# DynamoDB를 온라인 상점용 데이터 스토어로 사용 이 사용 사례에서는 DynamoDB를 온라인 상점(또는 온라인 매장)의 데이터 스토어로 사용하는 방법을 설명합니다. ## 사용 사례 온라인 매장을 통해 사용자는 다양한 제품을 둘러보고 최종적으로 구매할 수 있습니다. 생성된 청구서를 기반으로 고객은 할인 코드 또는 기프트 카드를 사용하여 결제한 후 나머지 금액을 신용 카드로 결제할 수 있습니다. 구매한 제품은 여러 창고 중 한 곳에서 픽업되어 제공된 주소로 배송됩니다. 온라인 매장의 일반적인 액세스 패턴은 다음과 같습니다. + 지정된 customerId의 고객 가져오기 + 지정된 productId의 제품 가져오기 + 지정된 warehouseId의 창고 가져오기 + productId를 기준으로 모든 창고의 제품 재고 가져오기 + 지정된 orderId의 주문 가져오기 + 지정된 orderId의 모든 제품 가져오기 + 지정된 orderId의 청구서 가져오기 + 지정된 orderId의 모든 배송물 가져오기 + 지정된 날짜 범위에서 지정된 productId의 모든 주문 가져오기 + 지정된 invoiceId의 청구서 가져오기 + 지정된 invoiceId에 대한 모든 결제 가져오기 + 지정된 shipmentId의 배송 세부 정보 가져오기 + 지정된 warehouseId의 모든 배송물 가져오기 + 지정된 warehouseId의 모든 제품 재고 가져오기 + 지정된 날짜 범위의 특정 customerId에 대한 모든 청구서 가져오기 + 지정된 날짜 범위의 특정 customerId가 주문한 모든 제품 가져오기 ## 엔터티 관계 다이어그램 다음은 DynamoDB를 온라인 상점용 데이터 스토어로 모델링하는 데 사용할 엔터티 관계 다이어그램(ERD)입니다. ![\[제품, 주문, 결제, 고객 등의 엔터티를 포함하는 온라인 저장소의 데이터 모델에 대한 ERD.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-1-ERD.png) ## 액세스 패턴 DynamoDB를 온라인 상점의 데이터 스토어로 사용할 때 고려할 액세스 패턴은 다음과 같습니다. 1. `getCustomerByCustomerId` 1. `getProductByProductId` 1. `getWarehouseByWarehouseId` 1. `getProductInventoryByProductId` 1. `getOrderDetailsByOrderId` 1. `getProductByOrderId` 1. `getInvoiceByOrderId` 1. `getShipmentByOrderId` 1. `getOrderByProductIdForDateRange` 1. `getInvoiceByInvoiceId` 1. `getPaymentByInvoiceId` 1. `getShipmentDetailsByShipmentId` 1. `getShipmentByWarehouseId` 1. `getProductInventoryByWarehouseId` 1. `getInvoiceByCustomerIdForDateRange` 1. `getProductsByCustomerIdForDateRange` ## 스키마 설계 진화 [DynamoDB용 NoSQL Workbench](workbench.md)를 사용하여 [AnOnlineShop\$11.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_1.json)을 가져와 `AnOnlineShop`이라는 새 데이터 모델과 `OnlineShop`이라는 새 테이블을 생성합니다. 파티션 키와 정렬 키에는 일반 이름 `PK` 및 `SK`를 사용합니다. 이는 동일한 테이블에 다양한 유형의 엔터티를 저장하기 위해 사용되는 방법입니다. **1단계: 액세스 패턴 1(`getCustomerByCustomerId`) 처리** [AnOnlineShop\$12.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_2.json)을 가져와 액세스 패턴 1(`getCustomerByCustomerId`)을 처리합니다. 일부 엔터티는 다른 엔터티와 관계가 없으므로 해당 엔터티에 대해 동일한 `PK` 및 `SK` 값을 사용합니다. 예제 데이터에서 키는 나중에 추가될 다른 엔터티와 `customerId`를 구별하기 위해 접두사 `c#`을 사용합니다. 이 방법은 다른 엔티티에 대해서도 반복됩니다. 이 액세스 패턴을 처리하기 위해 [https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_GetItem.html](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_GetItem.html) 작업을 `PK=customerId` 및 `SK=customerId`와 함께 사용할 수 있습니다. **2단계: 액세스 패턴 2(`getProductByProductId`) 처리** [AnOnlineShop\$13.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_3.json)을 가져와 `product` 엔터티에 대한 액세스 패턴 2(`getProductByProductId`)를 처리합니다. 제품 엔터티에는 접두사 `p#`이 붙고 동일한 정렬 키 속성이 `customerID`와 `productID`를 저장하는 데 사용되었습니다. 