DynamoDBとRedisの違いを徹底解説!用途別の選び方と特徴

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DynamoDBとRedisの違いを徹底解説!用途別の選び方と特徴
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中嶋悟

名前:中嶋 悟(なかじま さとる) ニックネーム:サトルン 年齢:28歳 性別:男性 職業:会社員(IT系メーカー・マーケティング部門) 通勤場所:東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間:片道約45分(電車+徒歩) 居住地:東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地:神奈川県横浜市 身長:175cm 血液型:A型 誕生日:1997年5月12日 趣味:比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞(特に洋画)、料理(最近はスパイスカレー作りにハマり中) 性格:分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日(平日)のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食(自作のオートミールorトースト)、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤(この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット) 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食&YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書(比較記事のネタ探しも兼ねる) 23:45 就寝準備 24:00 就寝


DynamoDBとRedisの違いを徹底解説:用途別の選び方と特徴

DynamoDBはAWSが提供する完全マネージドなNoSQLデータベースで、データの永続性と運用の手間を抑えたい場合に強みを発揮します。自動スケーリングとバックアップ、パッチ適用などの運用作業をサービス側が担ってくれる点が大きな利点です。これに対してRedisは主にメモリ上にデータを格納する高速なデータストアで、低遅延の読み書きやキャッシュ・セッション管理・リアルタイム分析の用途に適しています。Redisは永続化オプションを選択することでデータをディスクにも書き出せますが、基本的にはメモリを活用して高いパフォーマンスを狙う設計です。これらの違いは、アプリケーションの要求する遅延・耐久性・コストのバランスに直結します。

まずデータモデルの違いを整理しましょう。DynamoDBはテーブルとアイテムという概念でデータを管理します。アイテムは一意のキーを持ち、属性として自由なデータを格納できますが、検索を設計するうえで「パーティションキー」と「ソートキー」の組み合わせが重要になります。スキーマレスで柔軟性は高い一方、クエリ設計の最適化にはキー設計が命です。一方のRedisは基本的にキーと値の組み合わせでデータを扱い、値には文字列・ハッシュ・リスト・セット・ソート済みセットなどのデータ構造を活用します。
この構造の違いを理解することで、データの取り出し方・更新方法が自然と見えてきます。複雑なデータ構造を高速に処理したい場合はRedisのデータ型が強力です。

パフォーマンスと遅延の観点で比較すると、DynamoDBはミリ秒台の応答を安定して提供しますが、Redisほどの超低遅延を常時保証するわけではありません。キャッシュ層としてRedisを別途用意する設計は非常に一般的で、頻繁にアクセスされるデータをRedisで返し、長期的なデータはDynamoDBに格納する形がよく使われます。Redisはメモリ中心の構造なので、容量と eviction(データの削除方針)を適切に設定することが重要です。容量不足や不適切なキャッシュ戦略は逆に遅延を招く原因になります

実務での使い分けのヒントを表にまとめると理解が深まります。以下の表は代表的なポイントを整理したものですので、設計時の意思決定の参考にしてください。

able> 特徴DynamoDBRedis データモデルテーブル/アイテム/属性。キー設計が重要キーと値。ハッシュ・リスト・セット等のデータ構造を活用 ストレージディスク上のNoSQLデータベース主にメモリ、オプションで永続化可能 遅延とスループット数ミリ秒台、需要に応じて自動スケーリングサブミリ秒級、超高速の読み書きが特徴 耐久性高い耐久性。バックアップ/復旧機能あり永続化設定で耐久性を高めることも可能。ただしメモリ故のリスクユースケース大規模な永続データ、索引を活用した検索向きキャッシュ、セッション管理、リアルタイム分析、データ構造を活用した処理向き ble>

最終的には「データの性質」と「必要な遅延・耐久性・運用の手間」を見極めることが大切です。
もしアプリが長期的に大規模データを扱い、運用コストを抑えつつ耐久性を確保したいのであればDynamoDBが有力候補です。
一方、低遅延のキャッシュやリアルタイム処理、複雑なデータ構造の操作が中心ならRedisを組み合わせるのが現実的な解になります。
ベストな設計はDynamoDBとRedisのハイブリッド構成で、両者の長所を活かすパターンが多くの実務現場で見られます。

ピックアップ解説

今日は友だちと放課後の雑談みたいに、スケーリングの話を深掘りしてみよう。DynamoDBの自動スケールは、需要が増えたときに勝手にパーティションを追加してくれる機能が強力だよね。一方Redisはクラスタを組んでノードを増やすことで分散させ、超高速の反応を保つ。つまりDynamoDBは“長く安定して大きなデータを扱う設計”、Redisは“極端な速度を出す設計”という性格分けになる。現場ではこの二つを組み合わせると、データの永続性と即時性の両方を満たせる場面が多い。もし友だちが「遅いのは困る」と悩んでいたら、まずはキャッシュとしてRedisを前段に置き、永続データはDynamoDBに格納するハイブリッド案を提案してみよう。僕らのアプリ設計にも、こうした現実的な工夫が必ず役に立つはずだよ。


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