Amazon DynamoDB에서 Azure Cosmos DB로 애플리케이션 마이그레이션

아티클
08/15/2024

적용 대상: NoSQL

Azure Cosmos DB는 확장 가능하고 전 세계적으로 분산되고 완전히 관리되는 데이터베이스입니다. 데이터에 대한 짧은 대기 시간 액세스를 보장합니다. Azure Cosmos DB에 대한 자세한 내용은 개요 문서를 참조하세요. 이 문서에서는 최소한의 코드 변경으로 DynamoDB에서 Azure Cosmos DB로 .NET 애플리케이션을 마이그레이션하는 방법을 설명합니다.

개념적 차이점

다음은 Azure Cosmos DB와 DynamoDB의 주요 개념적 차이점입니다.

DynamoDB	Azure Cosmos DB
해당 없음	데이터베이스
테이블	컬렉션
Item	문서
Attribute	필드
보조 인덱스	보조 인덱스
기본 키 - 파티션 키	파티션 키
기본 키 - 정렬 키	필수 아님
스트림	변경 피드
쓰기 컴퓨팅 단위	요청 단위(유연, 읽기 또는 쓰기에 사용할 수 있음)
읽기 컴퓨팅 단위	요청 단위(유연, 읽기 또는 쓰기에 사용할 수 있음)
전역 테이블	필요하지 않음. Azure Cosmos DB 계정을 프로비전하는 동안 지역을 직접 선택할 수 있습니다(나중에 지역을 변경할 수 있음).

구조적 차이점

DynamoDB와 비교할 때 Azure Cosmos DB의 JSON 구조가 더 간단합니다. 다음 예제는 차이점을 보여 줍니다.

DynamoDB:

다음 JSON 개체는 DynamoDB의 데이터 형식을 나타냅니다.

{
TableName: "Music",
KeySchema: [
{ 
  AttributeName: "Artist",
  KeyType: "HASH", //Partition key
},
{ 
  AttributeName: "SongTitle",
  KeyType: "RANGE" //Sort key
}
],
AttributeDefinitions: [
{ 
  AttributeName: "Artist",
  AttributeType: "S"
},
{ 
  AttributeName: "SongTitle",
  AttributeType: "S"
}
],
ProvisionedThroughput: {
  ReadCapacityUnits: 1,
  WriteCapacityUnits: 1
 }
}

Azure Cosmos DB:

다음 JSON 개체는 Azure Cosmos DB의 데이터 형식을 나타냅니다.

{
"Artist": "",
"SongTitle": "",
"AlbumTitle": "",
"Year": 9999,
"Price": 0.0,
"Genre": "",
"Tags": ""
}

코드 마이그레이션

이 문서는 애플리케이션의 코드를 Azure Cosmos DB로 마이그레이션하는 과정을 다룹니다. 이 과정은 데이터베이스 마이그레이션의 중요한 측면입니다. 학습 곡선을 줄일 수 있도록 다음 섹션에서는 Amazon DynamoDB의 코드와 Azure Cosmos DB의 동일한 코드 조각을 나란히 비교합니다.

소스 코드를 다운로드하려면 다음 리포지토리를 복제합니다.

git clone https://github.com/Azure-Samples/DynamoDB-to-CosmosDB

필수 구성 요소

.NET Framework 4.7.2

Azure 개발 워크로드가 포함된 최신 Visual Studio. 무료 Visual Studio Community IDE를 시작할 수 있습니다. Visual Studio 설정 중에 Azure 개발 워크로드를 사용하도록 설정합니다.

Azure Cosmos DB for NoSQL 계정에 대한 액세스
Amazon DynamoDB의 로컬 설치
Java 8
포트 8000에서 다운로드 가능한 Amazon DynamoDB 버전 실행(코드를 변경하고 구성할 수 있음)

코드 설정

다음 "NuGet 패키지"를 프로젝트에 추가합니다.

Install-Package Microsoft.Azure.Cosmos

연결 설정

DynamoDB:

Amazon DynamoDB에서 다음 코드를 사용하여 연결합니다.

    AmazonDynamoDBConfig addbConfig = new AmazonDynamoDBConfig() ;
        addbConfig.ServiceURL = "endpoint";
        try { aws_dynamodbclient = new AmazonDynamoDBClient( addbConfig ); }

Azure Cosmos DB:

Azure Cosmos DB 연결하려면 코드를 다음으로 업데이트합니다.

client_documentDB = new CosmosClient(
    "<nosql-account-endpoint>",
    tokenCredential
);

Azure Cosmos DB에서 연결 최적화

Azure Cosmos DB를 사용하여 다음 옵션을 사용하여 연결을 최적화할 수 있습니다.

