NoSQL Workbench vs. DynoTable

AWS NoSQL Workbench ist ein kostenloses Design-Tool für DynamoDB: Du formst eine Tabelle, definierst Zugriffsmuster, validierst sie gegen Beispieldaten und committest das Ergebnis. DynoTable ist ein Desktop-Client für die Arbeit, die beginnt, sobald diese Tabelle live ist. Jede AWS-Aussage unten ist von AWS' eigenen Seiten zitiert, abgerufen am jeweils angegebenen Datum; diese Seite behandelt die Naht zwischen den beiden Jobs — und was sie überquert.

Funktion	DynoTable	NoSQL Workbench
KI-Agent mit deinen eigenen AWS Bedrock-Schlüsseln	Ja	Nein
SQL JOINs, GROUP BY & Aggregate	Ja	Nein
Vorschau des Query-Plans (Scan/Query + RCU, sofern verfügbar)	Ja	Nein
Smart Tables (visuelle verknüpfte Ansichten)	Ja	Nein
Visueller Query/Scan-Builder	Ja	Operation Builder
Vorbereitete Schreibvorgänge (Prüfung pro Änderung)	Ja	Nein
Externe KI-Agenten anbinden (MCP), vorbereitete Prüfung	Ja	Nein
Datenmodellierung & Visualisierung	Query-fokussiert	Ja
Export nach CSV / JSON	Ja	Nur CSV
Gespeicherte Ansichten / Sammlungen	Ja	Flache Liste, max. 50
Keyboard-first-Navigation	Ja	Nein
Funktioniert offline (DynamoDB Local)	Ja	Ja
Preise	Kostenlose Stufe, ab $9/Mon. bei jährlicher Abrechnung	Kostenlos

Zwei verschiedene Jobs

NoSQL Workbench ist für Datenmodellierung gebaut: ein Single-Table-Schema entwerfen, Zugriffsmuster visualisieren und das Modell in eine Tabelle committen. Es ist das richtige Tool, wenn du entscheidest, wie deine Keys und GSIs geformt sein sollen.

DynoTable ist für die tägliche Arbeit nach dem Modell gebaut: Items durchsuchen und bearbeiten, Key- und Filter-Conditions zusammenstellen und Live-Daten abfragen. Viele Teams designen in NoSQL Workbench und arbeiten in DynoTable. Unsere eigene Entscheidungstabelle:

Deine Aufgabe	Nimm
Tabelle, Keys, GSIs aus Zugriffsmustern entwerfen	NoSQL Workbench
Das Modell als CloudFormation deployen	NoSQL-Workbench-Export
Schnelle Schema-Skizze im Browser, ohne Installation	unser kostenloses Single-Table-Design-Tool
Live-Items täglich durchsuchen, filtern, bearbeiten	DynoTable
`JOIN` / `GROUP BY` / Aggregate über Live-Tabellen	DynoTable (SQL Workbench)
Einmaliges Beispielcode-Snippet für eine Operation	egal — beide generieren Code

NoSQL Workbench herunterladen — kostenlos für Windows, macOS und Linux

Es gibt keinen Preis: AWS listet nirgends auf der Produktseite Kosten für NoSQL Workbench (geprüft am 2026-08-06), und der Download deckt Windows, macOS und Linux ab. Der Installer kann DynamoDB Local gleich mitinstallieren (eine eingebaute Option seit Version 3.4.0, laut Release-Historie) — Offline-Modeling funktioniert also ohne AWS-Konto.

Vor dem Download wissenswert: Das aktuelle Release ist 3.20.2 (6. April 2026), und die Release-Historie zeigt etwa einen Release-Schub pro Jahr — die 3.20.x-Serie von Februar–April 2026 hat den Data Modeler um Zugriffsmuster herum neu gebaut, und das Release davor war 3.13.5 im Februar 2025 (Release-Historie, abgerufen am 2026-08-06). Es wird gepflegt, in jährlichem Rhythmus.

Was den Commit-Button überlebt

Ein NoSQL-Workbench-Modell ist drei verschiedene Arten von Ding zugleich, und sie überqueren die Grenze zur Produktion sehr unterschiedlich.

Die Keys und Indexe überqueren sie als Code. Der Export bietet "NoSQL Workbench model format" oder "AWS CloudFormation JSON template format", und Letzteres deployt oder fügt sich in einen bestehenden Infrastructure-as-Code-Stack ein. Commit macht es direkt: "This action creates server-side resources in AWS for the tables and global secondary indexes represented in the data model", und "NoSQL Workbench creates tables and indexes with on-demand capacity by default" (Committen eines Datenmodells, abgerufen am 2026-07-28). Diesen Default solltest du zweimal lesen, bevor du gegen ein Produktionskonto klickst.

Die Erklärungen überqueren sie als Bilder. Die Aggregatansicht rendert jede Tabelle und jeden Index nebeneinander, und ihr Export erzeugt "an archive with PNG images of all tables and indexes" (Aggregatansicht, abgerufen am 2026-07-28). Ein Teamkollege ohne die App bekommt Screenshots.

Facets überqueren sie gar nicht, und AWS sagt es unumwunden: "Facets are considered a visual data modeling tool, and don't exist as a usable construct in DynamoDB, as they are purely an aid to modeling of access patterns." Dieselbe Seite lenkt dich von ihnen weg und empfiehlt, stattdessen Zugriffsmuster zu validieren, "while facets are non-functional visualizations" (Facets, abgerufen am 2026-08-06). Wenn du Single-Table-Design über das Zeichnen von Facets gelernt hast: Die Entity-Ansichten, mit denen du argumentiert hast, existieren nur im Modeler.

