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 Access Patterns, Scale und Kosten, die für DynamoDB statt einer relationalen Datenbank sprechen, und die Workloads, für die es die falsche Wahl ist.

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DynamoDB-Datentypen

DynamoDB-Datentypen erklärt — die skalaren (S, N, B, BOOL, NULL), Dokument- (M, L) und Mengen-Typen (SS, NS, BS), wie sie in DynamoDB-JSON erscheinen und wie jeder dimensioniert wird.

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DynamoDB JSON & Marshalling

DynamoDB JSON und Marshalling — warum DynamoDB jeden Wert in einen Typ-Deskriptor wie {"S":"..."} verpackt, wie es sich von reinem JSON unterscheidet und wie du zwischen beiden konvertierst.

Das DynamoDB-Item-Größenlimit (400 KB)

Das DynamoDB-Item-Größenlimit von 400 KB — was darauf zählt, wie Attributnamen und Verschachtelung sich summieren, warum das Limit existiert und wie du um unbegrenztes Item-Wachstum herum modellierst.

DynamoDB Item-basierte Actions: GetItem, PutItem, UpdateItem, DeleteItem

DynamoDB Item-basierte Actions — GetItem, PutItem, UpdateItem und DeleteItem — die vier Single-Item-Operationen, wie jede ein Item über seinen vollständigen Primary Key adressiert und wie sie sich von Query und Scan unterscheiden.

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DynamoDB Item Collections

Was eine DynamoDB Item Collection ist — alle Items, die sich einen Partition Key teilen — warum sie die Einheit effizienter Query-Reads ist und welche Limits du im Blick behalten musst.

Einsteiger8 Min. Lesezeit

DynamoDB Composite Primary Key

Ein DynamoDB Composite Primary Key ist ein Partition Key plus ein Sort Key — er gruppiert verwandte Items zusammen und schaltet Bereichsabfragen frei, die ein einfacher Key nicht kann.

DynamoDB: stark konsistente vs. letztendlich konsistente Reads

DynamoDB stark konsistente vs. letztendlich konsistente Reads — was jeder Modus garantiert, warum letztendlich konsistente Reads veraltete Daten zurückgeben können, die doppelten RCU-Kosten von ConsistentRead und welche Indizes stark konsistente Reads unterstützen.

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Datenmodellierung

Single-Table-Design in DynamoDB

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

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Single-Table-Design in DynamoDB — warum eine Tabelle mit überladenen Schlüsseln eine Tabelle-pro-Entität schlägt, mit einem konkreten Bestellung-/Kunden-Beispiel und dem Muster der GSI-Überladung.

Fortgeschritten4 Min. Lesezeit

Wie du Daten in DynamoDB modellierst

Wie du Daten in DynamoDB zugriffsmuster-first modellierst — ein Schritt-für-Schritt-Durchlauf, der die Queries eines Multiplayer-Leaderboards in Partition und Sort Keys verwandelt.

Fortgeschritten8 Min. Lesezeit

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

Wann du KEIN Single-Table-Design in DynamoDB verwenden solltest — die Workloads, bei denen mehrere Tabellen gewinnen (heavy Analytics, einfaches CRUD, unabhängige Skalierung), mit konkreten Beispielen.

Das Type-Attribut in DynamoDB

Das DynamoDB-Type-Attribut — warum du jedem Item einen Entitätstyp aufprägst, um Zeilen zu identifizieren, einen GSI auf eine Entität zu filtern und künftige Migrationen zu überstehen.

Denormalisierung in DynamoDB

DynamoDB-Denormalisierung — warum du Daten duplizierst statt zu joinen, mit einem Blog-Autorennamen-Beispiel, dem Staleness-Footgun und wann du einbetten vs. duplizieren solltest.

Singleton-Items in DynamoDB

DynamoDB-Singleton-Items — eine Zeile mit festem Key, die globalen Zustand wie Feature-Flags oder Config hält, warum du sie mit GetItem holst und wie du sie ohne Races aktualisierst.

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Beziehungen

1:n-Beziehungen in DynamoDB

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

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Wie du 1:n-Beziehungen in DynamoDB modellierst, sodass ein Elternteil und alle seine Kinder in einer einzigen Query zurückkommen — durchgespielt an einem SaaS-Schema workspace→projects.

n:m-Beziehungen in DynamoDB

Wie du n:m-Beziehungen in DynamoDB mit einem Adjazenzlisten-Muster modellierst — Studierende ↔ Kurse, duplizierte Edge-Items und ein GSI, um beide Richtungen abzufragen.