일반 이름 지정 및 [수직 파티셔닝](data-modeling-blocks.md#data-modeling-blocks-vertical-partitioning)을 통해 효과적인 단일 테이블 설계를 위한 항목 컬렉션을 생성할 수 있습니다. 이 액세스 패턴을 처리하기 위해 `GetItem` 작업을 `PK=productId` 및 `SK=productId`와 함께 사용할 수 있습니다. **3단계: 액세스 패턴 3(`getWarehouseByWarehouseId`) 처리** [AnOnlineShop\$14.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_4.json)을 가져와 `warehouse` 엔터티에 대한 액세스 패턴 3(`getWarehouseByWarehouseId`)을 처리합니다. 현재 동일한 테이블에 `customer`, `product` 및 `warehouse` 엔터티가 추가되어 있습니다. 이들은 접두사와 `EntityType` 속성을 사용하여 구별됩니다. 유형 속성(또는 접두사 이름 지정)은 모델의 가독성을 향상시킵니다. 동일한 속성에 서로 다른 엔터티에 대한 영숫자 ID를 저장하면 가독성에 영향을 미칩니다. 이러한 식별자가 없으면 한 엔터티와 다른 엔터티를 구별하기가 어려울 수 있습니다. 이 액세스 패턴을 처리하기 위해 `GetItem` 작업을 `PK=warehouseId` 및 `SK=warehouseId`와 함께 사용할 수 있습니다. **기본 테이블 **- ![\[웨어하우스 데이터를 ID별로 가져오기 위한 접두사와 EntityType이 포함된 DynamoDB 테이블 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-2-Step3.png) **4단계: 액세스 패턴 4(`getProductInventoryByProductId`) 처리** [AnOnlineShop\$15.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_5.json)을 가져와 액세스 패턴 4(`getProductInventoryByProductId`)를 처리합니다. `warehouseItem` 엔터티는 각 창고의 제품 수를 추적하는 데 사용됩니다. 이 항목은 일반적으로 제품이 창고에서 추가되거나 제거될 때 업데이트됩니다. ERD에서 볼 수 있듯이 `product`와 `warehouse` 간에는 다대다 관계가 있습니다. 여기서는 `product`에서 `warehouse`로의 일대다 관계를 `warehouseItem`으로 모델링합니다. 나중에 `warehouse`에서 `product`로의 일대다 관계도 모델링합니다. 액세스 패턴 4는 `PK=ProductId` 및 `SK begins_with “w#“`에 대한 쿼리를 통해 처리될 수 있습니다. `begins_with()` 및 정렬 키에 적용할 수 있는 기타 표현식에 대한 자세한 내용은 [키 조건 표현식](Query.KeyConditionExpressions.md)을 참조하세요. **기본 테이블 **- ![\[해당 웨어하우스의 제품 인벤토리를 추적하기 위해 ProductID 및 WarehouseID를 쿼리하는 테이블 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-3-Step4.png) **5단계: 액세스 패턴 5(`getOrderDetailsByOrderId`) 및 6(`getProductByOrderId`) 처리** [AnOnlineShop\$16.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_6.json)을 가져와 테이블에 더 많은 `customer`, `product` 및 `warehouse`를 추가합니다. 그런 다음 [AnOnlineShop\$17.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_7.json)을 가져와 액세스 패턴 5(`getOrderDetailsByOrderId`) 및 6(`getProductByOrderId`)을 처리할 수 있도록 `order`에 대한 항목 컬렉션을 생성합니다. orderItem 엔터티로 모델링된 `order`와 `product` 간의 일대다 관계를 볼 수 있습니다. 액세스 패턴 5(`getOrderDetailsByOrderId`)를 처리하기 위해 `PK=orderId`를 사용하여 테이블을 쿼리합니다. 그러면 `customerId` 및 주문한 제품을 포함하여 주문에 대한 모든 정보가 제공됩니다. **기본 테이블 **- ![\[주문한 모든 제품에 대한 정보를 가져오기 위해 orderId를 사용하여 쿼리하는 테이블 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-4-Step5.png) 액세스 패턴 6(`getProductByOrderId`)을 해결하려면 `order`의 제품만 읽어야 합니다. 이를 위해 `PK=orderId` 및 `SK begins_with “p#”`을 사용하여 테이블을 쿼리합니다. **기본 테이블 **- ![\[주문 제품을 가져오기 위해 orderId 및 productId를 사용하여 쿼리하는 테이블 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-5-Step5.png) **6단계: 액세스 패턴 7(`getInvoiceByOrderId`) 처리** [AnOnlineShop\$18.