Database Service

RDS

• 관계형 데이터베이스
• Amazon Aurora
  • MySQL, PostgreSQL 호환되는 RDS
  • 서능과 가용성 우수
  • 간단하고 쌈
  • scale-out

ElastiCache

• In-Memory Cache
  • 폰, 태블릿, 차 등 연결
  • 실제 시간과 가까운 performance
  • Load 예측 불가능
• Elastic and reliable
• Memcached or Redis
• Managed Service

DynamoDB

• NoSQL
• Scale out
• No Table Size

Redshift

• Relational data warehouse
• 페타바이트 scale
• fast
• simple

AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT)

• Database 스키마와 코드를 자동으로 migration 하는 것을 도와주는 툴

AWS Aurora

• 스택을 레이어별로 분리

  필요한 레이어만 확장이 가능하기 때문에

• 관계형 데이터베이스

  오픈소스 호환 (MySQL)

• 완전 관리형 서비스

  로깅 및 스토리지를 멀티-테넌트

• 빠르고 손쉬운 확장

  Scale Out

• 빠르고 예측 가능한 성능

• 비용절감, 사용량만큼 지불

• 3개의 가용영역에 걸쳐있음

성능

• 읽기, 쓰기 모두 인스턴스 크기에 따라 확장 가능
• 로그에만 쓰기 수행
• 6개 중 4개가 ACK로 사용

6배 더 쓰지만 9배 더 좋은 성능

• 레플리카?

• 네트워크 I/O를 요청하기 대문에 버퍼 반복 -> DB 내구성

• 적응형 스레드 풀

  리눅스 epoll() 사용

  latch-free 큐에 삽입

• 락 관리

  Lock 체인 동시 접근 허용

  여러가지 명령어가 병렬적 처리

• 캐시/비캐시 읽기 성능

  읽기 레이턴시 감소

  스마트 셀렉터

• 삽입 성능

  커서 위치 캐싱하여 기본 키로 정렬된 배치 삽입 가속화

• 빠른 인덱스 구축

  연속 블록 read ahead 필요

  bottom-up

• 비동기 처리

:last_quarter_moon: MySQL보다 적은 작업으로 더 효율적으로 사용 가능

효율

• 스토리지 내구성이 좋음

• 최대 15개의 리드 레플리카를 가질 수 있음

• 실패한 데이터베이스 노드 자동 교체

• 자동적으로 S3로 스트리밍

• 복원 스냅샷 백업

• 신속한 크래시 복구

• 살아남는 캐시

  데이터베이스 프로세스와 캐시 분리

  버퍼 캐시 원상 처리

• 빠른 장애 조치 :o:

• 스토리지 관리 단순화

DynamoDB

• NoSQL
• Key-Value