DynamoDB vs. Amazon Aurora
Ist DynamoDB oder Aurora das Richtige für meinen Workload?
Amazon DynamoDB ist ein vollständig verwalteter NoSQL-Key-Value- und Dokumentenspeicher, der für Performance im einstelligen Millisekundenbereich in jeder Größenordnung gebaut ist, ohne festes Schema. Amazon Aurora ist eine verwaltete relationale Datenbank, die mit MySQL und PostgreSQL kompatibel ist und vollständiges SQL mit Tabellen, Joins und ACID-Transaktionen nutzt. Wähle DynamoDB für Key-Value-Zugriff in großem Maßstab; wähle Aurora für relationale Abfragen.
DynamoDB vs. Amazon Aurora auf einen Blick
| Merkmal | DynamoDB | Amazon Aurora |
|---|---|---|
| Datenmodell | NoSQL-Key-Value- und Dokumentenspeicher; schemalos (nur der Primärschlüssel ist erforderlich) | Relational: strukturierte Tabellen, Zeilen und Spalten mit definiertem Schema und Beziehungen |
| Abfragesprache | AWS SDK/API-Operationen plus PartiQL, eine SQL-kompatible Abfragesprache für select/insert/update/delete | Vollständiges SQL, kompatibel mit MySQL oder PostgreSQL |
| Joins | Keine serverseitigen Joins; du modellierst Zugriffsmuster im Voraus (oft Single-Table-Design) | Natives SQL JOIN über Tabellen hinweg via relationaler Engine |
| Indizes | Local und Global Secondary Index (LSI / GSI) | Standard-relationale Indizes (primär und sekundär) von MySQL/PostgreSQL |
| Konsistenz | Standardmäßig letztendlich konsistente Reads; stark konsistente Reads pro Anfrage verfügbar | Starke Konsistenz mit vollständiger relationaler Integrität |
| Skalierung | Skaliert horizontal über Partitionen; keine Obergrenze für Items pro Tabelle oder Tabellengröße; On-Demand- oder Provisioned-Kapazität | Cluster aus einem Writer plus bis zu 15 latenzarmen Read Replicas über drei Availability Zones; Speicher wächst automatisch auf 256 TiB; Aurora Serverless v2 skaliert die Kapazität automatisch |
| Transaktionen | ACID-Transaktionen von bis zu 100 Items (4 MB aggregiert) innerhalb einer einzelnen Region | Vollständige Multi-Statement-ACID-Transaktionen |
| Preismodell | On-Demand- oder Provisioned-Kapazität (Read/Write Capacity Units) plus Speicher | Instanzkapazität (On-Demand oder Reserved) oder Aurora Serverless v2, plus Speicher und I/O |
| Am besten geeignet für | Key-Value-/Dokumenten-Workloads in Web-Größenordnung, vorhersagbare niedrige Latenz | Relationale Workloads, die Joins, komplexe Abfragen und SQL-Vertrautheit benötigen |
Wann DynamoDB die bessere Wahl ist
DynamoDB passt, wenn deine Zugriffsmuster bekannt und schlüsselbasiert sind und du vorhersagbare Latenz im einstelligen Millisekundenbereich brauchst, während der Traffic wächst. Laut AWS DynamoDB Developer Guide ist es darauf ausgelegt, auf verteilter Hardware horizontal zu skalieren, ohne Obergrenze für die Anzahl der Items oder die Gesamtgröße der Tabelle, was zu Anwendungen in Web-Größenordnung wie sozialen Netzwerken, Gaming, Media-Sharing und IoT passt. Es ist eine gute Wahl, wenn du ein serverless Betriebsmodell ohne zu dimensionierende Instanzen willst und wenn eine flexible, semistrukturierte Item-Form (einschließlich JSON) ein Vorteil ist. Wenn dein Workload sporadisch oder von Natur aus Key-Value ist, lässt DynamoDBs Modell pro Anfrage die Kosten eng dem Verbrauch folgen.
