NoSQL Workbench vs DynoTable

AWS NoSQL Workbench est un outil de conception gratuit pour DynamoDB : tu façonnes une table, définis des access patterns, les valides sur des données d’exemple, et commites le résultat. DynoTable est un client de bureau pour le travail qui commence une fois cette table en production. Chaque affirmation AWS ci-dessous est citée depuis les pages d’AWS elles-mêmes, relevées à la date indiquée ; cette page couvre la couture entre les deux jobs et ce qui la traverse.

Fonctionnalité	DynoTable	NoSQL Workbench
Agent IA sur tes propres clés AWS Bedrock	Oui	Non
SQL JOINs, GROUP BY et agrégations	Oui	Non
Aperçu du plan de requête (Scan/Query + RCU si disponible)	Oui	Non
Smart Tables (vues jointes visuelles)	Oui	Non
Générateur visuel de Query/Scan	Oui	Générateur d’opérations
Écritures en staging (revue par modification)	Oui	Non
Connecte des agents IA externes (MCP), revue en staging	Oui	Non
Modélisation et visualisation des données	Axé sur les Query	Oui
Export en CSV / JSON	Oui	CSV uniquement
Vues / collections enregistrées	Oui	Liste plate, max 50
Navigation tout au clavier	Oui	Non
Fonctionne hors ligne (DynamoDB Local)	Oui	Oui
Tarifs	Formule gratuite, dès $9/mois facturés annuellement	Gratuit

Deux jobs différents

NoSQL Workbench est construit pour la modélisation de données : concevoir un schéma single-table, visualiser les access patterns, et commiter le modèle vers une table. C’est le bon outil quand tu décides de la forme de tes clés et de tes GSI.

DynoTable est construit pour le travail quotidien une fois le modèle en place : parcourir et éditer les items, construire des conditions de clé et de filtre, et interroger les données live. Beaucoup d’équipes conçoivent dans NoSQL Workbench et opèrent dans DynoTable. Notre propre table de décision :

Ta tâche	Utilise
Concevoir table, clés, GSI depuis les access patterns	NoSQL Workbench
Déployer le modèle en CloudFormation	l’export NoSQL Workbench
Esquisse rapide de schéma dans le navigateur, sans installation	notre outil de single-table design gratuit
Parcourir, filtrer, éditer des items live au quotidien	DynoTable
`JOIN` / `GROUP BY` / agrégats sur des tables live	DynoTable (SQL Workbench)
Un snippet de code d’exemple ponctuel pour une opération	l’un ou l’autre — les deux génèrent du code

Télécharger NoSQL Workbench — gratuit sur Windows, macOS et Linux

Il n’y a pas de prix : AWS n’affiche aucun coût pour NoSQL Workbench où que ce soit sur sa page produit (vérifié le 2026-08-06), et le téléchargement couvre Windows, macOS et Linux. L’installeur peut aussi installer DynamoDB Local à côté (une option intégrée depuis la version 3.4.0, d’après l’historique de releases), donc la modélisation hors ligne fonctionne sans compte AWS.

Bon à savoir avant de télécharger : la release actuelle est la 3.20.2 (6 avril 2026), et l’historique montre environ une salve de releases par an — la série 3.20.x de février–avril 2026 a reconstruit le Data Modeler autour des access patterns, et la release précédente était la 3.13.5 de février 2025 (historique des releases, relevé le 2026-08-06). C’est maintenu, sur un rythme annuel.

Ce qui survit au bouton Commit

Un modèle NoSQL Workbench est trois choses différentes à la fois, et elles passent en production de façons très différentes.

Les clés et les index passent en tant que code. L’export propose le « NoSQL Workbench model format » ou le « AWS CloudFormation JSON template format », et le second se déploie ou s’insère dans une stack d’infrastructure-as-code existante. Commit le fait directement : « This action creates server-side resources in AWS for the tables and global secondary indexes represented in the data model », et « NoSQL Workbench creates tables and indexes with on-demand capacity by default » (valider un modèle de données, relevé le 2026-07-28). Ce défaut mérite d’être lu deux fois avant de cliquer contre un compte de production.

Les explications passent en tant qu’images. La vue agrégée rend chaque table et index côte à côte, et son export produit « an archive with PNG images of all tables and indexes » (aggregate view, relevé le 2026-07-28). Un collègue sans l’app reçoit des captures d’écran.

Les facets ne passent pas du tout, et AWS le dit sans détour : « Facets are considered a visual data modeling tool, and don't exist as a usable construct in DynamoDB, as they are purely an aid to modeling of access patterns. » La même page t’en détourne, en recommandant de valider les access patterns à la place, « while facets are non-functional visualizations » (facets, relevé le 2026-08-06). Si tu as appris le single-table design en dessinant des facets, note que les vues par entité avec lesquelles tu raisonnais n’existent qu’à l’intérieur du modeleur.