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_8.json)을 가져와 *주문* 항목 컬렉션에 `invoice` 엔터티를 추가하고 액세스 패턴 7(`getInvoiceByOrderId`)을 처리합니다. 이 액세스 패턴을 처리하기 위해 쿼리 작업을 `PK=orderId` 및 `SK begins_with “i#”`과 함께 사용할 수 있습니다. **기본 테이블 **- ![\[orderID별 인보이스를 가져오기 위해 주문 항목 컬렉션에 인보이스 엔터티가 포함된 테이블 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-6-Step6.png) **7단계: 액세스 패턴 8(`getShipmentByOrderId`) 처리** [AnOnlineShop\$19.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_9.json)을 가져와 *주문* 항목 컬렉션에 `shipment` 엔터티를 추가하여 액세스 패턴 8(`getShipmentByOrderId`)을 처리합니다. 단일 테이블 설계에 더 많은 유형의 엔터티를 추가하여 동일한 수직 파티셔닝 모델을 확장하고 있습니다. *주문* 항목 컬렉션에 포함된 `order` 엔터티가 `shipment`, `orderItem` 및 `invoice` 엔터티와 갖는 다양한 관계를 확인해 보세요. `orderId`를 기준으로 배송물을 가져오기 위해 `PK=orderId` 및 `SK begins_with “sh#”`을 사용하여 쿼리 작업을 수행할 수 있습니다. **기본 테이블 **- ![\[주문 ID별 배송을 가져오기 위해 주문 항목 컬렉션에 배송 엔터티가 추가된 테이블 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-7-Step7.png) **8단계: 액세스 패턴 9(`getOrderByProductIdForDateRange`) 처리** 이전 단계에서 *주문* 항목 컬렉션을 만들었습니다. 이 액세스 패턴에는 전체 테이블을 스캔하고 관련 레코드를 필터링하여 대상 항목을 가져와야 하는 새로운 조회 차원(`ProductID` 및 `Date`)이 있습니다. 이 액세스 패턴을 처리하려면 [글로벌 보조 인덱스(GSI)](GSI.md)를 생성해야 합니다. [AnOnlineShop\$110.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_10.json)을 가져와 여러 *주문* 항목 컬렉션에서 `orderItem` 데이터를 검색할 수 있는 GSI를 사용하여 새 항목 컬렉션을 만듭니다. 이제 데이터에는 각각 `GSI1`의 파티션 키와 정렬 키가 될 `GSI1-PK` 및 `GSI1-SK`가 있습니다. DynamoDB는 GSI의 주요 속성이 포함된 항목을 테이블에서 GSI에 자동으로 채웁니다. GSI에 추가 삽입을 수동으로 수행할 필요가 없습니다. 액세스 패턴 9를 처리하려면 `GSI1-PK=productId` 및 `GSI1SK between (date1, date2)`를 사용하여 `GSI1`에 대해 쿼리를 수행합니다. **기본 테이블 **- ![\[여러 주문 항목 컬렉션에서 주문 데이터를 가져오도록 GSI를 사용한 테이블 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-8-Step8-Base.png) **GSI1:** ![\[제품 ID 및 날짜별 주문을 가져오기 위해 ProductID 및 Date를 파티션 키와 정렬 키로 사용하는 GSI 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-9-Step8-GSI.png) **9단계: 액세스 패턴 10(`getInvoiceByInvoiceId`) 및 11(`getPaymentByInvoiceId`) 처리** [AnOnlineShop\$111.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_11.json)을 가져와서 `invoice`와 관련된 액세스 패턴 10(`getInvoiceByInvoiceId`) 및 11(`getPaymentByInvoiceId`)을 처리합니다. 이는 서로 다른 두 가지 액세스 패턴이지만 동일한 키 조건을 사용하여 구현됩니다. `Payments`는 `invoice` 엔터티에 대한 맵 데이터 유형의 속성으로 정의됩니다. **참고** `GSI1-PK` 및 `GSI1-SK`는 여러 엔터티에 대한 정보를 저장하도록 오버로드되므로 동일한 GSI에서 여러 액세스 패턴을 제공할 수 있습니다. GSI 오버로딩에 대한 자세한 내용은 [DynamoDB의 글로벌 보조 인덱스 오버로딩](bp-gsi-overloading.md) 섹션을 참조하세요. 액세스 패턴 10 및 11을 처리하려면 `GSI1-PK=invoiceId` 및 `GSI1-SK=invoiceId`를 사용하여 `GSI1`에 대해 쿼리를 수행합니다. **GSI1:** ![\[인보이스 ID별로 인보이스 및 결제를 가져오기 위해 invoiceID를 파티션 키와 정렬 키로 사용하는 GSI 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-10-Step9.png) **10단계: 액세스 패턴 12(`getShipmentDetailsByShipmentId`) 및 13(`getShipmentByWarehouseId`) 처리** [AnOnlineShop\$112.