DynamoDB lernen

Wann du DynamoDB nutzen solltest (und wann nicht)

DynamoDB-Grundlagen — Datentypen, Item Collections und der zusammengesetzte Primary Key. Die Basismechanik, auf der alles andere im Curriculum aufbaut.

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Wann du DynamoDB nutzen solltest und wann nicht. Die Signale bei Zugriffsmustern, Skalierung und Kosten, die dafür sprechen — und die Workloads, für die es die falsche Wahl ist.

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DynamoDB Datentypen: jeder Typ, mit Beispielen

Die zehn DynamoDB-Datentypen — Skalare (S, N, B, BOOL, NULL), Dokumente (M, L), Sets (SS, NS, BS), ihre Form in DynamoDB-JSON und welche als Key taugen.

DynamoDB JSON & Marshalling

DynamoDB JSON und Marshalling — warum jeder Wert ein Typ-Tag trägt, worin sich das Format von schlichtem JSON unterscheidet und wie du zwischen beiden konvertierst.

Die DynamoDB-Item-Größengrenze (400 KB)

Die DynamoDB-Item-Größengrenze von 400 KB — was zählt, wie Attributnamen und Verschachtelung sich summieren und wie du unbegrenztes Item-Wachstum umgehst.

DynamoDB Item-basierte Aktionen

DynamoDB Item-basierte Aktionen — GetItem, PutItem, UpdateItem und DeleteItem adressieren je ein Item über seinen vollen Primärschlüssel, anders als Query und Scan.

DynamoDB-Item-Collections

Was eine DynamoDB-Item-Collection ist — jedes Item, das einen Partition Key teilt — warum sie die Einheit effizienter Query-Reads ist und welche Limits zu beobachten sind.

DynamoDB Composite Primary Key: Partition Key + Sort Key erklärt

Ein DynamoDB Composite Primary Key ist Partition Key plus Sort Key: gruppiert verwandte Items, erlaubt Bereichsabfragen, die einfache Keys nicht können.

DynamoDB: stark vs. letztendlich konsistente Reads

DynamoDB: stark vs. letztendlich konsistente Reads — die Garantien, die doppelten RCU-Kosten von ConsistentRead und warum ein GSI nur letzteres kann.

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Datenmodellierung

DynamoDB Single-Table-Design: der vollständige Leitfaden

DynamoDB-Datenmodellierung — Single-Table-Design, Modellierung aus Zugriffsmustern, das type-Attribut, Denormalisierung und wann eine Tabelle falsch ist.

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Single-Table-Design in DynamoDB speichert jede Entität in einer Tabelle hinter überladenen Key-Präfixen, sodass ein Parent und seine Kinder in einer Query zurückkommen.

Wie du Daten in DynamoDB modellierst

Daten in DynamoDB zugriffsmusterorientiert modellieren. Eine Leaderboard-Anleitung, die vier Fragen in Partition Keys, Sort Keys und einen GSI verwandelt.

Wann du in DynamoDB KEIN Single-Table-Design nutzen solltest

Wann du in DynamoDB kein Single-Table-Design nutzen solltest — viel Analytik, schlichtes CRUD über unverbundene Entitäten und Entitäten, die unabhängig skalieren oder ausfallen.

Das Type-Attribut in DynamoDB

Das DynamoDB-Type-Attribut — warum du einen Entity-Typ auf jedes Item stempelst, um Rows zu identifizieren, einen GSI auf eine Entity zu filtern und künftige Migrationen zu überleben.

Denormalisierung in DynamoDB

Denormalisierung in DynamoDB — warum du Daten duplizierst statt zu joinen, mit Blog-Autorenname-Beispiel, dem Veraltungs-Fallstrick und wann einbetten vs. duplizieren.

Singleton-Items in DynamoDB

DynamoDB-Singleton-Items — eine Row mit festem Key hält globalen State wie Feature Flags oder Config, gelesen mit GetItem und geupdatet mit Condition Expressions.

