2.3目的別データストアの選択

AWS は1つのデータベースで全てをこなすのではなく、アクセスパターンに最適な目的別ストアを選ぶ思想です。代表例を押さえましょう。

2.3.1目的別ストアの選択

• DynamoDB：キーバリュー NoSQL。高スループット・低遅延のアプリ向け。
• RDS/Aurora：リレーショナル（SQL）。トランザクションや結合（OLTP）向け。
• Redshift：列指向 DWH。大規模な集計・分析（OLAP）向け。
• スキーマ進化：列の追加など変化に備え、Parquet＋カタログでスキーマを管理する。

AWS は「1つの DB で全部」ではなくアクセスパターンに最適な目的別ストアを選ぶ思想です。DynamoDB はキーバリュー/ドキュメント NoSQL で、1桁ミリ秒・高スループット・無限スケールのアプリ向け。設計はキー（パーティションキー＋ソートキー）とアクセスパターン起点で、検索の幅出しは GSI、リアルタイム連携は DynamoDB Streams、超低遅延キャッシュは DAX。RDS/Aurora はリレーショナル（SQL）で、トランザクション・結合・整合性が要る OLTP 向け。Redshift は列指向 DWH で 大規模集計・分析（OLAP） 向け。ほかにも時系列＝Timestream、グラフ＝Neptune、インメモリ＝ElastiCache/MemoryDB、全文検索/ログ分析＝OpenSearch と、用途で使い分けます。データの形（構造化/半構造化）と スキーマ進化（列追加など）は、レイク側では Parquet＋カタログ、テーブルフォーマット（Iceberg）で吸収します。判断軸は「キーで引く高速アプリ＝DynamoDB」「結合・整合性＝RDS/Aurora」「集計分析＝Redshift」です。

2.3.2目的別ストア・ストレージの in-scope サービス

目的別データストアには、リレーショナル/キーバリュー以外の選択肢も in-scope です。Amazon DocumentDB は MongoDB 互換のドキュメント DB で、ネストした JSON を扱うアプリ向け。Amazon Keyspaces は Apache Cassandra 互換のワイドカラム ストアで、大規模・高スループットの書き込みに向きます。Amazon MemoryDB for Redis は Redis 互換のインメモリ DB ですが、ElastiCache がキャッシュ層なのに対し、すべての書き込みをマルチ AZ のトランザクションログに永続化するためプライマリ DB として使える耐久性を持ちます。 分析用のテーブルストレージとして Amazon S3 Tables は Apache Iceberg 形式のテーブルをマネージドに保存し、自動コンパクションで最適化して Athena/EMR/Spark から効率的にクエリできます。共有ファイルが必要なら Amazon EFS が複数インスタンスから同時マウントできる POSIX 準拠の自動スケール ストレージ、配信の高速化には Amazon CloudFront（CDN）でデータ/コンテンツをエッジキャッシュします。データ保護は AWS Backup で S3/EBS/EFS/RDS/DynamoDB 等のバックアップを一元管理し、クロスリージョン/クロスアカウントコピーや Vault Lock（WORM）で誤削除・ランサムウェアに備えます。

2.3.3この節のまとめ

• DynamoDB（NoSQL）／RDS・Aurora（OLTP）／Redshift（OLAP）を使い分け
• アクセスパターンで最適なストアを選ぶ
• 目的別＝DocumentDB/Keyspaces/MemoryDB、分析表＝S3 Tables、共有/配信/保護＝EFS/CloudFront/Backup