AWS - データベース - 版の履歴

Wiki: /* 概要 */

2025-11-10T17:33:57Z

概要

← 古い版		2025年11月11日 (火) 02:33時点における版
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	== 概要 ==		== 概要 ==
			AWSは、用途に応じて選べる15種類以上のデータベースサービスを提供している。<br>
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			リレーショナルデータベースでは、MySQL、PostgreSQL等が使用できるAmazon RDS、AWSが独自開発した高性能なAmazon Auroraが主力サービスである。<br>
			NoSQLデータベースでは、ミリ秒単位の高速アクセスが可能なAmazon DynamoDBが代表的で、ゲームやIoT等の大規模システムに適している。<br>
			データ分析用にはAmazon Redshift、グラフデータベースにはAmazon Neptune等、専門的な用途に特化したサービスも揃っている。<br>
			<br>
			これらは全てマネージド型サービスとして提供されるため、サーバ管理やパッチ適用等の運用負荷が大幅に軽減され、開発者はアプリケーション開発に集中できる。<br>
			<br>
			個人学習では、無料利用枠が充実しているRDSとDynamoDBから始めることで、実務で必要なリレーショナルとNoSQL両方のデータベース設計を実践的に学習することができる。<br>
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Wiki: /* その他の特殊用途データベース */

2025-11-10T15:37:48Z

その他の特殊用途データベース

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-==== データベース選択のポイント ====
+== データベース選択のポイント ==
 AWSでは、多様なデータベースサービスを用途に応じて使い分けることにより、最適なシステムアーキテクチャを構築することができる。<br>
 データベースを選択する際は、以下に示す観点から検討することが重要である。<br>
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 * 運用コスト
 *: マネージド型サービスを利用することで、データベースの管理負荷を大幅に削減できるが、料金体系やストレージコストも考慮に入れる必要がある。
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Wiki: /* Amazon DynamoDB */

2025-11-10T15:16:36Z

Amazon DynamoDB

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	*: DynamoDBは、アプリケーションのトラフィックが増減するにつれて、自動的にスループット容量を調整する。		*: DynamoDBは、アプリケーションのトラフィックが増減するにつれて、自動的にスループット容量を調整する。
	*: 開発者はトラフィックの変動に対応するためにスループット設定を手動で調整する必要がない。		*: 開発者はトラフィックの変動に対応するためにスループット設定を手動で調整する必要がない。
			*: <br>
	* 高可用性とデータ耐久性		* 高可用性とデータ耐久性
	*: DynamoDBはデータを自動的に複数のアベイラビリティゾーンに渡って複製し、高い可用性とデータ耐久性を実現する。		*: DynamoDBはデータを自動的に複数のアベイラビリティゾーンに渡って複製し、高い可用性とデータ耐久性を実現する。
	*: 同じAWSリージョン内の3つの施設間でデータが同期的にレプリケートされます。		*: 同じAWSリージョン内の3つの施設間でデータが同期的にレプリケートされます。
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	* 料金体系		* 料金体系
	*: DynamoDBの料金は、使用したストレージの量、プロビジョンされたスループット、データ転送量に基づいて計算される。		*: DynamoDBの料金は、使用したストレージの量、プロビジョンされたスループット、データ転送量に基づいて計算される。
	*: オンデマンド価格設定またはプロビジョンドスループット価格設定のいずれかを選択でき、アプリケーションの使用パターンに応じてコストを最適化できる。		*: オンデマンド価格設定またはプロビジョンドスループット価格設定のいずれかを選択でき、アプリケーションの使用パターンに応じてコストを最適化できる。
			*: <br>
	* ストレージコスト		* ストレージコスト
	*: 東京リージョンでは、ストレージ料金は0.285 [USD/GB]		*: 東京リージョンでは、ストレージ料金は0.285 [USD/GB]
	*: Auroraが0.11 [USD/GB]であることと比較すると約2倍、S3のStandardが0.025 [USD/GB]と比較すると約10倍となるため、大容量のデータ保管には向いていない。		*: Auroraが0.11 [USD/GB]であることと比較すると約2倍、S3のStandardが0.025 [USD/GB]と比較すると約10倍となるため、大容量のデータ保管には向いていない。
	*: ただし、Standard-IAというストレージクラスを選択することで、アクセス頻度の低いデータについては最大60%のコスト削減が可能となる。		*: ただし、Standard-IAというストレージクラスを選択することで、アクセス頻度の低いデータについては最大60%のコスト削減が可能となる。
			*: <br>
	* ユースケース		* ユースケース
	*: DynamoDBは、ミリ秒単位のアクセスレイテンシーが求められるシステムと相性が良く、モバイル、Web、ゲーム、広告技術、IoTのようなサービスのバックエンドとしてよく利用されている。		*: DynamoDBは、ミリ秒単位のアクセスレイテンシーが求められるシステムと相性が良く、モバイル、Web、ゲーム、広告技術、IoTのようなサービスのバックエンドとしてよく利用されている。
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	*: また、DynamoDBはAWS Lambdaとも相性が良く、API Gateway + Lambdaと合わせて利用されることが多い。		*: また、DynamoDBはAWS Lambdaとも相性が良く、API Gateway + Lambdaと合わせて利用されることが多い。
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	==== Amazon DocumentDB ====		==== Amazon DocumentDB ====
	Amazon DocumentDBは、MongoDBと互換性のあるドキュメント型データベースサービスである。<br>		Amazon DocumentDBは、MongoDBと互換性のあるドキュメント型データベースサービスである。<br>

