DynamoDB vs Amazon RDS
DynamoDB e Amazon RDS sono entrambi database AWS gestiti, ma rappresentano due mondi diversi. DynamoDB è un database NoSQL serverless chiave-valore e a documenti progettato intorno a pattern di accesso noti e alla scalabilità orizzontale. Amazon RDS è un servizio gestito per eseguire motori relazionali basati su istanze — MySQL, PostgreSQL, MariaDB, SQL Server, Oracle e Db2 — con SQL completo, join e schemi applicati.
Dovresti usare DynamoDB o RDS?
Scegli DynamoDB per carichi di lavoro operativi ad alta scala con accesso prevedibile e basato su chiavi, dove vuoi scalabilità serverless e nessuna istanza da gestire. Scegli Amazon RDS quando hai bisogno di SQL completo — join, query ad-hoc, transazioni su tabelle normalizzate — su un motore relazionale familiare e i tuoi dati si adattano a un'istanza che puoi scalare verticalmente con repliche di lettura. La flessibilità delle query rispetto alla scalabilità senza pensieri è il compromesso centrale.
DynamoDB vs Amazon RDS in breve
| Caratteristica | DynamoDB | Amazon RDS |
|---|---|---|
| Modello dei dati | NoSQL chiave-valore e a documenti; schema flessibile per Item, Item fino a 400 KB | Relazionale — tabelle, righe e colonne con uno schema applicato, sul motore scelto |
| Linguaggio di query | API nativa (GetItem, Query, Scan) più PartiQL, un linguaggio SQL-compatibile | SQL completo del motore sottostante (MySQL, PostgreSQL, MariaDB, SQL Server, Oracle, Db2) |
| Join e relazioni | Nessun operatore JOIN; AWS raccomanda di denormalizzare intorno ai pattern di accesso | Join relazionali completi, chiavi esterne e vincoli tra tabelle |
| Indici | Indici secondari globali e locali su una chiave alternativa | I tipi di indice del motore (B-tree, hash e specifici del motore), più indici parziali/su espressione su alcuni motori |
| Coerenza | A coerenza eventuale per impostazione predefinita; letture a coerenza forte per richiesta; transazioni ACID | Coerenza forte per impostazione predefinita; transazioni ACID multi-istruzione complete |
| Modello di scalabilità | Orizzontale — partitioning automatico; il serverless on-demand scala su e giù (fino a zero) | Verticale — un'istanza con provisioning che ridimensioni, più repliche di lettura per lo scale-out in lettura |
| Provisioning / ops | Serverless; nessuna istanza da dimensionare o aggiornare | Basato su istanze; scegli classe e storage, AWS gestisce patch, backup e failover (Multi-AZ opzionale) |
| Modello di prezzi | Pagamento per richiesta (on-demand) o capacità con provisioning più storage; scala fino a zero quando è inattivo | Ore-istanza per la classe DB più storage (e I/O su alcune opzioni), fatturate mentre l'istanza gira |
| Carichi più adatti | App operative ad alta scala con accesso per chiave noto (carrelli, sessioni, eventi, classifiche) | Carichi relazionali e analitici che necessitano di join, query ad-hoc e forte integrità dei dati |
Quando DynamoDB è la scelta migliore
- I tuoi pattern di accesso sono noti e basati su chiavi. Progettare le chiavi intorno alle tue letture offre una latenza costante dell'ordine dei millisecondi a una cifra, che tu abbia centinaia o centinaia di milioni di utenti.
- Vuoi il serverless senza istanze. La capacità on-demand non ha nulla da dimensionare o aggiornare e scala fino a zero quando è inattivo — nessuna istanza che gira 24 ore su 24.
- Hai bisogno di scalare le scritture orizzontalmente. DynamoDB partiziona automaticamente; non aggiungi strumenti di sharding come faresti per scalare un singolo primario relazionale.
- Il tuo carico di lavoro è orientato agli Item (profili, sessioni, carrelli, eventi) anziché una rete di tabelle unite da join.
Quando Amazon RDS è la scelta migliore
- Hai bisogno di SQL completo e join. RDS esegue veri motori relazionali con join, aggregazioni, chiavi esterne e query ad-hoc su tabelle normalizzate.
- I tuoi pattern di accesso continuano a evolversi. Uno schema relazionale con query flessibili si adatta a nuove domande senza riprogettare le chiavi.
- Vuoi un motore familiare. MySQL, PostgreSQL, MariaDB, SQL Server, Oracle e Db2 permettono ai team di riutilizzare competenze, strumenti e SQL esistenti.
- Il tuo dataset si adatta a un'istanza scalata verticalmente con repliche di lettura, e il traffico stabile e ricco di query si presta a un'istanza sempre attiva.
Lavorare con DynamoDB
Se DynamoDB è il lato giusto della divisione, DynoTable è un client desktop nativo per esso su macOS, Windows e Linux. Legge la tua catena di credenziali AWS standard, così i tuoi dati restano in DynamoDB senza nulla da migrare. Cosa fondamentale per i team che vengono da RDS, il suo SQL Workbench esprime query di forma relazionale — join, GROUP BY, aggregati — entro le regole di pattern di accesso di DynamoDB compilandole nelle operazioni Query/Scan di DynamoDB stesso, e il suo assistente AI gira sulle tue credenziali AWS Bedrock.
Se ti manca scrivere SQL, le guide SQL per DynamoDB e PartiQL vs SQL spiegano cosa si trasferisce e cosa no, e la guida ai JOIN di DynamoDB copre la modellazione delle relazioni senza un join nativo. Il gratuito DynamoDB Expression Builder genera condizioni di chiave, filtri e update expression corretti in forma SDK, CLI e PartiQL. DynoTable è un'applicazione commerciale a codice chiuso; questa pagina descrive cosa fa, non come è costruita.
FAQ
DynamoDB può sostituire Amazon RDS?
Per alcuni carichi di lavoro, sì. Se i tuoi pattern di accesso sono prevedibili e basati su chiavi, DynamoDB può sostituire un'istanza RDS ed eliminare gran parte del lavoro di scalabilità e patching. È poco adatto quando ti affidi a join, query relazionali ad-hoc o a una superficie di query in costante cambiamento — i punti di forza di RDS. Molti team eseguono entrambi: RDS per il lavoro relazionale, DynamoDB per l'accesso per chiave ad alto throughput.
DynamoDB supporta SQL e i join come RDS?
DynamoDB supporta PartiQL — un linguaggio SQL-compatibile per SELECT, INSERT, UPDATE e DELETE — ma non ha un operatore JOIN; AWS raccomanda invece di denormalizzare. I motori dietro RDS supportano SQL completo, inclusi i join tra tabelle. Consulta Join in DynamoDB per come modellare le relazioni senza di esso.
DynamoDB è più economico di RDS?
Dipende dal carico di lavoro, quindi modella entrambi. DynamoDB fattura per richiesta (o capacità con provisioning) più storage e scala fino a zero quando è inattivo, il che si adatta a traffico a picchi o a baseline bassa. RDS fattura ore-istanza per una classe in esecuzione più storage, il che può essere più conveniente per carichi stabili e ricchi di query. Stima rispetto ai tuoi pattern di accesso reali prima di decidere.
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Ultima verifica 2026-07-12 rispetto alla documentazione ufficiale di AWS DynamoDB e Amazon RDS. Amazon RDS e DynamoDB sono servizi di Amazon Web Services; indicati qui solo a scopo identificativo.