이번 주는 분석 데이터 스토어(Redshift, Athena, DynamoDB, RDS/Aurora)와 워크로드별 스토어 선택을 다뤘습니다. 오늘은 핵심을 통합 정리하고, 시험에서 자주 나오는 "워크로드→스토어 매핑"과 비교 포인트를 점검합니다.
서비스 모델 과금 최적 워크로드
Redshift 컬럼형 MPP 프로비저닝/RA3 대량 집계·복잡 조인 DW
Redshift 외부 S3 쿼리 스캔량 적재 없이 S3 대용량 이력 조회
Spectrum
Athena 서버리스 SQL 스캔량(TB) S3 애드혹·간헐적 SQL
DynamoDB NoSQL KV 처리량/온디맨드 키 기반 ms 조회·고동시성
RDS/Aurora 행 기반 OLTP 인스턴스 정규화 트랜잭션·ACID💡 관련 이론: 컬럼형(Redshift/Parquet)은 "많은 행의 몇 컬럼 집계"에, 행 기반(RDS/Aurora)은 "한 행의 모든 컬럼 트랜잭션"에 강합니다. 워크로드의 읽기 패턴이 스토어 선택의 1순위 기준입니다.