Einführung

Amazon Web Services (AWS) bietet eine wachsende Anzahl speziell entwickelter Datenbankoptionen (derzeit mehr als 15) zur Unterstützung verschiedener Datenmodelle. Dazu gehören relationale Datenbanken sowie Schlüsselwert-, Dokument-, In-Memory-, Graph-, Zeitreihen-, Wide-Column- und Ledger-Datenbanken.

Bei der Auswahl der richtigen Datenbank oder mehrerer Datenbanken müssen Sie eine Reihe von Entscheidungen treffen, die auf Ihren organisatorischen Anforderungen basieren. Dieser Entscheidungsleitfaden hilft Ihnen dabei, die richtigen Fragen zu stellen, einen klaren Implementierungspfad aufzuzeigen und Ihnen bei der Migration von Ihrer vorhandenen Datenbank zu helfen.

Dieses sechseinhalbminütige Video von AWS-Entwickler-Befürworter Ricardo Ferreira erklärt die Grundlagen der Auswahl einer AWS-Datenbank und bietet eine ausführliche Einführung in die Konzepte, Kriterien und Auswahlmöglichkeiten, die Ihnen im Rest dieses Entscheidungsleitfadens zur Verfügung stehen.

Zeit zum Lesen

20 Minuten

Zweck

Finden Sie heraus, welche AWS-Datenbank am besten zu Ihrem Unternehmen passt.

Stufe

Einsteiger

Letzte Aktualisierung

11. September 2023

Abgedeckte Services

Amazon Aurora
Amazon DocumentDB
Amazon DynamoDB
Amazon ElastiCache
Amazon Keyspaces
Amazon MemoryDB
Amazon Neptune
Amazon QLDB
Amazon Redshift
Amazon RDS
Amazon Timestream

Weitere Entscheidungsleitfäden zu

Analytik
Anwendungsintegration
Container
Entwicklungsstrategie
Machine Learning
Speicher

Verständnis

Datenbanken sind wichtige Backend-Systeme, die für jegliche Anwendungen zur Speicherung von Daten verwendet werden – sei es eine kleine mobile Anwendung oder eine internetfähige Unternehmensanwendung mit Anforderungen in Echtzeit.

Dieser Entscheidungsleitfaden soll Ihnen dabei helfen, die verschiedenen Möglichkeiten zu verstehen, die Ihnen zur Verfügung stehen, die Kriterien festzulegen, die für die Wahl Ihrer Datenbank sinnvoll sind, Ihnen detaillierte Informationen über die einzigartigen Eigenschaften jeder Datenbank zu geben. So können Sie sich eingehender mit den Möglichkeiten befassen, die jede Datenbank bietet.

Welche Arten von Anwendungen werden mithilfe von Datenbanken entwickelt?

  • Anwendungen auf der Internetebene: Global verteilte und für das Internet skalierte Anwendungen, die Millionen von Anfragen pro Sekunde an Hunderten von Terabytes Daten abwickeln. Diese Datenbanken werden automatisch nach oben und unten skaliert, um Ihren schwankenden Workloads gerecht zu werden.
  • Echtzeitanwendungen: Echtzeitanwendungen wie Caching, Sitzungsspeicher, Gaming-Bestenlisten, Ride-Hailing, Zielgruppenwerbung und Echtzeit-Analytik benötigen Mikrosekunden-Latenz und hohen Durchsatz, um Millionen von Anfragen pro Sekunde bearbeiten zu können.
  • Open-Source-Anwendungen: Einige Kunden bevorzugen Open-Source-Datenbanken aufgrund ihrer geringen Kosten, der Möglichkeit zur Entwicklung mit Unterstützung der Community sowie der großen Anzahl von Tools und Erweiterungen.
  • Unternehmensanwendungen: Unternehmensanwendungen werden verwendet, um Kerngeschäftsprozesse wie Vertrieb, Abrechnung, Kundenservice, Personalwesen und Spartenprozesse zu verwalten, wie beispielsweise das Reservierungssystem einer Hotelkette oder das Risikomanagementsystem einer Versicherungsgesellschaft. Diese Anwendungen benötigen Datenbanken, die schnell, skalierbar, sicher, verfügbar und zuverlässig sind.

Hinweis: Dieser Leitfaden konzentriert sich auf Datenbanken, die für Online Transaction Processing (OLTP)-Anwendungen geeignet sind. Wenn Sie in erster Linie riesige Datenmengen schnell und effizient speichern und analysieren müssen (in der Regel mit einer Anwendung zum Online Analytical Processing (OLAP)), bietet AWS Amazon Redshift an, einen vollständig verwalteten, cloudbasierten Data-Warehousing-Service, der für umfangreiche Analyse-Workloads konzipiert ist.  

Es gibt zwei übergeordnete Kategorien von AWS-OLTP-Datenbanken: relationale und nicht-relationale.

  • Die relationale Datenbankfamilie von AWS umfasst sieben beliebte Engines für Amazon RDS und Amazon Aurora – Amazon Aurora mit MySQL-Kompatibilität, Amazon Aurora mit PostgreSQL-Kompatibilität, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle und SQL Server – sowie eine Option zur On-Premises-Bereitstellung mit Amazon RDS in AWS Outposts.
  • Die nicht-relationalen Datenbankoptionen wurden für Benutzer entwickelt, die einen besonderen Bedarf an Schlüsselwert-, Dokument-, Caching-, In-Memory-, Graph-, Zeitreihen-, Wide-Column- und Ledger-Datenbanken haben.

