DynamoDB vs Azure Cosmos DB
DynamoDB und Azure Cosmos DB sind die Vorzeige-NoSQL-Datenbanken von AWS und Azure. Beide sind vollständig verwaltet und können serverless laufen, partitionieren Daten nach Key und skalieren horizontal. Die größten praktischen Unterschiede sind die Cloud-Ausrichtung, die Multi-Model-APIs und fünf einstellbaren Konsistenzstufen von Cosmos DB sowie die Art und Weise, wie jede Datenbank den Durchsatz abrechnet.
Solltest du DynamoDB oder Cosmos DB verwenden?
Wähle DynamoDB, wenn du auf AWS bist und einen Serverless-Key-Value- und Dokumentenspeicher mit Pay-per-Request-Abrechnung und tiefer AWS-Integration möchtest. Wähle Azure Cosmos DB, wenn du auf Azure bist, Multi-Model-APIs (Dokument, Cassandra, Gremlin-Graph, Table), fünf explizite Konsistenzstufen oder schlüsselfertige Multi-Region-Writes möchtest. Die Cloud-Ausrichtung entscheidet die Sache meist, bevor es die Features tun.
DynamoDB vs Cosmos DB auf einen Blick
| Merkmal | DynamoDB | Azure Cosmos DB |
|---|---|---|
| Datenmodell | NoSQL Key-Value und Dokument; Items bis 400 KB in Tabellen | Multi-Model; die native API für NoSQL speichert JSON-Dokumente, plus wire-kompatible APIs für MongoDB, Cassandra, Gremlin (Graph) und Table |
| Abfragesprache / API | Native API (GetItem, Query, Scan) plus PartiQL, eine SQL-kompatible Sprache | SQL-ähnliche Abfragesprache über JSON in der NoSQL-API, plus die eigene Abfragesprache jeder Kompatibilitäts-API |
| Partitionierung / Keys | Partition Key mit optionalem Sort Key für einen zusammengesetzten Primärschlüssel | Partition Key pro Container; Items in logische Partitionen gruppiert |
| Konsistenz | Standardmäßig letztendlich konsistent; stark konsistente Reads pro Request verfügbar | Fünf Stufen — strong, bounded staleness, session, consistent prefix, eventual — auf Account- oder Request-Ebene gewählt |
| Multi-Region-Writes | Global Tables bieten Multi-Region-, Active-Active-Replikation | Schlüsselfertige globale Verteilung; kann Multi-Region-Writes aktivieren (was die Stufe der starken Konsistenz ausschließt) |
| Skalierungsmodell | Automatische Partitionierung; Serverless On-Demand oder Provisioned Kapazität | Provisioned Durchsatz (RU/s), Autoscale oder serverless; Kapazität gemessen in Request Units |
| Transaktionen | ACID-Transaktionen über mehrere Items innerhalb einer Region | ACID-Transaktionen innerhalb einer logischen Partition (z. B. Transactional Batch / Stored Procedures) |
| Preismodell | Pay-per-Request (On-Demand) oder Provisioned RCU/WCU, plus Storage; nur AWS | Request Units pro Sekunde (Provisioned, Autoscale oder serverless) plus Storage, abgerechnet über jede aktivierte Region |
| Am besten geeignete Workloads | AWS-basierte Apps mit vorhersehbarem Key-Zugriff, die Zero-Ops-Serverless-NoSQL wollen | Azure-basierte Apps, die Multi-Model-APIs, explizite Konsistenz-Feinabstimmung oder globale Multi-Write-Verteilung wollen |
Wann DynamoDB die bessere Wahl ist
- Du bist auf AWS. DynamoDB integriert sich nativ mit IAM, Lambda, Streams und dem breiteren AWS-Ökosystem und erspart dir Glue-Code, den du sonst schreiben müsstest.
- Du willst einfache Pay-per-Request-Preise. On-Demand-Kapazität rechnet pro Read und Write ab, ohne Durchsatz zu provisionieren und ohne Leerlaufkosten.
- Deine Zugriffsmuster sind bekannt und Key-basiert. Das Partition-/Sort-Key-Modell von DynamoDB liefert konstant niedrige Latenz, wenn du Keys rund um deine Abfragen entwirfst — siehe Single-Table-Design.
