웜 처리량이 더 높은 새 Amazon Keyspaces 테이블 생성

웜 처리량 설정으로 새 테이블을 생성하는 방법

1. 에 로그인 AWS Management 콘솔하고 https://console.aws.amazon.com/keyspaces/home Amazon Keyspaces 콘솔을 엽니다.

2. 탐색 창에서 테이블을 선택한 다음 테이블 생성을 선택합니다.

3. 테이블 세부 정보 섹션의 테이블 생성 페이지에서 키스페이스를 선택하고 새 테이블의 이름을 입력합니다.

4. 열 섹션에서 테이블의 스키마를 생성합니다.

5. 프라이머리 키 섹션에서 테이블의 프라이머리 키를 정의하고 선택적 클러스터링 열을 선택합니다.

6. 테이블 설정 섹션에서 설정 사용자 지정을 선택합니다.

7. 읽기/쓰기 용량 설정을 계속합니다.

8. 용량 모드에서 온디맨드 또는 프로비저닝됨을 선택할 수 있습니다.

9. 테이블의 사전 워밍 섹션에서 필요에 따라 초당 읽기 단위 및 초당 쓰기 단위 값을 늘려 계획된 피크 이벤트를 처리할 테이블을 준비할 수 있습니다.

   Amazon Keyspaces가 온디맨드 사용량 또는 프로비저닝된 용량에 따라 조정하는 웜 처리량 값은 추가 비용 없이 모든 테이블에 대해 기본적으로 사용할 수 있습니다. 기본 웜 처리량 값을 수동으로 늘려 피크 트래픽 이벤트에 대해 테이블을 사전 워밍하는 경우 추가 요금이 적용됩니다.

10. 필요에 따라 다른 선택적 테이블 기능을 구성합니다. 그런 다음 테이블 생성을 선택합니다.

• 다음 방법 중 하나를 사용하여 웜 처리량이 있는 테이블을 생성합니다.

  • 프로비저닝된 모드의 경우 테이블을 생성하고 다음 CQL 구문을 사용하여 읽기 및 쓰기에 대한 예상 피크 용량을 지정합니다.

    CREATE TABLE catalog.book_awards (
       year int,
       award text,
       rank int,
       category text,
       book_title text,
       author text,
       publisher text,
       PRIMARY KEY ((year, award), category, rank))
    WITH CUSTOM_PROPERTIES = {  
        'capacity_mode': {
           'throughput_mode': 'PROVISIONED',
           'read_capacity_units': 20000,
           'write_capacity_units': 10000
         },
        'warm_throughput': {  
            'read_units_per_second': 40000,  
            'write_units_per_second': 20000  
         }
    };

  • 온디맨드 모드의 경우 테이블을 생성하고 다음 CQL 구문을 사용하여 읽기 및 쓰기에 대한 예상 피크 용량을 지정합니다.

    CREATE TABLE catalog.book_awards (
       year int,
       award text,
       rank int,
       category text,
       book_title text,
       author text,
       publisher text,
       PRIMARY KEY ((year, award), category, rank))
    WITH CUSTOM_PROPERTIES = {  
        'capacity_mode': {
           'throughput_mode': 'PAY_PER_REQUEST'
         },
        'warm_throughput': {  
            'read_units_per_second': 40000,  
            'write_units_per_second': 20000  
         }
    };

  테이블의 용량 설정을 확인하려면 섹션을 참조하세요Amazon Keyspaces 테이블의 웜 처리량 보기.

1. 를 사용하여 다음 방법 중 하나를 사용하여 웜 처리량이 있는 테이블 생성 AWS CLI

   • 프로비저닝된 모드에서 새 테이블을 생성하고 새 테이블에 대한 읽기 및 쓰기의 예상 피크 용량 값을 지정합니다. 다음 문은 이에 대한 예입니다.

     aws keyspaces create-table \
     --keyspace-name 'catalog' \
     --table-name 'book_awards' \
     --schema-definition 'allColumns=[{name=year,type=int},{name=award,type=text},{name=rank,type=int},{name=category,type=text},{name=book_title,type=text},{name=author,type=text},{name=publisher,type=text}],partitionKeys=[{name=year},{name=award}],clusteringKeys=[{name=category,orderBy=ASC},{name=rank,orderBy=ASC}]' \
     --capacity-specification throughputMode=PROVISIONED,readCapacityUnits=20000,writeCapacityUnits=10000 \
     --warm-throughput-specification readUnitsPerSecond=40000,writeUnitsPerSecond=20000

