DynamoDB vs Redis

DynamoDB e Redis são ambos chamados de NoSQL, mas ficam em camadas diferentes da pilha. O DynamoDB é um banco de dados totalmente gerenciado, serverless e como sistema de registro que mantém os dados duráveis em disco em uma Região da AWS. O Redis é um armazenamento de estruturas de dados em memória — na maioria das vezes implantado como cache, armazenamento de sessão ou message broker na frente de um banco de dados durável. Para muitos sistemas a resposta não é um ou outro, mas DynamoDB como armazenamento, Redis (ou DAX) como cache.

Você deve usar DynamoDB ou Redis?

Use o DynamoDB como seu sistema de registro durável: itens estruturados que você não pode perder, lidos e escritos por chave em escala. Use o Redis como uma camada em memória para leituras em microssegundos, estruturas de dados ricas (sorted sets, streams, contadores), caching, limitação de taxa ou pub/sub. Eles são comumente combinados — o Redis (ou o próprio cache DAX do DynamoDB) fica na frente do DynamoDB em vez de substituí-lo.

DynamoDB vs Redis em resumo

CaracterísticaDynamoDBRedis
Modelo de dadosNoSQL chave-valor e de documentos; itens tipados de até 400 KB, agrupados em tabelasChave-valor em memória com valores tipados — strings, hashes, lists, sets, sorted sets, streams e mais
Papel primárioBanco de dados durável como sistema de registroCache em memória, armazenamento de sessão/limitação de taxa, message broker; pode ser um armazenamento primário com persistência habilitada
Linguagem de consulta / APIAPI nativa (GetItem, Query, Scan, PutItem, …) mais PartiQL, uma linguagem compatível com SQLComandos por estrutura de dados (GET, HSET, ZADD, XADD, …); sem linguagem de consulta geral ou joins ad-hoc
DurabilidadeDados persistidos em disco e replicados entre Zonas de Disponibilidade em uma RegiãoEm memória por padrão; a durabilidade é opcional via snapshots RDB e/ou logging append-only AOF
ConsistênciaConsistência eventual por padrão; leituras com consistência forte disponíveis por requisiçãoUm único nó tem consistência forte para suas chaves; as réplicas são assíncronas, então leituras de réplica podem atrasar
Modelo de escalaParticionamento automático gerenciado pela AWS; serverless, escala throughput e armazenamentoVertical (limitado pela RAM) mais Redis Cluster para sharding horizontal entre nós; capacidade limitada pela memória
Perfil de latênciaLeituras/escritas em milissegundos de um dígito em qualquer escalaOperações em microssegundos porque os dados ficam na RAM
Modelo de preço / operaçãoServerless, pagamento por requisição ou capacidade provisionada mais armazenamento; apenas na AWS, sem servidores para rodarCódigo aberto (auto-hospedado) ou gerenciado (por exemplo, Redis Cloud, ElastiCache); normalmente cobrado por memória/throughput do nó
Cargas de trabalho ideaisRegistros duráveis com acesso previsível por chave que precisam de latência consistente em escalaCaching, placares, contadores, limitação de taxa, filas, pub/sub, dados de sessão efêmeros

Quando o DynamoDB é a melhor escolha

  • Os dados precisam sobreviver. O DynamoDB persiste cada escrita em disco e a replica entre Zonas de Disponibilidade. O Redis é em memória primeiro; sem persistência RDB/AOF um reinício perde dados, e mesmo com persistência ele é ajustado para velocidade em vez de durabilidade garantida.
  • Você precisa de um sistema de registro na AWS. O DynamoDB se integra nativamente com IAM, Lambda e Streams, e oferece recuperação para um ponto no tempo e backups como configuração.
  • Seu conjunto de trabalho é maior que a memória. O DynamoDB armazena os dados em disco, então o custo escala com o armazenamento em vez da RAM. A capacidade do Redis é limitada pela memória que você provisiona.
  • Você quer escalabilidade serverless. A capacidade On-Demand escala ao tráfego sem nada para dimensionar ou corrigir.