Das DynamoDB-Adjacency-List-Muster

Das DynamoDB-Adjacency-List-Muster — modelliere einen sozialen Follow-Graphen als Edge-Items in einer Tabelle und durchlaufe dann beide Richtungen der Beziehung mit einem einzigen GSI.

Profi8 Min. Lesezeit

Composite Sort Keys in DynamoDB

Composite Sort Keys in DynamoDB — packe eine Hierarchie in einen einzigen begrenzten Sort Key, sodass ein einziger Query einen ganzen Teilbaum liest, mit einem Dateibaum-Beispiel.

DynamoDB-Reference-Counts

Wie du einen DynamoDB-Reference-Count pflegst — eine denormalisierte Zählung wie die Like-Anzahl eines Posts — mit einer einzelnen Transaktion, die unter Nebenläufigkeit korrekt bleibt.

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Abfragen & Sortieren

Query vs Scan in DynamoDB

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

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Wann Query vs Scan in DynamoDB nutzen, warum Scan fast nie das ist, was du willst, und wie du deine Schlüssel modellierst, damit Query deine Zugriffsmuster abdeckt.

DynamoDB-Ergebnisse korrekt paginieren mit LastEvaluatedKey und ExclusiveStartKey, warum Limit keine Seitengröße ist und wie du Clients einen zustandslosen Cursor bereitstellst.

Pagination in DynamoDB

DynamoDB-Filterstrategien

DynamoDB-Filterstrategien im Vergleich — Partition Key, Sort Key, Sparse Indexes und FilterExpression — und welche davon deine Lesekosten wirklich senkt.

Warum ein DynamoDB-Scan langsam und teuer ist

Warum ein DynamoDB-Scan langsam und teuer ist, was er dir tatsächlich abrechnet und wie du einen reflexhaften Scan in eine gekeyte Query verwandelst, die einen Bruchteil kostet.

Wie DynamoDB-Parallel-Scans einen Volltabellen-Read mit Segment und TotalSegments über Worker aufteilen, wann sie helfen und welches Throughput-Footgun zu vermeiden ist.

DynamoDB-Parallel-Scans

Sort-Key-Strategien für DynamoDB

Sort-Key-Strategien für DynamoDB — entwirf sortierbare Sort Keys für Range-Queries, Ordnung und mehrere Zugriffsmuster in einer Item Collection, mit einem durchgespielten Audit-Log-Beispiel.

Fortgeschritten8 Min. Lesezeit

Wie du DynamoDB in absteigender Reihenfolge abfragst

Wie du DynamoDB in absteigender Reihenfolge mit ScanIndexForward=false abfragst — Ergebnisse neueste-zuerst, warum die Sortierung über den Sort Key passiert und wie du effizient rückwärts paginierst.

Einsteiger5 Min. Lesezeit

DynamoDB nach einem sich ändernden (mutablen) Attribut sortieren

DynamoDB nach einem sich ändernden Attribut sortieren — warum du ein Key-Attribut nicht an Ort und Stelle aktualisieren kannst, das Delete-and-Recreate-Muster und der Einsatz eines GSI, damit der volatile Wert außerhalb des Base-Table-Key liegt.

Zero-Padding bei Sort Keys in DynamoDB

DynamoDB Zero-Padding bei Sort Keys — warum „10" in einem String-Sort-Key vor „2" sortiert und wie zero-padded Zahlen fester Breite die String-Reihenfolge zur numerischen Reihenfolge passend machen.

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Indizes

GSI vs LSI in DynamoDB — die Unterschiede bei Partition Key, Konsistenz, Kapazität und 10-GB-Grenze, und eine einfache Regel, zu welchem Sekundärindex du greifst.

DynamoDB Secondary Indexes — GSI vs LSI, Sparse Indexes, Key Overloading, letztendliche GSI-Konsistenz und warum ein GSI die Writes deiner Base Table drosseln kann.

