AWSのデータベースサービス

2021年4月30日

AWSの代表的なデータベースサービス

RDSで選択できるDBエンジンは6つある。

EC2にDBをインストールして利用することもできる。
RDSを使うことで、DBのアップデート・負荷監視・バックアップなどの管理業務から解放され、テーブル作成やSQLクエリ最適化など、アプリケーション部分の最適化に注力することができる。

RDSが行ってくれる主な管理業務は3つ。

メンテナンス	設定したタイミングでOSやDBエンジンのアップデートが行われる。
バックアップ	デフォルトで7日間のDBデータの自動バックアップが行われる。バックアップしたデータは、秒数まで指定して特定時点に復元することができる。＝ポイントタイムリカバリー
高可用性	RDSのマルチAZ配置をオンにすることで、複数AZにレプリカが作成される。

マスター　– スタンバイ　という構成を取る。
この一連の構成をクラスターという。
マスターに障害が発生したときに、スタンバイしているDBが自動でマスターに昇格する。
このことをフェイルオーバーという。

レプリカのうち、読み取り専用に利用される、つまりSELECTのみに利用されるものをリードレプリカ（Read Replica）と呼ぶ。

Read Replicaは頻度の高いSELECT文をさばくために利用され、INSERT／UPDATE／DELETEはマスターレプリカに対して実行され、その結果が随時リードレプリカに反映される。

Amazon Auroraはクラウドに最適化されたAmazonが開発したRDBである。
DBエンジンとしてPostgreSQLかMySQLを選択できる。

PostgreSQLやMySQLとの違いは下記の通り。

結論として、PostgreSQLやMySQLを選択するなら、Auroraを使う方が良い。

DynamoDBはフルマネージド型のNoSQLデータベースである。

RDSはインスタンスタイプやストレージを選択するが、DynamoDBはそれらもAWSが管理している。そのためフルマネージド型と呼ぶ。

RDSとはデータベースモデルが違うので注意すること。
RDSはリレーショナルデータベース、DynamoDBはNoSQLデータベースである。

NoSQLはキーバリューストアと呼ばれる。
キーに対してJSON形式のオブジェクトを保持するモデルである。
JOINや高度な検索はできないため、利用用途で適用可能かは明確に判断される。

RDSはトランザクションの概念があるため、マシンを分散することできない。
そのため、マシン性能をアップする垂直スケーリング（スケールアップ／スケールダウン）となる。

DynamoDBはトランザクションの概念がないため、マシンを分散することができる。
そのため、マシン台数を増やす水平スケーリング（スケールアウト／スケールイン）となる。

RDB、NoSQL以外にも利用目的に応じてデータベースサービスを使い分けることが大事である。

Amazon Redshift	ビッグデータの集計や分析に使われるデータウェアハウス。
Elastic Cache	インメモリキャッシュとして使われる。 RedisまたはMemcachedを選択できる。 Webアプリのセッション管理に利用したことがある。
Amazon Neptune	グラフデータベースサービス。グラフクエリを使用するシーン、相関関係やルート検索などに使用する。

オンプレ→AWS、AWS→AWSへのDBの移行をサポートするサービスとして、AWS DMSが用意されている。