# 目次
- 1-1. はじめに
- 1-2. DynamoDBとは
- 1-3. Global Secondary Index（GSI）とは
  - 1-3-1. GSIの基本概念
  - 1-3-2. GSIの動作原理
- 1-4. GSIの構築と設定
  - 1-4-1. GSIの作成方法
  - 1-4-2. GSIの設定項目
- 1-5. GSIの最適化
  - 1-5-1. パーティショニング戦略
  - 1-5-2. スロットリングの回避
  - 1-5-3. プロビジョンドとオンデマンドキャパシティ
- 1-6. GSIのコスト管理
  - 1-6-1. コスト構造の理解
  - 1-6-2. コスト削減のためのベストプラクティス
- 1-7. GSIの使用例
  - 1-7-1. 実用ケーススタディ
  - 1-7-2. コード例
- 1-8. よくある問題と解決策
  - 1-8-1. 読み書きスループットの問題
  - 1-8-2. インデックスの不整合
- 1-9. まとめ

---

## 1-1. はじめに
Amazon DynamoDBは、フルマネージドなNoSQLデータベースサービスであり、大量のデータを迅速かつ確実に処理することができます。特に、Global Secondary Index（GSI）は、DynamoDBのクエリ性能を高めるための強力なツールです。本記事では、GSIの仕組みや最適化のポイントについて、技術的視点から詳しく解説していきます。

## 1-2. DynamoDBとは
DynamoDBは、Amazon Web Services（AWS）が提供するNoSQLデータベースサービスで、水平スケーリング可能で低遅延のデータストレージを実現します。このサービスは、高スループット、低レイテンシ、簡単なスケーリングを求められるWebアプリケーション向けに最適化されています。

## 1-3. Global Secondary Index（GSI）とは

### 1-3-1. GSIの基本概念
Global Secondary Index（GSI）は、クエリ性能を改善するための機能で、異なるパーティションキーおよびソートキーを指定してテーブルを検索することができます。この機能により、複雑なクエリを効率的に実行できるようになります。

### 1-3-2. GSIの動作原理
GSIは標準テーブルから異なるインデックステーブルに指定した属性を複製します。これにより、異なる順序やパターンでクエリを実行できます。ただし、データの更新や削除が行われた場合、GSIも自動的に更新されます。

## 1-4. GSIの構築と設定

### 1-4-1. GSIの作成方法
GSIは、テーブル作成時に定義するか、既存テーブルに追加することで構築されます。AWSコンソールやAWS CLI、SDKを通じて作成できます。以下にAWS CLIでのGSI作成の一例を示します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 1-4-2. GSIの設定項目
GSIは以下の要素で構成されています - パーティションキーおよびソートキーの選択、プロビジョンドスループット、投影設定などが含まれます。これらの設定は、アプリケーションのアクセスパターンに大きく影響を及ぼします。

## 1-5. GSIの最適化

### 1-5-1. パーティショニング戦略
最適化には、上手なパーティショニング戦略が重要です。全てのGSIが均等にアクセスされるようにすると、パフォーマンスボトルネックを防げます。パーティションキーの選択により、この平等が保たれます。

### 1-5-2. スロットリングの回避
スロットリングは、過剰なスループットの増加により発生します。これは、プロビジョンドスループット設定を見直すことで回避可能です。オンデマンドスループットに切り替えることで自動的にスロットリングを軽減できます。

### 1-5-3. プロビジョンドとオンデマンドキャパシティ
GSIを使用する際、大きなトラフィック変動がある場合、オンデマンドキャパシティを使用すると柔軟性が高まります。プロビジョンドキャパシティは、予測可能なトラフィックで効率的かつ経済的です。

## 1-6. GSIのコスト管理

### 1-6-1. コスト構造の理解
GSIのコストは、ストレージとリクエスト数に依存します。無駄なデータをGSIに含めないような設計が求められます。

### 1-6-2. コスト削減のためのベストプラクティス
不要な属性のプロジェクションを避け、必要最小限の容量を設定することが重要です。また、アクセスパターンの分析を行い、必要以上に高いスループットを設定しないことが、コスト削減に寄与します。

## 1-7. GSIの使用例

### 1-7-1. 実用ケーススタディ
実際のビジネスケースでは、複数の検索条件でデータを迅速に取得する用途にGSIが利用されます。具体例として、ユーザーが異なるフィルター条件で情報を検索できるアプリケーションが挙げられます。

### 1-7-2. コード例
以下は、PythonでBoto3を使ってGSIを操作する例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 1-8. よくある問題と解決策

### 1-8-1. 読み書きスループットの問題
GSIは別個のスループットを要求します。求められるスループットを正確に予測し、プロビジョンドスループットを正しく設定することが重要です。

### 1-8-2. インデックスの不整合
GSIのデータはベーステーブルと独立しているため、一貫性の問題が発生する場合があります。ストロングコンシステントリーディングを設定することで解決可能です。

## 1-9. まとめ
Global Secondary Index（GSI）は、DynamoDBの性能を大きく向上させる有力な手段です。GSIを正しく設計し、最適化することにより、大量データを効率的にクエリできます。本記事で紹介した内容が、貴方のGSIに関する理解を深化させ、実装と管理における最良の選択を導く一助となることを願っています。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# 目次
- 1-1. はじめに
- 1-2. DynamoDBとは
- 1-3. Global Secondary Index（GSI）とは
  - 1-3-1. GSIの基本概念
  - 1-3-2. GSIの動作原理
- 1-4. GSIの構築と設定
  - 1-4-1. GSIの作成方法
  - 1-4-2. GSIの設定項目
- 1-5. GSIの最適化
  - 1-5-1. パーティショニング戦略
  - 1-5-2. スロットリングの回避
  - 1-5-3. プロビジョンドとオンデマンドキャパシティ
- 1-6. GSIのコスト管理
  - 1-6-1. コスト構造の理解
  - 1-6-2. コスト削減のためのベストプラクティス
- 1-7. GSIの使用例
  - 1-7-1. 実用ケーススタディ
  - 1-7-2. コード例
- 1-8. よくある問題と解決策
  - 1-8-1. 読み書きスループットの問題
  - 1-8-2. インデックスの不整合
- 1-9. まとめ

