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AWS データベースサービスの選択
最初のステップを実行する
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目的 |
どの AWS データベースが組織に最適かを判断するのに役立ちます。 |
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最終更新日 |
2026 年 6 月 2 日 |
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対象サービス |
序章
AWS は、さまざまなワークロードをサポートするために、さまざまなデータモデルで増え続けるデータベースオプション (15 以上) を提供しています。これには、リレーショナル、キーバリュー、ドキュメント、インメモリ、グラフ、時系列、ベクトル、およびワイド列が含まれます。
適切なデータベースまたは複数のデータベースを選択するには、組織のニーズに基づいて一連の決定を行う必要があります。この決定ガイドは、適切な質問を行い、実装の明確な道筋を提供し、既存のデータベースから移行するのに役立ちます。
この動画では、re:Invent 2024 で AWS 概説されているさまざまな AWS データベースサービスについて説明します。
を理解する
データベースは、データを効率的に保存、管理、取得し、あらゆるタイプとサイズのアプリケーションの整合性、スケーラビリティ、パフォーマンスを確保する重要なバックエンドシステムです。
この決定ガイドは、利用可能な選択肢の範囲を理解し、データベースを選択するための基準を確立し、各データベースの一意のプロパティに関する詳細情報を提供するのに役立つように設計されています。その後、各データベースが提供する機能の詳細を確認できます。
データベースを使用して AWS 構築するアプリケーションのプロパティは何ですか?
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インターネットスケールアプリケーション: これらのアプリケーションは、数百テラバイトのデータにわたって 1 秒あたり 1 億件以上のリクエストを処理できます。ワークロードに柔軟性を提供するために、垂直方向と水平方向に自動的にスケーリングされます。
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リアルタイムアプリケーション: キャッシュ、セッションストア、ゲームリーダーボード、ライドハイリング、広告ターゲティング、リアルタイム分析などのリアルタイムアプリケーションでは、1 秒あたり 1 兆件以上のリクエストをサポートするためにマイクロ秒単位のレイテンシーと高スループットが必要です。
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エンタープライズアプリケーション: エンタープライズアプリケーションは、コアビジネスプロセス (販売、請求、カスタマーサービス、人事など) とline-of-businessプロセス (ホテルチェーンの予約システムや保険会社のリスク管理システムなど) を管理します。これらのアプリケーションには、高速、スケーラブル、セキュア、可用性、信頼性を備えたデータベースが必要です。
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生成 AI アプリケーションで使用するベクトルデータベースとベクトル検索: 使用するデータベースサービスには、ドメイン固有のデータ (財務記録、ヘルスレコード、ゲノムデータ、サプライチェーン情報など) が多数含まれている可能性があります。このデータにより、ビジネスや業務範囲の広い業界について、ユニークで貴重な視点を得ることができます。生成 AI を使用するには、セマンティックコンテキストに使用するドメイン固有のデータを一連の要素としてエンコードし、それぞれを内部的に「ベクトル」として表現する必要があります。このコンテキストに関連するデータは通常、内部データベース、データレイク、または非構造化データやドキュメントストア、つまりドメイン固有のデータや知識をホストするデータストアから取得されます。これらのデータストアは、一般的にナレッジベースと呼ばれます。Retrieval Augmented Generation (RAG) は、これらのナレッジベースから事実を取得して、up-to-dateで正確で洞察力のあるデータを含む大規模言語モデル (LLMs)
をグラウンドするプロセスです。次の図で説明するように、 AWS は AWS データベースおよび検索サービスにベクトル機能を追加 しました。これにより、データがある場所にベクトルデータセットを保存し、アプリケーションアーキテクチャを簡素化し、試行済み、テスト済み、使い慣れたツールを使用できます。ベクトルデータベースまたはベクトルデータストアは、ベクトル機能を持つデータベースを意味します。このようなデータベースは、生成 AI でデータを使用する方法をさらに強化することもできます。
注記
このガイドでは、オンライントランザクション処理 (OLTP) アプリケーションに適したデータベースに焦点を当てています。大量のデータを迅速かつ効率的に保存および分析する必要がある場合 (通常 OLAP アプリケーションが満たす要件）、 は Amazon Redshift AWS を提供します。Amazon Redshift は、大規模な分析ワークロードを処理するように設計された、フルマネージド型のクラウドベースのデータウェアハウスサービスです。
OLTP データベースには、リレーショナルと非リレーショナルの 2 AWS つの大まかなカテゴリがあります。
