DynoTable vs DataGrip

DataGrip a ajouté la navigation des données DynamoDB en 2026 : il peut donc se connecter à une table, parcourir et modifier des items, et exécuter le sous-ensemble de PartiQL que DynamoDB prend en charge. DynoTable, lui, est conçu spécifiquement pour DynamoDB : un SQL Workbench qui exécute des JOIN, des GROUP BY et des agrégats dans le cadre des règles d'access-pattern de DynamoDB, plus un agent IA sur ton propre compte AWS. Cette page compare les deux, factuellement, en tant que clients DynamoDB.

FonctionnalitéDynoTableDataGrip
Conçu spécialement pour DynamoDBOuiOrienté relationnel
Parcours et édite les items DynamoDBOuiOui
Éditeur de requêtes PartiQLOuiOui
SQL JOINs, GROUP BY et agrégationsOuiNon
Smart Tables (vues jointes visuelles)OuiNon
Générateur visuel de Query/ScanOuiPartiQL uniquement
Agent IA sur tes propres clés AWS BedrockOuiNon
Connecte des agents IA externes (MCP), revue en stagingOuiNon
Fonctionne hors ligne (DynamoDB Local)OuiOui
TarifsDès $9/moisDès $9/mois

DynoTable est-il une alternative à DataGrip pour DynamoDB ?

Oui, pour la partie DynamoDB du travail. DataGrip est l'IDE de JetBrains pour les bases de données relationnelles et NoSQL ; DynamoDB est l'une d'une vingtaine de bases auxquelles il se connecte. DynoTable ne fait qu'une seule base de données — DynamoDB — et construit l'interrogation, l'édition et le workflow IA autour de ses vrais access-patterns plutôt qu'autour d'une couche JDBC. Si DynamoDB est la base de données dans laquelle tu vis chaque jour, cette spécialisation fait toute la différence.

Ce que DataGrip fait, et ne fait pas, avec DynamoDB

En 2026, DataGrip a ajouté le support de DynamoDB : tu te connectes à une table, tu parcours et modifies des items dans l'éditeur de données, et tu interroges avec le sous-ensemble de PartiQL que DynamoDB prend en charge — y compris contre une instance locale jdbc:dynamodb://localhost:8000. Pour la consultation et l'édition légère, ça fonctionne.

Là où il s'arrête, c'est l'interrogation relationnelle. Le PartiQL de DynamoDB est mono-table : un SELECT avec un WHERE et un ORDER BY optionnels, et SIZE comme seul agrégat. DataGrip exécute ta requête à travers ce sous-ensemble plutôt que d'ajouter un planificateur de requêtes conscient de DynamoDB, si bien qu'il n'y a ni JOIN, ni GROUP BY, ni COUNT/SUM/AVG entre tes tables. DataGrip est relationnel avant tout ; il traite DynamoDB comme une source JDBC de plus, pas comme une base de données avec son propre modèle de clés et de GSI.

Pourquoi DynoTable : du SQL dans le cadre des règles d'access-pattern de DynamoDB

La différence phare, c'est le SQL Workbench. Interroger DynamoDB via son sous-ensemble de PartiQL te permet de filtrer et de scanner une seule table ; il ne peut ni joindre deux tables, ni grouper des lignes, ni calculer des agrégats, parce que DynamoDB n'a aucun moteur de requêtes relationnel en dessous.

Le SQL Workbench de DynoTable compile le SQL — INNER/LEFT JOIN, GROUP BY, COUNT, SUM et compagnie — vers les opérations réelles Query/Scan de DynamoDB, côté client. Tu écris du SQL de forme relationnelle ; DynoTable le planifie contre tes clés et tes GSI, si bien qu'il reste dans le cadre des règles d'access-pattern de DynamoDB au lieu de faire comme si la table était une base de données relationnelle. Le guide PartiQL vs SQL explique exactement où s'arrête le PartiQL de DynamoDB et comment le Workbench comble le manque.

L'assistant IA tourne dans ton propre compte AWS

L'autre produit phare de DynoTable est un assistant IA agentique : il lit ton schéma DynamoDB, écrit des requêtes PartiQL et SQL Workbench, et prépare les modifications pour que tu les approuves avant que quoi que ce soit ne soit écrit. Point crucial, il tourne sur tes propres identifiants AWS Bedrock — les prompts, le schéma et les lignes de table parlent directement à Bedrock dans ton compte AWS et ne passent jamais par un serveur DynoTable, l'inférence étant facturée à ton AWS aux tarifs de Bedrock, sans majoration. Voir les docs du chat IA pour la configuration, les modèles et le modèle de permission par action. DynoTable peut aussi exposer ces mêmes outils à des agents IA externes via MCP, toujours sous réserve d'une revue préalable.

Comment migrer depuis DataGrip

  1. Télécharge DynoTable pour macOS, Windows ou Linux et installe-le.
  2. Ajoute une connexion avec le même profil ou les mêmes clés d'accès AWS que dans DataGrip — DynoTable lit ta chaîne d'identifiants AWS standard, rien de spécifique à DynoTable.
  3. Pointe-le sur la même région et les mêmes tables ; tes données restent dans DynamoDB, il n'y a donc rien à migrer.
  4. Ouvre le SQL Workbench et lance une requête que le PartiQL de DynamoDB ne peut pas exprimer — un JOIN entre deux tables ou un agrégat GROUP BY.

Voir tarification pour les plans actuels.

FAQ

DataGrip prend-il en charge DynamoDB ?

Oui. DataGrip a ajouté la navigation des données DynamoDB en 2026 : tu peux te connecter à une table, consulter et modifier des items, et exécuter le sous-ensemble de PartiQL que DynamoDB prend en charge. Ce qu'il n'ajoute pas, ce sont les JOIN, les GROUP BY ou les fonctions d'agrégation entre tes tables DynamoDB, parce qu'il interroge à travers ce sous-ensemble de PartiQL plutôt qu'à travers un planificateur de requêtes natif de DynamoDB.

DynoTable peut-il exécuter du SQL contre DynamoDB ?

Oui. Le SQL Workbench de DynoTable compile le SQL — y compris INNER/LEFT JOIN, GROUP BY et agrégats — vers les opérations réelles Query/Scan de DynamoDB, donc il reste dans le cadre des règles d'access-pattern de DynamoDB.

En lien

Dernière vérification 2026-07-06. DataGrip est une marque de JetBrains s.r.o. ; citée ici à des fins d'identification uniquement.

Travaille avec DynamoDB sans la Console

DynoTable est un client de bureau rapide pour DynamoDB — parcours les tables, exécute des requêtes de style SQL et édite les items en local.