ConnectionMode - 직접 연결 모드를 사용하여 Azure Cosmos DB 서비스의 데이터 노드에 연결합니다. 게이트웨이 모드를 사용하여 논리적 주소를 초기화 및 캐시하고 업데이트 시 새로 고칩니다. 자세한 내용은 연결 모드를 참조하세요.
ApplicationRegion - 이 옵션은 Azure Cosmos DB와 상호 작용하는 데 기본적으로 사용되는 지역에서 복제된 지역을 설정하는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 글로벌 배포를 참조하세요.
ConsistencyLevel - 이 옵션은 기본 일관성 수준을 재정의하는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 일관성 수준을 참조하세요.

BulkExecutionMode - 이 옵션은 AllowBulkExecution 속성을 true로 설정하여 대량 작업을 실행하는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 대량 가져오기를 참조하세요.

client_cosmosDB = new CosmosClient(" Your connection string ",new CosmosClientOptions()
{ 
  ConnectionMode=ConnectionMode.Direct,
  ApplicationRegion=Regions.EastUS2,
  ConsistencyLevel=ConsistencyLevel.Session,
  AllowBulkExecution=true  
});

컨테이너 만들기

DynamoDB:

Amazon DynamoDB에 데이터를 저장하려면 먼저 테이블을 만들어야 합니다. 이 테이블 생성 프로세스에서는 다음 코드와 같이 스키마, 키 유형 및 특성을 정의합니다.

// movies_key_schema
public static List<KeySchemaElement> movies_key_schema
  = new List<KeySchemaElement>
{
  new KeySchemaElement
  {
    AttributeName = partition_key_name,
    KeyType = "HASH"
  },
  new KeySchemaElement
  {
    AttributeName = sort_key_name,
    KeyType = "RANGE"
  }
};

// key names for the Movies table
public const string partition_key_name = "year";
public const string sort_key_name      = "title";
  public const int readUnits=1, writeUnits=1; 

    // movie_items_attributes
    public static List<AttributeDefinition> movie_items_attributes
  = new List<AttributeDefinition>
{
  new AttributeDefinition
  {
    AttributeName = partition_key_name,
    AttributeType = "N"
  },
  new AttributeDefinition
  {
    AttributeName = sort_key_name,
    AttributeType = "S"
  }

CreateTableRequest  request;
CreateTableResponse response;

// Build the 'CreateTableRequest' structure for the new table
request = new CreateTableRequest
{
  TableName             = table_name,
  AttributeDefinitions  = table_attributes,
  KeySchema             = table_key_schema,
  // Provisioned-throughput settings are always required,
  // although the local test version of DynamoDB ignores them.
  ProvisionedThroughput = new ProvisionedThroughput( readUnits, writeUnits );
};

Azure Cosmos DB:

Amazon DynamoDB에서 읽기 컴퓨팅 단위 및 쓰기 컴퓨팅 단위를 프로비저닝해야 합니다. Azure Cosmos DB에서는 처리량을 동적으로 작업에 사용할 수 있는 요청 단위(초당 RU)로 지정합니다. 데이터는 데이터베이스 --> 컨테이너 --> 항목으로 구성됩니다. 데이터베이스 수준이나 컬렉션 수준 또는 둘 다에서 처리량을 지정할 수 있습니다.

데이터베이스를 만들려면

await client_cosmosDB.CreateDatabaseIfNotExistsAsync(movies_table_name);

컨테이너를 만들려면

await cosmosDatabase.CreateContainerIfNotExistsAsync(new ContainerProperties() { PartitionKeyPath = "/" + partitionKey, Id = new_collection_name }, provisionedThroughput);

데이터 로드

DynamoDB:

다음 코드에서는 Amazon DynamoDB에서 데이터를 로드하는 방법을 보여 줍니다. moviesArray는 JSON 문서 목록으로 구성되며, JSON 문서를 반복하고 Amazon DynamoDB로 로드해야 합니다.

int n = moviesArray.Count;
for( int i = 0, j = 99; i < n; i++ )
    {
  try
  {
    string itemJson = moviesArray[i].ToString();
    Document doc = Document.FromJson(itemJson);
    Task putItem = moviesTable.PutItemAsync(doc);
    if( i >= j )
    {
      j++;
      Console.Write( "{0,5:#,##0}, ", j );
      if( j % 1000 == 0 )
        Console.Write( "\n " );
      j += 99;
    }
    await putItem;

Azure Cosmos DB:

Azure Cosmos DB에서 moviesContainer.CreateItemStreamAsync()를 사용하는 스트리밍 및 쓰기를 선택할 수 있습니다. 그러나 이 샘플에서는 형식 캐스팅 기능을 보여 주기 위해 JSON이 MovieModel 형식으로 deserialize됩니다. 이 코드는 다중 스레드되어 Azure Cosmos DB의 분산 아키텍처를 사용하고 로드 속도를 높입니다.

