最初の一歩を踏み出す
はじめに
Amazon Web Services (AWS) は、多様なデータモデルをサポートするために、ますます多くの目的別データベースオプション (現在 15 を超えています) を提供しています。これらには、リレーショナル、key-value、ドキュメント、インメモリ、グラフ、時系列、ワイドカラム、台帳データベースが含まれます。
適切なデータベースまたは複数のデータベースを選択するには、組織のニーズに基づいて一連の意思決定を下す必要があります。この意思決定ガイドは、適切な質問をして、実装に至るための明確な道筋を示し、既存のデータベースから移行するのに役立ちます。
この 6 分半の動画では、AWS Developer Advocate である Ricardo Ferreira が AWS データベース選択についての基礎知識を説明します。この意思決定ガイドの残りの部分で利用できる概念、基準、選択肢について、概要をしっかり学ぶことができます。
所要時間
20 分
目的
組織に最適な AWS データベースを判断するのに役立ちます。
レベル
初心者
最終更新日
2023 年 9 月 11 日
対象サービス
理解
データベースは、小規模のモバイルアプリケーションであるか、インターネット規模のリアルタイム要件を持つエンタープライズアプリケーションであるかを問わず、あらゆるタイプのアプリケーションのデータを保存するために使用される重要なバックエンドシステムです。
この意思決定ガイドは、利用できる選択肢の範囲を理解し、データベースを選択するうえで意味のある基準を確立し、各データベース固有のプロパティに関する詳細情報を得て、各データベースが提供する機能をさらに深く掘り下げることができるようにすることを目的としています。
データベースを使用してどのような種類のアプリケーションを構築しますか?
- インターネット規模のアプリケーション: 数百テラバイトを超えるデータで 1 秒あたり数百万のリクエストを処理する、グローバルに分散したインターネット規模のアプリケーション。これらのデータベースは、増減が激しいワークロードに対応するために、自動的にスケールアップおよびスケールダウンします。
- リアルタイムアプリケーション: キャッシュ、セッションストア、ゲームのリーダーボード、配車サービス、広告ターゲティング、リアルタイム分析など、毎秒数百万件のリクエストに対応するため、ミリ秒レベルのレイテンシーおよび高スループットを必要とするリアルタイムアプリケーション。
- オープンソースアプリケーション: 低コスト、コミュニティに支えられた開発とサポート、およびツールと拡張機能の大規模なエコシステムのために、オープンソースデータベースを好むお客様もいます。
- エンタープライズアプリケーション: エンタープライズアプリケーションは、販売、請求、カスタマーサービス、人事などのコアビジネスプロセス、およびホテルチェーンの予約システムや保険会社のリスク管理システムなどの基幹業務プロセスを管理します。これらのアプリケーションには、高速で、スケーラビリティ、安全性、可用性、信頼性の高いデータベースが必要です。
注: このガイドは、オンライントランザクション処理 (OLTP) アプリケーションに適したデータベースに焦点を当てています。主に大量のデータを迅速かつ効率的に保存して分析する必要がある場合のために (通常はオンライン分析処理 (OLAP) アプリケーションで対応)、AWS は、大規模な分析ワークロードを処理するように設計されたクラウドベースのフルマネージドデータウェアハウスサービスである Amazon Redshift を提供しています。
AWS OLTP データベースには、リレーショナルと非リレーショナルという 2 つの高レベルのカテゴリがあります。
- AWS リレーショナルデータベースファミリーには、Amazon RDS と Amazon Aurora 向けに人気の 7 つのエンジン (Amazon Aurora (MySQL 互換)、Amazon Aurora (PostgreSQL 互換)、MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle、SQL Server) が含まれています。また、AWS Outposts で Amazon RDS を使用してオンプレミスにデプロイするオプションもあります。
- 非リレーショナルデータベースオプションは、key-value、ドキュメント、キャッシュ、インメモリ、グラフ、時系列、ワイドカラム、台帳という各種データベースに対する特別なニーズがあるユーザー向けに設計されています。
これらすべてについて、このガイドの「選択」セクションで詳しく説明します。
データベースの移行
データの処理にどのデータベースサービスを使用するかを決める前に、既存のデータベースをどのように移行するかを少し時間をかけて考えてみることをお勧めします。
最適なデータベース移行戦略は、AWS クラウドを最大限に活用するのに役立ちます。これには、クラウド中心の目的別データベースを使用するようにアプリケーションを移行することが含まれます。また、オンプレミスで使用しているのと同じデータベースに縛られることもありません。アプリケーションのモダナイゼーションを検討し、アプリケーションのワークフロー要件に最も適したデータベースを選択してください。
次のリソースは、移行戦略に役立ちます。
- Getting started with AWS Database Migration Service
- AWS Database Migration Service の概要
- AWS Schema Conversion Tool の使用
- Selecting the right database and database migration plan for your workloads
計画の最前線で移行戦略を策定するだけでなく、データからインサイトを得ることもできます。Amazon Redshift を利用できます。これは、高速でペタバイト規模のフルマネージドデータウェアハウスサービスです。これを利用することで、既存のビジネスインテリジェンスツールを使用してあらゆるデータを効率的に分析できます。数百ギガバイトから 1 ペタバイト以上のデータセット向けに最適化されています。
検討事項
