DynamoDB vs Google Cloud Bigtable

DynamoDB와 Google Cloud Bigtable은 모두 데이터를 키로 파티셔닝하는 분산 NoSQL 데이터베이스이지만, 서로 다른 형태의 워크로드를 대상으로 합니다. DynamoDB는 운영(OLTP 방식) 접근을 위해 만들어진 서버리스 AWS 키-값 및 문서 스토어입니다. Bigtable은 분석, 시계열, 고처리량 수집 워크로드를 위해 페타바이트 범위까지 확장하도록 설계된 GCP 와이드 컬럼 스토어입니다.

DynamoDB와 Bigtable 중 무엇을 사용해야 하나요?

AWS를 사용 중이고 운영할 클러스터 없이 운영 접근 패턴을 위한 서버리스, 요청당 과금 방식의 키-값/문서 데이터베이스를 원한다면 DynamoDB를 선택하세요. GCP를 사용 중이고 매우 높은 처리량 또는 페타바이트 규모의 시계열, IoT, 분석 데이터를 다루며, HBase/Cassandra API 호환성을 원하고, 클러스터 노드를 프로비저닝할 수 있다면 Google Cloud Bigtable을 선택하세요. 클라우드와 워크로드 형태가 대개 결정을 좌우합니다.

한눈에 보는 DynamoDB vs Bigtable

특성	DynamoDB	Google Cloud Bigtable
데이터 모델	NoSQL 키-값 및 문서; 테이블에 최대 400 KB의 타입 지정 항목	와이드 컬럼 스토어; 행 키로 지정되는 희소하고 정렬된 맵, 컬럼 패밀리와 셀 포함(매우 넓어질 수 있음)
쿼리 언어 / API	네이티브 API(`GetItem`, `Query`, `Scan`)와 SQL 호환 언어인 PartiQL	Bigtable API(행 키 읽기 및 스캔); HBase 및 Cassandra API 호환성; 쿼리를 위한 SQL 지원
키 / 접근	파티션 키와 선택적 정렬 키; 알려진 패턴을 중심으로 설계된 접근	정렬 순서를 결정하는 단일 행 키; 정렬된 키 공간에 대한 범위 스캔
보조 인덱스	글로벌 보조 인덱스(GSI) 및 로컬 보조 인덱스(LSI)	보조 인덱스 없음; 행 키를 직접 설계(직접 인덱스 테이블을 유지할 수 있음)
일관성	기본적으로 최종적 일관성(읽기); 요청별로 강력한 일관성(읽기) 사용 가능	단일 클러스터 인스턴스에서는 강력한 일관성; 다중 클러스터 인스턴스는 기본적으로 최종적 일관성(구성 가능)
확장 모델	자동 파티셔닝; 서버리스 온디맨드 또는 프로비저닝된 용량	프로비저닝된 클러스터 노드(자동 확장 포함); 여러 머신에 걸쳐 페타바이트까지 확장
트랜잭션	Region 내 여러 항목에 걸친 ACID 트랜잭션	단일 행 원자적 읽기-수정-쓰기; 일반적인 다중 행 ACID 트랜잭션은 없음
요금제 / 운영 모델	요청당 과금(온디맨드) 또는 프로비저닝된 용량에 스토리지; 서버리스, AWS 전용	프로비저닝된 노드 시간에 SSD/HDD 스토리지(및 네트워크) 청구; 노드 기반, GCP 전용
적합한 워크로드	일관된 저지연이 필요한 예측 가능한 키 접근의 운영 앱	범위 스캔을 사용하는 페타바이트 규모의 시계열, IoT, 분석, 고처리량 수집

DynamoDB가 더 나은 선택인 경우

AWS를 사용 중이고 운영 부담을 없애고 싶은 경우. DynamoDB는 서버리스입니다 — 크기를 조정하거나 확장할 클러스터 노드가 없습니다. 온디맨드 용량은 요청당 청구되며 트래픽에 맞춰 자동으로 확장됩니다.
접근이 운영 중심이고 키 기반인 경우. ID로 조회, 파티션 쿼리, 파티션 내 필터링이 DynamoDB에 자연스럽게 매핑되며, 보조 인덱스를 통해 별도의 테이블을 유지하지 않고도 대체 키로 쿼리할 수 있습니다.
요청별 강력한 일관성을 원하는 경우. DynamoDB는 클러스터 토폴로지를 구성하지 않고도 필요 시 강력한 일관성(읽기)을 제공합니다.
네이티브 AWS 통합이 필요한 경우. IAM, Lambda, Streams가 글루 코드를 줄여 줍니다.

