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# データモデリングのベストプラクティス: データモデル設計時の推奨事項
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Amazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け) を使用する際にパフォーマンスを最適化し、コストを最小限に抑えるには、効果的なデータモデリングが不可欠です。このトピックでは、アプリケーションのデータアクセスパターンに適したデータモデルを設計する上で重要となる考慮事項と推奨事項を取り上げます。
+ **パーティションキー設計** – パーティションキーは、Amazon Keyspaces の複数のパーティション間でどのようにデータを分散させるかを決める上で重要な役割を果たします。適切なパーティションキーを選択することが、クエリのパフォーマンスやスループットコストを大きく左右する可能性があります。このセクションでは、パーティション間で読み取り/書き込みアクティビティを均等に分散させるためのパーティションキー設計の戦略について説明します。
+ **主な考慮事項:**
  + **アクティビティの均等分散** – スループットコストを最小限に抑え、バーストキャパシティを効果的に活用するために、読み取り/書き込みのアクティビティをすべてのパーティションに均等に分散させることを目指します。
  + **アクセスパターン** – アプリケーションのプライマリデータのアクセスパターンに合わせて、パーティションキーを設計します。
  + **パーティションサイズ** – 肥大化するパーティションはパフォーマンスに支障をきたし、コスト増の原因となりかねないため、作成しないようにします。

[NoSQL Workbench](workbench.md) を使用すれば、データモデルの可視化と設計が簡単になります。

**Topics**
+ [Amazon Keyspaces でパーティションキーを効果的に使用する方法](bp-partition-key-design.md)