AWS DynamoDB（ダイナモ・ディービー）は、Amazonが提供するフルマネージド型のNoSQLデータベースサービスです

一言でいうと、「サーバーの管理を気にせず、高速でスケーラブルなデータストアを使える仕組み」です

1. DynamoDBとは？

従来のリレーショナルデータベース（RDB）では、テーブルを正規化してデータを整然と管理し、SQLを使って複雑なクエリを実行できます

一方で、スケーラビリティ（処理能力の拡張）や高可用性を実現するには設定が複雑になります

DynamoDBはこの課題を解決するために設計されており、以下の特徴を持ちます

• 完全マネージド：サーバーの運用・スケーリング・バックアップなどをAWSが自動で実施
• 高スループット：1秒あたり数千件〜数百万件のリクエストにも対応可能
• 自動スケーリング：トラフィックに応じて読み書き容量を自動で調整
• 高可用性：データは自動的に複数のAZ（アベイラビリティゾーン）に複製保存

つまり、「アプリケーション開発に集中したい人」にぴったりのデータベースです

2. DynamoDBの基本構造

DynamoDBは「テーブル」を単位としてデータを管理します

しかし、RDBのようにカラム構造を厳密に決める必要はありません

各レコード（アイテム）は柔軟に異なる属性（カラム）を持つことができます

構成要素	説明
テーブル（Table）	データの集合。例：Users、Ordersなど
アイテム（Item）	テーブル内の1件のデータ（RDBの行に相当）
属性（Attribute）	アイテムの1つ1つの要素（RDBのカラムに相当）
パーティションキー（Partition key）	データを一意に識別し、物理的な保存場所を決めるキー
ソートキー（Sort key）	同じパーティション内での並び順を決めるためのキー（任意）

例として、「ユーザー情報」を管理するテーブルを考えましょう
以下のようにシンプルな構造で始められます

• テーブル名：Users
• パーティションキー：userId
• 属性：name, email, createdAt など

3. RDBとの違いを意識する

DynamoDBを使ううえで最初に戸惑うのは「SQLが使えない」点かもしれません

代わりに、GetItem、PutItem、Query、Scan といったAPI操作でデータを扱います

また、結合（JOIN）や複雑な検索は不得意です
その代わりに、アクセスパターンを事前に設計することで、読み書きが圧倒的に速くなります

DynamoDBは「どんなデータをどう検索するか」を最初に決めてから設計するのがコツです
この考え方を「アクセスパターン駆動設計（Access Pattern Driven Design）」と呼びます

4. どんな場面で使われる？

DynamoDBは次のようなケースに強みを発揮します

• ゲームやECサイトのリアルタイムユーザーデータ管理
• IoTデバイスのログ・センサーデータの蓄積
• チャットアプリやSNSのメッセージ履歴
• Webサービスのセッション情報やキャッシュデータ

また、AWS Lambdaとの相性も良く、サーバーレス構成で使われることが多いです

ぜひ、ご参考ください！