RDSとDynamoDBの違いを比較｜仕組み・使い分け・選び方をAWS視点で解説

RDSとDynamoDBは、どちらもアマゾンウェブサービス（AWS）で使えるデータベースですが、向いている用途は大きく異なります。RDSは、複雑な検索や集計、関係データの管理が必要なシステムに向いており、DynamoDBは、大量アクセスを低レイテンシで処理したいワークロードに適しています。

迷いやすいのは、どちらも「AWSのデータベース」として並べて語られやすいからです。ですが、実際に見るべきなのは、扱うデータの性質とアクセス要件です。後から柔軟に検索したいのか、アクセスパターンをあらかじめ決められるのか。この違いを曖昧なまま選ぶと、設計や運用で無理が生じます。

この記事では、RDSとDynamoDBの違いを整理しながら、それぞれが向いているケースと、選定時に押さえたい判断軸を解説します。

RDSとDynamoDBの違いとは

RDSとDynamoDBは、同じAWSのデータベースでも前提が異なります。最初に比較表で全体像を押さえたうえで、それぞれの特徴を見ていきます。

RDSはリレーショナルデータベースをマネージドで使えるサービス

Amazon RDSは、AWS上でリレーショナルデータベースを運用しやすくするためのマネージドサービスです。バックアップやパッチ適用、ハードウェア管理の負担をAWS側に任せながら、アプリケーション側ではリレーショナルデータベースとして利用できます。

RDSが向いているのは、関係のあるデータを整理して扱いたい場面です。ユーザー、注文、在庫、請求のように、複数のデータを関連づけながら扱う業務では、表形式で構造化しやすく、SQLで検索、集計、結合もしやすくなります。業務システムや基幹データと相性がよいのはこのためです。

後から検索条件が増えたり、集計や突き合わせが必要になったりしやすいなら、RDSは有力な候補になります。単にSQLが使えるからではありません。データ同士の関係を前提に設計しやすく、業務で必要になりがちな読み方に対応しやすいためです。

DynamoDBはキーバリュー・ドキュメント型のNoSQLデータベース

Amazon DynamoDBは、AWSが提供するフルマネージドかつサーバーレスのNoSQLデータベースです。高いスケーラビリティと低レイテンシを重視したサービスで、大量の読み書きが発生するワークロードでも性能を維持しやすい設計になっています。RDSのようなリレーショナルデータベースをそのまま置き換えるものではなく、前提にしている考え方から異なります。

DynamoDBが対応するのは、キーバリュー型とドキュメント型のデータモデルです。データはテーブル、アイテム、属性という単位で持ち、主キーをもとに取得します。主キーはパーティションキー単体、またはパーティションキーとソートキーの組み合わせで定義でき、どのような読み書きが発生するかを先に見積もって設計するのが基本です。RDSのように、後から柔軟に検索条件を足したり、テーブル同士を結合して扱ったりする発想とは出発点が違います。

DynamoDBが向いているのは、大量アクセスをさばきたいケースや、アクセスパターンを比較的はっきり定義できるケースです。逆に、後から検索条件が増えやすい業務データや、関係のあるデータを柔軟に扱いたいケースには向きません。DynamoDBは何でも検索しやすいデータベースではなく、必要な読み書きを速く返すために設計するデータベースです。

RDSとDynamoDBを比較するときのポイント

データ構造、検索のしやすさ、整合性、スケールのさせ方、運用の考え方まで含めて、RDSとDynamoDBの違いを整理します。

データ構造の考え方が違う

RDSは、表形式で整理したデータを扱うリレーショナルデータベースです。列や型を定義し、データ同士の関係を保ちながら管理しやすいため、構造がある程度決まっている業務データに向いています。一方のDynamoDBは、キーバリュー型・ドキュメント型のNoSQLデータベースです。データはテーブル、アイテム、属性という単位で持ち、主キーを軸にアクセスします。

この違いは、保存形式だけの話ではありません。RDSは関係のあるデータを整理して持つ設計に向いていますが、DynamoDBは、どのような読み書きをさせたいかを先に決め、そのアクセスに合わせてデータを持たせる設計が基本です。RDBの感覚でデータを細かく分けてから結びつけようとすると、DynamoDBの設計には合いません。

検索や集計のしやすさが違う

複雑な検索や集計が必要なら、RDSのほうが扱いやすくなります。RDSはSQLを前提に使えるため、条件検索、集計、並び替え、結合といった処理を組み立てやすいからです。複数のテーブルをまたいで柔軟に検索したい業務データでは、この差が効きます。