現在、AWS でデータベースをホストすることを検討しています。これは、クラウド移行ジャーニーの最初のステップとしてグリーンフィールド/パイロットプロジェクトをサポートするためかもしれません。または、可能な限り中断を最小限に抑えて既存のワークロードを移行することを目的としている可能性もあります。あるいは、ワークロードをマネージド AWS サービスに移植したり、完全にクラウドネイティブになるようにリファクタリングしたりしたい場合もあるでしょう。
目的が何であっても、適切な質問について考えることで、データベースに関する意思決定が容易になります。考慮すべき重要な基準の概要を次に示します。
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ビジネス目標 -
移行戦略 -
目的別 -
データに関する検討事項 -
運用上の検討事項
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信頼性に関する考慮事項 -
パフォーマンスに関する検討事項 -
セキュリティに関する考慮事項
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データベースを選択する際の最初の主な考慮事項は、ビジネス目標です。組織の変革を推進するに際して、どのような戦略的方向性を定めていますか? AWS の 7 つの R に示されているように、既存のワークロードの再構築またはリファクタリング、商用ライセンス契約を削減することを目的とした新しいプラットフォームへの移行、クラウド機能を活用することを目的とした、変更なしでの既存のデータベースとデータのクラウドへのリホスト、マネージドデータベース戦略への即時の移行のいずれを実行したいのかを検討します。
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データ移行に伴う問題を軽減しながら、より迅速にクラウドにデプロイするリホスト戦略を選択できます。データベースエンジンソフトウェアを 1 つ以上の EC2 インスタンスにインストールし、データを移行して、オンプレミスで行うのと同じようにこのデータベースインスタンスを管理します。あるいは、オンプレミスのリレーショナルデータベースをフルマネージドの Amazon RDS インスタンスに移行するリプラットフォーム戦略を選択することもできます。
最後に、これを、Amazon DynamoDB や Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) などの目的別 NoSQL データベースを利用して、ワークロードをクラウドネイティブになるようにリファクタリングする機会であると考えることもできます。また、インフラストラクチャ管理やキャパシティプランニングの負担を軽減するためにサーバーレスフットプリントに移行したいお客様のために、AWS では、Amazon Aurora Serverless や Amazon Neptune サーバーレス (グラフデータベース) など、多くのデータベース向けにサーバーレスサービスを提供しています。
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特定の目的のために構築されたデータベースが必要ですか? 既にお聞き及びかも知れませんが、フリーサイズのモノリシックデータベースの時代は過ぎ去りました。現在では、特定のタスクやユースケース向けに最適化された目的別データベースを選択することがはるかに一般的になっています。
AWS は、多様なデータモデルをサポートする目的別データベースの幅広く充実したポートフォリオを提供しています。これらのデータベースを使用することで、高度にスケーラブルなデータ駆動型の分散アプリケーションを構築できます。必要な作業に合わせて最適化された適切な目的別データベースを選択することにより、開発とデプロイを迅速化できます。
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保存、取得、分析、使用する必要があるデータの特性は、データベースを選択する際に中心的に検討すべき事項の 1 つです。この検討では、データモデル (リレーショナル、構造化、半構造化か、高度に接続されたデータセットを使用しているか、または時系列か?)、データアクセス (どのようにデータにアクセスする必要があるか?)、リアルタイムデータをどの程度必要としているか、特定のデータレコードサイズが念頭にあるか、なども考慮します。
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運用上の主な検討事項は、データをどこに保存し、どのように管理するかということに尽きます。以下の 2 つの重要な選択を行う必要があります。
セルフホスト型かフルマネージド型か: ここで中心となる問題は、チームがビジネスのどの領域で最大の価値を実現しようと考えているのかということです。 データベースがセルフホスト型の場合は、(スキーマ設計、クエリ構築、クエリ最適化の作業を通じて) データベースが提供できる真の差別化価値の実現と、データベースの日常的なメンテナンス、モニタリング、パッチ適用を自らの責任で行うことになります。フルマネージドの AWS データベースを選択すると、作業が簡素化され、チームは独自の価値を提供できる可能性のある部分に注力できます。
- サーバーレスデータベースとプロビジョンドデータベースのどちらが必要か: Amazon Aurora は、この選択について考えるためのモデルを提供します。 Amazon Aurora Serverless v2 は、要求が厳しく、変化の激しいワークロードに適しています。例えば、データベースが短期間で大量に使用された後に、長期間にわたってアクティビティが少なくなるか、またはまったくなくなる場合があります。例としては、定期的にプロモーションイベントを開催する小売、ゲーム、スポーツのウェブサイトや、必要に応じてレポートを作成するデータベースなどがあります。Aurora でプロビジョニングされたクラスターは、安定したワークロードに適しています。プロビジョニングされたクラスターでは、事前に定義された量のメモリ、CPU 性能、I/O 帯域幅を持つ Aurora インスタンスクラスを選択します。
