DynamoDB vs Amazon RDS
DynamoDB und Amazon RDS sind beide verwaltete AWS-Datenbanken, aber sie repräsentieren zwei unterschiedliche Welten. DynamoDB ist eine serverlose NoSQL-Key-Value- und Dokumentdatenbank, entworfen rund um bekannte Zugriffsmuster und horizontale Skalierung. Amazon RDS ist ein verwalteter Dienst zum Betrieb instanzbasierter relationaler Engines — MySQL, PostgreSQL, MariaDB, SQL Server, Oracle und Db2 — mit vollem SQL, Joins und erzwungenen Schemata.
Solltest du DynamoDB oder RDS nutzen?
Wähle DynamoDB für hochskalierende operative Workloads mit vorhersehbarem, schlüsselbasiertem Zugriff, bei denen du serverlose Skalierung und keine Instanzen zu verwalten haben willst. Wähle Amazon RDS, wenn du volles SQL brauchst — Joins, Ad-hoc-Abfragen, Transaktionen über normalisierte Tabellen — auf einer vertrauten relationalen Engine, und deine Daten in eine Instanz passen, die du vertikal mit Read Replicas skalieren kannst. Abfrageflexibilität gegen freihändige Skalierung ist der Kernkompromiss.
DynamoDB vs Amazon RDS auf einen Blick
| Merkmal | DynamoDB | Amazon RDS |
|---|---|---|
| Datenmodell | NoSQL-Key-Value und -Dokument; flexibles Schema pro Item, Items bis zu 400 KB | Relational — Tabellen, Zeilen und Spalten mit erzwungenem Schema, auf deiner gewählten Engine |
| Abfragesprache | Native API (GetItem, Query, Scan) plus PartiQL, eine SQL-kompatible Sprache | Volles SQL der zugrunde liegenden Engine (MySQL, PostgreSQL, MariaDB, SQL Server, Oracle, Db2) |
| Joins & Beziehungen | Kein JOIN-Operator; AWS empfiehlt Denormalisierung rund um Zugriffsmuster | Volle relationale Joins, Fremdschlüssel und Constraints über Tabellen hinweg |
| Indizes | Global und Local Secondary Indexes auf einem alternativen Schlüssel | Die Indextypen der Engine (B-Tree, Hash und engine-spezifisch), plus partielle/Ausdrucks-Indizes auf einigen Engines |
| Konsistenz | Standardmäßig letztendlich konsistent; stark konsistente Lesevorgänge pro Anfrage; ACID-Transaktionen | Standardmäßig starke Konsistenz; volle Multi-Statement-ACID-Transaktionen |
| Skalierungsmodell | Horizontal — automatische Partitionierung; serverloses On-Demand skaliert hoch und runter (bis null) | Vertikal — eine provisionierte Instanz, die du in der Größe anpasst, plus Read Replicas für Lese-Scale-out |
| Provisioning / Betrieb | Serverless; keine Instanzen zu dimensionieren oder patchen | Instanzbasiert; du wählst Klasse und Speicher, AWS verwaltet Patching, Backups und Failover (Multi-AZ optional) |
| Preismodell | Pay-per-Request (On-Demand) oder Provisioned Capacity plus Speicher; skaliert im Leerlauf auf null | Instanzstunden für die DB-Klasse plus Speicher (und I/O bei einigen Optionen), abgerechnet solange die Instanz läuft |
| Am besten geeignet für | Hochskalierende operative Apps mit bekanntem Schlüsselzugriff (Warenkörbe, Sessions, Events, Bestenlisten) | Relationale und analytische Workloads, die Joins, Ad-hoc-Abfragen und starke Datenintegrität brauchen |
Wann DynamoDB die bessere Wahl ist
- Deine Zugriffsmuster sind bekannt und schlüsselbasiert. Schlüssel rund um deine Lesevorgänge zu entwerfen liefert konsistente einstellige Millisekunden-Latenz, egal ob du Hunderte oder Hunderte Millionen Nutzer hast.
- Du willst serverlos ohne Instanzen. On-Demand Capacity hat nichts zu dimensionieren oder patchen und skaliert im Leerlauf auf null — keine Instanz, die rund um die Uhr läuft.
- Du musst Schreibvorgänge horizontal skalieren. DynamoDB partitioniert automatisch; du fügst kein Sharding-Tooling hinzu, wie du es zum Skalieren eines einzelnen relationalen Primary tätest.
- Dein Workload ist Item-orientiert (Profile, Sessions, Warenkörbe, Events) statt ein Geflecht verbundener Tabellen.
