DynamoDB vs Google Cloud Bigtable
DynamoDB et Google Cloud Bigtable sont tous deux des bases de données NoSQL distribuées qui partitionnent les données par clé, mais ils ciblent des formes de charge de travail différentes. DynamoDB est un magasin clé-valeur et document serverless AWS conçu pour un accès opérationnel (de type OLTP). Bigtable est un magasin wide-column GCP conçu pour monter en charge jusqu'à l'ordre du pétaoctet pour les charges analytiques, de séries temporelles et d'ingestion à haut débit.
Faut-il utiliser DynamoDB ou Bigtable ?
Choisis DynamoDB si tu es sur AWS et que tu veux une base de données clé-valeur/document serverless, facturée par requête, pour des schémas d'accès opérationnels, sans cluster à faire tourner. Choisis Google Cloud Bigtable si tu es sur GCP avec des données de séries temporelles, IoT ou analytiques à très haut débit ou à l'échelle du pétaoctet, que tu veux une compatibilité avec l'API HBase/Cassandra et que tu peux provisionner des nœuds de cluster. Le cloud et la forme de la charge de travail tranchent généralement.
DynamoDB vs Bigtable en un coup d'œil
| Caractéristique | DynamoDB | Google Cloud Bigtable |
|---|---|---|
| Modèle de données | Clé-valeur et document NoSQL ; éléments typés jusqu'à 400 Ko dans les tables | Magasin wide-column ; une map creuse et triée indexée par clé de ligne, avec des familles de colonnes et des cellules (peut être très large) |
| Langage de requête / API | API native (GetItem, Query, Scan) plus PartiQL, un langage compatible SQL | API Bigtable (lectures et scans par clé de ligne) ; compatibilité avec les API HBase et Cassandra ; prise en charge SQL pour les requêtes |
| Clés / accès | Clé de partition avec clé de tri optionnelle ; accès conçu autour de schémas connus | Clé de ligne unique qui détermine l'ordre de tri ; scans de plage sur l'espace de clés trié |
| Index secondaires | Index secondaires globaux (GSI) et index secondaires locaux (LSI) | Pas d'index secondaires ; tu conçois la clé de ligne (et tu peux maintenir tes propres tables d'index) |
| Cohérence | À terme par défaut ; lectures fortement cohérentes disponibles par requête | Forte cohérence sur une instance à cluster unique ; les instances multi-clusters sont à terme par défaut (configurable) |
| Modèle de montée en charge | Partitionnement automatique ; capacité serverless à la demande ou provisionnée | Nœuds de cluster provisionnés (avec autoscaling) ; monte en charge jusqu'aux pétaoctets sur de nombreuses machines |
| Transactions | Transactions ACID sur plusieurs éléments au sein d'une Région | Read-modify-write atomique sur une seule ligne ; pas de transactions ACID multi-lignes générales |
| Modèle tarifaire / ops | Facturé par requête (à la demande) ou capacité provisionnée plus le stockage ; serverless, AWS uniquement | Facturé aux node-heures provisionnées plus le stockage SSD/HDD (et le réseau) ; basé sur les nœuds, GCP uniquement |
| Meilleurs usages | Applications opérationnelles avec un accès par clé prévisible nécessitant une faible latence cohérente | Séries temporelles, IoT, analytique et ingestion à haut débit avec scans de plage à l'échelle du pétaoctet |
Quand DynamoDB est le meilleur choix
- Tu es sur AWS et veux zéro opération. DynamoDB est serverless — aucun nœud de cluster à dimensionner ou à mettre à l'échelle. La capacité à la demande facture par requête et monte en charge automatiquement selon le trafic.
- Ton accès est opérationnel et basé sur des clés. Get-by-id, requête sur une partition et filtre dans une partition se mappent naturellement à DynamoDB, et les index secondaires te permettent d'interroger sur des clés alternatives sans maintenir de tables séparées.