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_12.json)을 가져와 액세스 패턴 12(`getShipmentDetailsByShipmentId`) 및 13(`getShipmentByWarehouseId`)을 처리합니다. 단일 쿼리 작업으로 주문에 대한 모든 세부 정보를 검색할 수 있도록 `shipmentItem` 엔터티가 기본 테이블의 *주문* 항목 컬렉션에 추가됩니다. **기본 테이블 **- ![\[모든 주문 세부 정보를 가져오기 위해 주문 항목 컬렉션에 shipmentItem 엔터티가 포함된 테이블 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-11-Step10.png) `GSI1` 파티션 및 정렬 키는 이미 `shipment`와 `shipmentItem` 간의 일대다 관계를 모델링하는 데 사용되었습니다. 액세스 패턴 12(`getShipmentDetailsByShipmentId`)를 처리하려면 `GSI1-PK=shipmentId` 및 `GSI1-SK=shipmentId`를 사용하여 `GSI1`에 대해 쿼리를 수행합니다. **GSI1:** ![\[배송 ID별로 배송 세부 정보를 가져오기 위해 shipmentId를 파티션 키 및 정렬 키로 사용하는 GSI1 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-12-Step10-GSI.png) 액세스 패턴 13(`getShipmentByWarehouseId`)에 대해 `warehouse`와 `shipment` 간의 새로운 일대다 관계를 모델링하려면 또 다른 GSI(`GSI2`)를 만들어야 합니다. 이 액세스 패턴을 처리하려면 `GSI2-PK=warehouseId` 및 `GSI2-SK begins_with “sh#”`를 사용하여 `GSI2`에 대해 쿼리를 수행합니다. **GSI2:** ![\[창고별 배송물을 가져오기 위해 warehouseId 및 shipmentId를 파티션 키와 정렬 키로 사용하는 GSI2 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-13-Step10-GSI2.png) **11: 액세스 패턴 14(`getProductInventoryByWarehouseId`) 15(`getInvoiceByCustomerIdForDateRange`) 및 16(`getProductsByCustomerIdForDateRange`) 처리** [AnOnlineShop\$113.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_13.json)을 가져와서 다음 액세스 패턴 세트와 관련된 데이터를 추가합니다. 액세스 패턴 14(`getProductInventoryByWarehouseId`)를 처리하려면 `GSI2-PK=warehouseId` 및 `GSI2-SK begins_with “p#”`를 사용하여 `GSI2`에 대해 쿼리를 수행합니다. **GSI2:** ![\[액세스 패턴 14를 처리하기 위해 warehouseId 및 productId를 파티션 키와 정렬 키로 사용하는 GSI2 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-14-Step11-GSI2.png) 액세스 패턴 15(`getInvoiceByCustomerIdForDateRange`)를 처리하려면 `GSI2-PK=customerId` 및 `GSI2-SK between (i#date1, i#date2)`를 사용하여 `GSI2`에 대해 쿼리를 수행합니다. **GSI2:** ![\[액세스 패턴 15를 처리하기 위해 customerId 및 인보이스 날짜 범위를 파티션 키와 정렬 키로 사용하는 GSI2 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-15-Step11-GSI2.png) 액세스 패턴 16(`getProductsByCustomerIdForDateRange`)을 처리하려면 `GSI2-PK=customerId` 및 `GSI2-SK between (p#date1, p#date2)`를 사용하여 `GSI2`에 대해 쿼리를 수행합니다. **GSI2:** ![\[액세스 패턴 16을 처리하기 위해 customerId 및 제품 날짜 범위를 파티션 키와 정렬 키로 사용하는 GSI2 설계.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-16-Step11-GSI2.png) **참고** [NoSQL Workbench](workbench.md)에서 *패싯*은 애플리케이션의 서로 다른 DynamoDB 데이터 액세스 패턴을 나타냅니다. 패싯을 사용하면 패싯의 제약 조건을 충족하지 않는 레코드를 확인할 필요 없이 테이블에서 데이터의 하위 집합을 볼 수 있습니다. 패싯은 시각적 데이터 모델링 도구로 간주되며 DynamoDB에서 사용 가능한 구성체로 존재하지 않습니다. 패싯은 순전히 액세스 패턴 모델링에 도움이 되기 때문입니다. [AnOnlineShop\$1facets.json](https://github.com/aws-samples/amazon-dynamodb-design-patterns/blob/master/examples/an-online-shop/json/AnOnlineShop_facets.json)을 가져와 이 사용 사례의 패싯을 확인합니다. 