List<Task> concurrentTasks = new List<Task>();
for (int i = 0, j = 99; i < n; i++)
{
  try
  {
      MovieModel doc= JsonConvert.DeserializeObject<MovieModel>(moviesArray[i].ToString());
      doc.Id = Guid.NewGuid().ToString();
      concurrentTasks.Add(moviesContainer.CreateItemAsync(doc,new PartitionKey(doc.Year)));
      {
          j++;
          Console.Write("{0,5:#,##0}, ", j);
          if (j % 1000 == 0)
              Console.Write("\n               ");
          j += 99;
      }
      
  }
  catch (Exception ex)
  {
      Console.WriteLine("\n     ERROR: Could not write the movie record #{0:#,##0}, because:\n       {1}",
                          i, ex.Message);
      operationFailed = true;
      break;
  }
}
await Task.WhenAll(concurrentTasks);

문서 만들기

DynamoDB:

Amazon DynamoDB에서 새 문서를 작성하는 것은 형식 안전이 보장되지 않습니다. 다음 예제에서는 newItem를 문서 유형으로 사용합니다.

Task<Document> writeNew = moviesTable.PutItemAsync(newItem, token);
await writeNew;

Azure Cosmos DB:

Azure Cosmos DB는 데이터 모델을 통해 형식 안전성을 제공합니다. 'MovieModel'이라는 데이터 모델을 사용합니다.

public class MovieModel
{
    [JsonProperty("id")]
    public string Id { get; set; }
    [JsonProperty("title")]
    public string Title{ get; set; }
    [JsonProperty("year")]
    public int Year { get; set; }
    public MovieModel(string title, int year)
    {
        this.Title = title;
        this.Year = year;
    }
    public MovieModel()
    {

    }
    [JsonProperty("info")]
    public   MovieInfo MovieInfo { get; set; }

    internal string PrintInfo()
    {
        if(this.MovieInfo!=null)
        return            string.Format("\nMovie with title:{1}\n Year: {2}, Actors: {3}\n Directors:{4}\n Rating:{5}\n", this.Id, this.Title, this.Year, String.Join(",",this.MovieInfo.Actors), this.MovieInfo, this.MovieInfo.Rating);
        else
            return string.Format("\nMovie with  title:{0}\n Year: {1}\n",  this.Title, this.Year);
    }
}

Azure Cosmos DB에서 newItem은 MovieModel이 됩니다.

 MovieModel movieModel = new MovieModel()
            {
                Id = Guid.NewGuid().ToString(),
                Title = "The Big New Movie",
                Year = 2018,
                MovieInfo = new MovieInfo() { Plot = "Nothing happens at all.", Rating = 0 }
            };
    var writeNew= moviesContainer.CreateItemAsync(movieModel, new Microsoft.Azure.Cosmos.PartitionKey(movieModel.Year));
    await writeNew;

문서 읽기

DynamoDB:

Amazon DynamoDB에서 읽으려면 기본 형식을 정의해야 합니다.

// Create Primitives for the HASH and RANGE portions of the primary key
Primitive hash = new Primitive(year.ToString(), true);
Primitive range = new Primitive(title, false);

  Task<Document> readMovie = moviesTable.GetItemAsync(hash, range, token);
  movie_record = await readMovie;

Azure Cosmos DB:

그러나 Azure Cosmos DB를 사용하면 쿼리는 자연어 쿼리입니다(LINQ).

IQueryable<MovieModel> movieQuery = moviesContainer.GetItemLinqQueryable<MovieModel>(true)
                        .Where(f => f.Year == year && f.Title == title);
// The query is executed synchronously here, but can also be executed asynchronously via the IDocumentQuery<T> interface
    foreach (MovieModel movie in movieQuery)
    {
      movie_record_cosmosdb = movie;
    }

위의 예제에서 문서 컬렉션은 다음과 같습니다.

형식 안전
자연어 쿼리 옵션을 제공합니다.

항목 업데이트

DynamoDB: Amazon DynamoDB에서 항목을 업데이트하려면

updateResponse = await client.UpdateItemAsync( updateRequest );

Azure Cosmos DB:

Azure Cosmos DB에서 업데이트는 Upsert 작업으로 처리됩니다. 즉, 문서가 없는 경우 문서를 삽입합니다.

await moviesContainer.UpsertItemAsync<MovieModel>(updatedMovieModel);

문서 삭제

DynamoDB:

Amazon DynamoDB에서 항목을 삭제하려면 기본 형식을 사용해야 합니다.