一方のDynamoDBは、主キーやインデックスを使った高速アクセスに向いています。読み取りには GetItem、Query、Scan などを使いますが、特に Query はパーティションキー値を前提に使う操作です。後から自由に検索条件を増やしたり、JOIN前提で扱ったりする使い方には向きません。柔軟に検索したいならRDS、読み方をあらかじめ決められるならDynamoDB、と捉えると整理しやすいです。

スケーラビリティの考え方が違う

RDSとDynamoDBでは、スケールの前提も異なります。RDSは、リレーショナルデータベースとして安定して運用することが出発点です。性能を見ながらインスタンスや構成を調整していく考え方が中心で、必要に応じてリードレプリカやストレージ自動スケーリングなどを組み合わせて拡張していきます。

一方のDynamoDBは、大規模なアクセスをさばくことを前提にしたNoSQLデータベースです。低レイテンシを維持しながら伸ばしやすいのが強みですが、それは主キー設計やアクセスパターンの整理ができていてこそです。何もしなくても自動で最適化されるという話ではありません。DynamoDBは、スケールしやすいデータベースというより、スケールを見込んで設計するデータベースです。

整合性とトランザクションの扱いが違う

整合性の考え方にも差があります。RDSはリレーショナルデータベースとして扱うため、業務データの整合性やトランザクション処理を前提に設計しやすいのが強みです。注文、在庫、請求のように、複数のデータを矛盾なく更新したい場面では、この前提が活きます。

DynamoDBも整合性やトランザクションを扱えないわけではありません。読み取りはデフォルトで結果整合性ですが、強い整合性読み取りも選べますし、TransactWriteItems や TransactGetItems によるトランザクションにも対応しています。ただし、ここで同じだと考えると危険です。整合性を確保できることと、RDSと同じ感覚で設計できることは別だからです。DynamoDBは、整合性や結合を多用する前提の設計には向きません。

運用負荷とチューニングのポイントが違う

RDSもDynamoDBもマネージドサービスですが、運用で見るべきポイントは同じではありません。RDSでは、バックアップやパッチ適用の負担は減らせますが、DBエンジンの特性を踏まえた設計や性能管理は引き続き必要です。マネージドだからといって、リレーショナルデータベースとしての運用課題まで消えるわけではありません。

一方のDynamoDBは、インフラ管理の負担が小さい反面、主キー設計やインデックス設計、読み取り整合性、トランザクションの使いどころなどがそのまま性能とコストに響きます。特に Scan に頼る設計は避けたいところです。つまり、RDSではDB運用そのものが重くなりやすく、DynamoDBではデータモデル設計の重みが増します。運用負荷が軽いというだけで、設計まで簡単になるわけではありません。

どちらを選ぶべきかは要件で決まる

選ぶときに見るべきなのは、サービスの印象ではなく、扱うデータとアクセス要件です。

複雑な業務データを扱うならRDSを優先する

複数のデータを関連づけながら扱う業務システムでは、RDSを優先しやすくなります。たとえば、ユーザー、注文、在庫、請求のように、複数のテーブルをまたいで検索や更新を行う場面です。こうしたデータは、整合性を保ちながら扱う必要があり、後から集計や突き合わせが必要になることも少なくありません。RDSは、そうした業務データを整理して扱いやすい構造です。

DynamoDBでも業務データを持つこと自体はできます。ただ、柔軟な結合や、後から条件を増やして検索する前提の使い方には向きません。業務データでは、どのデータをどう結びつけたいか、後からどんな切り口で見たいかが重要になります。この自由度を優先するなら、まずRDSから検討するほうが自然です。

高トラフィックを前提にするならDynamoDBを検討する

大量のアクセスを低レイテンシで処理したいなら、DynamoDBが候補になります。高頻度の読み書きが発生し、アクセス集中時にも応答速度を落としにくい構成を求める場面では、DynamoDBの特性が活きます。

ただし、DynamoDBは単に速いデータベースではありません。主キーやアクセスパターンを前提に設計してはじめて、性能とスケールの強みが出ます。高トラフィックだから自動的にDynamoDB、ではなく、読み書きの流れを先に定義できるかまで含めて判断する必要があります。

