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Databases: RDS, Aurora, DynamoDB, Redshift

⏱ 12 min de leitura·+60 XP

A AWS oferece um banco para cada modelo de dados: relacional, key-value, documento, grafo, time-series, in-memory, ledger, data warehouse. Escolher errado gera problemas de performance ou custo proibitivo. O CLF-C02 cobra os fundamentos de cada família — não exige dominar queries, mas sim saber quando usar cada um.

Onde isso entra no exame

📘 Domain 3 — Cloud Technology and Services· 34%

Databases formam cerca de 20% do domínio 3. As questões são de cenário: "qual banco para esta workload?". A chave é reconhecer o padrão de acesso descrito (transacional? analítico? key-value? grafo?) e mapear ao serviço correto.

O catálogo AWS de bancos (purpose-built)

Modelo	Serviço AWS	Uso típico
Relacional	RDS, Aurora	ERPs, CRMs, apps transacionais clássicas
Key-value / Document	DynamoDB	Carrinhos, sessões, leaderboards, IoT
Document (MongoDB)	DocumentDB	Apps que já usam MongoDB API
In-memory	ElastiCache (Redis/Memcached)	Cache, session store, real-time leaderboards
Graph	Neptune	Redes sociais, fraud detection, knowledge graphs
Time-series	Timestream	IoT, métricas, dados temporais
Ledger (imutável)	QLDB	Compliance, auditoria, supply chain
Wide-column	Keyspaces	Apps que usam Apache Cassandra
Data warehouse	Redshift	BI, analytics em petabytes
Search	OpenSearch	Busca full-text, logs

Amazon RDS (Relational Database Service)

Bancos relacionais gerenciados. A AWS cuida do SO, patches, backups, réplicas. Engines suportados:

• MySQL, PostgreSQL, MariaDB — open source
• Oracle, SQL Server — proprietários (BYOL ou license-included)
• Aurora (MySQL/PostgreSQL-compatible) — proprietário AWS
• Db2 — desde 2023

Features essenciais:

• Multi-AZ — standby síncrono em outra AZ (failover <2 min)
• Read Replicas — até 5 réplicas assíncronas para escalar leitura
• Automated Backups — retenção 1-35 dias (point-in-time recovery)
• Manual Snapshots — mantidos indefinidamente
• Encryption at rest — via KMS

Amazon Aurora — o diferencial

Proprietário AWS, compatível com PostgreSQL e MySQL. Arquitetura de storage distribuído em 6 cópias em 3 AZs. Auto-scale de storage até 128 TB. Failover <30s.

🗺️ Aurora storage layer


           ┌─────────────────────────────────────────┐
           │          Aurora Writer (primary)        │
           └─────────────────────────────────────────┘
                              │
           ┌──────────────────┼──────────────────────┐
           │                  │                      │
    AZ-a   ▼          AZ-b    ▼              AZ-c    ▼
     ┌──────────┐      ┌──────────┐         ┌──────────┐
     │ storage  │      │ storage  │         │ storage  │
     │ copy 1/2 │      │ copy 3/4 │         │ copy 5/6 │
     └──────────┘      └──────────┘         └──────────┘
     ┌──────────┐      ┌──────────┐         ┌──────────┐
     │ reader 1 │      │ reader 2 │         │ reader 3 │
     └──────────┘      └──────────┘         └──────────┘

Benefícios vs RDS vanilla:

• Até 5x throughput de MySQL, 3x de PostgreSQL
• Até 15 réplicas de leitura (vs 5 no RDS)
• Backup contínuo incremental para S3
• Aurora Serverless v2 — escala automaticamente em ACUs
• Global Database — replicação cross-region <1s

Amazon DynamoDB

NoSQL key-value e document, serverless, escala horizontal ilimitada, latência single-digit ms. Pagamento por capacidade provisionada (leituras/segundo) ou On-Demand (paga por requisição).

Features únicas:

• Global Tables — replicação multi-master multi-region
• Streams — dispara Lambda em mudanças
• TTL — apaga itens automaticamente após timestamp
• DAX (DynamoDB Accelerator) — cache in-memory com latência em microssegundos
• PITR — point-in-time recovery últimos 35 dias

💡

Padrão do exame: "Escala horizontal massiva, baixa latência, sem schema rígido" → DynamoDB. "Transações ACID complexas com JOINs" → RDS/Aurora.

Redshift — data warehouse

Data warehouse colunar, MPP (Massively Parallel Processing), até petabytes. Baseado em PostgreSQL modificado. Features:

• Redshift Spectrum — query SQL em dados no S3 sem carregar
• Redshift Serverless — sem gerenciar cluster
• Concurrency Scaling — escala transparente em picos de BI
• Integra com QuickSight, Tableau, Power BI

ElastiCache — cache in-memory

Engine	Uso	Recurso principal
Redis	Cache + estrutura de dados rica + pub/sub	Persistência, replicação, clustering
Memcached	Cache simples, ultra-leve	Multi-threaded, particionamento simples

ElastiCache é usado como camada de cache na frente de RDS/DynamoDB para reduzir latência e custo.