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## 1-1. はじめに
Amazon DynamoDBは、フルマネージドなNoSQLデータベースサービスであり、大量のデータを迅速かつ確実に処理することができます。特に、Global Secondary Index（GSI）は、DynamoDBのクエリ性能を高めるための強力なツールです。本記事では、GSIの仕組みや最適化のポイントについて、技術的視点から詳しく解説していきます。

## 1-2. DynamoDBとは
DynamoDBは、Amazon Web Services（AWS）が提供するNoSQLデータベースサービスで、水平スケーリング可能で低遅延のデータストレージを実現します。このサービスは、高スループット、低レイテンシ、簡単なスケーリングを求められるWebアプリケーション向けに最適化されています。

## 1-3. Global Secondary Index（GSI）とは

### 1-3-1. GSIの基本概念
Global Secondary Index（GSI）は、クエリ性能を改善するための機能で、異なるパーティションキーおよびソートキーを指定してテーブルを検索することができます。この機能により、複雑なクエリを効率的に実行できるようになります。

### 1-3-2. GSIの動作原理
GSIは標準テーブルから異なるインデックステーブルに指定した属性を複製します。これにより、異なる順序やパターンでクエリを実行できます。ただし、データの更新や削除が行われた場合、GSIも自動的に更新されます。

## 1-4. GSIの構築と設定

### 1-4-1. GSIの作成方法
GSIは、テーブル作成時に定義するか、既存テーブルに追加することで構築されます。AWSコンソールやAWS CLI、SDKを通じて作成できます。以下にAWS CLIでのGSI作成の一例を示します。

```bash
aws dynamodb update-table \
    --table-name ExampleTable \
    --attribute-definitions \
        AttributeName=NewPartitionKey,AttributeType=S \
    --global-secondary-index-updates \
        "[{\"Create\":{\"IndexName\": \"NewIndex\",\"KeySchema\":[{\"AttributeName\":\"NewPartitionKey\",\"KeyType\":\"HASH\"}],\"Projection\":{\"ProjectionType\":\"ALL\"},\"ProvisionedThroughput\":{\"ReadCapacityUnits\":5,\"WriteCapacityUnits\":5}}}]"
```

### 1-4-2. GSIの設定項目
GSIは以下の要素で構成されています - パーティションキーおよびソートキーの選択、プロビジョンドスループット、投影設定などが含まれます。これらの設定は、アプリケーションのアクセスパターンに大きく影響を及ぼします。

## 1-5. GSIの最適化

### 1-5-1. パーティショニング戦略
最適化には、上手なパーティショニング戦略が重要です。全てのGSIが均等にアクセスされるようにすると、パフォーマンスボトルネックを防げます。パーティションキーの選択により、この平等が保たれます。

### 1-5-2. スロットリングの回避
スロットリングは、過剰なスループットの増加により発生します。これは、プロビジョンドスループット設定を見直すことで回避可能です。オンデマンドスループットに切り替えることで自動的にスロットリングを軽減できます。

### 1-5-3. プロビジョンドとオンデマンドキャパシティ
GSIを使用する際、大きなトラフィック変動がある場合、オンデマンドキャパシティを使用すると柔軟性が高まります。プロビジョンドキャパシティは、予測可能なトラフィックで効率的かつ経済的です。

## 1-6. GSIのコスト管理

### 1-6-1. コスト構造の理解
GSIのコストは、ストレージとリクエスト数に依存します。無駄なデータをGSIに含めないような設計が求められます。

### 1-6-2. コスト削減のためのベストプラクティス
不要な属性のプロジェクションを避け、必要最小限の容量を設定することが重要です。また、アクセスパターンの分析を行い、必要以上に高いスループットを設定しないことが、コスト削減に寄与します。

## 1-7. GSIの使用例

### 1-7-1. 実用ケーススタディ
実際のビジネスケースでは、複数の検索条件でデータを迅速に取得する用途にGSIが利用されます。具体例として、ユーザーが異なるフィルター条件で情報を検索できるアプリケーションが挙げられます。

### 1-7-2. コード例
以下は、PythonでBoto3を使ってGSIを操作する例です。

```python
import boto3

# DynamoDBクライアントを初期化
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')

table = dynamodb.Table('ExampleTable')

response = table.query(
    IndexName='NewIndex',
    KeyConditionExpression=Key('NewPartitionKey').eq('example_value')
)

for item in response['Items']:
    print(item)
```

## 1-8. よくある問題と解決策

### 1-8-1. 読み書きスループットの問題
GSIは別個のスループットを要求します。求められるスループットを正確に予測し、プロビジョンドスループットを正しく設定することが重要です。

### 1-8-2. インデックスの不整合
GSIのデータはベーステーブルと独立しているため、一貫性の問題が発生する場合があります。ストロングコンシステントリーディングを設定することで解決可能です。

## 1-9. まとめ
Global Secondary Index（GSI）は、DynamoDBの性能を大きく向上させる有力な手段です。GSIを正しく設計し、最適化することにより、大量データを効率的にクエリできます。本記事で紹介した内容が、貴方のGSIに関する理解を深化させ、実装と管理における最良の選択を導く一助となることを願っています。 

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