Developers.IO 2018 で5つのユースケースから理解するデータベースの使い分けについて話してきました #cmdevio2018

大栗です。

Developers.IO 2018でデータベースの使い所について発表をしてきました。

AWSのデータベースサービスの勘所
〜5つのユースケースから理解する〜

AWSのデータベースサービスを振り返る

AWSには様々なデータベースサービスがあります。

RDB/SQLとNoSQLに分類されますが各々に多数のサービスがあります。

RDB/SQLのサービス

• 汎用
  • Aurora
  • RDS
• 大規模データ分析
  • Redshift
  • Athena
  • EMR(Hive)

NoSQLのサービス

• DocumentDB
  • DynamoDB
• In-Memory
  • ElastiCache
  • DynamoDB Accelerator(DAX)
• 全文検索
  • Elasticsearch Service
  • Cloudsearch
• その他
  • Cloud Directory
  • Neptune
  • AWS IoT Analytics

ユースケースに学ぶデータベースの使い分け

一般Webシステム

複雑なクエリに対応するためにRDBMSが使いやすい。セッション情報などはElastiCacheなど。

Auroraでも耐えられないような大規模システムの場合は、柔軟性を犠牲にしてスケールを優先してDynamoDBなども考えられる。

サーバーレス

Lambdaの特性としてRDBMSと相性が悪いので、DynamoDBを使うことが多い。

問題にならない場合はRDBMSも良い。

データ分析

対象のデータをフルスキャンするので、大量データ専用のサービスを使うべき。

最近は汎用のRDBMSであるAuroraでParallel Queryで高速にアクセスできる場合もある。

IoT

多数のデバイスがアクセスしてデータを書き込み続ける。専用のサービスか非同期でデータ登録を行う必要がある。

レコメンデーション

様々なアルゴリズムがあるがグラフ構造データでのレコメンデーションも考えられる。

まとめ

• 『銀の弾丸』は無い
  • 多くの場合RDBMSは要件を満たす。しかし最適とは限らない。
• 『金のハンマー』を持たないように気をつける
  • 今回紹介したユースケースに対するデータベースの選択はあくまで一例。
現実の要件を考える場合には他の選択肢が最適かもしれない。
• 『金マネーの弾丸』はあるかもしれない
  • 適切なアーキテクチャを選択すれば (料金を支払うことで) スケールできる。

さいごに

データベースの使い分けは難しいですが、1つに捕らわれずに適切なサービスを選びましょう。それとお金を払えばスケールするアーキテクチャも考えることが重要です。