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Beziehungen

One-to-Many-Relationships in DynamoDB

Beziehungen in DynamoDB modellieren — One-to-Many, Many-to-Many, Adjacency-List-Pattern, zusammengesetzte Sort Keys und Reference Counts, alles ohne Joins.

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One-to-Many-Relationships in DynamoDB modellieren, indem Parent und Children denselben Partition Key bekommen, sodass eine einzelne Query die ganze Collection zurückgibt.

Many-to-Many-Relationships in DynamoDB

Many-to-Many-Relationships in DynamoDB mit dem Adjacency-List-Pattern modellieren — ein Edge-Item pro Link plus ein invertierter GSI, um beide Richtungen zu lesen.

Das DynamoDB-Adjacency-List-Muster

Das DynamoDB-Adjacency-List-Muster — modelliere einen Follow-Graphen als Edge-Items in einer Tabelle, beide Richtungen über einen einzigen gedrehten GSI.

Profi8 Min. Lesezeit

Zusammengesetzte Sort Keys in DynamoDB

Zusammengesetzte Sort Keys in DynamoDB — packe eine Hierarchie in einen delimited Sort Key, damit eine einzelne Query einen ganzen Teilbaum liest, mit Dateisystem-Baum-Beispiel.

DynamoDB-Reference-Counts

Einen DynamoDB-Reference-Count pflegen — ein denormalisierter Tally wie ein Post-Like-Count — mit einer Transaction, die unter concurrent Writes korrekt bleibt.

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Abfragen & Sortieren

DynamoDB Query vs Scan: Was nutzen, und warum (mit Beispielen)

Querying und Sortieren in DynamoDB — Query vs Scan, Pagination, Filter-Expressions, warum Scan langsam ist, Parallel Scans und Sort-Keys mit Zero-Padding.

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Query vs Scan in DynamoDB — Query liest eine Item Collection und rechnet gematchte Items ab, Scan liest die ganze Tabelle, bevor eine FilterExpression läuft.

DynamoDB-Paginierung: LastEvaluatedKey erklärt (mit Beispielen)

DynamoDB-Paginierung — die Schleife über LastEvaluatedKey und ExclusiveStartKey, warum Limit keine Seitengröße ist und wie ein zustandsloser Cursor geht.

DynamoDB-Filtering-Strategien

DynamoDB-Filtering-Strategien verglichen — Partition Key, Sort Key, Sparse Indexes und FilterExpression — und welche davon deine Read-Rechnung wirklich senkt.

Warum ein DynamoDB-Scan langsam und teuer ist

Warum ein DynamoDB-Scan langsam und teuer ist, wofür er dich wirklich abrechnet und wie du einen reflexhaften Scan in eine keyed Query verwandelst, die einen Bruchteil kostet.

Parallele Scans in DynamoDB

Wie parallele Scans in DynamoDB einen Full-Table-Read mit Segment und TotalSegments auf Worker aufteilen, wann sie helfen und welcher Throughput-Fallstrick droht.

DynamoDB Sort-Key-Strategien: 3 Muster und wann du welches nutzt

DynamoDB-Sort-Key-Strategien für Bereichsabfragen — ein Sort Key, dessen Byte-Reihenfolge deiner Lesereihenfolge entspricht, bedient viele Zugriffsmuster.

DynamoDB in absteigender Reihenfolge abfragen

DynamoDB in absteigender Reihenfolge abfragen mit ScanIndexForward=false — Ergebnisse mit den neuesten zuerst, warum nach dem Sort Key sortiert wird und warum umgekehrte Lesevorgänge gratis sind.

DynamoDB nach einem sich ändernden Attribut sortieren

DynamoDB nach einem sich ändernden Attribut sortieren — warum ein Key-Attribut immutable ist, das Delete-and-Recreate-Pattern und es stattdessen auf einen GSI-Sort-Key zu legen.

Zero-Padding von Sort Keys in DynamoDB

Warum „10“ in einem DynamoDB-String-Sort-Key vor „2“ sortiert und wie Zero-Padding auf feste Breite die lexikografische Byte-Reihenfolge zur numerischen macht.

