# DynamoDB용 NoSQL Workbench
Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench는 최신 데이터베이스 개발 및 작업에 사용할 수 있는 플랫폼 간, 클라이언트 측 GUI 애플리케이션입니다. Windows, macOS 및 Linux에서 사용할 수 있습니다. NoSQL Workbench를 사용하면 DynamoDB 데이터 모델을 설계하고, 액세스 패턴을 실제 DynamoDB 작업으로 정의하고, 샘플 데이터를 사용하여 검증할 수 있습니다. 또한 데이터 모델을 프로젝트로 구성할 수 있습니다. NoSQL Workbench에는 DynamoDB 로컬이 포함되어 있어 데이터 모델을 클라우드에 커밋하기 전에 테이블과 인덱스를 테스트할 수 있습니다. DynamoDB Local 및 그 요구 사항에 대한 자세한 내용은 [DynamoDB local 설정(다운로드 가능 버전)](DynamoDBLocal.md) 섹션을 참조하세요.
**데이터 모델러**
DynamoDB용 NoSQL Workbench를 사용하면 새 프로젝트를 처음부터 시작하거나 사용 사례에 맞는 샘플 프로젝트를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 테이블과 글로벌 보조 인덱스를 설계하고, 속성을 정의하고, 샘플 데이터를 구성합니다. 또한 액세스 패턴을 실제 DynamoDB 작업(PutItem, UpdateItem, Query 등)으로 시각화하고 구성된 샘플 데이터에 대해 이러한 작업을 실행하여 액세스 패턴이 의도한 대로 작동하는지 검증하고 검증 결과를 기반으로 데이터 모델을 조정할 수 있습니다. 마지막으로 검증되면 추가 테스트 및 프로덕션 사용을 위해 DynamoDB 로컬 또는 AWS 계정에 모델을 커밋합니다. 공동 작업을 위해 설계된 데이터 모델을 가져오고 내보낼 수 있습니다. 자세한 내용은 [NoSQL Workbench로 데이터 모델 빌드](workbench.Modeler.md) 섹션을 참조하세요.
**작업 빌더**
NoSQL Workbench는 쿼리 개발 및 테스트용 그래픽 사용자 인터페이스를 제공합니다. *작업 빌더*를 사용하여 실시간 데이터 세트를 보고, 탐색하고, 쿼리할 수 있습니다. 구조화된 작업 빌더는 프로젝션 표현식, 조건식을 지원하고 여러 언어로 샘플 코드를 생성합니다. 한 Amazon DynamoDB 계정에서 다른 리전의 다른 계정으로 테이블을 직접 복제할 수 있습니다. 또한 DynamoDB 로컬과 Amazon DynamoDB 계정 간에 테이블을 직접 복제하여 개발 환경 간에 테이블의 키 스키마(및 선택적으로 GSI 스키마와 항목)를 더 빠르게 복사할 수 있습니다. 자세한 내용은 [NoSQL Workbench로 데이터 세트 탐색 및 작업 빌드](workbench.querybuilder.md) 섹션을 참조하세요.
아래 동영상에서는 NoSQL Workbench를 사용한 데이터 모델링의 개념을 자세히 설명합니다.
[](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/p5va6ZX9_o0?si=vqQuf6FjoBuK1phR)
**Topics**
+ [DynamoDB용 NoSQL Workbench 다운로드](workbench.settingup.md)
+ [NoSQL Workbench로 데이터 모델 빌드](workbench.Modeler.md)
+ [NoSQL Workbench로 데이터 세트 탐색 및 작업 빌드](workbench.querybuilder.md)
+ [NoSQL Workbench용 샘플 데이터 모델](workbench.SampleModels.md)
+ [NoSQL Workbench 릴리스 기록](WorkbenchDocumentHistory.md)
# DynamoDB용 NoSQL Workbench 다운로드
다음 지침에 따라 Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench 및 DynamoDB 로컬을 다운로드합니다.
**NoSQL Workbench 및 DynamoDB Local 다운로드**
+ 운영 체제에 적합한 NoSQL Workbench 버전을 다운로드합니다.
****
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/amazondynamodb/latest/developerguide/workbench.settingup.html)
**참고**
NoSQL Workbench에는 설치 프로세스의 부분으로 DynamoDB 로컬이 포함되어 있습니다.
DynamoDB Local을 실행하려면 Java 런타임 환경(JRE) 버전 17.x 이상이 필요합니다.
**참고**
NoSQL Workbench는 Ubuntu 12.04, Fedora 21, Debian 8 또는 이러한 Linux 배포의 최신 버전을 지원합니다.
Ubuntu 설치에는 `libfuse2`와 `curl`이라는 두 가지 필수 소프트웨어가 필요합니다.
Ubuntu 22.04부터는 libfuse2가 기본적으로 설치되지 않습니다. 이 문제를 해결하려면 `sudo add-apt-repository universe && sudo apt install libfuse2`를 실행하여 최신 Ubuntu 버전을 설치하세요.
cURL의 경우 `sudo apt update && sudo apt upgrade && sudo apt install curl`을 실행합니다.
# NoSQL Workbench로 데이터 모델 빌드
Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench의 데이터 모델 제작자 도구를 사용하여 새로운 데이터 모델을 빌드하거나 애플리케이션 데이터 액세스 패턴을 충족하는 기존 데이터 모델을 기반으로 모델을 설계할 수 있습니다. 데이터 모델 제작자에는 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 샘플 데이터 모델이 포함되어 있습니다.
**Topics**
+ [새 데이터 모델 생성](workbench.Modeler.CreateNew.md)
+ [기존 데이터 모델 가져오기](workbench.Modeler.ImportExisting.md)
+ [기존 데이터 모델 편집](workbench.Modeler.Edit.md)
+ [데이터 모델에 샘플 데이터 추가하기](workbench.Modeler.AddData.md)
+ [액세스 패턴 추가 및 검증](workbench.Modeler.AccessPatterns.md)
+ [CSV 파일에서 샘플 데이터 가져오기](workbench.Modeler.ImportCSV.md)
+ [패싯](workbench.Modeler.Facets.md)
+ [집계 보기를 사용하여 데이터 모델에서 모든 테이블 보기](workbench.Modeler.AggregateView.md)
+ [데이터 모델 내보내기](workbench.Modeler.ExportModel.md)
+ [데이터 모델을 DynamoDB로 커밋](workbench.Modeler.Commit.md)
# 새 데이터 모델 생성
다음 단계에 따라 NoSQL Workbench를 사용하여 Amazon DynamoDB에 새 데이터 모델을 생성합니다.
**새 데이터 모델 생성**
1. NoSQL Workbench를 열고 기본 화면에서 **모델 수동 생성**을 선택합니다.
첫 번째 테이블에 대한 빈 구성이 있는 새 페이지가 열립니다. NoSQL Workbench는 기본 이름(즉, untitled-2)으로 모든 새 데이터 모델을 생성하고 **초안** 프로젝트 폴더에 추가합니다.
1. **테이블 구성 화면**에서 다음을 지정합니다.
+ **테이블 이름** - 고유한 테이블 이름을 입력합니다.
+ **파티션 키** - 파티션 키 이름을 입력하고 그 형식을 지정합니다. 필요에 따라 샘플 데이터 생성을 위해 보다 세분화된 데이터 유형 형식을 선택할 수도 있습니다.
+ **정렬 키**를 추가하려면 정렬 키 이름과 유형을 지정합니다. 필요에 따라 샘플 데이터 생성을 위해 보다 세분화된 데이터 유형 형식을 선택할 수 있습니다.
**참고**
프라이머리 키 설계, 효과적인 파티션 키 설계 및 사용, 정렬 키 사용에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
[프라이머리 키](HowItWorks.CoreComponents.md#HowItWorks.CoreComponents.PrimaryKey)
[DynamoDB에서 효과적으로 파티션 키를 설계해 사용하는 모범 사례입니다.](bp-partition-key-design.md)
[정렬 키를 사용하여 DynamoDB의 데이터를 정리하는 모범 사례](bp-sort-keys.md)
1. 다른 속성을 추가하여 모델 및 액세스 패턴을 보다 명확하게 검증할 수 있습니다. 다른 속성을 추가하려는 경우 다음을 수행합니다.
+ **속성 추가**를 선택합니다.
+ 속성 이름과 형식을 지정합니다.
+ 필요에 따라 샘플 데이터 생성을 위해 보다 세분화된 데이터 유형 형식을 선택할 수 있습니다.
1. 전역 보조 인덱스를 추가할 경우에는 **Add global secondary index(전역 보조 인덱스 추가)**를 선택합니다. **Global secondary index name(전역 보조 인덱스 이름)**, **파티션 키** 속성 및 **Projection type(프로젝션 형식)**을 지정합니다.
