リレーショナル (SQL) または NoSQL?

現在のアプリケーションには今までになく厳しい要件があります。たとえば、あるオンラインゲームを、小数のユーザーおよび非常に小さいデータ量で開始するかもしれません。しかし、ゲームが成功すれば、それは基盤となるデータベース管理システムのリソースを簡単に上回ります。ウェブベースのアプリケーションに、数百、数千、数百万の同時ユーザーがいて、テラバイトあるいはそれ以上の新しいデータが毎日生成される、というのはよくあることです。そのようなアプリケーションのデータベースの場合は、1 秒あたり数万 (あるいは数十万) の読み取り/書き込みの処理が必要です。

Amazon DynamoDB は、これらのワークロードに適しています。デベロッパーとして、アプリケーションを小さく開始し、人気が出るにつれて徐々に増加させることができます。DynamoDB は、大量のデータや多数のユーザーの処理をシームレスにスケーリングします。

従来のリレーショナルデータベースモデリングと DynamoDB に適応させる方法の詳細については、「DynamoDB でリレーショナルデータをモデル化するためのベストプラクティス」を参照してください。

次の表に、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) と DynamoDB の高度な相違点を示します。

特徴	リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS)	Amazon DynamoDB
最適なワークロード	アドホッククエリ、データウェアハウス、OLAP (オンライン分析処理)。	ソーシャルネットワーク、ゲーム、メディア共有、Internet of Things (IoT) を含む、ウェブスケールアプリケーションです。
データモデル	リレーショナルモデルには、データを、テーブル、行、列に正規化する、明確に定義されたスキーマが必要です。さらに、関係のすべては、テーブル、列、インデックスおよび他のデータベースのエレメント間で定義されます。	DynamoDB はスキーマレスです。すべてのテーブルに、各データ項目を一意に識別するプライマリキーが必要ですが、他の非キー属性のような制約はありません。DynamoDB では、JSON ドキュメントを含む構造化データまたは半構造化データを管理できます。
データアクセス	SQL は、データを保存および取得するための基準です。リレーショナルデータベースにはデータベース駆動型アプリケーションの開発を簡素化するためのツールが豊富ですが、これらのツールはすべて、SQL を使用します。	AWS Management Console、 AWS CLI、または NoSQL WorkBench を使用して DynamoDB を操作し、アドホックタスクを実行できます。PartiQL は SQL 互換のクエリ言語であり、DynamoDB でデータの選択、挿入、更新、および削除を行うことができます。アプリケーションでは、 AWS ソフトウェア開発キット (SDK) を使用して、オブジェクトベース、ドキュメント中心、または低レベルのインターフェイスを使用して DynamoDB を操作できます。
パフォーマンス	リレーショナルデータベースは、ストレージに最適化されていますので、パフォーマンスは通常、ディスクサブシステムによって異なります。デベロッパーとデータベース管理者は、ピークパフォーマンスを達成するために、クエリ、インデックスおよびテーブルの構造を最適化する必要があります。	DynamoDB は、コンピューティングに最適化されていますので、パフォーマンスは主に、基盤となるハードウェアとネットワークレイテンシーの機能です。マネージドサービスとして、DynamoDB は、これらの実装の詳細からアプリケーションを隔離し、堅牢で高パフォーマンスなアプリケーションの設計と構築に集中できるようにします。
スケーリング	より高速なハードウェアでスケールアップするのが最も簡単です。データベーステーブルが分散システムの複数のホストにまたがることは可能ですが、この場合、追加の投資が必要です。リレーショナルデータベースは、スケーラビリティに上限を課すファイルの数とサイズが最大サイズです。	DynamoDB は、ハードウェアの分散型クラスターを使用してスケールアウトできるように設計されています。この設計により、レイテンシーの増加なしでスループットを強化することができます。顧客がスループット要件を指定すると、DynamoDB は、その要件に対応するために十分なリソースを割り当てます。テーブル単位の項目数、およびそのテーブルの合計サイズに上限はありません。