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Indizes

GSI vs. LSI in DynamoDB — Unterschiede bei Partition Key, Konsistenz, Kapazität und 10-GB-Grenze, plus eine einfache Regel für den richtigen Secondary Index.

Was ein Global Secondary Index in DynamoDB wirklich kostet — gemessene GSI-Schreibverstärkung, eine Entscheidungstabelle GSI vs. LSI vs. Filter und die Grenzen, die binden.

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DynamoDB GSI vs. LSI

DynamoDB-Index-Projektionen

DynamoDB-Index-Projektionen — was KEYS_ONLY, INCLUDE und ALL in einen GSI oder LSI kopieren, der Write-Cost-Tradeoff und warum ein fehlendes Attribut einen Read kostet.

DynamoDB-Sparse-Indexes lassen einen Global Secondary Index nur die Items halten, die seinen Key tragen — der günstigste Weg, eine kleine Subset einer großen Tabelle zu querien.

DynamoDB-Sparse-Indexes

Key Overloading in DynamoDB

Key Overloading in DynamoDB — viele Entitätstypen unter generischen pk/sk-Namen, den Typ im Wert kodiert, jeden davon per begins_with herausgeschnitten.

Warum ein DynamoDB-GSI eventually consistent ist

Warum ein DynamoDB-GSI eventually consistent ist — die Read-right-after-Write-Stale-Result-Gotcha, der Propagation-Mechanismus dahinter und wie du darum herum designst.

Warum ein DynamoDB-GSI Base-Table-Writes drosselt

Warum ein unterprovisionierter DynamoDB-GSI deine Base-Table-Writes drosselt — GSI-Back-Pressure, heiße Index-Partitionen, die Exceptions zum Beobachten und wie du es fixst.

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Expressions

DynamoDB Condition Expressions: Der vollständige Leitfaden (mit Beispielen)

DynamoDB-Expressions — Condition-, Update-, Key-Condition- und Projection-Expressions, dazu Expression Attribute Names und Values und wann sie Pflicht sind.

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Condition Expressions in DynamoDB erzwingen eine Invariante in einem Write. Sie ersetzen Lesen-dann-Ändern, und ein abgewiesener Write kostet eine WCU.

DynamoDB Update Expressions: SET, REMOVE, ADD, DELETE (mit Beispielen)

Wie DynamoDB Update Expressions funktionieren — SET, ADD, REMOVE, DELETE — und wann du zu welcher greifst, mit einem durchgerechneten Warenkorb-Beispiel.

DynamoDB-Key-Condition-Expressions

Wie DynamoDB-Key-Condition-Expressions funktionieren — die Operatoren auf dem Sort Key, begins_with vs BETWEEN und warum ein Filter kein Ersatz ist.

DynamoDB-Projection-Expressions

DynamoDB-Projection-Expressions geben nur die Attribute zurück, die du nennst. Warum sie Payload kürzen, aber nicht Read-Kosten, und was stattdessen für echte RCU-Ersparnis zu nutzen ist.

DynamoDB Expression Attribute Names und Values

Wie DynamoDB Expression Attribute Names (#name) und Values (:value) funktionieren, warum reservierte Wörter wie status und size deine Query kaputtmachen.

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Schreibvorgänge & Betrieb

DynamoDB-Batch-Operationen

DynamoDB-Writes und -Operations — Atomic Counters, Eindeutigkeit über Attribute erzwingen, Migrationen ohne Downtime und Hot Partitions diagnostizieren.

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DynamoDB-Batch-Operationen — BatchGetItem liest 100 Items pro Call, BatchWriteItem schreibt 25, warum ein Batch keine Transaction ist und wie du Leftovers retryest.

Mehrere Items in DynamoDB löschen

>- Mehrere Items in DynamoDB löschen — BatchWriteItem, TransactWriteItems, PartiQL-Batches und TTL — und warum es kein DELETE … WHERE gibt.