Après le commit : 50 opérations sauvegardées, une table à la fois

NoSQL Workbench interroge bel et bien les données live. Le générateur d’opérations « supports projection expression, condition expression, and generates sample code in multiple languages », et « you can save as many as 50 DynamoDB data operations in the operation builder » (operation builder, relevé le 2026-08-06).

Chaque élément sauvegardé est une opération DynamoDB, et c’est la contrainte qui compte. « La pire et la moyenne des notes par catégorie de produit » sur une table reviews et une table products n’est pas une opération. C’est une Query pour les avis, un lookup par produit, et un cumul que tu écris ailleurs, parce que DynamoDB n’a pas de jointure et que PartiQL n’en ajoute aucune : son SELECT prend un seul FROM, sans JOIN, sans GROUP BY et sans fonctions d’agrégation (référence PartiQL SELECT AWS).

Le SQL Workbench de DynoTable l’énonce une fois pour toutes :

SELECT p.category, MIN(r.rating) AS worst, AVG(r.rating) AS avgRating
FROM reviews r
JOIN products p ON r.productId = p.productId
WHERE r.locale = 'en'
GROUP BY p.category

Il planifie ça contre les clés et index que tu viens de commiter, donc les access patterns que tu as conçus sont ceux à travers lesquels il lit, et la jointure et les deux agrégats se font côté client parce que DynamoDB n’expose aucune jointure côté serveur à appeler. SQL pour DynamoDB couvre le fonctionnement de la compilation. NoSQL Workbench n’a aucun assistant de requêtage ; celui de DynoTable tourne sur tes propres identifiants AWS Bedrock et met chaque écriture en staging pour approbation, comme le décrit la doc du chat IA.

Le SQL Workbench de DynoTable exécutant un JOIN sur les tables commitées par le modèle.

Ce que DynoTable ne fait pas

La couture court dans les deux sens, et DynoTable reste de son côté :

Pas de modélisation de données. Pas de canevas de conception, pas de facets, pas de génération de données d’exemple, pas d’export CloudFormation. Modélise dans Workbench (ou avec l’ outil de single-table design gratuit).
Pas de création de tables. Le bouton Commit de Workbench crée des tables et des GSI ; le plan de contrôle de DynoTable est en lecture seule — pas de création/suppression, pas de configuration de GSI ou de TTL, pas d’édition de capacité.
Pas d’import de données, et pas de supervision CloudWatch.
Les écritures et le SQL sont payants. NoSQL Workbench est entièrement gratuit ; la formule Gratuit de DynoTable est en lecture seule (compte requis), et le SQL Workbench, les Smart Tables, les écritures et l’IA demandent un siège payant ou l’essai de 30 jours.

Comment passer à DynoTable (ou l’ajouter)

Continue à modéliser dans NoSQL Workbench si ça convient à ton workflow ; c’est un ajout, pas un remplacement. Une différence pratique au moment de la connexion : le dialogue de commit de Workbench demande un alias de compte, une région, un access key ID et une secret access key, avec un token de session ou un ARN de rôle en option. DynoTable lit à la place les profils déjà présents dans ton répertoire ~/.aws, y compris les sessions IAM Identity Center, donc aucune clé à coller. Télécharge DynoTable pour macOS, Windows ou Linux, choisis un profil, et exécute un JOIN ou un GROUP BY contre les tables que tu viens de commiter.

L’essai est gratuit 30 jours sur la formule de ton choix, aucune carte bancaire requise, et DynoTable reste ensuite sur la formule Gratuit — à partir de $9/mois facturés annuellement quand tu passes au payant. Le gratuit inclut la navigation, le PartiQL SELECT, les exports de données, de code et de schémas, et les lectures MCP de schéma/items ; les sièges payants ajoutent le SQL Workbench, les Smart Tables, les écritures et l’IA. Voir les tarifs pour les formules actuelles.

FAQ

DynoTable est-il une alternative à NoSQL Workbench ?

Oui. NoSQL Workbench se concentre sur la modélisation de données ; DynoTable se concentre sur le requêtage et l’édition du quotidien, avec un SQL Workbench pour les JOINs, GROUP BY et agrégats.

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 les agrégats — vers les vraies opérations Query/Scan de DynamoDB, donc il reste dans le cadre des règles d’access-pattern de DynamoDB.

Non. La documentation d’AWS elle-même dit que les facets « don't exist as a usable construct in DynamoDB, as they are purely an aid to modeling of access patterns », et recommande de valider les access patterns à la place, qualifiant les facets de « non-functional visualizations » (facets, relevé le 2026-08-06). La table que tu commites a des clés, des index et des items ; elle n’a pas de facets.