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GSI vs LSI in DynamoDB

Einsteiger3 Min. Lesezeit

DynamoDB-Index-Projektionen: KEYS_ONLY, INCLUDE und ALL

DynamoDB-Index-Projektionen — KEYS_ONLY, INCLUDE und ALL — was jede in einen GSI/LSI kopiert, der Trade-off bei Speicher- und Schreibkosten und warum ein fehlendes Attribut einen Basistabellen-Fetch erzwingt.

Sparse Indexes in DynamoDB

Sparse Indexes in DynamoDB lassen einen Global Secondary Index nur die Items halten, die seinen Key tragen — der günstigste Weg, eine kleine Teilmenge einer großen Tabelle abzufragen.

Key Overloading in DynamoDB

Key Overloading in DynamoDB — speichere viele Entitätstypen unter generischen PK/SK-Namen, kodiere den Typ in den Key-Wert und bediene jedes Zugriffsmuster aus einer Tabelle.

Warum ein DynamoDB-GSI letztendlich konsistent ist

Warum ein DynamoDB-GSI letztendlich konsistent ist — die Stale-Result-Falle beim Lesen direkt nach dem Schreiben, der dahinterstehende Propagierungsmechanismus und wie du darum herum entwirfst.

Warum ein GSI in DynamoDB Schreibvorgänge auf der Basistabelle throttelt

Warum ein unterdimensionierter DynamoDB-GSI deine Schreibvorgänge auf der Basistabelle throttelt — GSI-Back-Pressure, heiße Index-Partitionen, die zu beobachtenden Exceptions und wie du es behebst.

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Expressions

DynamoDB Condition Expressions

DynamoDB-Expressions — Condition-, Update-, Key-Condition- und Projection-Expressions, dazu Expression Attribute Names und Values und wann du sie verwenden musst.

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Wie DynamoDB Condition Expressions Invarianten wie "kein Überziehen" innerhalb eines einzelnen Writes erzwingen, warum sie SELECT-then-UPDATE ersetzen und wie du sie schreibst.

DynamoDB Update Expressions

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

DynamoDB Key Condition Expressions

Wie DynamoDB Key Condition Expressions funktionieren — die auf dem Sort Key erlaubten Operatoren, 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 — schneiden Payload und Item-Größe. Was sie bei den Read-Kosten sparen (und nicht), mit einem durchgespielten Beispiel.

Expression Attribute Names und Values in DynamoDB

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

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Schreibvorgänge & Betrieb

DynamoDB Batch Operations: BatchGetItem & BatchWriteItem

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

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DynamoDB BatchGetItem und BatchWriteItem — bis zu 25/100 Items pro Round Trip lesen und schreiben, warum Batches keine Transaktionen sind und wie du mit nicht verarbeiteten Items umgehst.

DynamoDB ReturnValues: Das alte oder neue Item aus einem Write holen

DynamoDB ReturnValues — wie du das alte oder neue Item aus PutItem, UpdateItem und DeleteItem ohne einen zweiten Read zurückbekommst, die fünf Optionen und wann jede einen Round-Trip spart.

Fortgeschritten3 Min. Lesezeit

DynamoDB Atomic Counters

Wie DynamoDB Atomic Counters mit einer ADD-Update-Expression funktionieren, warum sie nicht idempotent sind und wann du stattdessen zu einem bedingten Update greifst.

Eindeutigkeit auf mehreren Attributen in DynamoDB erzwingen

Wie du eine Unique-Constraint auf mehreren DynamoDB-Attributen erzwingst — eindeutige E-Mail UND Username — mit Marker-Items und einem bedingungsgesicherten TransactWriteItems.

DynamoDB-Migrationen ohne Downtime

DynamoDB-Migrationen ohne Downtime — wie du einen neuen Entitätstyp und ein neues Zugriffsmuster zu einer Live-Tabelle hinzufügst, mit Lazy Backfill, Online-GSIs und Dual-Writes.

Eine DynamoDB Hot Partition entsteht, wenn ein Partition Key einen unverhältnismäßigen Anteil des Traffics aufnimmt und throttelt. So erkennst und vermeidest du sie per Design.

DynamoDB Hot Partitions

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PartiQL & SQL

DynamoDB PartiQL vs. SQL: Was anders ist (und was kaputtgeht)

PartiQL und SQL auf DynamoDB — was PartiQL ist, was es nicht kann und wie die DynoTable Workbench JOIN, GROUP BY und Aggregate innerhalb der Regeln von DynamoDB ausführt.