DynamoDB의 글로벌 보조 인덱스 작업에 대한 자세한 내용은 [글로벌 보조 인덱스](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/GSI.html)를 참조하세요.
1. 필요에 따라 **패싯을 추가**합니다. 패싯은 NoSQL Workbench의 가상 구성입니다. DynamoDB에서는 함수 구성이 아닙니다. NoSQL Workbench의 패싯은 테이블의 일부 데이터만 사용하여 DynamoDB에 대한 애플리케이션의 다양한 데이터 액세스 패턴을 시각화하는 데 도움이 됩니다.
**참고**
[액세스 패턴 추가 및 검증](workbench.Modeler.AccessPatterns.md)을 사용하여 애플리케이션이 패싯 대신 DynamoDB의 데이터에 액세스하는 방법을 시각화하는 것이 좋습니다. 액세스 패턴은 실제 데이터베이스 상호 작용을 미러링하고 사용 사례에 맞는 올바른 데이터 모델을 구축하는 데 도움이 되는 반면, 패싯은 비기능적 시각화입니다.
**패싯 추가**를 선택합니다. 다음을 지정합니다.
+ **Facet name(패싯 이름)**
+ **파티션 키 별칭**은 이 패싯 보기를 구분하는 데 도움이 됩니다.
+ 테이블에 **정렬 키**를 제공한 경우 **정렬 키 별칭**입니다.
+ 이 패싯의 일부인 **속성**을 선택합니다.
패싯을 더 추가하려면 이 단계를 반복합니다.
1. 마지막으로 **저장** 버튼을 클릭하여 테이블을 생성합니다.
1. 다른 **테이블** 또는 **글로벌 보조 인덱스**가 필요한 경우 방금 생성한 테이블 위의 **\$1** 아이콘을 클릭합니다.
# 기존 데이터 모델 가져오기
Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench를 사용하여 기존 모델을 가져와 수정하여 데이터 모델을 구축할 수 있습니다. 데이터 모델은 NoSQL Workbench 모델 형식이나 [AWS CloudFormation JSON 템플릿 형식](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-dynamodb-table.html)으로 가져올 수 있습니다.
**데이터 모델 가져오기**
1. NoSQL Workbench를 열고 기본 화면에서 **모델 가져오기**를 선택합니다. NoSQL Workbench 모델 형식이나 CloudFormation JSON 템플릿으로 가져올 수 있습니다.
1. 가져온 모델을 기존 프로젝트에 추가하거나 새 프로젝트를 생성할 수 있습니다. 다른 프로젝트를 선택하지 않으면 모델이 초안 프로젝트 폴더에 추가됩니다.
1. **데스크톱 찾아보기**를 클릭하고 컴퓨터에서 가져올 모델을 선택합니다.
# 기존 데이터 모델 편집
**기존 모델을 편집하려면**
1. 기존 모델을 변경하려면 모델러 페이지에서 모델을 엽니다.
1. 리소스 선택기 패널에는 **테이블** 및 **글로벌 보조 인덱스** 목록이 표시됩니다.
1. **테이블** 또는 **글로벌 보조 인덱스**를 편집하려면 먼저 리소스 선택기 패널에서 해당 이름을 클릭한 다음 상단의 작업 아이콘을 사용합니다. 사용 가능한 작업은 **삭제**, **복제** 및 **편집**입니다.
1. **모델 세부 정보**를 편집하려면 모델 이름 옆의 점 3개 아이콘을 클릭합니다.
1. 여기에서 **모델 세부 정보 편집**을 클릭하고 그에 따라 정보를 편집할 수 있습니다.
1. 동일한 메뉴에서 모델을 **복제**, **이동**, **삭제** 및 **내보내기**할 수도 있습니다.
1. 다른 모델로 변경하려면 기본 화면으로 다시 이동하거나 모델 선택 드롭다운을 사용할 수 있습니다.
# 데이터 모델에 샘플 데이터 추가하기
**샘플 데이터를 자동으로 생성하려면**
1. NoSQL Workbench를 열고 기본 화면에서 샘플 데이터를 추가할 모델의 이름을 클릭합니다.
1. 기본 콘텐츠 도구 모음에서 추가 작업(점 3개 아이콘)을 클릭하고 **샘플 데이터 추가**를 선택합니다.
1. 생성하려는 샘플 데이터 항목의 수를 입력한 다음 **확인**을 선택합니다.
1. 샘플 데이터를 자동 생성하면 1\$15000행의 데이터를 생성하여 즉시 사용할 수 있습니다. 세분화된 샘플 데이터 형식을 지정하여 설계 및 테스트 요구 사항에 따라 사실적인 데이터를 생성할 수 있습니다. 사실적인 데이터를 생성하는 기능을 활용하려면 데이터 모델러에서 속성에 샘플 데이터 형식을 지정해야 합니다. 샘플 데이터 형식 지정에 대한 자세한 내용은 [새 데이터 모델 생성](workbench.Modeler.CreateNew.md) 섹션을 참조하세요.
**샘플 데이터를 한 번에 한 항목씩 추가하려면**
1. 편집하려는 모델을 연 다음 샘플 데이터를 추가할 테이블을 선택합니다. 기본 콘텐츠 도구 모음에서 추가 작업(점 3개 아이콘)을 클릭하고 **데이터 편집**을 선택합니다.
1. 이제 행을 추가, 삭제 및 편집할 수 있습니다. 필요한 사항을 변경한 후 **저장** 버튼을 클릭합니다.
# 액세스 패턴 추가 및 검증
Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench를 사용하여 *액세스 패턴*을 생성, 저장 및 검증할 수 있습니다.
**참고**
올바른 액세스 패턴 식별에 대한 자세한 내용은 [데이터 액세스 패턴 식별](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/dynamodb-data-modeling/step3.html)을 참조하세요.
**액세스 포인트를 생성하려면**
1. NoSQL Workbench를 열고 기본 화면에서 액세스 패턴을 추가할 모델의 이름을 클릭합니다.
1. 왼쪽에서 **액세스 패턴** 탭을 선택하고 **\$1** 아이콘을 클릭합니다.
1. 다음 화면에서 **이름**, 선택적 **설명**, 액세스 패턴 **유형**, 액세스 패턴을 테스트할 **테이블** 또는 **글로벌 보조 인덱스**를 제공합니다.
**참고**
현재 NoSQL Workbench는 액세스 패턴에 대해 `Scan`, `Query`, `GetItem`, `PutItem`, `UpdateItem`, `DeleteItem` 작업을 지원합니다. Amazon DynamoDB는 광범위한 작업 목록을 지원합니다.
1. 액세스 패턴을 생성한 후 **검증** 탭으로 전환하여 데이터 모델이 액세스 패턴에 대한 예상 결과를 반환하도록 설계되었는지 확인할 수 있습니다. 테이블에 대한 샘플 데이터를 자동 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 [데이터 모델에 샘플 데이터 추가하기](workbench.Modeler.AddData.md) 섹션을 참조하세요. 다양한 유형의 액세스 패턴은 다양한 입력 파라미터를 지원합니다.
**참고**
액세스 패턴을 검증하기 위해 NoSQL Workbench는 메모리에 저장된 테이블과 인덱스가 있는 포트 `8001`(기본값)에서 별도의 DynamoDB 로컬 데이터베이스를 시작합니다.
NoSQL Workbench는 모델의 샘플 데이터를 임시 테이블에 자동으로 추가합니다.
샘플 데이터 또는 데이터 모델 자체를 편집하면 NoSQL Workbench가 임시 테이블을 업데이트합니다.
애플리케이션을 닫으면 이 임시 데이터베이스가 지워집니다.
**액세스 패턴을 편집하려면**
1. NoSQL Workbench를 열고 기본 화면에서 액세스 패턴을 편집하려는 모델의 이름을 클릭합니다.
1. 왼쪽에서 **액세스 패턴** 탭을 선택합니다.
1. 액세스 패턴을 편집하려면 왼쪽 목록에서 선택합니다.
1. 상단 표시줄에서 작업 **편집** 버튼을 클릭합니다.
# CSV 파일에서 샘플 데이터 가져오기
기존 샘플 데이터가 CSV 파일에 있는 경우 이를 NoSQL Workbench로 가져올 수 있습니다. 이렇게 하면 한 줄씩 입력할 필요 없이 샘플 데이터로 모델을 빠르게 채울 수 있습니다.