Wir werden all dies in der Abschnittsauswahl dieses Leitfadens ausführlich untersuchen.

Datenbank-Migration

Bevor Sie entscheiden, welchen Datenbankservice Sie für die Arbeit mit Ihren Daten verwenden möchten, sollten Sie ein wenig Zeit damit verbringen, darüber nachzudenken, wie Sie Ihre vorhandenen Datenbank(en) migrieren werden.

Die beste Strategie für die Datenbankmigration hilft Ihnen dabei, die Vorteile der AWS-Cloud voll auszuschöpfen. Dazu müssen Sie Ihre Anwendungen migrieren, um speziell entwickelte, cloudorientierte Datenbanken zu verwenden. Sie sind auch nicht an dieselbe Datenbank gebunden, die Sie On-Premises verwendet haben. Erwägen Sie die Modernisierung Ihrer Anwendungen und wählen Sie die Datenbanken aus, die den Workflow-Anforderungen Ihrer Anwendungen am besten entsprechen.

Wenn Sie sich beispielsweise dafür entscheiden, zuerst Ihre Anwendungen zu migrieren und sie dann zu transformieren, könnten Sie sich zuerst für ein Lift and Shift Ihrer Datenbank zu entscheiden. Wenn Sie vollständig in der AWS-Cloud sind, können Sie mit der Modernisierung Ihrer Anwendung beginnen. Diese Strategie kann Ihnen helfen, Ihre aktuelle On-Premises-Umgebung schnell zu verlassen und sich dann auf die Modernisierung zu konzentrieren.
 
Die vorherige Abbildung zeigt, wie der AWS Database Migration Service verwendet wird, um Daten nach Amazon Aurora zu verschieben.

Die folgenden Ressourcen können Ihnen bei Ihrer Migrationsstrategie helfen:

Sie sollten nicht nur eine Migrationsstrategie im Vordergrund Ihrer Planung haben, sondern auch Möglichkeiten haben, Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Sie können Amazon Redshift verwenden. Es handelt sich dabei um einen schnellen, vollständig verwalteten Data-Warehouse-Service im Petabyte-Bereich, mit dem Sie alle Ihre Daten mithilfe Ihrer vorhandenen Business-Intelligence-Tools effizient analysieren können. Der Service ist für Datensätze optimiert, die von einigen hundert Gigabyte bis zu einem Petabyte oder mehr reichen.

Überlegungen

Sie erwägen das Hosten einer Datenbank in AWS. Dies kann sein, um ein Greenfield-/Pilotprojekt als ersten Schritt Ihrer Cloud-Migrationsreise zu unterstützen. Oder aber Sie möchten einen vorhandenen Workload mit so wenig Unterbrechungen wie möglich migrieren. Oder vielleicht möchten Sie Ihren Workload auf verwaltete AWS-Services portieren oder ihn sogar vollständig cloudnativ umgestalten.

Was auch immer Ihr Ziel ist, die Berücksichtigung der richtigen Fragen wird Ihre Datenbankentscheidung vereinfachen. Hier finden Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten zu berücksichtigenden Kriterien.

  • Die erste wichtige Überlegung bei der Auswahl Ihrer Datenbank ist Ihr Geschäftsziel. Welche strategische Ausrichtung treibt den Wandel Ihrem Unternehmen voran? Wie in den 7 Rs von AWS vorgeschlagen, sollten Sie überlegen, ob Sie einen vorhandenen Workload umgestalten oder umstrukturieren, auf eine neue Plattform verlagern möchten, um kommerzielle Lizenzverpflichtungen loszuwerden, für Ihre vorhandenen Datenbanken und Daten ohne Änderungen einen Hostwechsel in die Cloud durchführen möchten, um die Vorteile der Cloud-Funktionen zu nutzen, oder ob Sie jetzt zu einer verwaltete Datenbankstrategie übergehen möchten.

  • Sie können eine Hostwechsel-Strategie auswählen, um die Bereitstellung in der Cloud schneller und mit weniger Problemen bei der Datenmigration durchzuführen. Installieren Sie Ihre Datenbank-Engine-Software auf einer oder mehreren EC2-Instances, migrieren Sie Ihre Daten und verwalten Sie diese Datenbank-Instance genauso wie On-Premises. Alternativ können Sie eine Plattformwechsel-Strategie auswählen, bei der Sie Ihre relationale On-Premises-Datenbank auf eine vollständig verwaltete Amazon-RDS-Instance migrieren.

    Schließlich könnten Sie dies als eine Möglichkeit betrachten, Ihren Workload cloudnativ umzugestalten, indem Sie speziell entwickelte NoSQL-Datenbanken wie Amazon DynamoDB und Amazon DocumentDB mit MongoDB-Kompatibilität verwenden. Und wenn Sie auf einen Serverless-Footprint umsteigen möchten, um die Last der Infrastrukturverwaltung und Kapazitätsplanung zu eliminieren, bietet AWS für viele seiner Datenbanken Serverless-Angebote an, z. B. Amazon Aurora Serverless und Amazon Neptune Serverless, die Graphdatenbank.