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AWS リレーショナルデータベースファミリーには、Amazon Aurora と Amazon RDS 用の 9 つの一般的なエンジンが含まれています。Amazon Aurora エンジンには、Amazon Aurora with PostgreSQL 互換エディション、Amazon Aurora MySQL 互換エディション、Amazon Aurora DSQL が含まれています。Amazon RDS エンジンには、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle、Db2 が含まれます。
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非リレーショナルデータベースオプションは、特定のデータモデル向けに設計されています。これには、キー値、ドキュメント、キャッシュ、インメモリ、グラフ、時系列、およびワイド列のデータモデルが含まれます。
これらはすべて、このガイドの 選択セクションで詳しく説明します。
データベース移行
使用するデータベースサービスを決定する前に、ビジネス目標、データベースの選択、既存のデータベースの移行方法を考慮する必要があります。
最適なデータベース移行戦略は、 を最大限に活用するのに役立ちます AWS クラウド。これには、専用クラウドデータベースを使用するようにアプリケーションを移行することが含まれる場合があります。RDS for PostgreSQL や RDS for MySQL など、既存のデータベースのフルマネージドバージョンを使用する利点が必要な場合があります。
または、Oracle や SQL Server などの商用ライセンスデータベースから Amazon Aurora に移行することもできます。アプリケーションをモダナイズし、アプリケーションのワークフロー要件に最適なデータベースを選択することを検討してください。
Amazon Aurora DSQL は、アクティブ/アクティブマルチリージョンレプリケーション、強力な整合性、プロビジョニングまたは管理するインフラストラクチャのないサーバーレス分散 SQL データベースです。Aurora DSQL は PostgreSQL と互換性があり、ワークロードに基づいてコンピューティング、I/O、ストレージを自動的にスケーリングします。Aurora DSQL は、データベースインフラストラクチャを管理せずにリレーショナルデータモデルの利点を必要とするマイクロサービス、サーバーレス、イベント駆動型のアーキテクチャでトランザクションワークロードをサポートします。
Amazon Aurora PostgreSQL Limitless Database は、シャーディングによる自動水平スケーリング、1 秒あたり数百万の書き込みトランザクションの処理、ペタバイト単位のデータの管理を提供しながら、単一のデータベース内で簡単に操作できます。Limitless Database は、リレーショナルワークロードが単一の Aurora インスタンスの制限を超える書き込みスループットまたはストレージを必要とする場合に使用します。
最初にアプリケーションを移行してから変換することを選択した場合は、再プラットフォームを決定できます。このプロセスでは、使用するアプリケーションに変更を加えることはありませんが、クラウド内のフルマネージドサービスを活用できます。データベースが に完全に含まれたら AWS クラウド、アプリケーションのモダナイズ作業を開始できます。この戦略は、現在のオンプレミス環境を迅速に終了し、モダナイゼーションに集中するのに役立ちます。
を使用して AWS Database Migration Service
考慮する
でデータベースをホストすることを検討しています AWS。これは、クラウド移行ジャーニーの最初のステップとしてグリーンフィールド/パイロットプロジェクトをサポートする場合や、中断を最小限に抑えながら既存のワークロードを移行したい場合があります。または、ワークロードを マネージドに移植したり AWS のサービス、完全にクラウドに焦点を当てるようにリファクタリングしたりすることもできます。
もちろん、データベースを選択する際の最初の主な考慮事項は、ビジネス目標です。組織を変革へと導いている戦略的方向性は何ですか? 商用ライセンスにコミットする必要がないように、既存のワークロードをリホストするか、新しいプラットフォームにリファクタリングするかを検討してください。
目的が何であっても、適切な基準を考慮すると、データベースの決定が容易になります。考慮すべき主要な基準の概要を次に示します。
選択
データベースオプションを評価する基準がわかったので、どの AWS データベースサービスが組織に適しているかを選択する準備が整いました。
この表は、各 AWS データベースエンジンとそのデータモデル、ユースケース、最適化を示しています。これを使用して、ユースケースに最適なデータベースを判断します。
| データベースエンジン | データモデル | いつ使用しますか? | 何に最適化されていますか? |
|---|---|---|---|
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リレーショナル |
オンプレミスのリレーショナルワークロードを移行またはモダナイズする場合や、ワークロードのクエリパターンの予測可能性が低い場合は、 を使用します。標準 MySQL の最大 5 倍のスループットで MySQL および PostgreSQL 互換エンジンをサポートします。 |
テーブル、行、列に保存される構造化データ用に最適化されています。リレーショナルデータベースは、結合による複雑なクエリをサポートします。 |
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リレーショナル |
アクティブ/アクティブマルチリージョンレプリケーション、強力な整合性、管理するサーバーのない分散 SQL がアプリケーションに必要な場合に使用します。 |
ACID トランザクション、リレーショナルモデル、サーバーレス自動スケーリングを必要とする OLTP ワークロード。PostgreSQL 互換。 |