CSV 파일의 열 이름은 데이터 모델의 속성 이름과 일치해야 하지만 순서가 같을 필요는 없습니다. 예를 들어, 데이터 모델에 `LoginAlias`, `FirstName` 및 `LastName`이라는 속성이 있는 경우CSV 열은 `LastName`, `FirstName` 및 `LoginAlias`일 수 있습니다.
CSV 파일에서 한 번에 최대 150개의 행을 가져올 수 있습니다.
**CSV 파일에서 NoSQL Workbench로 데이터 가져오기**
1. CSV 데이터를 **테이블**로 가져오려면 먼저 리소스 패널에서 테이블 이름을 클릭한 다음 기본 콘텐츠 도구 모음에서 추가 작업(점 3개 아이콘)을 클릭합니다.
1. **샘플 데이터 가져오기**를 선택합니다.
1. CSV 파일을 선택하고 **Open**(열기)을 클릭합니다. CSV 데이터가 테이블에 추가됩니다.
# 패싯
NoSQL Workbench에서 *패싯*을 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.
**참고**
[액세스 패턴 추가 및 검증](workbench.Modeler.AccessPatterns.md)을 사용하여 애플리케이션이 패싯 대신 DynamoDB의 데이터에 액세스하는 방법을 시각화하는 것이 좋습니다. 액세스 패턴은 실제 데이터베이스 상호 작용을 미러링하고 사용 사례에 맞는 올바른 데이터 모델을 구축하는 데 도움이 되는 반면, 패싯은 비기능적 시각화입니다.
**스택을 생성하려면**
1. 리소스 선택기 패널에서 편집하려는 **테이블**을 선택합니다.
1. 상단 표시줄에서 작업 **편집** 아이콘을 클릭합니다.
1. 아래로 스크롤하여 **패싯 필터** 섹션으로 이동합니다.
1. **패싯 추가**를 선택합니다. 다음을 지정합니다.
+ **Facet name(패싯 이름)**
+ **파티션 키 별칭**은 이 패싯 보기를 구분하는 데 도움이 됩니다.
+ 테이블에 **정렬 키**를 제공한 경우 **정렬 키 별칭**입니다.
+ 이 패싯의 일부인 **속성**을 선택합니다.
패싯을 더 추가하려면 이 단계를 반복합니다.
# 집계 보기를 사용하여 데이터 모델에서 모든 테이블 보기
Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench의 집계 보기를 사용하면 데이터 모델의 모든 테이블과 인덱스를 시각화할 수 있습니다. 각 테이블마다 다음 정보가 나타납니다.
+ 테이블 열 이름
+ 샘플 데이터
+ 테이블과 연결된 모든 전역 보조 인덱스입니다. NoSQL Workbench는 각 인덱스에 대해 다음 정보를 표시합니다.
+ 인덱스 열 이름
+ 샘플 데이터
**모든 테이블 정보 보기**
1. NoSQL Workbench를 열고 기본 화면에서 열려는 모델의 이름을 클릭합니다.
1. 상단 표시줄에서 **집계 보기**를 클릭합니다. 동일한 화면에서 모든 테이블과 인덱스의 데이터를 볼 수 있습니다.
**집계 보기를 이미지로 내보내려면**
1. **집계 보기**를 선택한 상태에서 점 3개 아이콘을 클릭하고 **집계 보기 내보내기**를 선택합니다.
1. 모든 테이블 및 인덱스의 PNG 이미지가 포함된 아카이브가 다운로드용으로 제공됩니다.
# 데이터 모델 내보내기
Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench를 사용하여 데이터 모델을 생성한 후에는 NoSQL Workbench 모델 형식 또는[AWS CloudFormation JSON 템플릿 형식](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-dynamodb-table.html) 중 하나로 모델을 저장하고 내보낼 수 있습니다.
**데이터 모델 내보내기**
1. NoSQL Workbench를 열고 기본 화면에서 편집하려는 모델의 이름을 클릭합니다.
1. 데이터 모델 이름 옆에 있는 점 3개 아이콘을 클릭하고 **모델 내보내기**를 선택합니다.
1. 데이터 모델을 NoSQL Workbench 모델 형식으로 내보낼지 CloudFormation JSON 템플릿 형식으로 내보낼지 선택합니다.
+ NoSQL Workbench를 사용하여 모델을 다른 팀원과 공유하거나 나중에 NoSQL Workbench로 가져오려면 **NoSQL Workbench 모델** 형식을 선택합니다.
+ 모델을 AWS에 직접 배포하거나 infrastructure-as-code 워크플로에 통합하려면 **CloudFormation JSON 템플릿** 형식을 선택합니다.
# 데이터 모델을 DynamoDB로 커밋
데이터 모델에 만족하면 모델을 Amazon DynamoDB로 커밋할 수 있습니다.
**참고**
이 작업을 하면 데이터 모델에 표시되는 테이블과 글로벌 보조 인덱스의 서버 측 리소스가 AWS에 생성됩니다.
NoSQL Workbench는 기본적으로 온디맨드 용량으로 테이블과 인덱스를 생성합니다.
**데이터 모델을 DynamoDB로 커밋하기**
1. NoSQL Workbench를 열고 기본 화면에서 커밋하려는 모델의 이름을 클릭합니다.
1. 상단 표시줄에서 **커밋**을 클릭합니다.
1. 기존 연결을 선택하거나 **새 연결 추가** 버튼을 선택하여 새 연결을 생성합니다.
+ 새 연결을 추가하려면 다음 정보를 지정합니다.
+ **Account Alias(계정 별칭**
+ **AWS 리전**
+ **액세스 키 ID**
+ **비밀 액세스 키**
액세스 키를 얻는 방법에 대한 자세한 내용은 [AWS 액세스 키 가져오기](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/SettingUp.DynamoWebService.html#SettingUp.DynamoWebService.GetCredentials)를 참조하세요.
+ 필요한 경우 다음을 지정할 수 있습니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html)
+ [https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_identifiers.html#identifiers-arns](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_identifiers.html#identifiers-arns)
1. [DynamoDB 로컬](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/DynamoDBLocal.html)을 사용하려는 경우 다음을 수행합니다.
1. **로컬 연결** 탭을 선택합니다.
1. **새 연결 추가** 버튼을 클릭합니다.
1. **연결 이름**과 **포트**를 지정합니다.
**참고**
DynamoDB 로컬을 사용하려면 NoSQL Workbench 화면 왼쪽 하단에 있는 **DynamoDB 로컬** 토글을 사용하여 켜야 합니다.
1. **커밋**을 클릭합니다.
# NoSQL Workbench로 데이터 세트 탐색 및 작업 빌드
Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench는 쿼리 개발 및 테스트를 위한 풍부한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공합니다. NoSQL Workbench에서 작업 빌더를 사용하여 실시간 데이터 세트를 보고, 탐색하고, 쿼리할 수 있습니다. 구조화된 작업 빌더는 프로젝션 표현식, 조건식을 지원하고 여러 언어로 샘플 코드를 생성합니다. 한 Amazon DynamoDB 계정에서 다른 리전의 다른 계정으로 테이블을 직접 복제할 수 있습니다. 또한 DynamoDB 로컬과 Amazon DynamoDB 계정 간에 테이블을 직접 복제하여 개발 환경 간에 테이블의 키 스키마(및 선택적으로 GSI 스키마와 항목)를 더 빠르게 복사할 수 있습니다. 작업 빌더에 최대 50개의 DynamoDB 데이터 작업을 저장할 수 있습니다.
**Topics**
+ [실시간 데이터 세트에 연결](workbench.querybuilder.connect.md)
+ [복잡한 작업 빌드](workbench.querybuilder.operationbuilder.md)
+ [NoSQL Workbench로 테이블 복제](workbench.querybuilder.cloning-tables.md)
+ [데이터를 CSV 파일로 내보내기](workbench.querybuilder.exportcsv.md)
# 실시간 데이터 세트에 연결
NoSQL Workbench를 사용하여 Amazon DynamoDB 테이블에 연결하려면 먼저 AWS 계정에 연결해야 합니다.
**데이터베이스에 연결 추가하기**
1. NoSQL Workbench의 왼쪽 탐색 창에서 **작업 빌더** 아이콘을 선택합니다.
1. **연결 추가**를 선택합니다.
1. 다음과 같은 정보를 지정합니다.
+ **연결 이름**:
+ **AWS 리전**
+ **액세스 키 ID**
+ **비밀 액세스 키**
액세스 키를 얻는 방법에 대한 자세한 내용은 [AWS 액세스 키 가져오기](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/SettingUp.DynamoWebService.html#SettingUp.DynamoWebService.GetCredentials)를 참조하세요.
