徹底比較！ AWS vs Azure 〜30の観点から考える最適なクラウド選び〜 - Day7: NoSQLデータベース：AWS DynamoDB vs Azure Cosmos DB

Day7: NoSQLデータベース：AWS DynamoDB vs Azure Cosmos DB

皆さん、こんにちは。エンジニアのAkrです。
「徹底比較！ AWS vs Azure」シリーズ、Day7へようこそ。

今回は、非リレーショナルデータを扱うNoSQLデータベースを比較します。AWSのDynamoDBとAzureのCosmos DBは、どちらも高いスケーラビリティとパフォーマンスを誇るマネージドサービスです。

NoSQLデータベースの基本

NoSQLデータベースは、従来のRDB（リレーショナルデータベース）とは異なり、柔軟なデータ構造と水平方向への高いスケーラビリティを特徴とします。

主な用途

• SNSの投稿データ管理
• IoTデバイスからの大量データ処理
• ゲームのユーザーセッション管理
• リアルタイムアナリティクス
• チャットアプリケーションのメッセージ履歴

NoSQLデータベースは以下の4つの主要なタイプに分類されます：

• ドキュメント型：JSONやXML形式でデータを格納
• キーバリュー型：単純なキーと値のペアでデータを管理
• カラムファミリー型：列指向でデータを格納
• グラフ型：ノードとエッジを使ってデータの関係性を表現

AWS DynamoDB vs Azure Cosmos DB：詳細比較

比較項目	AWS DynamoDB	Azure Cosmos DB
サポートデータモデル	キーバリュー、ドキュメント	キーバリュー、ドキュメント、グラフ、カラムファミリー
API互換性	DynamoDB独自API	MongoDB、Cassandra、Gremlin、Table API、SQL API
整合性モデル	結果整合性、強い整合性	5つの整合性レベル（強い、限定的な古さ、セッション、一貫したプレフィックス、最終的）
課金モデル	オンデマンド/プロビジョニング済み（RCU/WCU）	プロビジョニング済み/サーバーレス（Request Unit）
グローバル分散	グローバルテーブル機能	標準でグローバル分散をサポート
最大アイテムサイズ	400KB	2MB
バックアップ	オンデマンド/継続的バックアップ	自動バックアップ（継続的・定期的）

AWS DynamoDB：詳細分析

強み（Pros）	弱み（Cons）
卓越したパフォーマンス • 単一桁ミリ秒の低レイテンシ • DAX（DynamoDB Accelerator）により、マイクロ秒レベルの応答時間を実現 • 1秒間に数千万リクエストの処理が可能	限定的なクエリ機能 • 複雑なJOINやアグリゲーション操作が困難 • フルテキスト検索には別途Amazon Elasticsearchとの連携が必要 • インデックス戦略の設計が重要
コスト効率性 • オンデマンドキャパシティにより、使用量に応じた従量課金 • プロビジョニング済みキャパシティでのコスト予測可能性 • 無料利用枠：月25GBのストレージと25万件のリクエスト	ベンダーロックイン • DynamoDB独自のAPIによる移植性の低さ • 他のNoSQLソリューションとの非互換性 • AWS以外への移行が困難
AWSエコシステムとの深い統合 • Lambda関数との自然な連携 • CloudWatch、IAM、VPCとのシームレスな統合 • AWS AppSyncによるリアルタイムAPI構築	データモデリングの制約 • リレーショナルモデルからの移行における学習コスト • 正規化されたデータ構造が適さない場合がある • パーティション設計の重要性
運用負荷の軽減 • フルマネージドサービス • 自動スケーリング機能 • パッチ適用やメンテナンスが不要	アイテムサイズ制限 • 最大400KBのアイテムサイズ制限 • 大きなドキュメントの分割が必要 • バイナリデータの扱いに制約