- Du willst Active-Active-Multi-Region-Replikation auf AWS. Global Tables bieten sie als Konfiguration.
Wann Cosmos DB die bessere Wahl ist
- Du bist auf Azure. Cosmos DB integriert sich mit Azure-Identity, Functions und der umgebenden Plattform so, wie DynamoDB es mit AWS tut.
- Du brauchst Multi-Model-APIs. Ein Service stellt Dokument-, Cassandra-, Gremlin-Graph- und Table-APIs bereit, was Migrationen aus diesen Ökosystemen erleichtern kann.
- Du willst explizite, einstellbare Konsistenz. Cosmos DB bietet fünf benannte Konsistenzstufen zwischen strong und eventual — einschließlich bounded staleness und session — pro Account oder Request gewählt.
- Du brauchst Multi-Region-Writes von Haus aus. Cosmos DB kann Writes in mehreren Regionen mit schlüsselfertiger globaler Verteilung akzeptieren (auf Kosten der stärksten Konsistenzstufe).
Arbeiten mit DynamoDB
Wenn du bei DynamoDB landest, ist DynoTable ein nativer Desktop-Client dafür auf macOS, Windows und Linux. Er liest deine standardmäßige AWS-Credential-Chain, sodass deine Daten in DynamoDB bleiben und nichts zu migrieren ist. Neben dem Durchsuchen und Inline-Bearbeiten von Items formuliert seine SQL Workbench relational geformte Abfragen — Joins, GROUP BY, Aggregate — innerhalb der Zugriffsmuster-Regeln von DynamoDB, indem sie sie zu Query/Scan kompiliert, und sein KI-Assistent läuft mit deinen eigenen AWS-Bedrock-Credentials.
Der kostenlose DynamoDB Expression Builder generiert Key-Condition-, Filter- und Update-Expressions mit korrekter Behandlung reservierter Wörter und Attributnamen in SDK-, CLI- und PartiQL-Form. DynoTable ist eine Closed-Source-Kommerz-App; diese Seite beschreibt, was sie tut, nicht wie sie gebaut ist.
FAQ
Ist Cosmos DB dasselbe wie DynamoDB?
Nein. Es sind separate Produkte von Microsoft und AWS. Beide sind verwaltete, serverless-fähige NoSQL-Datenbanken, die nach Key partitionieren, aber Cosmos DB ist Multi-Model mit mehreren wire-kompatiblen APIs und fünf Konsistenzstufen, während DynamoDB ein Key-Value- und Dokumentenspeicher nativ für AWS mit einem zweistufigen (eventual oder strong) Read-Modell und PartiQL ist.
Hat DynamoDB Konsistenzstufen wie Cosmos DB?
DynamoDB bietet zwei Read-Modi statt fünf benannter Stufen: letztendlich konsistente Reads (der Standard) und stark konsistente Reads, pro Request innerhalb einer Region gewählt. Cosmos DB stellt ein Spektrum bereit — strong, bounded staleness, session, consistent prefix und eventual — konfiguriert auf Account- oder Request-Ebene.
Kann ich von Cosmos DB zu DynamoDB migrieren?
Kannst du, aber plane eher eine Neumodellierung als ein Lift-and-Shift. Beide sind Key-partitioniertes NoSQL, sodass die Konzepte übertragbar sind, aber du bildest Partition-/Sort-Keys neu ab und schreibst Abfragen auf die API von DynamoDB oder PartiQL um, und jede Nutzung der Cosmos-DB-Gremlin- oder -Cassandra-API braucht ein anderes Datenmodell auf DynamoDB. Beginne bei deinen Zugriffsmustern — siehe wie man Daten in DynamoDB modelliert.
Verwandt
- Erfahre mehr über DynamoDB-Konsistenz und Multi-Region-Global Tables.
- Modelliere Zugriffsmuster mit Single-Table-Design und wie man Daten in DynamoDB modelliert.
- Baue Expressions mit dem kostenlosen DynamoDB Expression Builder.
- DynoTable herunterladen, um mit deinen DynamoDB-Tabellen zu arbeiten.
Zuletzt verifiziert am 2026-07-12 gegen den offiziellen AWS DynamoDB Developer Guide und die Microsoft-Azure-Cosmos-DB-Dokumentation. Azure Cosmos DB ist eine Marke von Microsoft; hier nur zur Identifikation genannt.