Nach dem Commit: 50 gespeicherte Operationen, eine Tabelle auf einmal

NoSQL Workbench fragt durchaus Live-Daten ab. Der Operation Builder "supports projection expression, condition expression, and generates sample code in multiple languages", und "you can save as many as 50 DynamoDB data operations in the operation builder" (Operation Builder, abgerufen am 2026-08-06).

Jeder gespeicherte Eintrag ist eine DynamoDB-Operation — und genau das ist die Einschränkung, die zählt. „Schlechteste und durchschnittliche Bewertung pro Produktkategorie“ über eine reviews- und eine products-Tabelle ist keine Operation. Es ist eine Query für die Reviews, ein Lookup pro Produkt und ein Rollup, den du woanders schreibst — denn DynamoDB hat keinen Join, und PartiQL ergänzt keinen: Sein SELECT nimmt ein einzelnes FROM ohne JOIN, ohne GROUP BY und ohne Aggregatfunktionen (AWS-PartiQL-SELECT-Referenz).

DynoTables SQL Workbench sagt es stattdessen einmal:

SELECT p.category, MIN(r.rating) AS worst, AVG(r.rating) AS avgRating
FROM reviews r
JOIN products p ON r.productId = p.productId
WHERE r.locale = 'en'
GROUP BY p.category

Sie plant das gegen die Keys und Indexe, die du gerade committet hast — die Zugriffsmuster, die du entworfen hast, sind also genau die, durch die sie liest —, und der Join und die beiden Aggregate passieren auf dem Client, weil DynamoDB keinen serverseitigen Join anbietet. SQL für DynamoDB erklärt, wie die Kompilierung funktioniert. NoSQL Workbench hat überhaupt keinen Query-Assistenten; DynoTables Assistent läuft auf deinen eigenen AWS-Bedrock-Credentials und staged jeden Schreibvorgang zur Freigabe, wie die AI-Chat-Docs beschreiben.

Die DynoTable SQL Workbench führt einen JOIN über die Tabellen aus, die das Modell committet hat.

Was DynoTable nicht tut

Die Naht verläuft in beide Richtungen, und DynoTable bleibt auf seiner Seite:

Keine Datenmodellierung. Es gibt keine Design-Canvas, keine Facets, keine Beispieldaten-Generierung und keinen CloudFormation-Export. Modelliere in Workbench (oder mit dem kostenlosen Single-Table-Design-Tool).
Keine Tabellenerstellung. Workbenchs Commit-Button erstellt Tabellen und GSIs; DynoTables Control Plane ist schreibgeschützt — kein Erstellen/Löschen, keine GSI- oder TTL-Konfiguration, kein Bearbeiten von Kapazität.
Kein Datenimport und kein CloudWatch-Monitoring.
Schreibvorgänge und SQL sind kostenpflichtig. NoSQL Workbench ist komplett kostenlos; DynoTables Kostenlos-Tarif ist schreibgeschützt (Konto erforderlich), und die SQL Workbench, Smart Tables, Schreibvorgänge und KI brauchen einen bezahlten Platz oder den 30-Tage-Test.

So wechselst du zu DynoTable (oder ergänzt es)

Bleib beim Modellieren in NoSQL Workbench, wenn es zu deinem Workflow passt — das hier ist eine Ergänzung, kein Ersatz. Ein praktischer Unterschied beim Verbinden: Der Workbench-Commit-Dialog fragt nach Konto-Alias, Region, Access Key ID und Secret Access Key, mit Session-Token oder Rollen-ARN als Optionen. DynoTable liest stattdessen die Profile, die schon in deinem ~/.aws-Verzeichnis liegen, inklusive IAM-Identity-Center-Sessions — es gibt also keine Schlüssel einzufügen. Lade DynoTable herunter für macOS, Windows oder Linux, wähle ein Profil und führe einen JOIN oder ein GROUP BY gegen die Tabellen aus, die du gerade committet hast.

Die Testphase ist 30 Tage kostenlos auf dem Tarif deiner Wahl, ohne Kreditkarte, und danach bleibt DynoTable auf dem Kostenlos-Tarif — ab $9/Monat bei jährlicher Abrechnung, wenn du upgradest. Kostenlos umfasst Durchsuchen, PartiQL SELECT, Daten-, Code- und Schema-Exporte sowie Schema-/Item-Lesevorgänge über MCP; kostenpflichtige Plätze ergänzen die SQL Workbench, Smart Tables, Schreibvorgänge und KI. Siehe Preise für die aktuellen Tarife.

FAQ

Ist DynoTable eine Alternative zu NoSQL Workbench?

Ja. NoSQL Workbench konzentriert sich auf Datenmodellierung; DynoTable konzentriert sich auf tägliches Abfragen und Bearbeiten, mit einer SQL Workbench für JOINs, GROUP BY und Aggregate.

Kann DynoTable SQL auf DynamoDB ausführen?

Ja. DynoTables SQL Workbench kompiliert SQL — inklusive INNER/LEFT JOIN, GROUP BY und Aggregaten — auf DynamoDBs echte Query-/Scan-Operationen herunter und bleibt damit innerhalb von DynamoDBs Zugriffsmuster-Regeln.

Nein. AWS' eigene Dokumentation sagt, Facets "don't exist as a usable construct in DynamoDB, as they are purely an aid to modeling of access patterns", und empfiehlt, stattdessen Zugriffsmuster zu validieren — Facets nennt sie "non-functional visualizations" (Facets, abgerufen am 2026-08-06). Die Tabelle, die du committest, hat Keys, Indexe und Items; Facets hat sie nicht.