  • Benötigen Sie eine Datenbank, die für einen bestimmten Zweck erstellt wurde? Wie Sie vielleicht gelesen haben, liegen die Zeiten der monolithischen Datenbank, die für alles passt, hinter uns. Es ist heute viel üblicher, eine speziell entwickelte Datenbank auszuwählen, die für eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Anwendungsfall optimiert ist.

    AWS bietet ein breites und umfassendes Portfolio an speziell entwickelten Datenbanken, die verschiedene Datenmodelle unterstützen. Mit diesen Datenbanken können Sie datengesteuerte, hochgradig skalierbare, verteilte Anwendungen erstellen. Durch die Auswahl der richtigen, speziell entwickelten und auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Datenbank können Sie die Entwicklung und Bereitstellung beschleunigen.

  • Der Kern jeder Datenbankauswahl umfasst die Eigenschaften der Daten, die Sie speichern, abrufen, analysieren und bearbeiten müssen. Dazu gehört auch Ihr Datenmodell (ist es relational, strukturiert oder halbstrukturiert, verwendet es einen stark vernetzten Datensatz oder Zeitreihen?), Datenzugriff (wie müssen Sie auf Ihre Daten zugreifen?), in welchem Umfang Sie Echtzeitdaten benötigen und ob Sie eine bestimmte Datensatzgröße im Sinn haben.

  • Ihre wichtigsten betrieblichen Überlegungen beziehen sich ausschließlich darauf, wo Ihre Daten zuhause sind und wie sie verwaltet werden. Die zwei wichtigsten Entscheidungen, die Sie treffen müssen, sind:

    • Ob es selbst gehostet oder vollständig verwaltet wird: Die Kernfrage dabei ist, wo Ihr Team dem Unternehmen den größten Mehrwert bieten wird? Wenn die Datenbank selbst gehostet wird, sind Sie für den echten Mehrwert verantwortlich, den eine Datenbank bieten kann (durch Ihre Arbeit am Schemadesign, an der Abfragekonstruktion und an der Abfrageoptimierung), und Sie sind für die tägliche Wartung, Überwachung und das Patchen der Datenbank verantwortlich. Die Wahl einer vollständig verwalteten AWS-Datenbank vereinfacht Ihre Arbeit und ermöglicht es Ihrem Team, sich auf die Bereiche zu konzentrieren, in denen sie voraussichtlich einen einzigartigen Mehrwert bietet.

    • Ganz gleich, ob Sie eine bereitgestellte oder eine Serverless-Datenbank benötigen: Amazon Aurora bietet ein Modell, wie Sie über diese Wahl nachdenken können. Amazon Aurora Serverless v2 eignet sich für anspruchsvolle, hochvariable Workloads. Beispielsweise kann Ihre Datenbanknutzung für einen kurzen Zeitraum stark sein, gefolgt von langen Perioden mit geringer Aktivität oder gar keiner Aktivität. Einige Beispiele sind Einzelhandels-, Gaming- oder Sportwebsites mit regelmäßigen Werbeveranstaltungen und Datenbanken, die bei Bedarf Berichte erstellen. Von Aurora bereitgestellte Cluster eignen sich für stabile Workloads. Bei bereitgestellten Clustern wählen Sie eine Aurora-Instance-Klasse mit einer vordefinierten Menge an Arbeitsspeicher, CPU-Leistung und I/O-Bandbreite.
  • Die Zuverlässigkeit der Datenbank ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Um Zuverlässigkeit und Stabilität Ihrer Datenbank zu erreichen und aufrechtzuerhalten, müssen Sie auf eine Reihe von Schlüsselfaktoren achten. Zu diesen Faktoren gehören Funktionen für Backup und Wiederherstellung, Replikation, Failover und zeitpunktbezogene Wiederherstellung (PITR).
     
    Darüber hinaus könnte die Unterstützung einer global verteilten Anwendung/eines Datensatzes für Sie wichtig sein, ebenso wie die Anforderungen an Recovery Time Objective (RTO)/Recovery Point Objective (RPO).

  • Überlegen Sie, ob Ihr Workload-Durchsatz die Kapazität eines einzelnen Rechenknotens überschreiten könnte. Überlegen Sie dann, ob die Datenbank möglicherweise benötigt wird, um eine hohe Nebenläufigkeit von Transaktionen (10 000 oder mehr) zu unterstützen, und ob sie in mehreren geografischen Regionen eingesetzt werden muss.
     
    Wenn Ihr Workload eine extrem hohe Leseleistung mit einer Antwortzeit in Mikrosekunden statt in einstelligen Millisekunden erfordert, sollten Sie erwägen, zusätzlich zu Ihrer Datenbank In-Memory-Caching-Lösungen oder eine Datenbank, die den In-Memory-Datenzugriff unterstützt, zu verwenden.

  • Sicherheit liegt in der gemeinsamen Verantwortung von AWS und Ihnen. Das AWS-Modell der geteilten Verantwortung beschreibt dies als Sicherheit der Cloud und Sicherheit in der Cloud. Zu den spezifischen Sicherheitsaspekten gehören Datenschutz auf allen Ebenen Ihrer Daten, Authentifizierung, Compliance, Datensicherheit, Speicherung vertraulicher Daten und Unterstützung von Prüfungsanforderungen.