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== リレーショナルデータベースサービス == ==== Amazon RDS (Relational Database Service) ==== Amazon RDSは、リレーショナルデータベースのセットアップ、運用、スケーリングを簡単に行うことができるマネージド型サービスである。
MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle Database、SQL Serverという6つのデータベースエンジンから選択できる。

一般的…」

2025-11-10T14:29:20Z

ページの作成:「== 概要 == == リレーショナルデータベースサービス == ==== Amazon RDS (Relational Database Service) ==== Amazon RDSは、リレーショナルデータベースのセットアップ、運用、スケーリングを簡単に行うことができるマネージド型サービスである。 MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle Database、SQL Serverという6つのデータベースエンジンから選択できる。 一般的…」

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== 概要 ==

 

== リレーショナルデータベースサービス ==
==== Amazon RDS (Relational Database Service) ====
Amazon RDSは、リレーショナルデータベースのセットアップ、運用、スケーリングを簡単に行うことができるマネージド型サービスである。 
MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle Database、SQL Serverという6つのデータベースエンジンから選択できる。 
 
一般的に、データベースを構築する際にはサーバーの準備やインストール・設定が必要であるが、Amazon RDSではインストール、パッチの適用やバックアップも自動で行うことができる。 
このマネージド型サービスの最大のメリットは、データベースの運用管理をAWSに委任できることで、開発者はアプリケーション開発に集中できる点である。 
 
RDSでは、自動バックアップ期間を0～35日で設定でき、デフォルトは7日間となっている。 
0日に設定することでバックアップを無効化することも可能となる。 
 
また、マルチAZ配置を行うことで、高可用性を実現することができる。 
マルチAZ構成では、プライマリサーバとスタンバイサーバが異なるアベイラビリティゾーンに配置され、障害時には自動的にフェイルオーバーが実行される。 
 
==== Amazon Aurora ====
Amazon Auroraは、AWSがクラウド向けに独自開発したリレーショナルデータベースで、MySQLおよびPostgreSQLと互換性がある。 
標準的なMySQLと比べて最大5倍、PostgreSQLと比べて最大3倍高速である。 
 
Auroraの最大の特徴は、その独自のアーキテクチャにある。 
AuroraはDBクラスタという単位で提供され、DBインスタンス、クラスタボリューム、エンドポイントの3つで構成される。 
 
Auroraのストレージは6重化されており、1つのアベイラビリティゾーンに2個のデータ、3つのAZに跨って合計6個のコピーが保持されるため、ディスクが3本故障しても読み込みが可能である。 
 
料金面では、RDSと比較するとAuroraの方が高い傾向にあるが、Auroraは高速フェイルオーバーや高い可用性といった特徴があるため、これらのメリットを重視する場合にはAuroraの採用が適している。 
特にシングルAZ構成でも、Auroraはストレージ部分が3つのAZにまたがって6つのコピーを持つため、"データの耐久性は必要だがある程度の障害が許容できる要件"であれば、 
RDSのマルチAZ構成よりもコストパフォーマンスが良い。 
 
Auroraでは自動バックアップ期間は1～35日で、デフォルトは1日となっており、バックアップを無効にすることはできない。 
 
また、Auroraでレプリカを追加する場合、インスタンスのみが増えていく。 
これに対してRDSでは、リードレプリカを追加すると "インスタンス + EBS + ミラーリングEBS" のセットが増えていく。 
 
==== Amazon Redshift ====
Amazon Redshiftは、PostgreSQLと互換性のある大規模データ向けのデータウェアハウスで、主にデータ分析に用いられる。 
 
小規模なデータから大規模まで柔軟にスケールでき、オンプレミスのデータウェアハウスと比較してコストを抑えた構築ができる。 
BIやAIと組み合わせ、Amazon Redshiftに保存したデータを可視化・分析するケースが多く見られる。 
 

== NoSQLデータベースサービス ==
==== Amazon DynamoDB ====
Amazon DynamoDBは、AWSが提供するフルマネージドのNoSQLデータベースサービスで、キーバリュー型とドキュメント型の両方のデータモデルをサポートしている。 
 
DynamoDBは、大規模な分散システムのために設計されており、高いスケーラビリティと低レイテンシーが特徴である。 
DynamoDBは、あらゆる規模のワークロードでレイテンシーを10ミリ秒未満に維持するように設計されており、 
10ユーザーの場合でも1億ユーザーの場合でも、一貫した1桁ミリ秒のパフォーマンスを提供する。 
 