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データベースの信頼性はあらゆるビジネスにとって重要です。データベースの信頼性と回復力を実現および維持するには、多くの重要な要素に注意を払う必要があります。これらの要素には、バックアップと復元、レプリケーション、フェイルオーバー、ポイントインタイムリカバリ (PITR) の機能が含まれます。
さらに、目標復旧時間 (RTO)/目標復旧時点 (RPO) の要件とともに、グローバルに分散されたアプリケーション/データセットのサポートが重要になる場合があります。
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ワークロードのスループットが単一のコンピューティングノードのキャパシティを超える可能性があるかどうかを検討します。その後、データベースで大量の同時実行トランザクション (10,000 以上) をサポートする潜在的なニーズと、データベースを複数の地域にデプロイする必要があるかどうかを検討します。
応答時間が 1 桁ミリ秒単位ではなくマイクロ秒単位で測定される、非常に高い読み取りパフォーマンスをワークロードで必要とする場合は、データベースと並行してインメモリキャッシュソリューションを使用するか、またはインメモリデータアクセスをサポートするデータベースを使用することを検討することをお勧めします。 -
セキュリティは AWS とお客様の間で共有される責任です。AWS 責任共有モデルでは、これをクラウドのセキュリティとクラウド内のセキュリティと表現しています。セキュリティに関する具体的な考慮事項には、データのあらゆるレベルでのデータ保護、認証、コンプライアンス、データセキュリティ、機密データの保存、監査要件のサポートが含まれます。
選択
データベースオプションを評価する基準が明らかになったので、組織のニーズに適した AWS データベースを選択する準備が整いました。
この表は、どのデータベースがどのような状況やデータタイプ向けに最適化されているかを示しています。これを使用して、ユースケースに最適なデータベースを決定する一助にしましょう。
リレーショナル
Amazon RDS には、Amazon Aurora MySQL 互換エディション、Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディション、MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle、Microsoft SQL Server など 7 つのリレーショナルデータベースエンジンが用意されています。
Amazon RDS on AWS Outposts を使用すると、フルマネージドデータベースインスタンスをオンプレミス環境にデプロイできます。
Amazon RDS は、クラウドにおけるデータベースの設定、運用、スケーリングを簡素化するために設計されたマネージドサービスの集まりです。
Amazon RDS for SQL Server を利用すると、クラウドでの SQL Server デプロイの設定、運用、スケールが簡単になります。
Amazon RDS for Oracle は、クラウドでの Oracle デプロイの設定、運用、スケールを容易にするフルマネージド型の商用データベースです。
Amazon RDS for PostgreSQL では、使い慣れた PostgreSQL データベースエンジンと同じ機能を使用できます。
Amazon RDS では、クラウド内で MariaDB のデプロイをより簡単に設定、運用、スケールできます。
Amazon RDS により、MySQL のデプロイをクラウド内でより簡単に設定、運用、スケールできます。
MySQL で作成されたデータベースを実行および管理しますが、Aurora エンジンに追加機能があります。
PostgreSQL で作成されたデータベースを実行および管理しますが、Aurora エンジンに追加機能があります。
Amazon Aurora は、組み込みのセキュリティ、継続的なバックアップ、サーバーレスコンピューティング、最大 15 のリードレプリカ、自動化されたマルチリージョンレプリケーション、および他の AWS サービスとの統合を提供します。
Amazon Redshift は、高速で、使いやすく、コスト効率が高くなるように最適化された、ペタバイト規模のフルマネージドデータウェアハウスサービスです。既存のビジネスインテリジェンスツールを使用してすべてのデータを分析できるよう設計されています。
key-value およびドキュメントのワークロードをサポートするように設計された、パフォーマンスが高く、柔軟でスケーラブルなサーバーレス NoSQL データベース。
インメモリデータベース
リアルタイムでデータにアクセスする必要があるアプリケーションで使用できるデータベース。データをメモリに直接保存することで、このようなデータベースでは、ミリ秒のレイテンシーでは十分ではないアプリケーションにマイクロ秒のレイテンシーを提供します。
ドキュメントデータベース
半構造化データを JSON のようなドキュメントとして保存するために使用できるデータベース。こうしたデータベースは、デベロッパーがアプリケーションを迅速に構築および更新するのに役立ちます。
Amazon DocumentDB (MongoDB 互換)
フルマネージドデータベースサービスが必要な場合は、Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) を使用して、クラウドでの MongoDB 互換データベースの設定、運用、スケーリングを簡素化します。
ワイドカラムデータベース
NoSQL データベースの一種。テーブル、行、列を使用します。しかし、リレーショナルデータベースとは異なり、同じテーブルの中でも、列の名前と書式を行ごとに変えることができます。
サーバーのプロビジョニング、パッチ適用、管理、またはソフトウェアのインストール、メンテナンス、運用なしで使用できる、スケーラブルで可用性の高い、マネージド型の Apache Cassandra 互換データベースサービスが必要な場合は、Amazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け) を使用します。