필요한 경우 다음을 지정할 수 있습니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html)
+ [https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_identifiers.html#identifiers-arns](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_identifiers.html#identifiers-arns)
1. **연결**을 선택합니다.
프리 티어 계정을 신청하지 않고 [DynamoDB Local](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/DynamoDBLocal.html)(다운로드 버전)을 사용하려는 경우:
1. 연결 화면에서 **Local**(로컬) 탭을 선택합니다.
1. 다음과 같은 정보를 지정합니다.
+ **연결 이름**:
+ **포트**
1. **연결** 버튼을 선택합니다.
**참고**
DynamoDB 로컬에 연결하려면 터미널을 사용하여 DynamoDB 로컬을 수동으로 시작하거나([deploying DynamoDB local on your computer](DynamoDBLocal.DownloadingAndRunning.md) 참조) NoSQL Workbench 탐색 메뉴에서 DDB 로컬 토글을 사용하여 DynamoDB 로컬을 직접 시작하세요. 연결 포트가 DynamoDB 로컬 포트와 동일한지 확인하세요.
1. 생성된 연결에서 **열기**를 선택합니다.
DynamoDB 데이터베이스에 연결하면 사용 가능한 테이블 목록이 왼쪽 창에 나타납니다. 테이블 중 하나를 선택하면 테이블에 저장된 데이터의 샘플이 반환됩니다.
이제 선택한 테이블에 대해 쿼리를 실행할 수 있습니다.
테이블에서 쿼리를 실행하려면 작업 빌드에 대한 다음 단원 및 [복잡한 작업 빌드](workbench.querybuilder.operationbuilder.md) 단원을 참조하세요.
# 복잡한 작업 빌드
Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench의 작업 빌더에는 복잡한 데이터 영역 작업을 수행할 수 있는 시각적 인터페이스가 있습니다. 프로젝션 식과 조건식 지원이 포함되어 있습니다. 작업을 빌드했으면 나중에 사용하기 위해 저장할 수 있습니다(최대 50개의 작업을 저장할 수 있음). 그러면 **Saved Operations(저장된 작업)** 메뉴를 사용하여 자주 사용하는 데이터 영역 작업 목록을 찾아보고 해당 작업을 사용하여 새 작업을 자동으로 채우고 빌드할 수 있습니다. 이러한 작업의 샘플 코드를 여러 언어로 생성할 수도 있습니다.
NoSQL Workbench는 DynamoDB용 [PartiQL](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/ql-reference.html) 문 빌드를 지원하므로 SQL 호환 쿼리 언어를 사용하여 DynamoDB와 상호 작용할 수 있습니다. 또한 NoSQL Workbench는 DynamoDB CRUD API 작업 빌드도 지원합니다.
NoSQL Workbench를 사용하여 작업을 빌드하려면 왼쪽 탐색 창에서 **Operation builder**(작업 빌더) 아이콘을 선택합니다.
**Topics**
+ [PartiQL 문 빌드](workbench.querybuilder.partiql.md)
+ [API 작업 빌드](workbench.querybuilder.operationbuilder.api.md)
# PartiQL 문 빌드
NoSQL Workbench를 사용하여 [DynamoDB용 PartiQL](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/ql-reference.html) 문을 빌드하려면 NoSQL Workbench UI 상단 근처에 있는 **PartiQL 편집기**를 선택합니다.
작업 빌더에서 다음과 같은 PartiQL 문 유형을 빌드할 수 있습니다.
**Topics**
+ [Singleton 문](#workbench.querybuilder.partiql.single)
+ [트랜잭션](#workbench.querybuilder.partiql.transaction)
+ [배치](#workbench.querybuilder.partiql.batch)
## Singleton 문
PartiQL 문의 코드를 실행하거나 생성하려면 다음을 수행합니다.
1. 창 상단 근처에서 **PartiQL 편집기**를 선택합니다.
1. 유효한 [PartiQL 문](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/ql-reference.statements.html)을 입력합니다.
1. 문에서 파라미터를 사용하는 경우:
1. **Optional request parameters(선택적 요청 파라미터)**를 선택합니다.
1. **Add new parameter(새 파라미터 추가)**를 선택합니다.
1. 속성 유형 및 값을 입력합니다.
1. 파라미터를 추가하려면 b 및 c단계를 반복합니다.
1. 코드를 생성하려면 **Generate code(코드 생성)**를 선택합니다.
표시된 탭에서 원하는 언어를 선택합니다. 이제 이 코드를 복사하여 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
1. 작업을 즉시 실행하려면 **Run(실행)**을 선택합니다.
1. 나중에 사용하기 위해 이 작업을 저장하려면 **Save operation**(저장)을 선택합니다. 그런 다음 작업 이름을 입력하고 **Save**(저장)를 선택합니다.
## 트랜잭션
PartiQL 트랜잭션의 코드를 실행하거나 생성하려면 다음을 수행합니다.
1. **추가 작업** 드롭다운에서 **PartiQLTransaction**을 선택합니다.
1. **Add a new statement(새 문 추가)**를 선택합니다.
1. 유효한 [PartiQL 문](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/ql-reference.statements.html)을 입력합니다.
**참고**
동일한 PartiQL 트랜잭션 요청에서 읽기 및 쓰기 작업이 지원되지 않습니다. 동일한 요청에서 INSERT, UPDATE 및 DELETE 문과 함께 SELECT 문을 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 [DynamoDB용 PartiQL에서 트랜잭션 수행](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/ql-reference.multiplestatements.transactions.html)을 참조하세요.
1. 문에서 파라미터를 사용하는 경우
1. **Optional request parameters(선택적 요청 파라미터)**를 선택합니다.
1. **Add new parameter(새 파라미터 추가)**를 선택합니다.
1. 속성 유형 및 값을 입력합니다.
1. 파라미터를 추가하려면 b 및 c단계를 반복합니다.
1. 문을 추가하려면 2\$14단계를 반복합니다.
1. 코드를 생성하려면 **Generate code(코드 생성)**를 선택합니다.
표시된 탭에서 원하는 언어를 선택합니다. 이제 이 코드를 복사하여 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
1. 작업을 즉시 실행하려면 **Run(실행)**을 선택합니다.
1. 나중에 사용하기 위해 이 작업을 저장하려면 **Save operation**(저장)을 선택합니다. 그런 다음 작업 이름을 입력하고 **Save**(저장)를 선택합니다.
## 배치
PartiQL 배치의 코드를 실행하거나 생성하려면 다음을 수행합니다.
1. **추가 작업** 드롭다운에서 **PartiQLBatch**를 선택합니다.
1. **Add a new statement(새 문 추가)**를 선택합니다.
1. 유효한 [PartiQL 문](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/ql-reference.statements.html)을 입력합니다.
**참고**
동일한 PartiQL 배치 요청에서 읽기 및 쓰기 작업이 지원되지 않습니다. 즉, 동일한 요청에서 INSERT, UPDATE 및 DELETE 문과 함께 SELECT 문을 사용할 수 없습니다. 동일한 항목에 쓰기 작업은 허용되지 않습니다. BatchGetItem 작업에서처럼 singleton 읽기 작업만 지원됩니다. 검색 및 쿼리 작업은 지원되지 않습니다. 자세한 내용은 [DynamoDB용 PartiQL에서 일괄 작업 실행](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/ql-reference.multiplestatements.batching.html)을 참조하세요.
1. 문에서 파라미터를 사용하는 경우:
1. **Optional request parameters(선택적 요청 파라미터)**를 선택합니다.
1. **Add new parameter(새 파라미터 추가)**를 선택합니다.
1. 속성 유형 및 값을 입력합니다.
1. 파라미터를 추가하려면 b 및 c단계를 반복합니다.
1. 문을 추가하려면 2\$14단계를 반복합니다.
1. 코드를 생성하려면 **Generate code(코드 생성)**를 선택합니다.
표시된 탭에서 원하는 언어를 선택합니다. 이제 이 코드를 복사하여 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
1. 작업을 즉시 실행하려면 **Run(실행)**을 선택합니다.
1. 나중에 사용하기 위해 이 작업을 저장하려면 **Save operation**(저장)을 선택합니다. 그런 다음 작업 이름을 입력하고 **Save**(저장)를 선택합니다.
# API 작업 빌드
NoSQL Workbench를 사용하여 DynamoDB CRUD API를 빌드하려면 NoSQL Workbench 사용자 인터페이스의 왼쪽에서 **작업 빌더**를 선택합니다.
그런 다음, **열기**를 선택하고 연결을 선택합니다.