Bancos especializados

Serviço	Modelo	Quando usar
Neptune	Graph (Gremlin, SPARQL)	Redes sociais, fraude, recomendação
Timestream	Time-series	IoT, métricas, DevOps observability
QLDB	Ledger imutável (append-only)	Histórico de transações auditável
DocumentDB	MongoDB-compatible	Apps que já usam MongoDB
Keyspaces	Cassandra-compatible	Apps Cassandra sem gerenciar cluster

Database Migration Service (DMS)

Serviço para migrar bancos on-prem ou entre engines. Suporta homogêneo (Oracle → Oracle) e heterogêneo (Oracle → PostgreSQL). Integra com AWS Schema Conversion Tool (SCT) para converter stored procedures.

Cenários de decisão

📋 E-commerce com carrinho de compras, 100k usuários simultâneos

✓ DynamoDB

Carrinho é key-value (userId → items). DynamoDB escala horizontal automático, latência ms, sem schema. Para pedidos finais (ACID), considere Aurora ou RDS.

Alt: RDS MySQL — Pode virar gargalo em picos sem arquitetura de cache/read replicas

📋 Sistema bancário transacional (débitos/créditos ACID)

✓ Aurora PostgreSQL (ou RDS PostgreSQL)

ACID, transações complexas, JOINs, consistência forte. Aurora tem melhor HA (Multi-AZ built-in + storage distribuído).

📋 Dashboard de BI consultando 500 TB de eventos de vendas históricos

✓ Redshift (ou Redshift Spectrum sobre S3)

Consultas analíticas em volumes petabyte exigem storage colunar + MPP. RDS/Aurora são transacionais, lentos para analytics.

📋 Feed de rede social (amigos de amigos, recomendações)

✓ Neptune

Grafos naturalmente expressam relacionamentos. Queries 'shortest path', 'common neighbors' são lentas em SQL e rápidas em graph DB.

📋 Cache de resultado de API externa, TTL 5 minutos

✓ ElastiCache Redis

Latência <1ms, TTL nativo, estruturas ricas (lists, sets, sorted sets). Ficar à frente de RDS ou DynamoDB.

Exemplos de CLI

bash

# RDS — criar instância PostgreSQL Multi-AZ
aws rds create-db-instance \
  --db-instance-identifier meu-pg \
  --db-instance-class db.t3.medium \
  --engine postgres \
  --master-username admin \
  --master-user-password <senha> \
  --allocated-storage 100 \
  --multi-az

# DynamoDB — criar tabela on-demand
aws dynamodb create-table \
  --table-name Pedidos \
  --attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=S \
  --key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH \
  --billing-mode PAY_PER_REQUEST

# DynamoDB — inserir item
aws dynamodb put-item \
  --table-name Pedidos \
  --item '{"id":{"S":"001"},"valor":{"N":"199.90"}}'

⚠️

Pegadinha: "RDS é serverless?" — Não por padrão. Aurora Serverless v2 sim. RDS Multi-AZ é alta disponibilidade, não serverless. Serverless implica: sem provisionar, escala a zero, cobra pelo uso.

Perguntas típicas (Q&A)

❓ Qual a diferença entre Multi-AZ e Read Replica no RDS?

Multi-AZ = standby síncrono para HA (não serve tráfego read até virar primary). Read Replica = réplica assíncrona que responde reads (para escalar leitura).

❓ Quando escolher DocumentDB em vez de DynamoDB?

Quando a aplicação já usa API MongoDB. DocumentDB é MongoDB-compatible com storage gerenciado pela AWS. DynamoDB tem API própria, superior em escala mas exige refatoração.

❓ Qual banco para IoT com milhões de medições por segundo ordenadas no tempo?

Timestream. Otimizado para time-series: compressão pesada, retenção automática por faixa (hot/cold storage), queries temporais rápidas.

❓ Qual feature garante recuperação de RDS a qualquer segundo dos últimos 35 dias?

Point-in-time recovery (PITR), habilitado automaticamente com automated backups (retenção 1-35 dias). Snapshots manuais são pontuais, não contínuos.

✅

Take-aways: RDS/Aurora = relacional. DynamoDB = NoSQL serverless. Redshift = data warehouse. ElastiCache = cache in-memory. Neptune/Timestream/QLDB = especializados. Aurora tem 6 cópias em 3 AZs. Multi-AZ = HA; Read Replicas = escala de leitura. Aurora Serverless v2 = único RDS-like totalmente serverless. Purpose-built: escolha o banco certo para o padrão de acesso, não o que você conhece.

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