Auswahl

Da Sie nun die Kriterien kennen, anhand derer Sie Ihre Datenbankoptionen bewerten werden, können Sie wählen, welche AWS-Datenbank für Ihre Unternehmensanforderungen geeignet ist.

Diese Tabelle zeigt, welche Datenbanken für welche Umstände und Datentypen optimiert sind. Verwenden Sie die Tabelle, um die Datenbank zu ermitteln, die für Ihren Anwendungsfall am besten geeignet ist.

Datenbankfamilien
Wann würden Sie es verwenden?
Wofür ist es optimiert?
Verwandte Datenbank-Engines oder -Services
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Relational

AmazonRDS bietet sieben relationale Datenbank-Engines zur Auswahl, darunter die MySQL-kompatible Edition von Amazon Aurora, die PostgreSQL-kompatible Edition von Amazon Aurora, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Oracle und Microsoft SQL Server.

Verwenden Sie diese Option, wenn Sie einen relationalen On-Premises-Workload migrieren oder wenn Ihr Workload Ad-hoc-Abfragemuster aufweist.
Optimiert für strukturierte Daten, die in Tabellen, Zeilen und Spalten gespeichert sind. Sie unterstützen komplexe Ad-hoc-Abfragen durch Joins.
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Amazon RDS in Outposts

Amazon RDS in AWS Outposts ermöglicht Ihnen, vollständig verwaltete Datenbank-Instances in Ihren On-Premises-Umgebungen bereitzustellen.

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Amazon RDS

Amazon RDS ist eine Sammlung verwalteter Services, die darauf ausgelegt sind, die Einrichtung, den Betrieb und die Skalierung von Datenbanken in der Cloud zu vereinfachen.

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Amazon RDS für SQL Server

Amazon RDS für SQL Server vereinfacht die Konfiguration, den Betrieb und die Skalierung von SQL-Serverbereitstellungen in der Cloud.

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Amazon RDS für Oracle

Amazon RDS für Oracle ist eine vollständig verwaltete kommerzielle Datenbank, die die Einrichtung, den Betrieb und die Skalierung von Oracle-Bereitstellungen in der Cloud erleichtert.

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Amazon RDS für PostgreSQL

Amazon RDS für PostgreSQL bietet Ihnen Zugriff auf den Funktionsumfang einer vertrauten PostgreSQL-Datenbank-Engine.

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Amazon RDS für MariaDB

Amazon RDS vereinfacht das Einrichten, Betreiben und Skalieren von MariaDB-Serverbereitstellungen in der Cloud.

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Amazon RDS für MySQL

Amazon RDS vereinfacht das Einrichten, Betreiben und Skalieren von MySQL-Bereitstellungen in der Cloud.

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Amazon Aurora mit MySQL-Kompatibilität

Ausführen und Verwalten von Datenbanken, die in MySQL erstellt wurden, aber mit zusätzlichen Funktionen in der Aurora-Engine.

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Amazon Aurora mit PostgreSQL-Kompatibilität

Ausführen und Verwalten von Datenbanken, die in PostgreSQL erstellt wurden, aber mit zusätzlichen Funktionen in der Aurora-Engine.

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Amazon Aurora

Amazon Aurora bietet integrierte Sicherheit, kontinuierliche Sicherungen, Serverless-Computing, bis zu 15 Lesereplikate, automatisierte Replikation in mehreren Regionen und Integrationen mit anderen AWS-Services.

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Amazon Redshift

Amazon Redshift ist ein vollständig verwalteter Data-Warehouse-Service im Petabyte-Bereich, der auf Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Kosteneffizienz optimiert ist. Es wurde so konzipiert, dass Sie alle Ihre Daten mit Ihren vorhandenen Business-Intelligence-Tools analysieren können.

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Schlüsselwert

Eine NoSQL-Datenbank, die Daten als eine Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren speichert, wobei ein Schlüssel als eindeutige Kennung dient.

Verwendung für Workloads wie Sitzungsspeicher oder Einkaufswagen. Schlüsselwertdatenbanken können auf große Datenmengen und extrem hohe Volumina an Zustandsänderungen skaliert werden und bedienen gleichzeitig Millionen gleichzeitiger Benutzer durch verteilte Verarbeitung und Speicherung.
Optimiert für den schnellen Zugriff auf sehr große Mengen strukturierter, halbstrukturierter oder unstrukturierter Daten mit hohem Lese- und Schreibdurchsatz.
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Amazon DynamoDB

Eine leistungsstarke, flexible, skalierbare und Serverless-NoSQL-Datenbank, die darauf ausgelegt ist, Workloads mit Schlüsselwerten und Dokumenten zu unterstützen.

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In-Memory-Datenbank

Eine Datenbank, die Sie für Anwendungen verwenden können, die Echtzeitzugriff auf Daten benötigen. Durch direktes Speichern von Daten im Arbeitsspeicher stellen diese Datenbanken dort eine Latenz von Mikrosekunden bereit, für die eine Latenz von Millisekunden nicht ausreicht.

