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@daisuke-nagata

【図解】AWS DynamoDBとは。使い方4手順とRDSとの違いまとめ

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対象読者: AWSをこれから触る人。 AWS勉強シリーズの9本目で、今回はDynamoDBです。全体の地図は索引記事にあります。

前回のRDSに続いてデータベースの2つ目です。DynamoDBを調べると必ず出てくる、こういう疑問に引っかかった人向けに書きます。

  • 「NoSQLって、SQLが無いなら何で探すの?」
  • 「RDSがあるのに、なんでもう1個データベースが要るの?」

どちらも「鍵で一発で取るロッカーか、何でも聞ける図書館か」の違いで答えが出ます。

DynamoDBは巨大なコインロッカー。鍵で一発で取れるが、全部開ける(scan)は遅い。表の結合はできない
DynamoDBをコインロッカーに例えた図(筆者作成)。左が正しい使い方(鍵で一発)、右がやってはいけない使い方(全部開けて探す)です。

DynamoDBとは何か

Amazon DynamoDBは、鍵(キー)を指定して出し入れする方式のデータベースです。NoSQLと呼ばれる型のひとつで、サーバーの用意もOSの管理もありません(Lambdaと同じ「管理レス」型)。テーブルを作るときに決めるのは実質鍵の形だけで、中に入れるデータの列はバラバラでも構いません。

上の図の通り、コインロッカーだと思うのが一番近い。番号札(キー)を持っていれば、何億件入っていても一発で取れる。逆に「番号札を持っていない探し物」は全部の扉を開けて回る(scan)ことになり、遅くて高い。ここがRDS(何でも聞ける図書館)との根本の違いです。

今AWSの地図のどこにいるか

AWS入門の地図。IAM→S3→EC2→VPC→Lambda→RDSまで済み、今ここがDynamoDB。次回はCloudWatch

データベース編の2/2です。前回のRDSと今回のDynamoDBで、AWSの「データを置く場所」の二大選択肢が揃います。

何に使うか

  • 鍵が決まっている出し入れ: ユーザーIDでプロフィールを取る、注文IDで注文を取る。Webサービスの大半のアクセスはこれ
  • 書き込みが大量に来るもの: IoTのセンサーデータ、ゲームのスコア、アクセスログ。テーブルの結合が要らないデータはDynamoDB向き
  • Lambdaと組む: どちらも管理レスなので、「イベント→Lambda→DynamoDBに記録」はサーバー0台で組める定番の形
  • セッション情報: ログイン状態のような「キーで取れて、期限が来たら消えていい」データ(TTLという自動削除の仕組みがある)

今はこれだけ分かればOK

必須の3語 意味
テーブル ロッカーの棚全体。作るときに鍵の形だけ決める
パーティションキー 鍵の前半。「誰の」(user_id など)。必須
ソートキー 鍵の後半。「その中のどれ」(order_id など)。任意だが、付けると「同じ人の分をまとめて取る」ができる

インデックス(GSI/LSI)、キャパシティユニット、DynamoDB Streamsは後回しで大丈夫です。この記事にも出てきません。

仕組みの要点

鍵は「パーティションキー+ソートキー」の2段です。コインロッカーで言うと「taroさんの棚の、注文001の箱」。この2段があるおかげで、取り方が2種類になります。

  • get_item: 2段とも指定して1件を一発で取る
  • query: 前半だけ指定して同じ人の分をまとめて取る

そして大事な制約が1つ。テーブル同士の結合(JOIN)はできません。 RDSのように「注文テーブルとユーザーテーブルを繋いで一覧を出す」はDynamoDBの仕事ではない。結合が要る設計ならRDSを選びます。

このコードを動かす前提

この記事のコードはPython(boto3)です。動かす方法は2通りあります。

A. AWSアカウント無しで試す(おすすめ): motoというAWSのそっくりさんを使うと、課金もサインアップもなしでPCの中だけで動きます。

python3 -m venv venv
./venv/bin/pip install boto3 moto

from moto import mock_aws

@mock_aws            # この中のboto3呼び出しは全部ローカルの偽AWSに行く
def main() -> None:
    ...              # 以下の記事のコードをここに入れる

main()

B. 本物のAWSで動かす: 先にIAMユーザーとアクセスキーの設定が要ります。手順はIAM記事の「最初の1回だけやる手順」にあります。

使い方

やることは4手順です。

DynamoDBの使い方は4手順。①ロッカーを作る(create_table、鍵の形だけ決めればいい) ②入れる(put_item、中身は自由) ③鍵で一発で取る(get_item) ④同じ人の分をまとめて(query)

上の4コマがそのままコードの順番になります。

import boto3
ddb = boto3.client("dynamodb", region_name="ap-northeast-1")

# ① ロッカーを作る。決めるのは鍵の形だけ
ddb.create_table(
    TableName="orders",
    KeySchema=[{"AttributeName": "user_id", "KeyType": "HASH"},      # パーティションキー
               {"AttributeName": "order_id", "KeyType": "RANGE"}],   # ソートキー
    AttributeDefinitions=[{"AttributeName": "user_id", "AttributeType": "S"},
                          {"AttributeName": "order_id", "AttributeType": "S"}],
    BillingMode="PAY_PER_REQUEST")   # 使った分だけ課金するモード