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DynamoDB PartiQL sieht aus wie SQL, ist es aber nicht — kein JOIN, GROUP BY, keine Unterabfragen oder Aggregate. Hier erfährst du, was anders ist, was kaputtgeht und wie DynoTables SQL Workbench die Abfragen ausführt, die PartiQL nicht kann.

Einsteiger7 Min. Lesezeit

PartiQL für DynamoDB anhand von Beispielen

PartiQL für DynamoDB anhand von Beispielen — SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE mit SQL-ähnlicher Syntax, plus die Stolperfallen rund um Partition Keys und vollständige Tabellen-Scans.

Einsteiger2 Min. Lesezeit

SQL für DynamoDB: Was geht, was nicht, und die Workbench

Kann man DynamoDB mit SQL abfragen? PartiQL ist SQL-ähnlich, aber begrenzt — kein JOIN, GROUP BY oder Aggregate. Sieh, was geht, was nicht, und wie DynoTable echtes SQL ausführt.

Einsteiger7 Min. Lesezeit

DynamoDB JOIN: So verbindest du Tabellen (und warum du es meist nicht kannst)

DynamoDB hat kein JOIN, und PartiQL fügt auch keines hinzu. Warum das so ist, die vier Workarounds, die Entwickler nutzen, und wie DynoTables SQL Workbench ein echtes JOIN ausführt.

Fortgeschritten9 Min. Lesezeit

DynamoDB GROUP BY: Aggregieren ohne eine GROUP-BY-Klausel

DynamoDB und PartiQL haben kein GROUP BY oder COUNT/SUM/AVG. Lerne die Aggregationsmuster (atomare Counter, Streams + Lambda-Rollups, App-seitige Gruppierung) und wie DynoTable GROUP BY direkt ausführt.

Fortgeschritten9 Min. Lesezeit

Wie man in DynamoDB COUNT, SUM und aggregiert

Wie man Items zählt, SUM bildet und in DynamoDB aggregiert — was Select=COUNT tut, was es nicht kann, und wie DynoTables SQL Workbench COUNT/SUM/AVG wie SQL ausführt.

Einsteiger8 Min. Lesezeit

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Tooling

DynamoDB Local mit Docker ausführen

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

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

Einsteiger2 Min. Lesezeit

So verbindest du dich mit DynamoDB Local und LocalStack

Wie du eine GUI mit DynamoDB Local und LocalStack verbindest — Endpoint, Fake-Credentials, häufige Fehler. Durchsuche und querye lokale Tabellen visuell mit DynoTable.

Die besten DynamoDB-GUI-Clients 2026

Eine ehrliche Übersicht der DynamoDB-GUI-Clients für 2026 — NoSQL Workbench, Dynobase, TablePlus/DataGrip, dynamodb-admin/DynamoIt und DynoTable — und worin jeder wirklich gut ist.

Einsteiger9 Min. Lesezeit

So betrachtest, durchsuchst und bearbeitest du DynamoDB-Daten

So betrachtest, durchsuchst, filterst und bearbeitest du DynamoDB-Daten — eine Tabelle scannen oder abfragen, Items inline bearbeiten und Abfragen ausführen — 1:1 abgebildet auf die Operationen, die DynoTables GUI für dich ausführt.

So kopierst du eine DynamoDB-Tabelle in ein anderes Konto oder eine andere Region

Eine DynamoDB-Tabelle in ein anderes Konto oder eine andere Region kopieren oder migrieren — Scan+Write, S3-Export/-Import, AWS Backup und Global Tables — mit den Durchsatz- und Konsistenz-Stolperfallen.

So exportierst du eine DynamoDB-Tabelle nach CSV (4 Wege)

So exportierst du eine DynamoDB-Tabelle nach CSV oder Excel — AWS-CLI-Scan, S3-Export, ein Skript oder Ein-Klick-Export in DynoTable — und warum verschachtelte Attribute und DynamoDB-JSON die naiven Ansätze brechen.

Einsteiger10 Min. Lesezeit

DynamoDB-MCP-Server: Claude Code, Cursor & Codex sicher verbinden

Wie du einem KI-Agenten — Claude Code, Cursor, Codex — über einen MCP-Server Live-Zugriff auf deine DynamoDB-Tabellen gibst, und wie du das tust, ohne dem Agenten deine AWS-Anmeldedaten oder direkten Schreibzugriff zu überlassen. Der sichere, geprüfte Staging-Weg vs. die Server, die direkt in deine Tabellen schreiben.