DynamoDB ReturnValues: das alte oder neue Item bekommen

DynamoDB ReturnValues gibt dir das alte oder neue Item aus PutItem, UpdateItem oder DeleteItem zurück, ohne zweiten Lesevorgang — die fünf Optionen und wann welche hilft.

DynamoDB Atomic Counters: Wie ADD funktioniert — und wann nicht

Wie DynamoDB Atomic Counters mit einer ADD-Update-Expression funktionieren, warum sie nicht idempotent sind und wann ein Conditional Update besser passt.

DynamoDB: Eindeutigkeit über mehrere Attribute

Unique-Constraints über mehrere DynamoDB-Attribute — eindeutige E-Mail UND Benutzername — mit Marker-Items und bedingungsgeschütztem TransactWriteItems.

DynamoDB-Migrationen ohne Downtime

DynamoDB-Migrationen ohne Downtime — wie du einen neuen Entity-Typ und ein Access Pattern zu einer Live-Tabelle mit Lazy Backfill, Online-GSIs und Dual-Writes hinzufügst.

DynamoDB Hot Partitions: finden und beheben

Eine DynamoDB Hot Partition entsteht, wenn ein Partition Key überproportional viel Traffic abbekommt und drosselt — wie du sie erkennst und wegdesignst.

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PartiQL & SQL

DynamoDB PartiQL vs. SQL: Was dabei bricht

PartiQL und SQL auf DynamoDB — was PartiQL ist, was nicht, und wie die DynoTable Workbench JOIN, GROUP BY und Aggregate in DynamoDBs Regeln ausführt.

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DynamoDB PartiQL sieht aus wie SQL, hat aber kein JOIN, GROUP BY, keine Subqueries und keine Aggregate. Jedes Statement bildet auf genau eine native Operation ab. Das bricht dabei.

PartiQL für DynamoDB an Beispielen

PartiQL für DynamoDB an Beispielen — SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE in SQL-ähnlicher Syntax, plus die Fallstricke bei Partition Keys und Full-Table-Scans.

SQL für DynamoDB und die Grenzen von PartiQL

Kann man DynamoDB mit SQL abfragen? PartiQL beherrscht SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE über den Key, aber kein JOIN, GROUP BY oder COUNT(*). Das funktioniert wirklich.

DynamoDB JOIN: Tabellen joinen

>- DynamoDB hat kein JOIN und PartiQL fügt keines hinzu. Warum, die vier Workarounds, die Devs nutzen, und wie DynoTables SQL Workbench ein echtes JOIN ausführt.

Fortgeschritten10 Min. Lesezeit

DynamoDB GROUP BY: Stattdessen aggregieren

>- DynamoDB und PartiQL haben kein GROUP BY, COUNT oder SUM. Die Muster, die es ersetzen — atomare Zähler, Streams + Lambda-Rollups und App-seitiges Grouping.

Fortgeschritten9 Min. Lesezeit

COUNT, SUM und Aggregate in DynamoDB

COUNT, SUM und Aggregate in DynamoDB — was Select=COUNT kostet, warum es kein natives SUM oder AVG gibt und welche Muster echte Summen liefern.

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Tooling

DynamoDB Local mit Docker betreiben — der komplette Guide

DynamoDB-Tooling — DynamoDB Local, LocalStack, die besten GUI-Clients, Daten ansehen und bearbeiten, Tabellen kopieren, CSV-Export und MCP-Server.

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DynamoDB Local mit Docker für Offline-Entwicklung und Tests — den Container starten, das SDK auf den lokalen Endpoint zeigen und eine Tabelle anlegen.

Mit DynamoDB Local und LocalStack verbinden

>- Wie du eine GUI mit DynamoDB Local und LocalStack verbindest — Endpoint, Fake-Credentials, häufige Fehler. Lokale Tabellen visuell browsen und abfragen mit DynoTable.

Die besten DynamoDB-GUI-Clients 2026

DynamoDB-GUI-Clients für 2026 im Praxisvergleich — NoSQL Workbench, Dynobase, Dynomate, DbVisualizer, DocKit, dynamodb-admin, DynoTable — mit datierten, geprüften Preisen.