DynamoDBでは、サーバのプロビジョニングや、ソフトウェアへのパッチの適用、管理、インストール、保守、運用は必要ない。 
ダウンタイムのないメンテナンスを提供し、メンテナンスウィンドウも存在しない。 
 
DynamoDBの主な特徴 
* 自動スケーリング機能
*: DynamoDBは、アプリケーションのトラフィックが増減するにつれて、自動的にスループット容量を調整する。
*: 開発者はトラフィックの変動に対応するためにスループット設定を手動で調整する必要がない。
* 高可用性とデータ耐久性
*: DynamoDBはデータを自動的に複数のアベイラビリティゾーンに渡って複製し、高い可用性とデータ耐久性を実現する。
*: 同じAWSリージョン内の3つの施設間でデータが同期的にレプリケートされます。
* 料金体系
*: DynamoDBの料金は、使用したストレージの量、プロビジョンされたスループット、データ転送量に基づいて計算される。
*: オンデマンド価格設定またはプロビジョンドスループット価格設定のいずれかを選択でき、アプリケーションの使用パターンに応じてコストを最適化できる。
* ストレージコスト
*: 東京リージョンでは、ストレージ料金は0.285 [USD/GB]
*: Auroraが0.11 [USD/GB]であることと比較すると約2倍、S3のStandardが0.025 [USD/GB]と比較すると約10倍となるため、大容量のデータ保管には向いていない。
*: ただし、Standard-IAというストレージクラスを選択することで、アクセス頻度の低いデータについては最大60%のコスト削減が可能となる。
* ユースケース
*: DynamoDBは、ミリ秒単位のアクセスレイテンシーが求められるシステムと相性が良く、モバイル、Web、ゲーム、広告技術、IoTのようなサービスのバックエンドとしてよく利用されている。
*: オンライン広告のリアルタイムビッドシステムでは、毎秒数百万のリクエストを処理し、ユーザがWebページを訪れた瞬間に最適な広告を表示する必要があり、DynamoDBはこの高いスループット要件と低遅延を実現している。
*: また、DynamoDBはAWS Lambdaとも相性が良く、API Gateway + Lambdaと合わせて利用されることが多い。
 
==== Amazon DocumentDB ====
Amazon DocumentDBは、MongoDBと互換性のあるドキュメント型データベースサービスである。 
 
AWS側でスケーリングやバックアップの管理タスクを行うため、ユーザーがデータベースの管理タスクを気にする必要はない。 
 
主な利用用途 
* ショッピングサイトのカタログ管理
* ユーザプロファイル管理
 

== その他の特殊用途データベース ==
==== Amazon ElastiCache ====
Amazon ElastiCacheは、RedisとMemcachedの両方と互換性のある、フルマネージドインメモリキャッシングサービスで、低レイテンシーで高スループットのワークロードに対応します。 
アプリケーションからのリアルタイムレスポンスを必要とする場合に、ディスクベースのデータストアではなく、インメモリデータストアとして利用される。 
 
==== Amazon Keyspaces ====
Amazon Keyspacesは、Apache Cassandraと互換性があるマネージド型のデータベースである。 
Apache Cassandraで使用されるクエリ言語APIコードやドライバ、開発者ツールをそのままAWS上で使用することができる。 
 
システムの規模にかかわらず、安定的に1桁ミリ秒の応答時間を提供できるよう、AWSがサーバの利用状況に応じて自動でスケーリングする。 
 
==== Amazon Neptune ====
Amazon Neptuneは、クラウド向けの高速なグラフ指向データベースサービスである。 
GremlinとSPARQL向けのオープングラフAPIをサポートしており、ナレッジグラフやデータの不正検出などで利用されることを想定している。 
 
==== Amazon Timestream ====
時系列データの保存・分析に特化したデータベースで、IoTアプリケーションの記録や金融取引の記録など、様々な時間毎のデータを分析する際に利用される。 
 
==== Amazon QLDB ====
Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) は、AWSがフルマネージドする台帳データベースサービスである。 
SQL互換クエリ言語が利用でき、銀行取引の履歴追跡やサプライチェーンでの商品の追跡などに利用される。 
 

==== データベース選択のポイント ====
AWSでは、多様なデータベースサービスを用途に応じて使い分けることにより、最適なシステムアーキテクチャを構築することができる。 
データベースを選択する際は、以下に示す観点から検討することが重要である。 
 
* データの性質
*: 構造化されたデータでトランザクション処理が必要な場合はRDSやAurora、柔軟なスキーマが必要な場合はDynamoDBやDocumentDBが適している。
* パフォーマンス要件
*: ミリ秒単位の低レイテンシーが求められる場合はDynamoDB、大規模なデータ分析が必要な場合はRedshiftが適している。
* スケーラビリティ
*: 急激なトラフィック増加が予想される場合は、自動スケーリング機能が充実しているDynamoDBやAuroraが有利となる。
* 運用コスト
*: マネージド型サービスを利用することで、データベースの管理負荷を大幅に削減できるが、料金体系やストレージコストも考慮に入れる必要がある。
 

__FORCETOC__
[[カテゴリ:Web]]