작업 빌더에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
+ [테이블 삭제](#workbench.querybuilder.operationbuilder.DeleteTable)
+ [테이블 생성](#workbench.querybuilder.operationbuilder.CreateTable)
+ [테이블 업데이트](#workbench.querybuilder.operationbuilder.UpdateTable)
+ [항목 Put](#workbench.querybuilder.operationbuilder.Put)
+ [항목 업데이트](#workbench.querybuilder.operationbuilder.update)
+ [항목 삭제](#workbench.querybuilder.operationbuilder.Delete)
+ [Query](#workbench.querybuilder.operationbuilder.Query)
+ [스캔](#workbench.querybuilder.operationbuilder.scan)
+ [트랜잭션 항목 가져오기](#workbench.querybuilder.operationbuilder.transactget)
+ [트랜잭션 항목 쓰기](#workbench.querybuilder.operationbuilder.transactwrite)
## 테이블 삭제
`Delete Table` 작업을 실행하려면 다음을 수행합니다.
1. **테이블** 섹션에서 삭제하려는 테이블을 찾습니다.
1. 가로 줄임표 메뉴에서 **테이블 삭제**를 선택합니다.
1. **테이블 이름**을 입력하여 테이블을 삭제하려 한다는 것을 확인합니다.
1. **삭제**를 선택합니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [테이블 삭제](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_DeleteTable.html)를 참조하세요.
## GSI 삭제
`Delete GSI` 작업을 실행하려면 다음을 수행합니다.
1. **테이블** 섹션에서 삭제하려는 테이블의 GSI를 찾습니다.
1. 가로 줄임표 메뉴에서 **GSI 삭제**를 선택합니다.
1. **GSI 이름**을 입력하여 GSI를 삭제하려 한다는 것을 확인합니다.
1. **삭제**를 선택합니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [테이블 삭제](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_DeleteTable.html)를 참조하세요.
## 테이블 생성
`Create Table` 작업을 실행하려면 다음을 수행합니다.
1. **테이블** 섹션 옆에 있는 **\$1** 아이콘을 선택합니다.
1. 원하는 테이블 이름을 입력합니다.
1. 파티션 키를 생성합니다.
1. 선택 사항: 정렬 키를 생성합니다.
1. 용량 설정을 사용자 지정하려면 **기본 용량 설정 사용** 옆의 확인란을 선택 취소합니다.
+ 이제 **프로비저닝됨(Provisioned)** 또는 **온디맨드(On-demand)** 용량을 선택할 수 있습니다.
프로비저닝됨(Provisioned)을 선택한 경우 최소 및 최대 읽기와 쓰기 용량 단위를 설정할 수 있습니다. 또한 오토 스케일링을 사용 설정하거나 사용 중지할 수 있습니다.
+ 테이블이 현재 온디맨드로 설정되어 있으면 프로비저닝된 처리량을 지정할 수 없습니다.
+ 온디맨드에서 프로비저닝된 처리량으로 전환하면 Auto Scaling이 최소 1, 최대 10, 목표 70%로 모든 GSI에 자동으로 적용됩니다.
1. GSI 없이 이 테이블을 생성하려면 **GSI 건너뛰기 및 생성**을 선택합니다. 필요에 따라 **다음**을 선택하여 이 새 테이블로 GSI를 생성할 수 있습니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [테이블 생성](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_CreateTable.html)을 참조하세요.
## GSI 생성
`Create GSI` 작업을 실행하려면 다음을 수행합니다.
1. GSI를 추가하려는 테이블을 찾습니다.
1. 가로 줄임표 메뉴에서 **GSI 생성**을 선택합니다.
1. **인덱스 이름** 아래에 GSI 이름을 지정합니다.
1. 파티션 키를 생성합니다.
1. 선택 사항: 정렬 키를 생성합니다.
1. 드롭다운에서 프로젝션 유형 옵션을 선택합니다.
1. **GSI 생성**을 선택합니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [테이블 생성](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_CreateTable.html)을 참조하세요.
## 테이블 업데이트
`Update Table` 작업으로 테이블의 용량 설정을 업데이트하려면 다음을 수행합니다.
1. 용량 설정을 업데이트하려는 테이블을 찾습니다.
1. 가로 줄임표 메뉴에서 **용량 설정 업데이트**를 선택합니다.
1. **프로비저닝된 용량** 또는 **온디맨드 용량**을 선택합니다.
**프로비저닝된 용량**을 선택한 경우 최소 및 최대 읽기와 쓰기 용량 단위를 설정할 수 있습니다. 또한 오토 스케일링을 사용 설정하거나 사용 중지할 수 있습니다.
1. **업데이트**를 선택합니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [테이블 업데이트](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_UpdateTable.html)를 참조하세요.
## GSI 업데이트
`Update Table` 작업으로 GSI의 용량 설정을 업데이트하려면 다음을 수행합니다.
**참고**
기본적으로 글로벌 보조 인덱스는 기본 테이블의 용량 설정을 상속받습니다. 글로벌 보조 인덱스는 기본 테이블이 프로비저닝된 용량 모드인 경우에만 다른 용량 모드를 가질 수 있습니다. 프로비저닝된 모드 테이블에서 글로벌 보조 인덱스를 생성할 때는 해당 인덱스에 예상되는 워크로드에 대한 읽기 및 쓰기 용량 단위를 지정해야 합니다. 자세한 내용은 [글로벌 보조 인덱스에 대한 프로비저닝된 처리량 고려 사항](GSI.md#GSI.ThroughputConsiderations) 섹션을 참조하세요.
1. 용량 설정을 업데이트하려는 GSI를 찾습니다.
1. 가로 줄임표 메뉴에서 **용량 설정 업데이트**를 선택합니다.
1. 이제 **프로비저닝됨(Provisioned)** 또는 **온디맨드(On-demand)** 용량을 선택할 수 있습니다.
**프로비저닝된 용량**을 선택한 경우 최소 및 최대 읽기와 쓰기 용량 단위를 설정할 수 있습니다. 또한 오토 스케일링을 사용 설정하거나 사용 중지할 수 있습니다.
1. **업데이트**를 선택합니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [테이블 업데이트](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_UpdateTable.html)를 참조하세요.
## 항목 추가
`Put Item` 작업을 사용하여 항목을 생성합니다. `Put Item` 작업의 코드를 실행하거나 생성하려면 다음을 수행합니다.
1. 항목을 생성하려는 테이블을 찾습니다.
1. **작업** 드롭다운에서 **항목 생성**을 선택합니다.
1. 파티션 키 값을 입력합니다.
1. 있는 경우 정렬 키 값을 입력합니다.
1. 비-키 속성을 추가하려면 다음을 수행합니다.
1. **\$1 다른 속성 추가**를 선택합니다.
1. **속성 이름**, **형식** 및 **값**을 지정합니다.
1. `Put Item` 작업이 성공할 수 있는 조건식이 충족되어야 할 경우에는 다음을 수행합니다.
1. **조건**을 선택합니다.
1. 속성 이름, 비교 연산자, 속성 형식 및 속성 값을 지정합니다.
1. 다른 조건이 필요할 경우에는 **조건**을 다시 선택합니다.
자세한 내용은 [DynamoDB 조건 표현식 CLI 예제](Expressions.ConditionExpressions.md) 섹션을 참조하세요.
1. 코드를 생성하려면 **Generate code(코드 생성)**를 선택합니다.
표시된 탭에서 원하는 언어를 선택합니다. 이제 이 코드를 복사하여 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
1. 작업을 즉시 실행하려면 **Run(실행)**을 선택합니다.
1. 나중에 사용하기 위해 이 작업을 저장하려면 **Save operation**(작업 저장)을 선택한 다음 작업 이름을 입력하고 **Save**(저장)를 선택합니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [PutItem](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_PutItem.html)을 참조하세요.
## 항목 업데이트
`Update Item` 작업의 코드를 실행하거나 생성하려면 다음을 수행합니다.
1. 항목을 업데이트하려는 테이블을 찾습니다.
1. 항목을 선택합니다.
1. 선택한 표현식의 속성 이름과 속성 값을 입력합니다.
1. 표현식을 더 추가하려면 **표현식 업데이트** 드롭다운 목록에서 다른 표현식을 선택한 다음, **\$1** 아이콘을 선택합니다.
1. `Update Item` 작업이 성공할 수 있는 조건식이 충족되어야 할 경우에는 다음을 수행합니다.
1. **조건**을 선택합니다.
1. 속성 이름, 비교 연산자, 속성 형식 및 속성 값을 지정합니다.
1. 다른 조건이 필요할 경우에는 **조건**을 다시 선택합니다.
자세한 내용은 [DynamoDB 조건 표현식 CLI 예제](Expressions.ConditionExpressions.md) 섹션을 참조하세요.
1. 코드를 생성하려면 **Generate code(코드 생성)**를 선택합니다.