Verwenden Sie diese Option, wenn Sie eine Caching-Ebene zur Verbesserung der Leseleistung benötigen.
Optimiert für Anwendungen, die einen Datenzugriff im Submillisekundenbereich benötigen.
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Amazon ElastiCache

Wählen Sie Elasticache für Memcached, wenn Sie eine einfache Caching-Lösung benötigen, um die Anwendungsleistung zu erhöhen, oder Elasticache für Redis, wenn Sie eine Caching-Lösung benötigen, um den Datenzugriff mit Ihrer primären bestehenden Datenbank zu beschleunigen, aber auch umfangreichere Funktionen wie erweiterte Datenstrukturen, Replikation und Transaktionen benötigen.

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Amazon MemoryDB für Redis

Wählen Sie MemoryDB, wenn Sie eine ultraschnelle Primärdatenbank mit einer Leselatenz im Mikrosekundenbereich und einer Schreiblatenz im einstelligen Millisekundenbereich benötigen.

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Dokumentdatenbanken

Eine Datenbank, die Sie verwenden können, um halbstrukturierte Daten als JSON-ähnliche Dokumente zu speichern. Diese Datenbanken helfen Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen und zu aktualisieren.

Verwenden Sie diese Option, wenn Sie JSON-Dokumente mit umfangreichen Abfragefunktionen in den Feldern der Dokumente speichern möchten.
Optimiert für die Speicherung halbstrukturierter Daten als JSON-Dokumente.
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Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität)

Verwenden Sie Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität), wenn Sie einen vollständig verwalteten Datenbankservice benötigen, um die Einrichtung, den Betrieb und die Skalierung von MongoDB-kompatiblen Datenbanken in der Cloud zu vereinfachen.

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Wide-Column-Datenbank

Ein Typ von NoSQL-Datenbank. Sie verwendet Tabellen, Zeilen und Spalten. Im Gegensatz zu einer rationalen Datenbank können die Namen und Formate der Spalten jedoch von Zeile zu Zeile in der gleichen Tabelle unterschiedlich sein.

Verwenden Sie diese Option, wenn Sie Ihre On-Premises-Cassandra-Workloads migrieren müssen oder wenn Sie Daten mit hoher Geschwindigkeit für Anwendungen verarbeiten müssen, die eine Latenzzeit im einstelligen Millisekundenbereich erfordern.
Optimiert für Workloads, die hohe Lese-/Schreibvorgänge und einen hohen Durchsatz bei geringer Latenz und linearer Skalierbarkeit erfordern.
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Amazon Keyspaces

Verwenden Sie Amazon Keyspaces (für Apache Cassandra), wenn Sie einen skalierbaren, hochverfügbaren und verwalteten Apache-Cassandra-kompatiblen Datenbankservice benötigen, den Sie nutzen können, ohne Server bereitstellen, patchen oder verwalten zu müssen, oder Software installieren, warten oder betreiben zu müssen.

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Graphdatenbank

Eine Datenbank, die Knoten und Beziehungen anstelle von Tabellen oder Dokumenten speichert. Die Verbindungen zwischen den Daten werden als genauso wichtig angesehen wie die Daten selbst.

Für Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, Empfehlungsmaschinen und Flugliniennetzwerke.
Optimiert und speziell für die Speicherung und Navigation von Beziehungen entwickelt.
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Amazon Neptune

Entscheiden Sie sich für Amazon Neptune, wenn Sie einen schnellen, zuverlässigen, vollständig verwalteten Graphdatenbank-Service benötigen, mit dem sich Anwendungen, die mit stark verknüpften Datensätzen arbeiten, ganz einfach entwickeln und ausführen lassen. Der Kern von Amazon Neptune ist eine zweckgerichtete, leistungsstarke Graphdatenbank-Engine.

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Neue Zeitreihendatenbank

Eine Datenbank, die zum Speichern und Abrufen von Datensätzen konzipiert ist, die Teil einer „Zeitreihe“ sind. Eine Zeitreihe ist ein Satz von Datenpunkten, denen Zeitstempel zugeordnet sind.

Verwenden Sie diese Option, wenn Sie über eine große Menge an Zeitreihendaten verfügen, möglicherweise aus verschiedenen Quellen, z. B. Daten aus dem Internet der Dinge (IoT), Anwendungsmetriken und Komponente-Verfolgung.
Optimiert für das Speichern und Abfragen von Daten, die sich im Laufe der Zeit ändern.
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Amazon Timestream

Verwenden Sie Amazon Timestream, wenn Sie eine schnelle, skalierbare, vollständig verwaltete, speziell entwickelte Zeitreihendatenbank benötigen, um Billionen von Zeitreihendatenpunkten pro Tag zu speichern und zu analysieren. Es verwaltet den Lebenszyklus von Zeitreihendaten, indem es aktuelle Daten im Speicher hält und historische Daten auf der Grundlage von benutzerdefinierten Richtlinien in eine kostenoptimierte Speicherebene verschiebt.

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Ledger Database

Eine NoSQL-Datenbank, die ein unveränderliches, transparentes und kryptografisch überprüfbares Transaktionsprotokoll bereitstellt, das einer zentralen Behörde gehört.