検索要件が固まっていないならRDSのほうが安全

検索要件が固まっていないなら、RDSのほうが安全です。RDSでは、条件検索、集計、並び替え、結合をあとから組み立てやすく、要件の変化にも対応しやすいからです。開発初期や要件定義の途中では、「どの条件で検索したいか」「どんな集計が必要か」が後から増えることも珍しくありません。

一方のDynamoDBは、アクセスパターンを先に決め、その読み方に合わせてデータを設計する考え方が基本です。検索要件が曖昧な段階で選ぶと、後から設計を見直す負担が大きくなりやすくなります。検索の仕方がまだ変わりそうなら、RDSを選んだほうが後戻りしにくくなります。

アクセスパターンを固定できるならDynamoDBが活きる

どのような読み書きが発生するかをかなり明確に定義できるなら、DynamoDBは有力です。たとえば、ユーザーIDで直近の履歴を取得する、商品IDごとに状態を更新する、といったように、主キーやインデックスを前提にアクセス方法を設計できるケースです。こうした用途では、柔軟性よりも処理効率を優先しやすく、DynamoDBの設計と噛み合います。

逆に、後から検索条件を増やしたい、別の切り口でも見たい、という要件が出やすいなら相性は落ちます。DynamoDBは何でも検索しやすいデータベースではなく、必要な読み書きを速く返すために設計するデータベースです。アクセス方法を固定できるなら、その強みを活かしやすくなります。

迷ったときは「今必要なアクセス要件」で判断する

RDSとDynamoDBのどちらにするか迷ったときに危ないのは、「将来スケールしそうだから」「今後もっと複雑になるかもしれないから」といった曖昧な見込みで決めることです。将来の可能性を考えるのは必要ですが、まだ確定していない要件を前提にすると、過剰設計になりやすくなります。

見るべきなのは、今必要な読み書きが何か、どんな検索が必要か、整合性をどこまで厳密に求めるかです。柔軟な検索や関係データの管理が必要ならRDS、アクセス方法が明確で、高トラフィックを低レイテンシで処理したいならDynamoDB。この基準で考えたほうがぶれません。データベース選定は、印象ではなく要件から逆算して決めるべきです。

ユースケースで見るRDSとDynamoDBの使い分け

RDSとDynamoDBの違いは、実際の使いどころを見ると分かりやすいです。ここでは、よくあるユースケースごとに、どちらが向きやすいかを整理します。

業務システムや基幹データ管理はRDSが向きやすい

業務システムや基幹データの管理では、RDSが候補になりやすくなります。ユーザー、注文、請求、在庫のように、複数のデータを関連づけながら扱う必要があるためです。こうしたデータでは、整合性を保ちながら更新や参照を行えることに加え、後から検索条件や集計要件が増えても対応しやすいことが重要になります。

RDSは、こうした業務データを整理して扱いやすい構造です。複数テーブルをまたいだ検索や集計、突き合わせが発生しやすいシステムでは、RDSのほうが自然に設計しやすくなります。日々の取引や更新を安定して処理したい用途では、まずRDSを軸に考えるほうが無理がありません。

セッション管理やゲーム、IoTはDynamoDBが向きやすい

セッション管理やゲーム、IoTのように、高頻度の読み書きや大量アクセスを低レイテンシで処理したい用途では、DynamoDBが向きやすくなります。こうした領域では、複雑な結合や集計よりも、決まった読み書きを速く返せることのほうが重要になりやすいためです。

状態管理やイベント処理のようにアクセスパターンが比較的明確なデータでは、DynamoDBの設計と噛み合いやすくなります。セッション情報、プレイヤーデータ、デバイス状態のように、主キーやインデックスを前提に高速に扱いたいデータでは、有力な候補になります。

会員情報や注文情報は要件によって選び方が変わる

会員情報や注文情報のようなデータは、一見するとどちらでも扱えそうですが、実際には要件で分かれます。たとえば、会員情報をIDベースで高速に参照できれば足りるなら、DynamoDBでも扱えます。一方で、会員属性ごとの絞り込み、複数条件での検索、購買履歴やポイント情報との突き合わせまで必要なら、RDSのほうが設計しやすくなります。

注文情報も同じです。注文ID単位で高速に参照できればよいならDynamoDBは候補になりますが、受注、明細、在庫、配送、請求をまたいで整合性を保ちながら扱うなら、RDSのほうが自然です。データの名前だけで決めるのではなく、そのデータをどう使うかで判断する必要があります。