# ② 入れる。中身の列は毎回違っていていい(2件目はprice無しでmemoがある)
ddb.put_item(TableName="orders", Item={"user_id": {"S": "taro"}, "order_id": {"S": "001"},
                                       "item": {"S": "りんご"}, "price": {"N": "150"}})
ddb.put_item(TableName="orders", Item={"user_id": {"S": "taro"}, "order_id": {"S": "002"},
                                       "item": {"S": "みかん"}, "memo": {"S": "急ぎ"}})
ddb.put_item(TableName="orders", Item={"user_id": {"S": "hana"}, "order_id": {"S": "001"},
                                       "item": {"S": "バナナ"}})

# ③ 鍵で一発で取る
got = ddb.get_item(TableName="orders", Key={"user_id": {"S": "taro"}, "order_id": {"S": "001"}})
print(got["Item"]["item"]["S"])   # -> りんご

# ④ 同じ人の分をまとめて取る(前半の鍵だけ指定)
q = ddb.query(TableName="orders",
              KeyConditionExpression="user_id = :u",
              ExpressionAttributeValues={":u": {"S": "taro"}})
print(q["Count"])                                  # -> 2
print([i["order_id"]["S"] for i in q["Items"]])    # -> ['001', '002']

値の書き方が {"S": "taro"} と一段深いのは、DynamoDBが型を明示させる仕様だからです(Sが文字列、Nが数値)。毎回書くのが面倒な場合は boto3.resource("dynamodb") を使うと普通の辞書で書けますが、最初はこの生の形で「型を必ず持っている」ことを見ておくのが後で効きます。

今あなたが作ったもの

  • 容量の宣言なしで、何件でも入るテーブルが1つ(motoでは即ACTIVE。実AWSでも十数秒で、RDSの数分とは桁が違う)
  • 列がバラバラの3件(priceがある注文、memoがある注文、どちらも無い注文)が同居している
  • taroの注文2件が query 一発でまとめて返ってくる

RDSでは「テーブル定義に無い列は入れられない」でしたが、DynamoDBは鍵さえ合っていれば中身は自由。ここが一番の性格の違いです。

実際に叩くと止まるところ

間違えたときに何が返るか、実際に叩きました。

やったこと 返ってきたエラー 意味
鍵の片方(user_idだけ)で get_item ValidationException get_itemは2段とも必須。前半だけで取りたいならquery
鍵以外の列(item)で query ValidationException: Query condition missed key schema element: user_id queryは鍵でしか探せない。コインロッカーは「中身がりんごの箱」では開かない
無いテーブルに put_item ResourceNotFoundException テーブル名のタイプミスか、別リージョンを見ている
同名テーブルを再作成 ResourceInUseException: Table already exists 作り直しは削除してから
無いキーで get_item エラーにならず、Item が無い応答が返る 「無い」は正常応答。if "Item" in got: で確認する癖を付ける

2つ目が一番大事です。「商品名で検索したい」と思った瞬間にDynamoDBの設計は行き詰まります。先に「どの鍵で取るか」を決めてからテーブルを作るのがDynamoDBの作法で、後から検索条件を足せるRDSとは順番が逆です。

似たサービスとの使い分け

迷うところ 答え
RDSかDynamoDBか 結合や集計や複雑な検索が要るならRDS。鍵で取るだけの大量アクセスならDynamoDB
「両方の性質が要る」 実務ではよくある。注文の本体はRDS、セッションやカウンタはDynamoDB、のように併用する
scanで全件取りたくなった 件数が少ない管理画面ならあり。ユーザー向けの機能でscanが要る設計は、鍵の設計かサービス選定を間違えている
S3との違い S3はファイル(写真・動画・大きな塊)、DynamoDBはデータ1件ずつ(400KB上限)。「番号札で取る」発想は同じ

料金の考え方

BillingMode="PAY_PER_REQUEST"(オンデマンド)なら、読み書きの回数だけの課金です。東京リージョンで書き込み100万回 約0.71 USD、読み取り100万回 約0.14 USD(2024年11月の値下げ後の単価。2026年8月に料金表で確認)、保存は1GBあたり月0.285 USD。無料枠として25GBの保存が常設です(読み書きのオンデマンド課金は無料枠が無いので、大量アクセスの負荷試験だけ注意)。

RDSとの一番の違いは、使っていない時間の料金がゼロなこと。RDSは止め忘れると待機料金がかかり続けますが(前回の記事の「止めたのに請求が来る」)、DynamoDBのオンデマンドは触らなければ保存料だけです。学習用に置きっぱなしにできる数少ないサービスです。

よくある注意点

  • scanを日常の道具にしない。 全件を開けて回るので、件数に比例して遅く・高くなる。上の図の右側の人にならない
  • 1件400KBまで。 写真や動画そのものは入らない。S3に置いて、DynamoDBにはS3のキーを入れる
  • 後から鍵は変えられない。 パーティションキーとソートキーはテーブル作成時に固定。変えたくなったら新テーブルに移す。だから「どの鍵で取るか」を最初に考える
  • JOINは無い。 複数テーブルを繋ぐ発想を持ち込まない。繋ぎたくなったらRDSに戻る

まとめ

冒頭の2つの疑問に戻ります。

  • 「SQLが無いなら何で探すの?」→ 鍵で探します。get_item(2段の鍵で1件)とquery(前半の鍵でまとめて)の2つが基本で、鍵以外では探さないのが作法です
  • 「RDSがあるのになんで要るの?」→ 図書館(RDS)は何でも聞けるが司書の席(サーバー)が要る。ロッカー(DynamoDB)は鍵で取るだけだが、席が無いので待機料金ゼロで無限に並べられる。用途が違います

データベース編はこれで2/2です。次はCloudWatch(監視)を予定しています。

参考

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