Verwenden Sie diese Option, wenn Ihr Unternehmen mit anderen Einheiten (Unternehmen, Kunden) kommunizieren muss und Sie eine Möglichkeit benötigen, sich gegenseitig zu überprüfen und zu vertrauen.
Optimiert für die Verwaltung eines vollständigen und überprüfbaren Verlaufs von Datenbankänderungen.
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Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)

Wählen Sie Amazon QLDB, wenn Sie eine vollständig verwaltete Ledger-Datenbank benötigen, die ein transparentes, unveränderliches und kryptographisch überprüfbares Transaktionsprotokoll bereitstellt, das im Besitz einer zentralen, vertrauenswürdigen Instanz ist.

Verwendung

Sie haben nun gelernt, wie Ihre Daten geformt sind, wie sie in Ihre Umgebung passen, Ihren Anwendungsfall unterstützen und wofür die einzelnen Datenbankservices optimiert sind. Sie sollten auswählen können, welche AWS-Datenbankservices für Ihre Unternehmensanforderungen optimiert sind.

Um herauszufinden, wie Sie jeden der verfügbaren AWS-Datenbankservices verwenden und mehr darüber erfahren können, haben wir einen Pfad bereitgestellt, auf dem Sie die Funktionsweise der einzelnen Services erkunden können. Der folgende Abschnitt enthält Links zu ausführlicher Dokumentation, praktischen Tutorials und Ressourcen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.

  • Amazon Aurora
  • Amazon Aurora

    Erste Schritte mit Amazon Aurora

    Wir skizzieren die Grundlagen für den Einstieg mit Aurora. Dieser Leitfaden enthält Tutorials und behandelt fortgeschrittenere Aurora-Konzepte und -Verfahren, z. B. die verschiedenen Arten von Endpunkten und die Skalierung von Aurora-Clustern nach oben und unten.

    Leitfaden erkunden »

    Amazon Aurora

    Eine hochverfügbaren Datenbank erstellen

    Erfahren Sie, wie man zum Erstellen einer hochverfügbaren Datenbank einen Amazon-Aurora-Cluster konfiguriert. Diese Datenbank besteht aus Rechenknoten, die über mehrere Availability Zones hinweg repliziert werden, um eine erhöhte Leseskalierbarkeit und einen Failover-Schutz zu erhalten.

    Erste Schritte mit dem Tutorial »

    Amazon Aurora

    Globale Amazon-Aurora-Datenbanken verwenden

    Wir helfen Ihnen bei den ersten Schritten mit der Nutzung der globalen Aurora-Datenbanken. In diesem Leitfaden werden die unterstützten Engines und die Verfügbarkeit der AWS-Region für globale Aurora-Datenbanken mit Aurora MySQL und Aurora PostgreSQL beschrieben.

    Leitfaden erkunden »

    Amazon Aurora

    Von Amazon RDS für MySQL zu Amazon Aurora MySQL migrieren
     
    Wir zeigen Ihnen, wie Sie die Datenbank einer beliebigen Anwendung mit minimalen Ausfallzeiten von Amazon RDS für MySQL zu Amazon Aurora MySQL migrieren können. Dieses Tutorial gehört nicht zum kostenlosen Kontingent und kostet weniger als 1 USD.

    Erste Schritte mit dem Tutorial »

    AWS Database Migration Service

    Eine Serverless-Anwendung für die Nachrichtenverarbeitung erstellen


    Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit Amazon Aurora Serverless (PostgreSQL-kompatible Edition), Data API für Aurora Serverless, AWS Lambda und Amazon SNS eine Serverless-Anwendung für die Nachrichtenverarbeitung erstellen.

    Erste Schritte mit dem Tutorial »

  • Amazon DocumentDB
  • Amazon DynamoDB

    Erste Schritte mit Amazon DocumentDB

    Wir helfen Ihnen in nur sieben Schritten beim Einstieg in Amazon DocumentDB. In diesem Leitfaden wird AWS Cloud9 verwendet, um Ihren Cluster mithilfe der MongoDB-Shell direkt von der AWS-Managementkonsole aus zu verbinden und abzufragen.

    Leitfaden erkunden »

    Amazon DynamoDB

    Einrichten einer Dokumentendatenbank mit Amazon DocumentDB
     
    Dieses Tutorial hilft Ihnen dabei, von Ihrer AWS-Cloud9-Umgebung aus mit einer MongoDB-Shell eine Verbindung zu Ihrem Amazon-DocumentDB-Cluster herzustellen und einige Abfragen auszuführen.

    Erste Schritte mit dem Tutorial »

    Amazon DynamoDB

    Bewährte Methoden für die Arbeit mit Amazon DocumentDB
     
    Lernen Sie bewährte Methoden für die Arbeit mit Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) sowie die grundlegenden Betriebsrichtlinien für die Arbeit mit Amazon DocumentDB kennen.

    Leitfaden erkunden »

    Amazon DynamoDB

    Von MongoDB zu Amazon DocumentDB migrieren
     
    Erfahren Sie, wie Sie eine bestehende selbstverwaltete MongoDB-Datenbank zu einer vollständig verwalteten Datenbank auf Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) migrieren.

