Planning and Designing Databases on AWS — RDS, Aurora, DynamoDB, DMS

Der offizielle AWS-Kurs „Planning and Designing Databases on AWS" vermittelt, wie man die optimale Datenbank für einen Workload auswählt und produktiv betreibt. AWS bietet 15+ Datenbank-Services — die richtige Wahl ist entscheidend. Block Datenbank-Auswahl-Framework: Welche Daten (relational, key-value, document, graph, time-series, search), welche Workload (OLTP, OLAP, real-time, batch), welche Skalierung (Lese-/Schreib-Patterns, geografische Verteilung), welche Latenz-Anforderungen (single-digit ms vs. seconds), Kosten-Profil. Block Amazon RDS (Relational Database Service): Managed MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle, SQL Server, Storage-Typen (gp3 für Standard, io2 für High-Performance, magnetic deprecated), Multi-AZ für HA (synchronous replication, automatic failover in 1-2 Minuten), Read Replicas (asynchronous, bis 15 pro Primary für PostgreSQL/MySQL, Cross-Region möglich), Backups (Automated mit Retention 1-35 Tage, Manual Snapshots forever), Performance Insights für DB-Tuning, Custom Parameter Groups. Block Amazon Aurora: Cloud-native MySQL- und PostgreSQL-Compatible, Storage automatisch auf 6 Copies in 3 AZs repliziert, bis 15 Read Replicas (Reader Endpoints für Load Balancing), Aurora Serverless v2 für Auto-Scaling, Global Database für Cross-Region (Read-Replicas in andere Region mit < 1 Sekunde Lag), Aurora Backtrack (Time Travel ohne Restore), Performance: oft 5x schneller als Standard MySQL, 3x schneller als Standard PostgreSQL. Block Amazon DynamoDB: NoSQL Key-Value und Document, Single-Digit-Millisecond-Latency, Single-Table-Design als Best Practice für Performance, Partition Key + Optional Sort Key (Composite), Global Secondary Indexes (GSI) vs. Local Secondary Indexes (LSI), Read/Write Capacity (Provisioned vs. On-Demand), DynamoDB Streams für Change Data Capture, DAX (DynamoDB Accelerator) für In-Memory-Caching mit Micro-Second-Latency, Global Tables für Multi-Region-Replikation. Block Amazon ElastiCache: Managed Redis und Memcached, Use Cases (Caching für Read-Heavy-Workloads, Session Store, Real-Time Leaderboards mit Sorted Sets, Pub/Sub mit Redis Streams), Cluster Mode Enabled vs. Disabled, Multi-AZ für HA. Block Amazon Redshift: Cloud Data Warehouse mit Massively Parallel Processing (MPP), Distribution Styles (KEY für Joins, EVEN für gleichmäßige Verteilung, ALL für kleine Dimension Tables), Sort Keys (Compound vs. Interleaved), Columnar Storage mit Compression, Concurrency Scaling für unlimited Concurrency, Redshift Spectrum für direkte Queries auf S3, RA3-Instances mit Managed Storage. Block AWS Database Migration Service (DMS): Source-Datenbanken (Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, DB2, MongoDB), Target-Datenbanken (AWS RDS, Aurora, Redshift, DynamoDB, S3, Snowflake), Migration-Modi (Full Load only, Full Load + CDC für Minimal-Downtime, CDC only für Continuous Replication), Schema Conversion Tool (SCT) für heterogene Migrationen (z. B. Oracle → PostgreSQL). Block Datenbank-Sicherheit: Encryption at Rest (KMS-managed), Encryption in Transit (TLS), IAM Authentication für RDS/Aurora, Database Activity Streams für Audit, Network-Isolation (VPC, Security Groups), Backup-Encryption. Block Database-Performance-Tuning: RDS Performance Insights (Top SQL, Wait Events), CloudWatch Metrics, Slow Query Logs, Index-Strategien für relationale DBs, Partitioning für sehr große Tabellen, Read Replica-Strategie.