Einsteiger14 Min. Lesezeit

DynamoDB-Bücher, die 2026 lesenswert sind

Die zwei DynamoDB-Bücher, die 2026 ihr Geld wert sind, was jedes kostet und welche DynamoDB-Funktionen erst nach ihrem Erscheinen kamen.

DynamoDB-Daten ansehen, durchstöbern und bearbeiten

Wie du DynamoDB-Daten durchstöberst, filterst und bearbeitest — und welche API-Operation hinter jeder Aktion steckt: Scan, Query, GetItem, PutItem, UpdateItem, DeleteItem.

DynamoDB-Tabelle in einen anderen Account/eine andere Region kopieren

>- Eine DynamoDB-Tabelle in einen anderen Account oder eine andere Region kopieren — Daten exportieren, dann per Scan + Write, S3-Export/Import, AWS Backup oder Global Tables wiederherstellen.

DynamoDB-Tabelle nach CSV exportieren (4 Wege)

Wie man eine DynamoDB-Tabelle nach CSV exportiert — gefilterter Ein-Klick-Export in DynoTable, AWS-CLI-Scan mit jq, der verwaltete S3-Export oder ein Skript.

Einsteiger12 Min. Lesezeit

TypeScript-Types aus DynamoDB generieren

>- DynamoDB speichert kein Item-Schema, DescribeTable liefert keine Types. Interface handschreiben, schema-first Library nutzen oder aus echten Items inferieren.

DynamoDB mit AI abfragen (Natural Language)

DynamoDB in Alltagssprache abfragen. Die API hat keinen Natural-Language-Endpoint — vergleiche LLM-gedraftetes PartiQL, MCP-Agents und schema-aware Tools.

DynamoDB-MCP-Server: Claude Code, Cursor, Codex

Gib einem KI-Agenten über MCP Live-Zugriff auf deine DynamoDB-Tabellen — Optionen für Claude Code, Cursor und Codex, ohne deine AWS-Schlüssel herzugeben.

DynamoDB-MCP für Claude Code

Verbinde Claude Code über MCP mit DynamoDB — der exakte claude mcp add-Befehl, der richtige Scope und wie deine AWS-Schlüssel aus dem Agenten bleiben.

>- Cursor mit DynamoDB über MCP verbinden — die .cursor/mcp.json-Konfiguration, Projekt- gegen globalen Scope, den Server aktivieren und AWS-Keys aus dem Repo heraushalten.

DynamoDB MCP für Cursor

>- OpenAI Codex mit DynamoDB über MCP verbinden — der ~/.codex/config.toml-Eintrag, die mcp_servers-snake_case-Falle, Transport-Wahl und Startup-Timeouts.

DynamoDB MCP für Codex

ExtendDB: das DynamoDB-API auf deiner Datenbank betreiben

ExtendDB ist ein Open-Source-Adapter von AWS, der das DynamoDB-API aus einer Datenbank bedient, die du selbst betreibst, etwa PostgreSQL. Deine AWS-SDKs laufen unverändert weiter.

Operations & Cost

DynamoDB-Kostenmodell: SQL verbirgt die Rechnung

DynamoDB-Operations und -Kosten — Transactions, Streams, TTL, On-Demand vs Provisioned Capacity, Global Tables und Backup/PITR, an einem laufenden SaaS.

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Warum SQL über DynamoDB die Rechnung verbergen kann — wie Joins, WHERE-Filter und Aggregate zu Scans kompilieren und die RCU-Rechnung zu Query vs. Scan.

Fortgeschritten4 Min. Lesezeit

DynamoDB Transactions: Der vollständige Leitfaden (mit Beispielen)

DynamoDB-Transaktionen mit TransactWriteItems — bis zu 100 Alles-oder-nichts-Aktionen, 4-MB-Limit, doppelte Schreibkapazität und wie Konflikte abbrechen.

DynamoDB Streams: Der vollständige Leitfaden (mit Beispielen)

DynamoDB Streams — das 24-Stunden-Change-Data-Capture-Log, die vier StreamViewType-Optionen, geordnete Records pro Item und Lambda-Trigger bei Änderungen.

