Amazon DocumentDB の使用開始

AWS マネジメントコンソール にサインインして、Amazon DocumentDB コンソール https://console.aws.amazon.com/docdb を開いてください。

Amazon DocumentDB マネジメントコンソールで、[クラスター] の下にある [作成] を選択します。

「Amazon DocumentDB クラスターの作成」ページの [クラスタータイプ] セクションで、[インスタンスベースのクラスター] を選択します (これはデフォルトのオプションです)。

[クラスター設定] セクションで次を行います。

1. [クラスター識別子] には、mydocdbcluster などの一意の名称を入力します。コンソール操作では、入力方法に関係なくクラスター名のすべての文字が小文字に変換されることにご留意ください。

2. [エンジンバージョン] で、[5.0.0] を選択します。

[クラスターストレージ設定]セクションでは、[Amazon DocumentDB 標準] (デフォルトのオプションです) を選択します。

インスタンス設定 セクション:

1. [DB インスタンスクラス] では、メモリ最適化クラス (r クラスを含む) を選択します (デフォルト）。

   もう 1 つのインスタンスオプションは NVMe-backed クラス です。詳細についてはNVMe-backed インスタンスを参照してください。

2. [インスタンスクラス] で [t3.medium] を選択します。これは AWS 無料利用枠の対象となります。

3. [インスタンスの数] は、[1] を選択します。1 つのインスタンスを選択すると、コストを最小限に抑えることができます。これが本稼働システムの場合は、高可用性のために 3 つのインスタンスをプロビジョニングすることをお勧めします。

[接続] セクションで、デフォルト設定の [EC2 コンピューティングリソースに接続しない] のままにしておきます。

[認証] セクションで、プライマリユーザーのユーザー名を入力し、[セルフマネージド] を選択します。パスワードを入力して確認します。

代わりに [AWS Secrets Manager で管理] を選択した場合は、詳細については「Amazon DocumentDB と AWS Secrets Manager を使用したパスワード管理」を参照してください。

他のすべてのオプションはデフォルトのままにして、[クラスターの作成] を選択します。

Amazon DocumentDB マネジメントコンソールの [クラスター] で、作成したクラスターを探します。クラスターの横にあるチェックボックスをクリックして選択します。

[クラスターに接続] (アクションドロップダウンメニューの横にある) をクリックします。このボタンは、クラスターの横にあるチェックボックスをクリックした後にのみ有効になり、リージョンクラスターとプライマリインスタンス (複数可) の両方のステータスが 使用可能 と表示されます。CloudShell の [Run コマンド] 画面が表示されます。

[新しい環境の名前] フィールドに、「test」などの一意の名前を入力し、[作成して実行する] をクリックします。VPC 環境の詳細は、Amazon DocumentDB データベースに自動的に設定されます。

プロンプトが表示されたら、ステップ 1: Amazon DocumentDB クラスターを作成する (サブステップ 7) で作成したパスワードを入力します。

パスワードを入力して、プロンプトが rs0 [direct: primary] <env-name>> に変わったら、Amazon DocumentDB クラスターに正常に接続できています。

1 つのドキュメントを挿入するには、次のように入力します。

db.collection.insertOne({"hello":"DocumentDB"})

次の出力が返ります。

{
  acknowledged: true,
  insertedId: ObjectId('673657216bdf6258466b128c')
}

findOne() コマンドで書き込んだドキュメントを読み取ることができます (一つのドキュメントしか返さないため)。以下を入力します。

db.collection.findOne()

次の出力が返ります。

{ "_id" : ObjectId("5e401fe56056fda7321fbd67"), "hello" : "DocumentDB" }

さらにいくつかのクエリを実行するには、ゲームプロファイルのユースケースを検討してください。まず、「profiles」というタイトルのコレクションにエントリをいくつか挿入します。以下を入力します。

db.profiles.insertMany([{ _id: 1, name: 'Matt', status: 'active', level: 12, score: 202 }, 
      { _id: 2, name: 'Frank', status: 'inactive', level: 2, score: 9 }, 
      { _id: 3, name: 'Karen', status: 'active', level: 7, score: 87 }, 
      { _id: 4, name: 'Katie', status: 'active', level: 3, score: 27 }
])

次の出力が返ります。

{ acknowledged: true, insertedIds: { '0': 1, '1': 2, '2': 3, '3': 4 } }

find() コマンドを使用して、プロファイルコレクション内のすべてのドキュメントを返します。以下を入力します。

db.profiles.find()

ステップ 3 で入力したデータに一致する出力が得られます。

フィルターを使用して 1 つのドキュメントに対して1つのクエリを使用します。以下を入力します。

db.profiles.find({name: "Katie"})

次の出力が返ります。

{ "_id" : 4, "name" : "Katie", "status": "active", "level": 3, "score":27}

それでは、プロファイルを探して、それを findAndModify コマンドで変更してみましょう。次のコードを使用して、ユーザー Matt に 10 ポイント追加します。

db.profiles.findAndModify({
        query: { name: "Matt", status: "active"},
        update: { $inc: { score: 10 } }
    })

次のような出力が得られます (Mattのスコアはまだ上がっていないことに注意してください) 。

{
    [{_id : 1, name : 'Matt', status: 'active', level: 12, score: 202}]

次のクエリを使用して、Matt のスコアが変更されたことを確認できます。

db.profiles.find({name: "Matt"})

次の出力が返ります。

{ "_id" : 1, "name" : "Matt", "status" : "active", "level" : 12, "score" : 212 }