Bigtable이 더 나은 선택인 경우

GCP를 사용 중이고 페타바이트 규모의 데이터를 다루는 경우. Bigtable은 수백 또는 수천 대의 머신에 걸쳐 페타바이트 범위까지 확장하도록 만들어졌으며, 처리량을 높이려면 노드를 추가합니다.
워크로드가 시계열, IoT 또는 분석인 경우. 단일 정렬 행 키와 넓은 행은 시간순 데이터와 대규모 범위 스캔에 적합하며, Hadoop/Spark/Beam 생태계에 데이터를 공급합니다.
HBase 또는 Cassandra API 호환성을 원하는 경우. Bigtable은 개방형 HBase API 표준과 Cassandra API를 지원하여 해당 시스템에서의 마이그레이션을 수월하게 합니다.
예측 가능한 프로비저닝된 노드 용량으로 매우 높은 지속 쓰기 처리량이 필요한 경우.

DynamoDB로 작업하기

DynamoDB가 운영 워크로드에 적합하다면, DynoTable은 macOS, Windows, Linux에서 사용하는 네이티브 데스크톱 클라이언트입니다. 표준 AWS 자격 증명 체인을 읽으므로 데이터는 DynamoDB에 그대로 남아 마이그레이션할 것이 없습니다. 항목을 탐색하고 인라인으로 편집하며, 키 조건과 필터를 시각적으로 구성하고, DynamoDB의 접근 패턴 규칙 내에서 관계형 형태의 쿼리를 표현하는 SQL Workbench와 사용자 자신의 AWS Bedrock 자격 증명으로 실행되는 AI 어시스턴트를 추가로 제공합니다.

무료 DynamoDB Expression Builder는 설치 없이 키 조건, 필터, 업데이트 표현식을 SDK, CLI, PartiQL 형식으로 생성합니다. DynoTable은 클로즈드 소스 상용 앱입니다. 이 페이지는 그것이 무엇을 하는지 설명하며, 어떻게 만들어졌는지는 다루지 않습니다.

FAQ

DynamoDB는 Bigtable을 기반으로 하나요?

아닙니다. 둘은 AWS와 Google의 독립적인 제품입니다. Bigtable의 2006년 설계는 (Cassandra를 포함해) 더 넓은 NoSQL 분야에 영향을 주었고, DynamoDB는 Amazon의 2007년 Dynamo 작업에 뿌리를 두고 있지만, 두 제품은 이 분야에서 설계 계보를 공유할 뿐 코드베이스를 공유하지는 않습니다.

Bigtable에도 DynamoDB처럼 보조 인덱스가 있나요?

아닙니다. Bigtable에는 단일 행 키만 있고 보조 인덱스는 없습니다 — 읽기 패턴에 맞춰 행 키를 설계하고, 필요하다면 직접 인덱스 테이블을 유지합니다. DynamoDB는 대체 키로 직접 쿼리할 수 있는 글로벌 및 로컬 보조 인덱스를 제공합니다.

시계열 데이터에는 DynamoDB와 Bigtable 중 무엇이 좋나요?

Bigtable은 대규모 시계열을 위해 특별히 만들어졌습니다. 시간 범위에 걸친 정렬 행 키와 넓은 행은 범위 스캔과 페타바이트 볼륨에 적합합니다. DynamoDB도 시계열을 처리할 수 있으며 — 흔히 복합 정렬 키와 시간 버킷 파티션을 사용합니다 — 중간 규모에서는 AWS에서 더 단순한 선택입니다. 다만 Bigtable은 매우 높은 볼륨의 분석 영역을 위해 설계되었습니다.