- Tu veux une forte cohérence par requête. DynamoDB offre des lectures fortement cohérentes à la demande sans configurer de topologie de cluster.
- Tu as besoin d'une intégration AWS native. IAM, Lambda et Streams réduisent le code de liaison.
Quand Bigtable est le meilleur choix
- Tu es sur GCP avec des données à l'échelle du pétaoctet. Bigtable est conçu pour monter en charge sur des centaines ou des milliers de machines jusqu'à l'ordre du pétaoctet, en ajoutant des nœuds pour plus de débit.
- Ta charge de travail est de type séries temporelles, IoT ou analytique. Une clé de ligne unique et triée plus des lignes larges conviennent aux données ordonnées dans le temps et aux grands scans de plage, et cela alimente l'écosystème Hadoop/Spark/Beam.
- Tu veux une compatibilité avec l'API HBase ou Cassandra. Bigtable prend en charge le standard ouvert de l'API HBase et une API Cassandra, facilitant la migration depuis ces systèmes.
- Tu as besoin d'un débit d'écriture soutenu très élevé avec une capacité de nœuds provisionnée et prévisible.
Travailler avec DynamoDB
Si DynamoDB convient à ta charge de travail opérationnelle, DynoTable en est un client de bureau natif sur macOS, Windows et Linux. Il lit ta chaîne d'identifiants AWS standard, donc tes données restent dans DynamoDB sans rien à migrer. Il parcourt et édite les éléments en ligne, construit visuellement des conditions de clé et des filtres, et ajoute un SQL Workbench qui exprime des requêtes de forme relationnelle dans le cadre des règles de schéma d'accès de DynamoDB, plus un assistant IA sur tes propres identifiants AWS Bedrock.
Le DynamoDB Expression Builder gratuit génère des expressions de condition de clé, de filtre et de mise à jour au format SDK, CLI et PartiQL sans installation. DynoTable est une application commerciale à code fermé ; cette page décrit ce qu'elle fait, pas comment elle est construite.
FAQ
DynamoDB est-il basé sur Bigtable ?
Non. Ce sont des produits indépendants d'AWS et de Google. La conception de Bigtable en 2006 a influencé le champ NoSQL plus large (y compris Cassandra), et DynamoDB remonte aux travaux Dynamo d'Amazon en 2007, mais ils partagent une filiation de conception dans le domaine, pas une base de code.
Bigtable a-t-il des index secondaires comme DynamoDB ?
Non. Bigtable a une clé de ligne unique et aucun index secondaire — tu conçois la clé de ligne pour ton schéma de lecture et, si nécessaire, tu maintiens tes propres tables d'index. DynamoDB fournit des index secondaires globaux et locaux qui te permettent d'interroger directement sur une clé alternative.
DynamoDB ou Bigtable pour les données de séries temporelles ?
Bigtable est spécialement conçu pour les séries temporelles à grande échelle : une clé de ligne triée sur des plages temporelles plus des lignes larges convient aux scans de plage et aux volumes du pétaoctet. DynamoDB peut aussi gérer les séries temporelles — couramment avec une clé de tri composite et des partitions par tranches de temps — et est le choix le plus simple sur AWS à une échelle modérée, mais Bigtable est conçu pour l'extrémité analytique à très haut volume.
Ressources liées
- Apprends comment fonctionnent les clés de partition DynamoDB et les stratégies de clé de tri pour les données ordonnées dans le temps.
- Comprends les modes de lecture dans le guide de cohérence DynamoDB et quand utiliser DynamoDB.
- Construis des requêtes rapidement avec le DynamoDB Expression Builder gratuit.
- Télécharger DynoTable pour parcourir, interroger et éditer tes tables DynamoDB.
Dernière vérification le 2026-07-12 par rapport au AWS DynamoDB Developer Guide officiel et à la documentation Google Cloud Bigtable. Google Cloud Bigtable est une marque de Google LLC ; mentionnée ici à des fins d'identification uniquement.