Kann man DynamoDB als Cache verwenden?

Ja. DynamoDBs schnelle Key-Value-Lookups und TTL machen es zu einem soliden dauerhaften Cache — für Sessions, Tokens und berechnete Ergebnisse. Für Reads im Submillisekundenbereich kombinierst du es mit DynamoDB Accelerator (DAX), einem vollständig verwalteten In-Memory-Write-Through-Cache, der sich vor die Tabelle stellt und letztendlich konsistente Reads in Mikrosekunden liefert, ganz ohne Code zur Cache-Invalidierung.

DynamoDB als dauerhafter Cache

Weil Reads schlüsselbasiert und einstellig millisekundenschnell sind, funktioniert DynamoDB gut als persistente Cache-Schicht. TTL lässt veraltete Einträge für dich verfallen, gecachte Sessions oder vorberechnete Ergebnisse räumen sich also selbst auf.

DAX für Mikrosekunden ergänzen

DAX ist ein In-Memory-Cache, der vor DynamoDB sitzt:

• Read-Through / Write-Through — er übernimmt Befüllung und Invalidierung für dich.
• Reads in Mikrosekunden — bis zu zehnmal besser bei letztendlich konsistenten Reads.
• API-kompatibel — minimale Änderungen an der Anwendung.

Was DAX kostet, bevor es dir etwas spart

DAX ist ein Kauf von Latenz. Durchgerechnet spart es erst dann Geld, wenn du sehr viel liest.

Ein dax.t3.small-Knoten kostet in us-east-1 0,04 $ pro Stunde, und AWS empfiehlt für den Produktivbetrieb mindestens drei über Availability Zones hinweg, weil drei die Zahl ist, die ein Cluster fehlertolerant macht. Das sind 87,60 $ pro Monat. Ein letztendlich konsistenter On-Demand-Read eines Items bis 4 KB kostet 0,0000000625 $ — dieselben 87,60 $ kaufen also 1,4 Milliarden Reads direkt aus der Tabelle, oder 533 pro Sekunde, den ganzen Monat durchgehalten.

Diese Zahl schmeichelt DAX sogar noch: Sie unterstellt, dass jeder Read den Cache trifft, während in der Praxis jeder Miss zusätzlich zum Cluster einen Tabellen-Read abrechnet. Ein Entwicklungs-Cluster aus einem Knoten kostet 29,20 $ pro Monat, also 178 Reads pro Sekunde, und AWS rät im Produktivbetrieb von weniger als drei Knoten ab, weil ein Ein- oder Zwei-Knoten-Cluster seine gecachten Daten komplett verlieren kann.

TTL ist kostenlos — und nicht prompt

Einen Eintrag selbst verfallen zu lassen kostet eine Write-Einheit; eine Million DeleteItem-Aufrufe auf Items bis 1 KB kosten 0,63 $. TTL erledigt dieselbe Arbeit, ohne Write-Durchsatz zu verbrauchen, und das ist in einem Cache das praktische Argument dafür.

Der Haken ist das Timing. AWS löscht abgelaufene Items typischerweise innerhalb weniger Tage nach Ablauf, der Speicher wird also für Einträge weiter berechnet, die deine Anwendung längst für weg hält — und die Rechnung folgt der Löschverzögerung, nicht der TTL, die du gesetzt hast. Cache 1.000 Items pro Sekunde zu je 1 KB mit einer TTL von einer Stunde, und der Live-Bestand liegt bei 3,4 GB, also 0,86 $ pro Monat; eine Verzögerung von zwei Tagen parkt 165 GB toter Einträge daneben, für 41,19 $ pro Monat. Abgelaufene Items tauchen außerdem so lange in Query- und Scan-Ergebnissen auf, bis sie physisch entfernt sind — filtere beim Lesen also über das Ablauf-Attribut, statt darauf zu vertrauen.

Wann es passt und wann nicht

Großartig für leseintensive Workloads, die letztendliche Konsistenz vertragen (DAX liefert letztendlich konsistente Daten). Brauchst du bei jedem Read starke Konsistenz, geh direkt an die Tabelle. Auch DAX-Knoten replizieren untereinander letztendlich konsistent, zwei Clients am selben Cluster können für denselben Key also kurzzeitig verschiedene Werte lesen.

Tiefer einsteigen

Lies DynamoDB TTL und DynamoDB-Konsistenz. Lade DynoTable herunter, um deine Cache-Tabellen zu inspizieren.

Referenzen

• In-memory acceleration with DynamoDB Accelerator (DAX) — Amazon DynamoDB Developer Guide
• DAX: How it works — Amazon DynamoDB Developer Guide
• Using time to live (TTL) in DynamoDB — Amazon DynamoDB Developer Guide
• Sizing your DAX cluster — Amazon DynamoDB Developer Guide — die Empfehlung von drei Knoten, erneut geprüft am 2026-07-28.
• Amazon DynamoDB pricing — Tarife für DAX-Knotenstunden und Request Units.

Zuletzt verifiziert am 2026-07-13 gegen die oben verlinkte offizielle AWS-Dokumentation.

Am 2026-07-28 kalkuliert. Der Preis pro DAX-Knotenstunde stammt aus der AWS Price List API (us-east-1, dax.t3.small, 0,040 $), die Read-, Write- und Speichertarife aus demselben Feed, den unser Preisrechner synchronisiert; die Rechnung oben ist unsere eigene und jeder Eingabewert steht auf der Seite.