    Erste Schritte mit dem Tutorial »

    Amazon DynamoDB

    Bewerten der MongoDB-Kompatibilität
     
    Verwenden Sie das Kompatibilitätstool für Amazon DocumentDB, um die Kompatibilität einer MongoDB-Anwendung anhand des Quellcodes der Anwendung oder der MongoDB-Serverprofilprotokolle zu beurteilen.

    Das Tool benutzen »

  • Amazon DynamoDB
  • AWS Database Migration Service

    Erste Schritte mit Amazon DynamoDB


    Wir helfen Ihnen bei den ersten Schritten und mehr über Amazon DynamoDB zu erfahren. Dieser Leitfaden enthält praktische Tutorials und grundlegende Konzepte.

    Leitfaden erkunden »

    AWS Database Migration Service

    Erste Schritte mit DynamoDB und den AWS-SDKs


    Wir helfen Ihnen bei den ersten Schritten mit Amazon DynamoDB und den AWS-SDKs. Dieser Leitfaden enthält praktische Tutorials, die Ihnen zeigen, wie Sie Codebeispiele in DynamoDB ausführen.
    Leitfaden erkunden »

    AWS Database Migration Service

    Erstellen und Abfragen einer NoSQL-Tabelle mit Amazon DynamoDB

    Erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Amazon-DynamoDB-Konsole eine einfache Tabelle erstellen, Daten hinzufügen, die Daten scannen und abfragen, Daten löschen und die Tabelle löschen.

    Erste Schritte mit dem Tutorial »

    AWS Database Migration Service

    Erstellen einer Amazon DynamoDB-Tabelle

    Wir zeigen Ihnen, wie Sie eine DynamoDB-Tabelle erstellen und zum Speichern und Abrufen von Daten verwenden. In diesem Tutorial wird eine Online-Buchhandlungsanwendung als Anleitungsbeispiel verwendet.

    Erste Schritte mit dem Tutorial »

  • Amazon ElastiCache
  • AWS Database Migration Service

    Dokumentation für Amazon ElastiCache
     
    Erkunden Sie die vollständige Amazon-ElastiCache-Dokumentation, einschließlich Benutzerhandbüchern für ElastiCache für Redis und ElastiCache für Memcached, sowie spezifische AWS-CLI- und API-Referenzen.

    Leitfaden erkunden »

    AWS Database Migration Service

    Erste Schritte mit Amazon ElastiCache für Redis
     
    Erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Amazon-ElastiCache-Konsole einen Redis-Cluster (Cluster-Modus deaktiviert) erstellen, Zugriff darauf gewähren, eine Verbindung herstellen und ihn löschen.


    Leitfaden erkunden »

    AWS Database Migration Service

    Einen schnellen Sitzungsspeicher für eine Online-Anwendung entwickeln
     
    Erfahren Sie, wie Sie Amazon ElastiCache für Redis als verteilten Cache für die Sitzungsverwaltung verwenden. Sie lernen außerdem die bewährten Methoden für die Konfiguration Ihrer ElastiCache-Knoten kennen und erfahren, wie Sie die Sitzungen aus Ihrer Anwendung heraus verwalten.

    Erste Schritte mit dem Tutorial »

    AWS Database Migration Service

    Einrichten eines Redis-Clusters für Skalierbarkeit und hohe Verfügbarkeit

    Erfahren Sie, wie Sie einen Redis-Cluster mit ElastiCache für Redis Version 7.0 mit aktivierter TLS-Verschlüsselung erstellen und konfigurieren. Wenn der Cluster-Modus aktiviert ist, erhält Ihr Redis-Cluster eine verbesserte Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit.

    Erste Schritte mit dem Tutorial »

  • Amazon Keyspaces
  • AWS Database Migration Service

    Erste Schritte mit Amazon Keyspaces (für Apache Cassandra)

    Dieser Leitfaden richtet sich an diejenigen, die Apache Cassandra und Amazon Keyspaces (für Apache Cassandra) noch nicht kennen. Der Leitfaden führt Sie durch die Installation aller Programme und Treiber, die Sie für die erfolgreiche Verwendung von Amazon Keyspaces benötigen.

    Leitfaden erkunden »

    AWS Database Migration Service

    Apache-Cassandra-Workloads mit Amazon Keyspaces ausführen

    Erfahren Sie, wie Sie mit Property Graph und RDF von W3C Ihren Cluster erstellen und Graphmodelle entwickeln. Erfahren Sie, wie Sie Abfragen mit Apache TinkerPop Gremlin und SPARQL schreiben, Leistungsprobleme beheben und die Integration mit AWS Glue und Elasticsearch durchführen.

    Video ansehen »

    AWS Database Migration Service

    Einsteigerkurs zur Verwendung von Amazon Keyspaces

    Lernen Sie die Vorteile, typischen Anwendungsfälle und technischen Konzepte von Amazon Keyspaces kennen. Sie können den Service über den bereitgestellten Beispielcode oder das interaktive Tool in der AWS-Managementkonsole testen.


    Nehmen Sie am Kurs teil (Anmeldung erforderlich) »

  • Amazon MemoryDB
  • AWS Database Migration Service

    Erste Schritte mit Amazon MemoryDB


    Wir führen Sie durch die Schritte zum Erstellen, Gewähren von Zugriff, Herstellen einer Verbindung und Löschen eines MemoryDB-Clusters mithilfe der MemoryDB-Verwaltungskonsole.