Primitive hash = new Primitive(year.ToString(), true);
      Primitive range = new Primitive(title, false);
      DeleteItemOperationConfig deleteConfig = new DeleteItemOperationConfig( );
      deleteConfig.ConditionalExpression = condition;
      deleteConfig.ReturnValues = ReturnValues.AllOldAttributes;
      
  Task<Document> delItem = table.DeleteItemAsync( hash, range, deleteConfig );
        deletedItem = await delItem;

Azure Cosmos DB:

Azure Cosmos DB에서 문서를 가져와 비동기식으로 삭제할 수 있습니다.

var result= ReadingMovieItem_async_List_CosmosDB("select * from c where c.info.rating>7 AND c.year=2018 AND c.title='The Big New Movie'");
while (result.HasMoreResults)
{
  var resultModel = await result.ReadNextAsync();
  foreach (var movie in resultModel.ToList<MovieModel>())
  {
    await moviesContainer.DeleteItemAsync<MovieModel>(movie.Id, new PartitionKey(movie.Year));
  }
  }

쿼리 문서

DynamoDB:

Amazon DynamoDB에서 데이터를 쿼리하려면 API 함수가 필요합니다.

QueryOperationConfig config = new QueryOperationConfig( );
  config.Filter = new QueryFilter( );
  config.Filter.AddCondition( "year", QueryOperator.Equal, new DynamoDBEntry[ ] { 1992 } );
  config.Filter.AddCondition( "title", QueryOperator.Between, new DynamoDBEntry[ ] { "B", "Hzz" } );
  config.AttributesToGet = new List<string> { "year", "title", "info" };
  config.Select = SelectValues.SpecificAttributes;
  search = moviesTable.Query( config );

Azure Cosmos DB:

Azure Cosmos DB에서는 간단한 SQL 쿼리 내에서 프로젝션 및 필터링을 수행할 수 있습니다.

var result = moviesContainer.GetItemQueryIterator<MovieModel>( 
  "select c.Year, c.Title, c.info from c where Year=1998 AND (CONTAINS(Title,'B') OR CONTAINS(Title,'Hzz'))");

범위 연산(예: 'between')의 경우 Amazon DynamoDB에서 검색을 수행해야 합니다.

ScanRequest sRequest = new ScanRequest
{
  TableName = "Movies",
  ExpressionAttributeNames = new Dictionary<string, string>
  {
    { "#yr", "year" }
  },
  ExpressionAttributeValues = new Dictionary<string, AttributeValue>
  {
      { ":y_a", new AttributeValue { N = "1960" } },
      { ":y_z", new AttributeValue { N = "1969" } },
  },
  FilterExpression = "#yr between :y_a and :y_z",
  ProjectionExpression = "#yr, title, info.actors[0], info.directors, info.running_time_secs"
};

ClientScanning_async( sRequest ).Wait( );

Azure Cosmos DB에서 SQL 쿼리와 한 줄로 된 문을 사용할 수 있습니다.

var result = moviesContainer.GetItemQueryIterator<MovieModel>( 
  "select c.title, c.info.actors[0], c.info.directors,c.info.running_time_secs from c where BETWEEN year 1960 AND 1969");

컨테이너 삭제

DynamoDB:

Amazon DynamoDB에서 테이블을 삭제하려면 다음을 지정할 수 있습니다.

client.DeleteTableAsync( tableName );

Azure Cosmos DB:

Azure Cosmos DB에서 컬렉션을 삭제하려면 다음을 지정할 수 있습니다.

await moviesContainer.DeleteContainerAsync();

그런 다음, 필요에 따라 데이터베이스를 삭제합니다.

await cosmosDatabase.DeleteAsync();

여기에서 볼 수 있듯이, Azure Cosmos DB는 자연어 쿼리(SQL)를 지원하며, 작업은 비동기식으로 훨씬 더 쉽게 진행됩니다. 마이그레이션 후에는 복잡한 코드를 더 간단한 Azure Cosmos DB로 쉽게 마이그레이션할 수 있습니다.

다음 단계

성능 최적화에 대해 알아보기
읽기 및 쓰기 최적화에 대해 알아보기
Azure Cosmos DB의 모니터링에 대해 알아보기

다음을 통해 공유

Amazon DynamoDB에서 Azure Cosmos DB로 애플리케이션 마이그레이션

개념적 차이점

구조적 차이점

코드 마이그레이션

필수 구성 요소

코드 설정

연결 설정

컨테이너 만들기

데이터 로드

문서 만들기

문서 읽기

항목 업데이트

문서 삭제

쿼리 문서

컨테이너 삭제

다음 단계

피드백

추가 리소스