ExtendDB: Die DynamoDB-API auf deiner eigenen Datenbank betreiben

ExtendDB ist AWS' quelloffener, zum DynamoDB-Wire-Protokoll kompatibler Adapter (Rust), gestützt auf austauschbaren Speicher wie PostgreSQL — die DynamoDB-API auf deiner eigenen Datenbank betreiben und sie dann in DynoTable durchsuchen.

Operations & Cost

DynamoDB-Transaktionen mit TransactWriteItems — Schreibvorgänge zu einer einzigen Alles-oder-nichts-Operation gruppieren, die Limits von 100 Items und 4 MB, die verdoppelten Kapazitätskosten und bedingungsbasierte Konfliktbehandlung.

DynamoDB-Operations und -Kosten — Transactions, Streams, TTL, On-Demand vs Provisioned Capacity, Global Tables und Backup/PITR, vermittelt anhand eines durchgehenden Multi-Tenant-SaaS-Audit-Logs.

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DynamoDB Transactions

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

DynamoDB Streams

DynamoDB TTL — Items automatisch ablaufen lassen über ein Attribut mit Unix-Epoch-Zeitstempel, das Löschfenster von bis zu 48 Stunden, warum TTL kostenlos ist und wie es sich mit Streams zum Archivieren kombiniert.

DynamoDB TTL

Fortgeschritten4 Min. Lesezeit

DynamoDB On-Demand vs. Provisioned Capacity

DynamoDB On-Demand vs. Provisioned Capacity — Pay-per-Request vs. reservierter Durchsatz, wann was günstiger ist, Auto-Scaling und wie der spiky Audit-Log-Traffic den Modus bestimmt.

DynamoDB Global Tables — Multi-Region-Active-Active-Replikation, Last-Writer-Wins-Konfliktauflösung, letztendliche regionsübergreifende Konsistenz und das 99,999%-Verfügbarkeits-SLA.

DynamoDB Global Tables

DynamoDB-Backup & Point-in-Time Recovery

DynamoDB-Backup und Point-in-Time Recovery — On-Demand-Backups vs. kontinuierliches PITR, das konfigurierbare Fenster von 1 bis 35 Tagen, sekundengenaue Wiederherstellung und das Wiederherstellen in eine neue Tabelle.

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Interna

Wie DynamoDB-Partition-Keys funktionieren

DynamoDB-Internas — wie Partition keys, Adaptive Capacity, GSI-Storage, physische Partitionen, Storage und Request-Routing funktionieren, zurückverfolgt bis zum Dynamo-Paper.

0 von 8 gelesenQuiz

Wie DynamoDB-Partition-Keys funktionieren — der Hash, der einen Key auf eine physische Partition abbildet, warum deine Key-Wahl den Throughput entscheidet und wie du Hot Partitions ausweichst.

DynamoDB Adaptive Capacity

DynamoDB Adaptive Capacity und Burst Capacity erklärt — wie DynamoDB Spitzen abfedert und Hot Partitions automatisch boostet, und wo es dich trotzdem nicht retten kann.

Wie ein DynamoDB-GSI intern gespeichert wird

Wie ein DynamoDB-GSI gespeichert wird — sein eigener Partitionsraum, asynchrone Replikation aus der Basistabelle, projizierte Attribute und isolierte Kapazität — erklärt für SQL-Köpfe.

Profi7 Min. Lesezeit

DynamoDB Physical Partitions

Wie DynamoDB-Physical-Partitions funktionieren — die Grenzen von 10 GB, 3000 RCU und 1000 WCU, wie Partitionen splitten und warum ein Hot Key mit Kapazität im Überfluss throttelt.

Wie DynamoDB-Storage-Internals funktionieren

Wie DynamoDB-Storage-Internals funktionieren — Partition-Hashing, der Per-Partition-B-Baum für Sort-Key-Bereiche und synchrone 3-AZ-Replikation erklärt.

Profi7 Min. Lesezeit

Wie DynamoDB-Request-Routing funktioniert

Wie DynamoDB-Request-Routing funktioniert — der Request Router hasht deinen Partition Key, um die richtige Storage-Node zu finden, und warum das die Per-Key-Latenz behebt.

Profi7 Min. Lesezeit

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.