Quando o Redis é a melhor escolha

  • Você precisa de latência em microssegundos. O Redis mantém os dados na RAM, então as operações completam em microssegundos — um degrau abaixo do perfil de milissegundos de um dígito do DynamoDB.
  • Você precisa de estruturas de dados ricas em memória. Sorted sets para placares, contadores atômicos, lists para filas e streams para fan-out de eventos são operações de primeira classe do Redis, não algo que você modela em um armazenamento durável.
  • Os dados são efêmeros ou tipo cache. Tokens de sessão, janelas de limitação de taxa e resultados computados que podem ser regenerados se encaixam no modelo em memória do Redis, muitas vezes com um TTL curto.
  • Você precisa de pub/sub ou um message broker leve. O Redis fornece primitivas de publish/subscribe e de stream prontas para uso.

Usando os dois juntos

O padrão de produção mais comum não é escolher um — é colocá-los em camadas:

  • Mantenha os registros duráveis no DynamoDB como a fonte da verdade.
  • Coloque o Redis na frente como um cache de leitura para chaves quentes, ou use-o para placares, contadores e limitação de taxa junto com o DynamoDB.
  • Se você quer caching sem rodar o Redis por conta própria, o DynamoDB oferece o DynamoDB Accelerator (DAX) — um cache em memória totalmente gerenciado e compatível com a API do DynamoDB que reduz a latência de leituras com consistência eventual de milissegundos para microssegundos sem mudanças na aplicação. O DAX é read-through/write-through e armazena itens em cache por chave primária.

DAX versus Redis é em si um trade-off: o DAX é específico do DynamoDB e plug-and-play, enquanto o Redis é um armazenamento de estruturas de dados de propósito geral que você pode usar entre muitas fontes de dados, mas que precisa operar ou pagar um provedor gerenciado para rodar.

Trabalhando com o DynamoDB

Quando o DynamoDB é seu armazenamento durável, o DynoTable é um cliente desktop nativo para navegar, editar e consultar suas tabelas em macOS, Windows e Linux. Ele lê sua cadeia de credenciais padrão da AWS, então não há nada para migrar — aponte-o para sua Região e tabelas e seus dados permanecem no DynamoDB. Seu SQL Workbench expressa consultas em formato relacional dentro das regras de padrões de acesso do DynamoDB, e seu assistente de IA roda nas suas próprias credenciais do AWS Bedrock.

Para construir as condições de chave, filtros e expressões de atualização de que seu código de caching e de registro precisa, o DynamoDB Expression Builder gratuito gera saída SDK, CLI e PartiQL pronta para colar, sem instalação. O DynoTable é um aplicativo comercial de código fechado; esta página descreve o que ele faz, não como ele é construído.

FAQ

O Redis pode substituir o DynamoDB?

Normalmente não como sistema de registro. O Redis é em memória primeiro, então a menos que você habilite e ajuste sua persistência ele é projetado como cache ou armazenamento efêmero, não como um banco de dados durável. O DynamoDB persiste e replica cada escrita entre Zonas de Disponibilidade. Muitas equipes usam ambos: DynamoDB para dados duráveis, Redis (ou DAX) como a camada rápida em memória na frente dele.

O DynamoDB ou o Redis é mais rápido?

O Redis é mais rápido por operação porque serve os dados da RAM em microssegundos, enquanto o DynamoDB mira leituras e escritas em milissegundos de um dígito a partir de armazenamento durável. Se você precisa do DynamoDB com latência tipo cache, o DAX traz as leituras com consistência eventual para microssegundos sem sair da API do DynamoDB.

Qual é o equivalente do caching do Redis no DynamoDB?

O DynamoDB Accelerator (DAX) é o cache em memória totalmente gerenciado e integrado da AWS para o DynamoDB. Ele é compatível com a API, então as chamadas existentes do DynamoDB funcionam sem mudanças, e armazena itens em cache por chave primária como uma camada read-through/write-through. Ele é específico do DynamoDB, enquanto o Redis é um armazenamento de estruturas de dados de propósito geral.

Relacionados

Verificado pela última vez em 2026-07-12 contra o AWS DynamoDB Developer Guide oficial e a documentação do Redis. Redis é uma marca registrada de seu respectivo proprietário; referenciada aqui apenas para identificação.

Trabalhe com o DynamoDB sem o Console

O DynoTable é um cliente desktop rápido para o DynamoDB — navegue pelas tabelas, execute consultas no estilo SQL e edite itens localmente.