사용하려는 언어의 탭을 선택합니다. 이제 이 코드를 복사하여 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
1. 작업을 즉시 실행하려면 **Run(실행)**을 선택합니다.
1. 나중에 사용하기 위해 이 작업을 저장하려면 **Save operation**(작업 저장)을 선택한 다음 작업 이름을 입력하고 **Save**(저장)를 선택합니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [UpdateItem](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_UpdateItem.html)을 참조하세요.
## 항목 삭제
`Delete Item` 작업을 실행하려면 다음을 수행합니다.
1. 항목을 삭제하려는 테이블을 찾습니다.
1. 항목을 선택합니다.
1. **작업** 드롭다운에서 **항목 삭제**를 선택합니다.
1. **삭제**를 선택하여 항목을 삭제하려 한다는 것을 확인합니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [DeleteItem](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_DeleteItem.html)을 참조하세요.
## 항목 복제
속성이 동일한 새 항목을 생성하여 항목을 복제할 수 있습니다. 항목을 복제하려면 다음을 수행합니다.
1. 항목을 복제하려는 테이블을 찾습니다.
1. 항목을 선택합니다.
1. **작업** 드롭다운에서 **항목 복제**를 선택합니다.
1. 새 파티션 키를 지정합니다.
1. 새 정렬 키를 지정합니다(필요한 경우).
1. **실행**을 선택합니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [DeleteItem](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_DeleteItem.html)을 참조하세요.
## 쿼리
`Query` 작업의 코드를 실행하거나 생성하려면 다음을 수행합니다.
1. NoSQL Workbench UI 상단에서 **쿼리**를 선택합니다.
1. 파티션 키 값을 지정합니다.
1. `Query` 작업에 정렬 키가 필요한 경우
1. **정렬 키**를 선택합니다.
1. 비교 연산자 및 속성 값을 지정합니다.
1. **쿼리**를 선택하여 이 쿼리 작업을 실행합니다. 옵션이 더 필요한 경우 **추가 옵션** 확인란을 선택하고 다음 단계를 계속 진행합니다.
1. 작업 결과로 일부 속성만 반환할 경우에는 **Projection expression(프로젝션 식)**을 선택합니다.
1. **\$1** 아이콘을 선택합니다.
1. 커리 결과로 반환될 속성을 입력합니다.
1. 속성이 더 필요한 경우에는 **\$1**를 선택합니다.
1. `Query` 작업이 성공할 수 있는 조건식이 충족되어야 할 경우에는 다음을 수행합니다.
1. **조건**을 선택합니다.
1. 속성 이름, 비교 연산자, 속성 형식 및 속성 값을 지정합니다.
1. 다른 조건이 필요할 경우에는 **조건**을 다시 선택합니다.
자세한 내용은 [DynamoDB 조건 표현식 CLI 예제](Expressions.ConditionExpressions.md) 섹션을 참조하세요.
1. 코드를 생성하려면 **Generate code(코드 생성)**를 선택합니다.
사용하려는 언어의 탭을 선택합니다. 이제 이 코드를 복사하여 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
1. 작업을 즉시 실행하려면 **Run(실행)**을 선택합니다.
1. 나중에 사용하기 위해 이 작업을 저장하려면 **Save operation**(작업 저장)을 선택한 다음 작업 이름을 입력하고 **Save**(저장)를 선택합니다.
이 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon DynamoDB API 참조*에서 [Query](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/APIReference/API_Query.html)를 참조하세요.
## 스캔
`Scan` 작업의 코드를 실행하거나 생성하려면 다음을 수행합니다.
1. NoSQL Workbench UI 상단에서 **스캔**을 선택합니다.
1. **스캔** 버튼을 선택하여 이 기본 스캔 작업을 수행합니다. 옵션이 더 필요한 경우 **추가 옵션** 확인란을 선택하고 다음 단계를 계속 진행합니다.
1. 스캔 결과를 필터링하려면 속성 이름을 지정합니다.
1. 작업 결과로 일부 속성만 반환할 경우에는 **Projection expression(프로젝션 식)**을 선택합니다.
1. 스캔 작업이 성공할 수 있는 조건식이 충족되어야 할 경우에는 다음을 수행합니다.
1. **조건**을 선택합니다.
1. 속성 이름, 비교 연산자, 속성 형식 및 속성 값을 지정합니다.
1. 다른 조건이 필요할 경우에는 **조건**을 다시 선택합니다.
자세한 내용은 [DynamoDB 조건 표현식 CLI 예제](Expressions.ConditionExpressions.md) 섹션을 참조하세요.
1. 코드를 생성하려면 **Generate code(코드 생성)**를 선택합니다.
사용하려는 언어의 탭을 선택합니다. 이제 이 코드를 복사하여 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
1. 작업을 즉시 실행하려면 **Run(실행)**을 선택합니다.
1. 나중에 사용하기 위해 이 작업을 저장하려면 **Save operation**(작업 저장)을 선택한 다음 작업 이름을 입력하고 **Save**(저장)를 선택합니다.
## TransactGetItems
`TransactGetItems` 작업의 코드를 실행하거나 생성하려면 다음을 수행합니다.
1. NoSQL Workbench UI 상단의 **추가 작업** 드롭다운에서 **TransactGetItems**를 선택합니다.
1. **TransactGetItem** 근처의 **\$1** 아이콘을 선택합니다.
1. 파티션 키를 지정합니다.
1. 정렬 키를 지정합니다(필요한 경우).
1. 작업을 수행하려면 **실행**을 선택하고, 저장하려면 **작업 저장**을 선택하며, 해당 코드를 생성하려면 **코드 생성**을 선택합니다.
트랜잭션에 대한 자세한 내용은 [Amazon DynamoDB Transactions](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/transactions.html)를 참조하세요.
## TransactWriteItems
`TransactWriteItems` 작업의 코드를 실행하거나 생성하려면 다음을 수행합니다.
1. NoSQL Workbench UI 상단의 **추가 작업** 드롭다운에서 **TransactWriteItems**를 선택합니다.
1. **작업** 드롭다운에서 작업을 선택합니다.
1. **TransactWriteItem** 근처의 **\$1** 아이콘을 선택합니다.
1. **작업** 드롭다운에서 수행하려는 작업을 선택합니다.
+ `DeleteItem`은 [항목 삭제](#workbench.querybuilder.operationbuilder.Delete) 작업 지침을 따릅니다.
+ `PutItem`은 [항목 추가](#workbench.querybuilder.operationbuilder.Put) 작업 지침을 따릅니다.
+ `UpdateItem`은 [항목 업데이트](#workbench.querybuilder.operationbuilder.update) 작업 지침을 따릅니다.
작업 순서를 변경하려면 좌측 목록에서 작업을 선택한 다음 위쪽 또는 아래쪽 화살표를 선택하여 목록에서 위로 또는 아래로 옮깁니다.
작업을 삭제하려면 목록에서 작업을 선택한 다음 **삭제**(휴지통) 아이콘을 선택합니다.
1. 작업을 수행하려면 **실행**을 선택하고, 저장하려면 **작업 저장**을 선택하며, 해당 코드를 생성하려면 **코드 생성**을 선택합니다.
트랜잭션에 대한 자세한 내용은 [Amazon DynamoDB Transactions](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/transactions.html)를 참조하세요.
# NoSQL Workbench로 테이블 복제
테이블을 복제하면 개발 환경 간에 테이블의 키 스키마(및 선택적으로 GSI 스키마와 항목)가 복사됩니다. DynamoDB 로컬에서 Amazon DynamoDB 계정으로 테이블을 복제할 수 있으며, 더 빠른 실험을 위해 한 계정에서 다른 리전의 계정으로 테이블을 복제할 수도 있습니다.
**테이블 복제하는 방법**
1. **작업 빌더**에서 연결 및 리전을 선택합니다(DynamoDB 로컬의 경우 리전 선택이 가능하지 않음).
1. DynamoDB에 연결되면 테이블을 검색하고 복제하려는 테이블을 선택합니다.
1. 가로 줄임표 메뉴에서 **복제** 옵션을 선택합니다.
1. 복제 대상 세부 정보를 입력합니다.
1. 연결을 선택합니다.
1. 리전을 선택합니다(DynamoDB 로컬에서는 리전을 사용할 수 없음).
1. 새 테이블 이름을 입력합니다.
1. 다음과 같이 복제 옵션을 선택합니다.
1. **키 스키마**는 기본적으로 선택되며 선택을 취소할 수 없습니다. 기본적으로 테이블을 복제하면 프라이머리 키와 정렬 키가 복사됩니다(사용 가능한 경우).