Wann Amazon RDS die bessere Wahl ist
- Du brauchst volles SQL und Joins. RDS betreibt echte relationale Engines mit Joins, Aggregationen, Fremdschlüsseln und Ad-hoc-Abfragen über normalisierte Tabellen.
- Deine Zugriffsmuster entwickeln sich weiter. Ein relationales Schema mit flexiblem Abfragen passt sich neuen Fragen an, ohne Schlüssel neu zu entwerfen.
- Du willst eine vertraute Engine. MySQL, PostgreSQL, MariaDB, SQL Server, Oracle und Db2 lassen Teams vorhandene Fähigkeiten, Tools und SQL wiederverwenden.
- Dein Datensatz passt in eine vertikal skalierte Instanz mit Read Replicas, und stetiger abfrageintensiver Traffic passt zu einer stets aktiven Instanz.
Arbeiten mit DynamoDB
Wenn DynamoDB die richtige Seite der Aufteilung ist, ist DynoTable ein nativer Desktop-Client dafür auf macOS, Windows und Linux. Es liest deine Standard-AWS-Credential-Chain, sodass deine Daten in DynamoDB bleiben und nichts zu migrieren ist. Entscheidend für Teams, die von RDS kommen: Seine SQL Workbench drückt relational geformte Abfragen aus — Joins, GROUP BY, Aggregate — innerhalb der Zugriffsmuster-Regeln von DynamoDB, indem sie zu DynamoDBs eigenen Query/Scan-Operationen kompiliert werden, und sein KI-Assistent läuft auf deinen eigenen AWS-Bedrock-Credentials.
Wenn du das SQL-Schreiben vermisst, erklären die Leitfäden SQL für DynamoDB und PartiQL vs SQL, was übertragbar ist und was nicht, und der DynamoDB-JOIN-Leitfaden behandelt das Modellieren von Beziehungen ohne nativen Join. Der kostenlose DynamoDB Expression Builder generiert korrekte Key Conditions, Filter und Update-Ausdrücke in SDK-, CLI- und PartiQL-Form. DynoTable ist eine Closed-Source-Kommerzsoftware; diese Seite beschreibt, was es tut, nicht wie es gebaut ist.
FAQ
Kann DynamoDB Amazon RDS ersetzen?
Für manche Workloads ja. Wenn deine Zugriffsmuster vorhersehbar und schlüsselbasiert sind, kann DynamoDB eine RDS-Instanz ersetzen und den Großteil der Skalierungs- und Patching-Arbeit entfernen. Es passt schlecht, wenn du auf Joins, relationale Ad-hoc-Abfragen oder eine ständig wechselnde Abfrageoberfläche angewiesen bist — RDS' Stärken. Viele Teams betreiben beides: RDS für relationale Arbeit, DynamoDB für Schlüsselzugriff mit hohem Durchsatz.
Unterstützt DynamoDB SQL und Joins wie RDS?
DynamoDB unterstützt PartiQL — eine SQL-kompatible Sprache für SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE — aber es hat keinen JOIN-Operator; AWS empfiehlt stattdessen Denormalisierung. Die Engines hinter RDS unterstützen volles SQL einschließlich Joins über Tabellen hinweg. Siehe Joins in DynamoDB, wie man Beziehungen ohne einen solchen modelliert.
Ist DynamoDB günstiger als RDS?
Es hängt vom Workload ab, modelliere also beides. DynamoDB rechnet pro Anfrage (oder Provisioned Capacity) plus Speicher ab und skaliert im Leerlauf auf null, was zu stoßweisem oder niedrig-basislastigem Traffic passt. RDS rechnet Instanzstunden für eine laufende Klasse plus Speicher ab, was für stetige, abfrageintensive Workloads kosteneffizienter sein kann. Schätze gegen deine echten Zugriffsmuster ab, bevor du entscheidest.
Verwandt
- Lerne SQL für DynamoDB, PartiQL vs SQL und Joins in DynamoDB.
- Modelliere Daten rund um Zugriffsmuster mit wie man Daten in DynamoDB modelliert.
- Erstelle Abfragen schnell mit dem kostenlosen DynamoDB Expression Builder.
- DynoTable herunterladen für macOS, Windows oder Linux.
Zuletzt verifiziert am 2026-07-12 gegen die offizielle AWS-DynamoDB- und Amazon-RDS-Dokumentation. Amazon RDS und DynamoDB sind Dienste von Amazon Web Services; hier nur zur Identifikation genannt.