   • 온디맨드 모드에서 새 테이블을 생성하고 새 테이블에 대한 읽기 및 쓰기의 예상 피크 용량 값을 지정합니다. 다음 문은 이에 대한 예입니다.

     aws keyspaces create-table \
     --keyspace-name 'catalog' \
     --table-name 'book_awards' \
     --schema-definition 'allColumns=[{name=year,type=int},{name=award,type=text},{name=rank,type=int},{name=category,type=text},{name=book_title,type=text},{name=author,type=text},{name=publisher,type=text}],partitionKeys=[{name=year},{name=award}],clusteringKeys=[{name=category,orderBy=ASC},{name=rank,orderBy=ASC}]' \
     --warmThroughputSpecification readUnitsPerSecond=40000,writeUnitsPerSecond=20000

2. 명령의 출력은 다음 예제와 같이 테이블의 ARN을 반환합니다.

   {
       "resourceArn": "arn:aws::cassandra:us-east-1:111122223333:/keyspace/catalog/table/book_awards>"
   }

   테이블의 용량 설정을 확인하려면 섹션을 참조하세요Amazon Keyspaces 테이블의 웜 처리량 보기.

Java용 SDK를 사용하여 새 테이블을 생성합니다.

• 프로비저닝된 모드에서 새 테이블을 생성하고 새 테이블에 대한 읽기 및 쓰기의 예상 피크 용량 값을 지정합니다. 다음 코드 예제는이 예제입니다.

  import software.amazon.awssdk.services.keyspaces.KeyspacesClient;
  import software.amazon.awssdk.services.keyspaces.model.*;
  
  public class PreWarmingExample {
      public static void main(String[] args) {
          KeyspacesClient keyspacesClient = KeyspacesClient.builder().build();
  
          // Define schema
          List<ColumnDefinition> columns = Arrays.asList(
              ColumnDefinition.builder().name("year").type("int").build(),
              ColumnDefinition.builder().name("award").type("text").build(),
              ColumnDefinition.builder().name("rank").type("int").build(),
              ColumnDefinition.builder().name("category").type("text").build(),
              ColumnDefinition.builder().name("book_title").type("text").build(),
              ColumnDefinition.builder().name("author").type("text").build(),
              ColumnDefinition.builder().name("publisher").type("text").build()
          );
          
          List<PartitionKey> partitionKeys = Arrays.asList(
              PartitionKey.builder().name("year").build(),
              PartitionKey.builder().name("award").build()
          );
          
          List<ClusteringKey> clusteringKeys = Arrays.asList(
              ClusteringKey.builder().name("category").orderBy("ASC").build(),
              ClusteringKey.builder().name("rank").orderBy("ASC").build()
          );
          
          SchemaDefinition schema = SchemaDefinition.builder()
              .allColumns(columns)
              .partitionKeys(partitionKeys)
              .clusteringKeys(clusteringKeys)
              .build();
  
          // Define capacity specification
          CapacitySpecification capacitySpec = CapacitySpecification.builder()
              .throughputMode(ThroughputMode.PROVISIONED)
              .readCapacityUnits(20000)
              .writeCapacityUnits(10000)
              .build();
              
          // Define warm throughput specification
          WarmThroughputSpecification warmThroughput = WarmThroughputSpecification.builder()
              .readUnitsPerSecond(40000L)
              .writeUnitsPerSecond(20000L)
              .build();
  
          // Create table with PreWarming
          CreateTableRequest request = CreateTableRequest.builder()
              .keyspaceName("catalog")
              .tableName("book_awards")
              .schemaDefinition(schema)
              .capacitySpecification(capacitySpec)
              .warmThroughputSpecification(warmThroughput)
              .build();
              
          CreateTableResponse response = keyspacesClient.createTable(request);
          System.out.println("Table created with ARN: " + response.resourceArn());
      }
  }