1. 복제할 테이블에 GSI가 있는 경우 **GSI 스키마**가 기본적으로 선택됩니다. 테이블을 복제하면 GSI 프라이머리 키와 정렬 키가 복사됩니다(사용 가능한 경우). GSI 스키마의 선택을 취소하여 GSI 스키마 복제를 건너뛸 수 있습니다. 테이블을 복제하면 기본 테이블의 용량 설정이 GSI의 용량 설정으로 복사됩니다. 복제가 완료된 후 작업 빌더의 `UpdateTable` 작업을 사용하여 테이블의 GSI 용량 설정을 업데이트할 수 있습니다.
1. 복제할 항목 수를 입력합니다. 키 스키마와 선택적으로 GSI 스키마만 복제하려면 **복제할 항목** 값을 0으로 두면 됩니다. 복제할 수 있는 최대 항목 수는 5,000개입니다.
1. 용량 모드를 선택합니다.
1. **온디맨드 모드**가 기본적으로 선택됩니다. DynamoDB on-demand는 읽기 및 쓰기 요청에 대해 요청당 지불 가격을 제공하므로 사용하는 만큼에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 자세히 알아보려면 [DynamoDB On-demand mode](capacity-mode.md#capacity-mode-on-demand) 모드를 참조하세요.
1. **프로비저닝된 모드**를 사용하면 애플리케이션에 필요한 초당 읽기 및 쓰기 횟수를 지정할 수 있습니다. Auto Scaling을 사용하여 트래픽 변경에 따라 테이블의 프로비저닝된 용량을 자동으로 조정할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 [DynamoDB Provisioned mode](provisioned-capacity-mode.md)를 참조하세요.
1. **복제**를 선택하여 복제를 시작합니다.
1. 복제 프로세스는 백그라운드에서 실행됩니다. 복제 테이블 상태가 변경될 경우 **작업 빌더** 탭에 알림이 표시됩니다. **작업 빌더** 탭을 선택한 다음 화살표 버튼을 선택하여 이 상태에 액세스할 수 있습니다. 화살표 버튼은 메뉴 사이드바 하단 근처의 테이블 복제 상태 위젯에 있습니다.
# 데이터를 CSV 파일로 내보내기
쿼리 결과를 작업 빌더에서 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다. 이렇게 하면 스프레드시트에 데이터를 로드하거나 원하는 프로그래밍 언어를 사용하여 처리할 수 있습니다.
**CSV로 내보내기**
1. 작업 빌더에서 스캔 또는 쿼리 등의 원하는 작업을 실행합니다.
**참고**
읽기 API 작업 및 PartiQL 문의 결과만 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다. 트랜잭션 읽기 문의 결과는 내보낼 수 없습니다.
현재는 결과를 한 번에 한 페이지씩 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다. 결과 페이지가 여러 개인 경우 각 페이지를 개별적으로 내보내야 합니다.
1. 결과에서 내보내려는 항목을 선택합니다.
1. **작업** 드롭다운에서 **CSV로 내보내기**를 선택합니다.
1. CSV 파일의 파일 이름과 위치를 선택한 다음 **저장(Save)**을 선택합니다.
# NoSQL Workbench용 샘플 데이터 모델
모델 제작자 홈 페이지에는 NoSQL Workbench와 함께 제공되는 여러 샘플 모델이 나와 있습니다. 이 섹션에서는 이러한 모델 및 사용 가능한 용도에 대해 설명합니다.
**Topics**
+ [직원 데이터 모델](#workbench.SampleModels.EmployeeDataModel)
+ [토론 포럼 데이터 모델](#workbench.SampleModels.DiscussionForumDataModel)
+ [음악 라이브러리 데이터 모델](#workbench.SampleModels.MusicLibraryDataModel)
+ [스키장 데이터 모델](#workbench.SampleModels.SkiResortDataModel)
+ [신용카드 제안 데이터 모델](#workbench.SampleModels.CreditCardOffersDataModel)
+ [북마크 데이터 모델](#workbench.SampleModels.BookmarksDataModel)
## 직원 데이터 모델
이 데이터 모델은 소개 모델입니다. 고유한 별칭, 이름, 성, 직책, 상사 및 역량 같은 직원의 기본 세부 정보를 나타냅니다.
이 데이터 모델에서는 두 가지 이상의 역량 보유와 같은 복잡한 속성 처리 등의 몇 가지 기법을 보여줍니다. 또한 이 모델은 보조 인덱스인 DirectReports를 사용하여 얻은 상사 및 부하 직원들을 통한 일대다 관계의 예입니다.
이 데이터 모델에서 제공되는 액세스 패턴은 다음과 같습니다.
+ `Employee` 테이블에서 제공되는 직원의 로그인 별칭을 사용하여 직원 레코드 검색
+ Employee 테이블의 글로벌 보조 인덱스인 `Name`에서 제공되는 이름별로 직원 검색
+ Employee 테이블의 글로벌 보조 인덱스인 `DirectReports`에서 제공되는 상사의 로그인 별칭을 사용하여 상사의 모든 부하 직원 검색
## 토론 포럼 데이터 모델
이 데이터 모델은 토론 포럼을 나타냅니다. 이 모델을 사용하여 고객은 개발자 커뮤니티에 참여하고, 질문하고, 다른 고객의 게시물에 댓글을 달 수 있습니다. 각 AWS 서비스에는 전용 포럼이 있습니다. 누구라도 포럼에서 메시지를 게시하여 새 토론 스레드를 시작할 수 있으며 각 스레드는 여러 개의 회신을 받습니다.
이 데이터 모델에서 제공되는 액세스 패턴은 다음과 같습니다.
+ `Forum` 테이블에서 제공되는 포럼의 이름을 사용하여 포럼 레코드 검색
+ `Thread` 테이블에서 제공되는 포럼에 대한 특정 스레드 또는 모든 스레드 검색
+ Reply 테이블의 글로벌 보조 인덱스인 `PostedBy-Message-Index`에서 제공되는 게시 사용자의 이메일 주소를 사용하여 회신 검색
## 음악 라이브러리 데이터 모델
이 데이터 모델은 광범위한 노래 모음이 있는 음악 라이브러리를 나타내며 가장 많이 다운로드된 노래를 거의 실시간으로 보여줍니다.
이 데이터 모델에서 제공되는 액세스 패턴은 다음과 같습니다.
+ `Songs` 테이블에서 제공되는 노래 레코드 검색
+ `Songs` 테이블에서 제공되는 노래에 대한 특정 다운로드 레코드 또는 모든 다운로드 레코드 검색
+ `Song` 테이블에서 제공되는 노래에 대한 특정 월별 다운로드 횟수 레코드 또는 모든 월별 다운로드 횟수 레코드 검색
+ `Songs` 테이블에서 제공되는 노래에 대한 모든 레코드(노래 레코드, 다운로드 레코드 및 월별 다운로드 횟수 레코드 포함) 검색
+ Songs 테이블의 글로벌 보조 인덱스인 `DownloadsByMonth`에서 제공되는 가장 많이 다운로드된 노래 검색
## 스키장 데이터 모델
이 데이터 모델은 각 스키 리프트에서 매일 수집된 광범위한 데이터 모음이 있는 스키장을 나타냅니다.
이 데이터 모델에서 제공되는 액세스 패턴은 다음과 같습니다.
+ `SkiLifts` 테이블에서 제공되는 주어진 스키 리프트 또는 스키장 전체에 대한 모든 데이터(동적 및 정적 데이터) 검색
+ `SkiLifts` 테이블에서 제공되는 특정 날짜에서의 스키 리프트 또는 스키장 전체에 대한 모든 동적 데이터(고유 리프트 탑승자, 적설량, 눈사태 위험 및 리프트 상태 포함) 검색
+ `SkiLifts` 테이블에서 제공되는 특정 스키 리프트에 대한 모든 정적 데이터(리프트가 숙련된 탑승자 전용인 경우 수직 피트, 리프트 상승 및 리프트 탑승 시간 포함) 검색
+ SkiLifts 테이블의 글로벌 보조 인덱스인 `SkiLiftsByRiders`에서 제공되는 총 고유 탑승자별로 정렬된 특정 스키 리프트 또는 스키장 전체에 대해 기록된 데이터의 날짜 검색
## 신용카드 제안 데이터 모델
이 데이터 모델은 신용 카드 제안 애플리케이션에서 사용됩니다.
신용 카드 공급자는 시간이 지남에 따라 제안을 생성합니다. 이러한 제안에는 수수료 없이 잔액 이체, 신용 한도 증가, 낮은 금리, 캐시백 및 항공사 마일리지가 포함됩니다. 고객이 이러한 제안을 수락하거나 거부한 후에 각각의 제안 상태가 그에 따라 업데이트됩니다.