Wann Aurora die bessere Wahl ist
Aurora passt zu relationalen Workloads: Daten mit echten Beziehungen, komplexe Ad-hoc-Abfragen, Joins, Aggregationen und Reporting, wo SQL das natürliche Werkzeug ist. Weil Aurora MySQL- und PostgreSQL-kompatibel ist, funktionieren bestehender SQL-Code, Tools und ORMs in der Regel mit wenig Änderungen, und Teams, die bereits produktiv in SQL arbeiten, behalten ihre Fähigkeiten. Aurora ist eine starke Wahl, wenn starke Konsistenz und relationale Integrität über viele verwandte Tabellen hinweg wichtig sind oder wenn du Multi-Statement-Transaktionen brauchst, die ein reichhaltiges Schema umspannen. AWS merkt außerdem an, dass sich die beiden oft ergänzen — zum Beispiel DynamoDB auf dem Hot Path und Aurora für den analytischen oder Reporting-Pfad.
Arbeiten mit DynamoDB
Sobald du dich für DynamoDB entschieden hast, ist DynoTable ein Desktop-DynamoDB-Client zum Durchsuchen, Bearbeiten und Abfragen von Tabellen ohne die AWS-Konsole. Weil DynamoDB keine serverseitigen Joins hat, geht die meiste tägliche Arbeit in das Formulieren von Abfragen gegen deine Schlüssel und Indizes. Der kostenlose DynamoDB Expression Builder hilft dir, Key-Conditions, Filter-Expressions und Projektionen zusammenzustellen und den passenden SDK-, CLI- oder PartiQL-Code auszugeben. DynoTable ist eine Closed-Source-Kommerzanwendung; sie liest deine standardmäßigen AWS-Credentials und kommuniziert direkt mit DynamoDB, sodass beim Wechsel von einem anderen Client nichts zu migrieren ist.
FAQ
Ist DynamoDB günstiger als Aurora?
Das hängt vom Workload ab — keines ist universell günstiger. DynamoDB rechnet On-Demand- oder Provisioned-Read/Write-Kapazität plus Speicher ab, sodass die Kosten dem Anfragevolumen folgen und im Leerlauf gegen null gehen können. Aurora rechnet Instanzkapazität (oder Aurora Serverless v2) plus Speicher und I/O ab. Für sporadischen Key-Value-Traffic kostet DynamoDBs Modell pro Anfrage oft weniger; für dauerhafte, hochvolumige relationale Workloads kann ein Provisioned-Aurora- Cluster wirtschaftlicher sein. Modelliere deine eigenen Read/Write-Muster, bevor du dich entscheidest.
Aurora vs. DynamoDB für serverless Apps?
Beide bieten serverless-artigen Betrieb, sodass der entscheidende Faktor das Datenmodell ist, nicht das Abrechnungsmodell. DynamoDB ist von Grund auf serverless — keine zu verwaltenden Instanzen, Kapazität, die automatisch skaliert, und Preise pro Anfrage — was zu Key-Value- und Dokumentenzugriff in großem Maßstab passt. Aurora Serverless v2 skaliert eine relationale Engine automatisch (und kann im Leerlauf auf null herunterskalieren), was zu serverless Apps passt, die wirklich SQL, Joins und relationale Integrität brauchen. Wähle DynamoDB für Key-Value- Zugriffsmuster und Aurora, wenn deine App grundlegend relational ist.
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- Baue Abfragen schnell mit dem kostenlosen DynamoDB Expression Builder.
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Zuletzt verifiziert am 2026-07-12 gegen den AWS DynamoDB Developer Guide und die Amazon-Aurora-Dokumentation. Amazon DynamoDB, Amazon Aurora, MySQL und PostgreSQL sind Marken ihrer jeweiligen Eigentümer; hier nur zur Identifikation genannt.