DynamoDB vs Elasticsearch

DynamoDB est-il une alternative à Elasticsearch ?

Pas vraiment — ils résolvent des problèmes différents et sont généralement utilisés ensemble. DynamoDB est une base de données opérationnelle NoSQL serverless (un magasin clé-valeur et document) conçue pour des lectures et écritures à faible latence à grande échelle. Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analytique distribué conçu pour la recherche plein texte, les agrégations et le classement par pertinence. Un schéma courant conserve DynamoDB comme système de référence et diffuse les changements vers Elasticsearch (ou OpenSearch) pour la recherche.

Quand utiliser DynamoDB

Choisis DynamoDB quand ta charge de travail est opérationnelle : lectures et écritures à fort volume sur des modèles d'accès connus, où tu as besoin d'une latence prévisible de quelques millisecondes, d'un système de référence durable et d'aucun serveur à gérer. AWS le décrit comme « une base de données NoSQL serverless, entièrement managée et distribuée » qui prend en charge à la fois les modèles de données clé-valeur et document, avec une forte cohérence de lecture et des transactions ACID disponibles quand tu en as besoin. Il convient aux profils utilisateurs, sessions, paniers d'achat, classements, journaux d'événements et métadonnées — tout ce que tu récupères par clé ou par un index bien pensé.

DynamoDB ne fournit pas de JOIN relationnels ni de moteur de requête plein texte, et son Scan lit toute la table, donc les requêtes ad hoc du type « trouver n'importe quel document contenant cette phrase » ne sont pas son point fort. Voir Query vs Scan pour comprendre pourquoi la conception des modèles d'accès compte.

Quand utiliser Elasticsearch

Choisis Elasticsearch quand le travail est la recherche ou l'analytique : requêtes plein texte avec classement par pertinence, correspondance approximative, autocomplétion, filtrage à facettes, analytique de logs et d'observabilité, ou agrégations sur de grands volumes de documents. Elastic décrit Elasticsearch comme « un magasin de données et une base de données vectorielle qui fournit une recherche et une analytique quasi temps réel pour tous les types de données ». Il construit un index inversé sur tes champs afin de trouver rapidement les documents correspondants sans tout scanner, et il expose des agrégations pour les regroupements analytiques.

Elasticsearch est généralement exploité comme un cluster (auto-hébergé, sur Elastic Cloud, ou comme le fork OpenSearch sur Amazon OpenSearch Service) et est habituellement maintenu synchronisé depuis un système de référence plutôt que de servir de seul magasin durable pour des données transactionnelles critiques.

Les utiliser ensemble

Les deux sont complémentaires, et AWS propose un chemin natif pour les combiner. Les Streams de DynamoDB capturent chaque changement au niveau de l'élément en quasi temps réel, et un pipeline zero-ETL / OpenSearch Ingestion réplique ce flux de changements dans un index de recherche compatible Elasticsearch. DynamoDB reste la source de vérité qui sert ton trafic opérationnel par clé ; l'index de recherche répond aux requêtes plein texte, approximatives et vectorielles. AWS note que l'intégration « n'utilise pas le débit de lecture ou d'écriture de ta table », de sorte que la recherche n'entre pas en concurrence avec le trafic de production.

Travailler avec DynamoDB

Une fois DynamoDB choisi, DynoTable est un client de bureau pour travailler directement avec tes tables : parcourir et modifier des éléments, construire des conditions de clé et de filtre, et exécuter des requêtes sans écrire du JSON à la main dans la console. Et quand tu as besoin d'écrire une expression à la main — une KeyConditionExpression, une FilterExpression ou une UpdateExpression — le DynamoDB Expression Builder gratuit génère la syntaxe correcte avec les espaces réservés de nom et de valeur d'attribut d'expression requis, et l'émet pour les SDK AWS, la CLI et PartiQL.

DynoTable est une application commerciale à code fermé ; elle communique avec DynamoDB via tes identifiants AWS standard et ne fait transiter tes données par aucun service tiers.

FAQ

DynamoDB peut-il faire de la recherche plein texte ?

Pas nativement. DynamoDB récupère les éléments par clé primaire ou index secondaire et peut filtrer les résultats, mais il n'a ni index inversé ni classement par pertinence, et Scan lit toute la table. Pour la recherche plein texte, le chemin recommandé par AWS consiste à diffuser les changements de DynamoDB vers un moteur de recherche tel qu'Elasticsearch ou Amazon OpenSearch Service et à y effectuer les requêtes.

Dois-je remplacer Elasticsearch par DynamoDB ?

Généralement non — ils sont conçus pour des tâches différentes. DynamoDB est une base de données opérationnelle pour les lectures et écritures par clé ; Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analytique. Si ton seul usage d'Elasticsearch est de simples recherches par clé, DynamoDB peut suffire, mais si tu dépends de la recherche plein texte, des agrégations ou du classement par pertinence, conserve Elasticsearch et alimente-le depuis DynamoDB plutôt que de le remplacer.

Elasticsearch est-il une base de données ?

Elastic décrit Elasticsearch comme un magasin de données et une base de données vectorielle qui fournit une recherche et une analytique quasi temps réel. En pratique, la plupart des architectures le traitent comme une couche de recherche et d'analytique maintenue synchronisée depuis un système de référence principal (comme DynamoDB), plutôt que comme le seul magasin durable pour des données transactionnelles critiques.

Voir aussi

• Apprendre : DynamoDB Streams · Query vs Scan · PartiQL vs SQL
• Construis des expressions rapidement avec le DynamoDB Expression Builder.
• Télécharger DynoTable pour travailler directement avec tes tables DynamoDB.

Dernière vérification le 2026-07-12 par rapport à l'AWS DynamoDB Developer Guide et à la documentation officielle d'Elastic. Elasticsearch est une marque déposée d'Elasticsearch B.V. ; mentionnée ici à des fins d'identification uniquement.