이 데이터 모델에서 제공되는 액세스 패턴은 다음과 같습니다.
+ 기본 테이블에서 제공되는 `AccountId`를 사용하여 계정 레코드 검색
+ 보조 인덱스인 `AccountIndex`에서 제공되는 몇 가지 예상된 항목이 있는 모든 계정 검색
+ 기본 테이블에서 제공되는 `AccountId`를 사용하여 계정 및 해당 계정과 연관된 모든 제안 레코드 검색
+ 기본 테이블에서 제공되는 `AccountId` 및 `OfferId`를 사용하여 계정 및 해당 계정과 연관된 특정 제안 레코드 검색
+ 보조 인덱스인 `ACCEPTED/DECLINED`에서 제공되는 `OfferType`, `AccountId` 및 `OfferType`를 사용하여 계정과 연관된 특정 `Status`의 모든 `GSI1` 제안 레코드 검색
+ 기본 테이블에서 제공되는 `OfferId`를 사용하여 제안 및 연관된 제안 항목 레코드 검색
## 북마크 데이터 모델
이 데이터 모델은 고객의 북마크를 저장하는 데 사용됩니다.
한 고객이 여러 북마크를 보유할 수 있으며 하나의 북마크에 여러 고객이 소속될 수 있습니다. 이 데이터 모델은 다대다 관계를 나타냅니다.
이 데이터 모델에서 제공되는 액세스 패턴은 다음과 같습니다.
+ 이제 `customerId`별 단일 쿼리를 통해 북마크뿐만 아니라 고객 데이터도 반환할 수 있습니다.
+ 쿼리 `ByEmail` 인덱스는 이메일 주소별로 고객 데이터를 반환합니다. 북마크는 이 인덱스에 의해 검색되지 않습니다.
+ 쿼리 `ByUrl` 인덱스는 URL별로 북마크 데이터를 가져옵니다. 동일한 URL을 여러 고객이 북마크할 수 있기 때문에 인덱스용 정렬 키로서 customerId를 제공하고 있습니다.
+ 쿼리 `ByCustomerFolder` 인덱스는 각 고객에 대한 폴더별로 북마크를 가져옵니다.
# NoSQL Workbench 릴리스 기록
다음 표는 *NoSQL Workbench* 클라이언트 도구의 각 릴리스별 주요 변경사항을 설명합니다.
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| 버전 | 변경 | 설명 | 날짜 |
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| 3.20.0 | 새로운 DynamoDB용 데이터 모델러 | DynamoDB용 데이터 모델러는 업데이트된 사용자 환경을 제공합니다. DynamoDB용 데이터 모델러는 이제 액세스 패턴을 지원합니다. | 2026년 2월 16일 |
| 3.13.5 | 이제 기본 테이블 설정의 용량 모드가 온디맨드 | 기본 설정으로 테이블을 생성하면 DynamoDB가 프로비저닝된 용량 모드 대신 온디맨드 용량 모드를 사용하는 테이블을 생성합니다. | 2025년 2월 24일 |
| 3.13.0 | NoSQL Workbench 작업 빌더 개선 | NoSQL Workbench에는 이제 다크 모드에 대한 기본 지원이 포함됩니다. 작업 빌더의 테이블 및 항목 작업이 개선되었습니다. 항목 결과 및 작업 빌더 요청 정보가 JSON 형식으로 제공됩니다. | 2024년 4월 24일 |
| 3.12.0 | NoSQL Workbench를 사용한 테이블 복제 및 사용된 용량 반환 | 이제 DynamoDB 로컬과 DynamoDB 웹 서비스 계정 간에 또는 DynamoDB 웹 서비스 계정들 간에 테이블을 복제하여 개발 반복 속도를 높일 수 있습니다. 작업 빌더를 사용하여 작업을 실행한 후 소비된 RCU 또는 WCU를 확인합니다. CSV 파일에서 가져올 때 발생하는 데이터 덮어쓰기 문제를 수정했습니다. | 2024년 2월 26일 |
| 3.11.0 | DynamoDB 로컬 개선 | 이제 기본 제공되는 DynamoDB 로컬 인스턴스를 시작할 때 포트를 지정할 수 있습니다. 이제 관리자 권한 없이 Windows에 NoSQL Workbench를 설치할 수 있습니다. 데이터 모델 템플릿을 업데이트했습니다. | 2024년 1월 17일 |
| 3.10.0 | Apple 실리콘에 대한 기본 지원 | NoSQL Workbench는 이제 Apple 실리콘을 사용하는 Mac에 대한 기본 지원을 포함합니다. 이제 `Number` 유형의 속성에 대한 샘플 데이터 생성 형식을 구성할 수 있습니다. | 2023년 12월 5일 |
| 3.9.0 | 데이터 모델 제작자 개선 | 이제 Visualizer는 기존 테이블을 덮어쓰는 옵션을 사용하여 데이터 모델을 DynamoDB Local로 커밋할 수 있도록 지원합니다. | 2023년 11월 3일 |
| 3.8.0 | 샘플 데이터 생성 | NoSQL Workbench는 이제 DynamoDB 데이터 모델을 위한 샘플 데이터 생성을 지원합니다. | 2023년 9월 25일 |
| 3.6.0 | 작업 빌더 개선 사항 | 작업 빌더에서 연결 관리 개선. 이제 데이터를 삭제하지 않고 데이터 모델 제작자의 속성 이름을 변경할 수 있습니다. 기타 버그 수정 사항. | 2023년 4월 11일 |
| 3.5.0 | 새 AWS 리전 지원 | 이제 NoSQL Workbench가 ap-south-2, ap-southeast-3, ap-southeast-4, eu-central-2, eu-south-2, me-central-1 및 me-west-1 리전을 지원합니다. | 2023년 2월 23일 |
| 3.4.0 | LynamoDB Local 지원 | 이제 NoSQL Workbench에서 설치 프로세스의 일부로 DynamoDB Local을 설치할 수 있습니다. | 2022년 12월 6일 |
| 3.3.0 | 컨트롤 플레인 작업 지원 | 이제 작업 빌더에서 컨트롤 플레인 작업을 지원합니다. | 2022년 6월 1일 |
| 3.2.0 | CSV 가져오기 및 내보내기 | 이제 Visualizer 도구의 CSV 파일에서 샘플 데이터를 가져올 수 있으며, 작업 빌더 쿼리의 결과를 CSV 파일로 내보낼 수도 있습니다. | 2021년 10월 11일 |
| 3.1.0 | 작업 저장 | 이제 NoSQL Workbench의 작업 빌더에서는 나중에 사용하기 위해 작업을 저장할 수 있습니다. | 2021년 7월 12일 |
| 3.0.0 | 용량 설정 및 CloudFormation 가져오기/내보내기 | Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench에서는 이제 테이블의 읽기/쓰기 용량 모드를 지정할 수 있고 데이터 모델을 CloudFormation 형식으로 가져오고 내보낼 수 있습니다. | 2021년 4월 21일 |
| 2.2.0 | PartiQL 지원 | Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench에 DynamoDB용 PartiQL 문 빌드에 대한 지원이 추가되었습니다. | 2020년 12월 4일 |
| 1.1.0 | Linux에 대한 지원. | Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench가 Linux(Ubuntu, Fedora 및 Debian)에서 지원됩니다. | 2020년 5월 4일 |
| 1.0.0 | Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench – 정식 버전 | Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench를 상용 버전으로 사용할 수 있습니다. | 2020년 3월 2일 |
| 0.4.1 | IAM 역할 및 임시 보안 자격 증명 지원 | Amazon DynamoDB용 NoSQL Workbench에 AWS Identity and Access Management(IAM) 역할 및 임시 보안 자격 증명에 대한 지원이 추가되었습니다. | 2019년 12월 19일 |
| 0.3.1 | [DynamoDB Local(다운로드 가능 버전)](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/DynamoDBLocal.html) 지원 | NoSQL Workbench는 이제 [DynamoDB Local(다운로드 가능 버전)](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/DynamoDBLocal.html)에 대한 연결을 지원하므로 DynamoDB 테이블을 설계, 생성, 쿼리 및 관리할 수 있습니다. | 2019년 11월 8일 |
| 0.2.1 | 릴리스된 NoSQL Workbench 평가판 | 이것은 DynamoDB용 NoSQL Workbench의 최초 릴리스입니다. NoSQL Workbench를 사용하여 DynamoDB 테이블을 설계하고, 생성하고, 쿼리하고, 관리합니다. | 2019년 9월 16일 |