目的別データベース (DocumentDB・Keyspaces・Neptune・MemoryDB)

概要

AWS は、データの形と読み方に合わせた目的別のデータベースを用意しています。DEA-C01 では、ドキュメント・ワイドカラム・グラフ・のデータを、どのデータベースに置くか (スキル 2.1.3) と、グラフというデータ構造の使いどころが問われます。

主要技術

①4つのデータベースの使いどころ

サービス	データモデル	互換	向くケース
	ドキュメント ()	MongoDB の	項目ごとに構造が違う JSON のカタログ、プロファイル、コンテンツ管理
	ワイドカラム	Apache Cassandra (CQL)	既存の Cassandra のワークロードをで動かす、大量の時系列の書き込み
	グラフ (ノードとエッジ)	Gremlin、openCypher、SPARQL	つながりをたどる問い合わせ ( の友人関係、不正の検知、レコメンド、ナレッジグラフ)
Amazon MemoryDB	キーと値 ()	Valkey、Redis OSS	キーと値にマイクロ秒で読み、データを失えない (が必要)

MemoryDB は、試験ガイドでは旧称の Amazon MemoryDB for Redis で載っています。現在の名称は Amazon MemoryDB で、Valkey と Redis OSS に対応します。

②グラフデータ構造と Neptune

グラフは、ノード (人、商品、口座) とエッジ (友人、購入、送金) でデータを表します。「友人の友人が買った商品」のように何段もつながりをたどる問い合わせは、リレーショナル DB では結合が重なって遅くなりますが、グラフ DB はエッジを直接たどるため速く処理できます。グラフ全体の分析 (経路、中心性など) やとの組み合わせには Analytics を使います。

③MemoryDB と ElastiCache の違い

観点	Amazon MemoryDB
位置づけ	主となるデータベース	別のデータベースの前に置く
	複数のにまたがるトランザクションログに書き込み、障害でもデータを失わない	ノードの障害でキャッシュの内容が失われ得る (元データは別の DB にある)
性能	読み取りはマイクロ秒、書き込みは一桁ミリ秒	読み書きともマイクロ秒〜
	対応	対応 (Valkey)

試験対策

問題文のキーワード	選ぶもの
MongoDB 互換、のドキュメント
Cassandra の CQL をそのまま、
関係をたどる、不正の輪を見つける、レコメンド
キーと値にマイクロ秒、データを失えない	Amazon MemoryDB
既存 DB の読み取りを速くする	( なら )
キーで1件を一桁ミリ秒、汎用的なキーと値	Amazon DynamoDB