Design）は、複数の関連データを一つのテーブルに集約するデータモデリングのアプローチです。この設計では、それぞれのエンティティを同一のテーブルに分け隔てなく保存することで、データの取得と運用を効率化します。

## 1-3 単一テーブル設計の利点
- **効率的なクエリ**: 単一テーブル内に多くのエンティティを配置することで、クエリの回数が減少し、データ取得の効率が向上します。
- **コスト削減**: 複数テーブル使用に伴うストレージコストや読み書きのリクエストに関連するコストが削減できます。
- **キャッシュの命中率向上**: データが一元管理されるため、キャッシュヒット率が向上し、パフォーマンスがさらに改善されます。

## 1-4 単一テーブル設計を採用する場合の注意点
- **複雑さの増加**: 複数エンティティのための設計が単一テーブルで行われるため、データモデリングが複雑になります。
- **プロビジョニングの計画**: 読み取り/書き込み容量の適切なプロビジョニングが必要になります。さもなければ、スループット制限を超えたときにパフォーマンスが低下します。

## 1-5 DynamoDBにおける実践方法
DynamoDBでの単一テーブル設計には、主キーの工夫が必須です。次の方法でデータを最適化します：

- パーティションキーとソートキーを使って関連するデータをグループ化します。
- `Query` 操作や `Scan` 操作を使い、効率的に関連データを抽出します。

### テーブル模型例:
```json
{
  "PK": "User#A100",
  "SK": "Metadata",
  "Name": "John Doe",
  "Age": 30
}
```
- この例では、`PK`はユーザー識別子、`SK`はデータのタイプを示します。

## 1-6 単一テーブル設計の具体的な例
例えば、ECサイトで利用するDynamoDBテーブルにおいて、顧客情報、注文履歴、商品情報を単一テーブルに統合できます。それぞれのレコードを適切にキーを使い分けて保存することで、単票取得で様々なデータを取得可能です。

### 詳細設定例:
```json
// 顧客情報
{
  "PK": "Customer#C001",
  "SK": "Profile",
  "Name": "Alice Brown",
  "Email": "alice@example.com"
}

// 注文履歴
{
  "PK": "Customer#C001",
  "SK": "Order#O001",
  "OrderDate": "2023-01-15",
  "Total": 250
}
```
## 1-7 ベストプラクティスとアンチパターン
- **ベストプラクティス**: クエリパターンを設計の初期段階で考慮し、パーティションキーとソートキーを効率的に活用します。
- **アンチパターン**: 向こう見ずに全てのデータを一つのテーブルに押し込むことや、アプリケーションが対応しきれないほどの複雑なスキーマを採用すること。

## 1-8 まとめ
DynamoDBの単一テーブル設計は、正しい場面で適用すると大きなパフォーマンスメリットを提供します。ただし、設計時にはクエリの最適化やスケーリングを念頭に入れた計画が不可欠です。慎重にトレードオフを評価しながら、ビジネスニーズに即したデータモデリングを進めていきましょう。 

DynamoDBの単一テーブル設計（Single Table Design）とは

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