高度に接続されたデータセットと連携するアプリケーションの構築と実行を容易にする、高速かつ信頼性の高いフルマネージドのグラフデータベースサービスが必要な場合は、Neptune をお選びください。Neptune の中核となるのは、目的別の高パフォーマンスグラフデータベースエンジンです。
1 日に何兆もの時系列データポイントを保存および分析するために、高速でスケーラブルな目的別のフルマネージド時系列データベースが必要な場合は、Amazon Timestream を使用します。Amazon Timestream は、最新データはメモリに保持し、履歴データはユーザー定義のポリシーに基づいてコスト最適化されたストレージ階層に移動することで、時系列データのライフサイクルを管理します。
Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)
信頼された中央機関が所有する、透過的でイミュータブルであり、暗号的に検証可能なトランザクションログを備えたフルマネージド型の台帳データベースが必要な場合は、Amazon QLDB をお選びください。
使用
ここまで、データの形状、環境への適合性、ユースケースのサポート、各データベースサービスが何について最適化されているのかについて学習してきました。組織のニーズに合わせて最適化された AWS データベースサービスを選択できるはずです。
利用できる各 AWS データベースサービスの使用方法や詳細を知るために、各サービスがどのように機能するかを詳しく見る方法をご用意しました。次のセクションには、使い始めるための詳細なドキュメント、実践的なチュートリアル、およびリソースへのリンクが用意されています。
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Amazon Aurora
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Amazon DocumentDB
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Amazon DynamoDB
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Amazon ElastiCache
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Amazon Keyspaces
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Amazon MemoryDB
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Amazon Neptune
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Amazon QLDB
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Amazon RDS
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Amazon Timestream
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Amazon Aurora
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Create a high-availability database
Amazon Aurora クラスターを設定して高可用性データベースを作成する方法をご覧ください。このデータベースは、複数のアベイラビリティーゾーンでレプリケートされたコンピューティングノードで構成されています。これにより、読み取りのスケーラビリティが向上し、フェイルオーバーの保護が強化されます。
Amazon Aurora Global Database の使用
Aurora グローバルデータベースの使用開始をサポートします。このガイドでは、Aurora MySQL および Aurora PostgreSQL を使用した Aurora グローバルデータベースでサポートされるエンジンと AWS リージョンでの可用性に関する概要を説明します。
Migrate from Amazon RDS for MySQL to Amazon Aurora MySQL
最小限のダウンタイムでアプリケーションのデータベースを Amazon RDS for MySQL から Amazon Aurora MySQL に移行する方法を説明します。このチュートリアルは無料利用枠の対象ではないため、1 USD 未満の料金がかかります。
サーバーレスメッセージ処理アプリケーションを作成する
Amazon Aurora Serverless (PostgreSQL 互換エディション)、Data API for Aurora Serverless、AWS Lambda、Amazon SNS を利用して、サーバーレスメッセージ処理アプリケーションを作成する方法を示します。
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Amazon DocumentDB
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Getting started with Amazon DocumentDB
わずか 7 つのステップで Amazon DocumentDB の使用を開始できるようサポートします。このガイドでは、AWS Cloud9 を利用して、AWS マネジメントコンソールから直接 MongoDB シェルを使用してクラスターに接続し、クエリを実行します。
ガイドを詳しく見る »
Setting up a document database with Amazon DocumentDB
このチュートリアルは、MongoDB シェルを使用して AWS Cloud9 環境から Amazon DocumentDB クラスターへの接続を開始し、いくつかのクエリを実行するのに役立ちます。