    Leitfaden erkunden »

    AWS Database Migration Service

    Erste Schritte mit Amazon MemoryDB 


    Erfahren Sie, wie Sie Ihre Architektur vereinfachen und MemoryDB als einzelne, primäre Datenbank verwenden können, anstatt einen Cache mit niedriger Latenz vor einer dauerhaften Datenbank zu verwenden.

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    AWS Database Migration Service

    Integration von Amazon MemoryDB für Redis mit Java-basiertem AWS Lambda

    Wir besprechen einige der häufigsten Anwendungsfälle für den Datenspeicher Amazon MemoryDB für Redis, der auf Beständigkeit und schnellere Lese- und Schreibvorgänge ausgelegt ist.

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  • Amazon Neptune
  • Amazon Aurora

    Erste Schritte mit Amazon Neptune


    Wir helfen Ihnen bei den ersten Schritten mit Amazon Neptune, einem vollständig verwalteten Graphdatenbankservice. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie eine Neptune-Datenbank erstellen.

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    Amazon Aurora

    Mit Amazon Neptune einen Service zur Betrugserkennung entwickeln

    Wir führen Sie durch die Schritte, um eine Neptune-Datenbank zu erstellen, Ihr Datenmodell zu entwerfen und die Datenbank in Ihrer Anwendung zu verwenden.

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    Amazon Aurora

    Eine Empfehlungsmaschine mit Amazon Neptune entwickeln

    Wir zeigen Ihnen, wie man eine Freundschafts-Empfehlungsmaschine für eine Multiplayer-Spielanwendung mit Amazon Neptune entwickelt.

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  • Amazon QLDB
  • Amazon DynamoDB

    Erste Schritte mit Amazon QLDB

    In der Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB) ist das Journal der Kern der Datenbank. Dieser Leitfaden bietet einen allgemeinen Überblick über die Servicekomponenten von Amazon QLDB und deren Zusammenspiel.

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    Amazon DynamoDB

    Erstellen Ihres ersten Amazon-QLDB-Ledgers

    Wir führen Sie durch die Schritte, um Ihr erstes Amazon-QLDB-Sample-Ledger zu erstellen und es mit Tabellen und Beispieldaten zu füllen.

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    Amazon DynamoDB

    Verwenden eines Amazon QLDB-Treibers mit einem AWS-SDK

    Erfahren Sie, wie Sie den Amazon-QLDB-Treiber mit einem AWS-SDK verwenden, um ein QLDB-Ledger zu erstellen und es mit Beispieldaten zu füllen. Der Treiber ermöglicht es Ihrer Anwendung, mithilfe der Transaktionsdaten-API mit QLDB zu interagieren.

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  • Amazon RDS
  • AWS Database Migration Service

    Erste Schritte mit Amazon RDS

    Wir erklären, wie Sie mithilfe von Amazon RDS eine DB-Instance erstellen und eine Verbindung zu dieser herstellen. Sie lernen, eine DB-Instance zu erstellen, die MariaDB, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle oder PostgreSQL verwendet.

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    AWS Database Migration Service

    Erste Schritte beim Erstellen einer MySQL-DB-Instance

    Wir zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe der AWS-Managementkonsole eine Amazon-RDS-MySQL-Datenbank-Instance erstellen und standardmäßige MySQL-Hilfsprogramme wie MySQL Workbench verwenden, um eine Verbindung zu einer Datenbank auf der DB-Instance herzustellen.
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    AWS Database Migration Service

    Einen Webserver und eine Amazon-RDS-DB-Instance erstellen

    Erfahren Sie, wie Sie einen Apache-Webserver mit PHP installieren und eine MySQL-Datenbank erstellen. Der Webserver läuft auf einer Amazon-EC2-Instance mit Amazon Linux, und die MySQL-Datenbank ist eine MySQL-DB-Instance.

    Leitfaden erkunden »

    AWS Database Migration Service

    Erstellen und Verbinden mit einer MySQL-Datenbank

    Erfahren Sie, wie Sie eine Umgebung für die Ausführung Ihrer MySQL-Datenbank erstellen, eine Verbindung zur Datenbank herstellen und die DB-Instance löschen. Dazu verwenden wir Amazon RDS. Alles, was in diesem Tutorial gezeigt wird, ist kostenlos verfügbar.

    Erste Schritte bei der Verwendung des Tutorials »

  • Amazon Timestream
  • AWS Database Migration Service

    Erste Schritte mit Amazon Timestream

    Wir helfen Ihnen bei den ersten Schritten mit Amazon Timestream. Dieser Leitfaden enthält Anweisungen zum Einrichten einer voll funktionsfähigen Beispielanwendung.

    Leitfaden erkunden »

    AWS Database Migration Service

    Bewährte Methoden mit Amazon Timestream

    Wir untersuchen bewährte Methoden, einschließlich solcher, die sich auf Datenmodellierung, Sicherheit, Konfiguration, Datenerfasssung, Abfragen, Kundenanwendungen und unterstützte Integrationen beziehen.

    Leitfaden erkunden »

    AWS Database Migration Service

    Zugriff auf Amazon Timestream mithilfe von AWS-SDKs

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