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リレーショナル |
リレーショナルワークロードで、単一のデータベースエクスペリエンスを維持しながら、単一の Aurora インスタンスの制限を超える書き込みスループットまたはストレージが必要な場合に使用します。 |
自動シャーディングによる 1 秒あたり数百万の書き込みトランザクションとペタバイト規模のストレージ。PostgreSQL 互換。 |
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リレーショナル |
PostgreSQL MariaDB 、SQL Server、Oracle、Db2 の 6 つの一般的なエンジンから選択したフルマネージドリレーショナルデータベースが必要な場合は、 を使用します。 MySQL |
完全な SQL サポート、自動バックアップ、ソフトウェアパッチ適用、高可用性のためのマルチ AZ 配置により、構造化データ用に最適化されています。 |
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Key-value |
セッションストアやショッピングカートなどのワークロードに を使用します。キーバリューデータベースは、分散処理とストレージを通じて数百万の同時ユーザーにサービスを提供しながら、大量のデータと非常に高いリクエストスループットにスケールできます。 |
サーバーレスの NoSQL フルマネージドデータベースに 1 桁ミリ秒のパフォーマンスをあらゆる規模で提供するように最適化されています。 |
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ドキュメント |
ドキュメントのフィールド全体で豊富なクエリ機能を備えた JSON のようなドキュメントを保存する場合に使用します。 |
多層属性を持つドキュメントとして半構造化データを保存するために最適化されています。 |
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ワイドカラム |
オンプレミスの Cassandra ワークロードを移行する必要がある場合、または 1 桁ミリ秒のレイテンシーを必要とするアプリケーションでデータを高速で処理する必要がある場合に使用します。 |
高読み取り/書き込みと高スループットを必要とするワークロードに最適化され、低レイテンシーと線形スケーラビリティが組み合わされます。 |
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グラフ |
ソーシャルネットワーク、不正検出、レコメンデーションエンジンのユースケースなど、オブジェクトの複雑なネットワークをモデル化する必要がある場合に使用します。 |
多数の関係を横断して評価し、レイテンシーを最小限に抑えながらパターンを識別するために最適化されています。 |
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インメモリ |
読み取りパフォーマンスを向上させるためにキャッシュレイヤーが必要な場合は、 を使用します。サーバーレスおよびノードベースのデプロイオプションで Valkey、Memcached、Redis OSS エンジンをサポートします。 |
頻繁にアクセスされるデータのエフェメラルキャッシュとしてマイクロ秒の読み取りとサブミリ秒の書き込みをサポートするように最適化されています。 |
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インメモリ |
ミリ秒未満の読み込みレイテンシーで完全なデータ永続性が必要な場合は、 を使用します。マイクロサービスアーキテクチャの高性能プライマリデータベースとして最適です。 |
マイクロ秒の読み取りと 1 桁のミリ秒の書き込み、マルチ AZ の耐久性を備えた耐久性のあるインメモリデータベースとして最適化されています。 |
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時系列 |
モノのインターネット (IoT) データ、アプリケーションメトリクス、アセット追跡など、多数のソースからの可能性のある大量の時系列データがある場合に使用します。 |
タイムスタンプとトレンドラインに関連付けられたデータの保存とクエリ用に最適化されています。 |
使用アイテム
このセクションでは、選択したデータベースサービスの詳細と、それらの使用を開始する方法について説明します。
選択したデータベースは、すべての要件を完全には満たしていない可能性があるため、ニーズとワークロードの要件を慎重に検討することが重要です。
このガイドで説明されている考慮事項、独自の「必須」要件、および柔軟性のある要件に基づいて優先順位を付けます。これにより、効果的なトレードオフを行い、ニーズに最適な結果を得ることができます。
また、通常、最適なデータベースを組み合わせてアプリケーション要件に対応できることも考慮してください。複数のデータベースタイプでソリューションを構築することで、各タイプが提供する強みを活用できます。
たとえば、e コマースのユースケースでは、半構造化データによって提供される柔軟性のために Amazon DocumentDB (製品カタログとユーザープロファイル用) を使用できますが、DynamoDB によって提供される予測可能な低レイテンシー (ユーザーが製品カタログを閲覧している場合) と組み合わせることができます。リレーショナルデータモデルとトランザクションのサポートが必要なインベントリ処理と注文処理の組み合わせに Aurora を追加することもできます。
利用可能な各 AWS データベースサービスについて詳しく知るために、各サービスの仕組みを調べるためのパスが用意されています。次のセクションでは、詳細なドキュメント、実践的なチュートリアル、および開始に役立つリソースへのリンクを提供します。
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