Best practices for working with Amazon DocumentDB
Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) の利用に関するベストプラクティスと、Amazon DocumentDB を利用する際の基本的な運用ガイドラインについてご覧ください。
ガイドを詳しく見る »
Migrate from MongoDB to Amazon DocumentDB
既存のセルフマネージド MongoDB データベースを、Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) 上のフルマネージドデータベースに移行する方法をご覧ください。
Assessing MongoDB compatibility
Amazon DocumentDB 互換性ツールは、アプリケーションのソースコードまたは MongoDB サーバープロファイルログを使用して MongoDB アプリケーションの互換性を評価するのに役立ちます。
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Amazon DynamoDB
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Amazon DynamoDB の使用開始
Amazon DynamoDB の使用を開始し、詳細を学習するのをサポートします。このガイドには、実践的なチュートリアルと基本概念が含まれています。
DynamoDB および AWS SDK の使用開始
Amazon DynamoDB と AWS SDK の使用を開始するのをサポートします。このガイドには、DynamoDB でサンプルコードを実行する方法を示す実践的なチュートリアルが含まれています。
ガイドを詳しく見る »
Create and Query a NoSQL Table with Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDB のコンソールを使用して、シンプルなテーブルの作成、データの追加、データのスキャンとクエリ、データの削除、テーブルの削除を行う方法をご覧ください。
Amazon DynamoDB テーブルを作成する
DynamoDB テーブルを作成し、そのテーブルを使用してデータを保存および取得する方法をご紹介します。このチュートリアルでは、オンラインブックストアアプリケーションをガイド例として使用します。
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Amazon ElastiCache
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Amazon ElastiCache のドキュメント
ElastiCache for Redis および ElastiCache for Memcached のユーザーガイド、特定の AWS CLI および API リファレンスを含む、Amazon ElastiCache ドキュメント一式を詳しくご覧ください。
Amazon ElastiCache for Redis の使用開始
Amazon ElastiCache コンソールを使用して、Redis クラスター (クラスターモードが無効な場合) の作成、アクセス権の付与、接続、削除を実行する方法をご覧ください。
Build a fast session store for an online application
Amazon ElastiCache for Redis をセッション管理用の分散キャッシュとして使用する方法をご覧ください。また、ElastiCache ノードの設定に関するベストプラクティスと、アプリケーションからのセッションを処理する方法についても説明します。
Setting up a Redis Cluster for scalability and high availability
TLS 暗号化が有効になっている Redis バージョン 7.0 の ElastiCache を使用して Redis クラスターを作成および設定する方法をご覧ください。クラスターモードを有効にすると、Redis クラスターのスケーラビリティと可用性が向上します。
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Amazon Keyspaces
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Getting started with Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra)
このガイドは、Apache Cassandra および Amazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け) を初めて使用するユーザーを対象としています。Amazon Keyspaces を正常に利用するために必要なすべてのプログラムとドライバーをインストールする手順を説明します。
Run Apache Cassandra workloads with Amazon Keyspaces
クラスターを作成し、プロパティグラフと W3C の RDF を使用してグラフモデルを構築する方法をご覧ください。Apache TinkerPop Gremlin、SPARQL を使用してクエリを作成する方法、パフォーマンスをトラブルシューティングする方法、AWS Glue および Elasticsearch と統合する方法をご覧ください。
Amazon Keyspaces の利用に関する初心者コース
Amazon Keyspaces の利点、代表的なユースケース、技術的なコンセプトについてご覧ください。提供されているサンプルコードまたは AWS マネジメントコンソールのインタラクティブなツールを通じてサービスを試すことができます。
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Amazon MemoryDB