DynamoDB TTL: Der vollständige Leitfaden zum Ablaufen von Items

DynamoDB TTL löscht Items automatisch, sobald ein Unix-Epoch-Zeitstempel abläuft, meist binnen weniger Tage, und kostet dafür keine Schreibkapazität.

Fortgeschritten4 Min. Lesezeit

DynamoDB On-Demand vs. Provisioned Capacity

DynamoDB On-Demand vs. Provisioned Capacity — Pay-per-Request gegen reservierten Durchsatz, wann was günstiger ist und wie dein Traffic den Modus bestimmt.

DynamoDB Auto-Scaling einrichten

DynamoDB Auto-Scaling auf Provisioned Capacity einrichten — Schritte in Konsole und CLI, Ziel-Auslastung und Min/Max wählen, und was trotzdem drosselt.

DynamoDB Throttling und wie du es behebst

Warum DynamoDB drosselt — die vier dokumentierten Ursachen, die Partitionslimits von 3.000 Read und 1.000 Write Units pro Sekunde und die Lösung für jede.

Tabellengröße und Item-Anzahl in DynamoDB

Tabellengröße und Item-Anzahl in DynamoDB über die kostenlose DescribeTable-Schätzung, die bis zu sechs Stunden hinterherhinkt, oder exakt per Scan mit Select COUNT.

DynamoDB Global Tables: Multi-Region-Replikation erklärt

DynamoDB Global Tables — Multi-Region-Active-Active-Replikation, Last-Writer-Wins bei Konflikten, die Konsistenzmodi MREC und MRSC und das 99,999-%-SLA.

DynamoDB Backup und Point-in-Time Recovery: Der vollständige Leitfaden

DynamoDB Backup und Point-in-Time Recovery — On-Demand-Snapshots vs. PITR, das Fenster von 1 bis 35 Tagen und was ein Restore nicht zurückbringt.

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Interna

Wie Partition Keys in DynamoDB funktionieren

DynamoDB-Interna — Partition Keys, Adaptive Capacity, GSI-Speicherung, physische Partitionen und Request-Routing, zurückverfolgt bis zum Dynamo-Papier.

0 von 8 gelesenQuiz

Wie Partition Keys in DynamoDB funktionieren — der Hash, der einen Key auf eine physische Partition abbildet, warum deine Key-Wahl den Durchsatz entscheidet und wie du heiße Partitionen umgehst.

DynamoDB Adaptive Capacity: was sie leistet — und was nicht

DynamoDB Adaptive Capacity und Burst Capacity — wie sie Spitzen abfangen, eine heiße Partition verstärken, und die Grenze, die beide nicht schlagen.

Wie ein DynamoDB-GSI intern gespeichert wird

>- Wie ein DynamoDB-GSI gespeichert wird — eigener Partition-Space, asynchrone Replikation von der Basistabelle, nur projizierte Attribute, isolierte Capacity.

Profi8 Min. Lesezeit

Physische Partitionen in DynamoDB

Wie physische DynamoDB-Partitionen funktionieren — die Grenzen von 10 GB, 3000 RCU und 1000 WCU, wie Partitionen sich teilen und warum ein Hot Key drosselt, obwohl Kapazität übrig ist.

Wie DynamoDB intern speichert

Wie DynamoDB intern speichert — Partitions-Hashing, der B-Baum pro Partition für Sort-Key-Bereiche und die Quorum-Replikation über drei AZs erklärt.

Wie das Request-Routing von DynamoDB funktioniert

Wie das Request-Routing von DynamoDB funktioniert — der Request-Router hasht deinen Partition Key, um den richtigen Storage-Knoten zu finden, und warum das die Latenz pro Key festnagelt.

Vom Dynamo-Paper zu DynamoDB

Vom Amazon-Dynamo-Paper von 2007 zu DynamoDB — was das ursprüngliche Consistent-Hashing-Quorum-Design einführte und was AWS behielt versus still ersetzte.