RDSとDynamoDBを組み合わせる構成もある

実務では、RDSかDynamoDBかを一つに決め打ちしない構成も珍しくありません。データの性質が違えば、同じシステムの中でも向いている保存先は変わるからです。

たとえば、基幹となる業務データはRDSで管理し、低レイテンシが必要なセッション情報やイベント状態はDynamoDBで持つ、という分担は十分ありえます。二択の勝ち負けで考えるより、どの役割をどちらに持たせるかで整理したほうが、設計としては素直です。

設計で後悔しやすいポイント

RDSは負荷増加時の性能設計で詰まりやすく、DynamoDBはアクセスパターンを見誤ると検索やコストで苦しくなりやすくなります。長所だけで選ぶと、後で設計の粗さが表に出ます。

RDSはアクセス増加時のスケール設計が課題になりやすい

RDSは運用負荷を下げやすい一方で、アクセス増加時の性能課題まで自動で解決してくれるわけではありません。トラフィックやデータ量が増えたときには、CPU、メモリ、ストレージ性能、リードレプリカ構成などを見ながら、どこがボトルネックになっているかを判断する必要があります。

複雑な検索や集計、結合を多く抱えるシステムでは、この負担が重くなりやすくなります。RDSは扱いやすいサービスですが、リレーショナルデータベースとしての性能管理からは逃げられません。導入時に「マネージドだから後はAWSが吸収してくれる」と考えると、負荷が増えた段階で設計の甘さが表に出やすくなります。

DynamoDBは後から柔軟な検索要件が出ると苦しくなりやすい

DynamoDBは、主キーやインデックスを前提に高速アクセスする設計と相性がよいサービスです。逆に、後から「別の条件でも検索したい」「集計や横断検索を増やしたい」といった要件が出てくると、設計の見直しが必要になりやすくなります。

特に厄介なのは、分析的な読み方をしようとして Scan に頼るケースです。こうなると、効率もコストも悪化しやすくなります。DynamoDBは、後から何でも検索できるようにしておくより、必要な読み方を先に決めておくほうがうまくいくデータベースです。

RDBの感覚でDynamoDBを設計すると失敗しやすい

DynamoDBでよくある失敗は、RDBの設計思想をそのまま持ち込むことです。テーブルを細かく分け、必要になったら後から結びつける、という発想はDynamoDBと噛み合いません。DynamoDBは、JOINを前提に組み立てるのではなく、必要なアクセスに合わせてデータの持ち方を決める設計が基本です。

この切り替えができていないと、柔軟に検索できない、取得のたびに無駄が出る、想定よりコストがかかる、といった問題につながりやすくなります。DynamoDBはRDBの置き換え先として雑に選ぶものではなく、アクセスパターンを軸に設計する前提で使うべきサービスです。

料金だけで選ぶと判断を誤りやすい

料金だけで選ぶのも危険です。RDSはインスタンス、ストレージ、I/Oなどを前提に考えるサービスで、DynamoDBは読み書きキャパシティやアクセスパターンの影響を受けやすいサービスです。単純にどちらが安いかではなく、どんな読み書きがどの頻度で発生するかでコスト構造は変わります。

実務では、初期見積もりの安さより、要件に対して無理のない設計かどうかを優先したほうが失敗しにくくなります。柔軟な検索や関係データの管理が必要なのにDynamoDBを選べば、後から設計変更や周辺実装が増えて高くつきやすくなります。逆に、高トラフィックな単純アクセスが中心なのにRDSを選べば、性能対策やスケール設計の負担が重くなります。コストは結果として重要ですが、料金表だけで決めると判断を外しやすくなります。

まとめ

RDSとDynamoDBは、どちらもAWSで使えるデータベースですが、向いている要件は大きく異なります。RDSは、複雑な検索や集計、関係データの管理、整合性が求められるシステム向けです。一方のDynamoDBは、アクセスパターンを明確に定義しやすく、高トラフィックを低レイテンシで処理したい用途に向いています。

選定で見るべきなのは、どちらが優れているかではなく、今の要件にどちらが合うかです。検索要件がまだ変わりそうならRDS、必要な読み書きが明確で、処理効率やスケールを優先したいならDynamoDB、と考えると整理しやすくなります。

実務では、どちらか一方に決め打ちしない構成も珍しくありません。基幹データはRDS、セッションや状態管理はDynamoDBというように、役割ごとに分けたほうが素直なケースもあります。先に見るべきなのはサービス名ではなく、要件です。