모든 액세스 패턴과 스키마 설계에서 이를 처리하는 방법이 아래 표에 요약되어 있습니다. | 액세스 패턴 | 기본 테이블/GSI/LSI | 연산 | 파티션 키 값 | 정렬 키 값 | | --- | --- | --- | --- | --- | | getCustomerByCustomerId | 기본 테이블 | GetItem | PK=customerId | SK=customerId | | getProductByProductId | 기본 테이블 | GetItem | PK=productId | SK=productId | | getWarehouseByWarehouseId | 기본 테이블 | GetItem | PK=warehouseId | SK=warehouseId | | getProductInventoryByProductId | 기본 테이블 | 쿼리 | PK=productId | SK begins\$1with "w\$1" | | getOrderDetailsByOrderId | 기본 테이블 | 쿼리 | PK=orderId | | | getProductByOrderId | 기본 테이블 | 쿼리 | PK=orderId | SK begins\$1with "p\$1" | | getInvoiceByOrderId | 기본 테이블 | 쿼리 | PK=orderId | SK begins\$1with "i\$1" | | getShipmentByOrderId | 기본 테이블 | 쿼리 | PK=orderId | SK begins\$1with "sh\$1" | | getOrderByProductIdForDateRange | GSI1 | 쿼리 | PK=productId | SK between date1 and date2 | | getInvoiceByInvoiceId | GSI1 | 쿼리 | PK=invoiceId | SK=invoiceId | | getPaymentByInvoiceId | GSI1 | 쿼리 | PK=invoiceId | SK=invoiceId | | getShipmentDetailsByShipmentId | GSI1 | 쿼리 | PK=shipmentId | SK=shipmentId | | getShipmentByWarehouseId | GSI2 | 쿼리 | PK=warehouseId | SK begins\$1with "sh\$1" | | getProductInventoryByWarehouseId | GSI2 | 쿼리 | PK=warehouseId | SK begins\$1with "p\$1" | | getInvoiceByCustomerIdForDateRange | GSI2 | 쿼리 | PK=customerId | SK between i\$1date1 and i\$1date2 | | getProductsByCustomerIdForDateRange | GSI2 | 쿼리 | PK=customerId | SK between p\$1date1 and p\$1date2 | ### 온라인 상점 최종 스키마 다음은 최종 스키마 설계입니다. 이 스키마 설계를 JSON 파일로 다운로드하려면 GitHub의 [DynamoDB 설계 패턴](https://github.com/aws-samples/aws-dynamodb-examples/tree/master/schema_design/SchemaExamples)을 참조하세요. **기본 테이블** - ![\[EntityName 및 Name과 같은 속성이 있는 온라인 쇼핑몰용 기본 테이블의 최종 스키마.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-17-Final-BaseTable.png) **GSI1** ![\[EntityType과 같은 속성이 있는 온라인 쇼핑몰 기본 테이블의 최종 GSI1 스키마.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-18-Final-GSI1.png) **GSI2** ![\[EntityType과 같은 속성이 있는 온라인 쇼핑몰 기본 테이블의 최종 GSI2 스키마.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/images/DataModeling/OnlineShop-19-Final-GSI2.png) ## 이 스키마 설계와 함께 NoSQL Workbench 사용 이 최종 스키마를 DynamoDB 데이터 모델링, 데이터 시각화, 쿼리 개발 기능을 제공하는 시각적 도구인 [NoSQL Workbench](workbench.md)로 가져와서 새 프로젝트를 추가로 탐색하고 편집할 수 있습니다. 시작하려면 다음 단계를 따릅니다. 1. NoSQL Workbench 다운로드 자세한 내용은 [DynamoDB용 NoSQL Workbench 다운로드](workbench.settingup.md) 섹션을 참조하세요. 1. 위에 나열된 JSON 스키마 파일을 다운로드합니다. 이 파일은 이미 NoSQL Workbench 모델 형식으로 되어 있습니다. 1. JSON 스키마 파일을 NoSQL Workbench로 가져옵니다. 자세한 내용은 [기존 데이터 모델 가져오기](workbench.Modeler.ImportExisting.md) 섹션을 참조하세요. 1. NOSQL Workbench로 가져온 후 데이터 모델을 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 [기존 데이터 모델 편집](workbench.Modeler.Edit.md) 섹션을 참조하세요.