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Getting started with Amazon MemoryDB
MemoryDB マネジメントコンソールを使用して、MemoryDB クラスターの作成、アクセス権の付与、接続、削除を実行する手順を説明します。
Amazon MemoryDB の開始方法
アーキテクチャを簡素化し、低レイテンシーのキャッシュを使用するのではなく、MemoryDB を単一のプライマリデータベースとして使用して、耐久性のあるデータベースの前に配置する方法をご覧ください。
Integrating Amazon MemoryDB for Redis with Java-based AWS Lambda
データストアである Amazon MemoryDB for Redis の一般的なユースケースのいくつかについて説明します。Amazon MemoryDB for Redis は、耐久性と、高速な読み取りおよび書き込みを提供するように構築されています。
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Amazon Neptune
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Getting started with Amazon Neptune
フルマネージドのグラフデータベースサービスである Amazon Neptune の使用を開始するのをサポートします。このガイドでは、Neptune データベースを作成する方法を示します。
Amazon Neptune を使用して不正検出サービスを構築する
Neptune データベースの作成、データモデルの設計、アプリケーションでのデータベースの使用のためのステップを説明します。
Build a recommendation engine with Amazon Neptune
Amazon Neptune を利用して、マルチプレイヤーゲームアプリケーション向けの友人レコメンデーションエンジンを構築する方法を説明します。
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Amazon QLDB
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Getting started with Amazon QLDB
Amazon Quantum Ledger Database (Amazon QLDB) では、ジャーナルがデータベースの中核となります。このガイドでは、Amazon QLDB サービスのコンポーネントと、それらがどのようにインタラクションするかについての概要を説明します。
最初の Amazon QLDB 台帳の作成
最初の Amazon QLDB サンプル台帳を作成し、それにテーブルとサンプルデータを入力するステップを説明します。
AWS SDK での Amazon QLDB ドライバーの使用
AWS SDK で Amazon QLDB ドライバーを使用して QLDB 台帳を作成し、サンプルデータを入力する方法をご覧ください。このドライバーを使用すると、アプリケーションはトランザクションデータ API を使用して QLDB とインタラクションできるようになります。
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Amazon RDS
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Amazon RDS のスタート方法
Amazon RDS を使用して DB インスタンスを作成し、接続する方法を説明します。MariaDB、MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle、または PostgreSQL を使用する DB インスタンスの作成方法を学びます。
MySQL DB インスタンスの開始方法
AWS マネジメントコンソールを使用して Amazon RDS MySQL データベースインスタンスを作成し、MySQL Workbench などの標準 MySQL ユーティリティを使用して DB インスタンス上のデータベースに接続する方法を説明します。
ガイドを詳しく見る »
ウェブサーバーと Amazon RDS DB インスタンスを作成する
PHP を使用して Apache ウェブサーバーをインストールし、MySQL データベースを作成する方法をご覧ください。ウェブサーバーは Amazon Linux を使用して Amazon EC2 インスタンス上で実行され、MySQL データベースは MySQL DB インスタンスです。
Create and Connect to a MySQL Database
MySQL データベースを実行するための環境を作成し、データベースに接続して、DB インスタンスを削除する方法についてご覧ください。ここでは、Amazon RDS を使用してこれを行います。チュートリアルで行われるすべての作業は無料利用枠の対象となります。
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Amazon Timestream
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Getting started with Amazon Timestream
Amazon Timestream の使用を開始するのをサポートします。このガイドでは、完全に機能するサンプルアプリケーションを設定する手順を説明します。
Best practices with Amazon Timestream
データモデリング、セキュリティ、設定、データインジェスト、クエリ、クライアントアプリケーション、サポートされる統合に関連するものなど、さまざまなベストプラクティスを検討します。
AWS SDK を使用した Amazon Timestream へのアクセス
Java、Go、Python、Node.js、または .NET など、任意の言語で AWS SDK を使用して Amazon Timestream にアクセスする方法をご覧ください。