Azure Cosmos DB：詳細分析

強み（Pros）	弱み（Cons）
マルチモデル・マルチAPI対応 • 既存のMongoDB、Cassandraアプリケーションをそのまま移行可能 • 開発チームの学習コストを最小限に抑制 • 複数のデータモデルを単一サービスで統合管理	複雑な料金体系 • Request Unit（RU）の概念理解が困難 • 予期しないコスト発生のリスク • 料金計算ツールの習熟が必要
グローバル分散の標準サポート • ワンクリックでのマルチリージョン展開 • 自動フェイルオーバー機能 • 読み取り専用レプリカの柔軟な配置	パフォーマンスチューニングの複雑さ • 複数のAPIサポートによるパフォーマンス特性の違い • 適切なパーティション戦略の設計が重要 • API選択によるパフォーマンス差
柔軟な整合性制御 • アプリケーション要件に応じた5段階の整合性レベル • パフォーマンスと一貫性のトレードオフを細かく調整 • リージョンごとの整合性設定も可能	AWSと比較した場合のエコシステム制限 • Azure特有のサービス連携に依存 • サードパーティツールとの統合がAWSより限定的 • 既存AWSインフラとの統合困難
豊富なインデックス機能 • 自動インデックス作成 • カスタムインデックス政策 • 空間データとの統合クエリサポート	運用管理の複雑さ • 複数APIモデルの管理が必要 • パフォーマンス監視項目が多数 • 最適化のための専門知識が必要

実用的な選択指針

DynamoDBを選ぶべきケース

シナリオ例：

• 超高速なゲームリーダーボード
• リアルタイム広告配信システム
• IoTデータの高頻度取り込み

技術的要件：

• 単純なキーバリューアクセスパターン
• AWSエコシステム内での開発
• 極めて高いパフォーマンス要求
• 予測可能なアクセスパターン

Cosmos DBを選ぶべきケース

シナリオ例：

• 国際展開するEコマースプラットフォーム
• 既存MongoDBアプリケーションのクラウド移行
• マルチリージョンでの社内システム統合

技術的要件：

• 既存NoSQL APIとの互換性が必要
• グローバルデータ分散が前提
• 複雑なクエリ要件
• マルチモデルデータの統合管理

コード例

DynamoDB（Python）

import boto3

# DynamoDBクライアント初期化
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('UserSessions')

# アイテム挿入
table.put_item(
    Item={
        'user_id': '12345',
        'session_id': 'sess_abc123',
        'timestamp': 1640995200,
        'data': {'level': 10, 'score': 2500}
    }
)

# クエリ実行
response = table.query(
    KeyConditionExpression='user_id = :uid',
    ExpressionAttributeValues={':uid': '12345'}
)

Cosmos DB（MongoDB API）

const { MongoClient } = require('mongodb');

// 接続設定
const client = new MongoClient(connectionString);
const db = client.db('gameDB');
const collection = db.collection('userSessions');

// ドキュメント挿入
await collection.insertOne({
    userId: '12345',
    sessionId: 'sess_abc123',
    timestamp: new Date(),
    data: { level: 10, score: 2500 }
});

// クエリ実行
const sessions = await collection.find({ userId: '12345' }).toArray();

パフォーマンス・コスト比較

パフォーマンス指標

• DynamoDB: 10ms未満の応答時間（DAXで1ms未満）
• Cosmos DB: 10ms未満の応答時間（P99で99.99%の可用性保証）

コスト例（月1TB、100万リクエスト/月）

• DynamoDB: 約$300-400（リージョン・設定により変動）
• Cosmos DB: 約$500-700（RU設定・リージョン数により変動）

まとめ：戦略的選択のガイドライン

選択基準	DynamoDB推奨	Cosmos DB推奨
コストパフォーマンス	✅ 単純用途で優秀	❌ やや高コスト
開発・移行コスト	❌ 独自APIの学習要	✅ 既存スキル活用可
パフォーマンス	✅ 最高クラス	⭕ 高パフォーマンス
グローバル展開	⭕ 追加設定要	✅ 標準サポート
エコシステム連携	✅ AWS内で最強	⭕ Azure内で強力

最終推奨

DynamoDBを推奨するケース：
超高速パフォーマンスが最優先で、AWSエコシステム内での開発を前提とし、シンプルなアクセスパターンのアプリケーション

Cosmos DBを推奨するケース：
既存のNoSQLデータベースからの移行を予定しており、グローバル展開が確実で、複雑なクエリ要件があるアプリケーション

どちらも優秀なサービスですが、技術的要件、組織の技術スタック、将来の拡張計画を総合的に検討して選択することが重要です。

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次回のDay8では、ネットワーク基盤の要となるAWS VPCとAzure Virtual Networkを詳細比較します。クラウドネットワーキングの設計思想の違いや実践的な構築パターンまで深く掘り下げる予定です。お楽しみに！