AWSにおけるデータモデリングの実践ガイド
AWS（Amazon Web Services）におけるデータモデリングとは、クラウド上で提供される様々なデータベース・分析・ストレージサービスを活用して、ビジネスニーズに応じた柔軟かつスケーラブルなデータ構造を設計することである。
オンプレミス時代とは異なり、ストレージコスト・性能・拡張性・レイテンシ・アクセス頻度・用途（取引 vs 分析）など、複数の観点を踏まえたアーキテクチャ選定とモデリングが重要となる。
1. AWSの主要なデータ関連サービス
- RDS（Relational Database Service）：MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server などのマネージドRDBMS
- Amazon Aurora：RDS互換の高性能データベース（PostgreSQL/MySQL）
- DynamoDB：スケーラブルなNoSQLキーバリューストア。サーバーレスでミリ秒応答
- Amazon Redshift：大規模な分析処理に最適なDWHサービス
- Amazon S3：構造化・非構造化を問わず、あらゆるデータを格納するストレージ
- AWS Glue：ETL/データカタログ/スキーマ管理
- Athena：S3に保存されたデータに対してSQLクエリを実行
2. モデリングの選定軸と考え方
AWSでは「すべてを1つのDBにまとめる」設計ではなく、用途別・アクセス頻度別・可用性別に設計分離するのが前提となる。
- トランザクション向き：Aurora / RDS
- 超低レイテンシな処理：DynamoDB（キャッシュはElastiCache）
- 分析向け：Redshift、Athena、S3＋Glueパイプライン
- センサーデータやログ系：S3＋Kinesis Firehose、Glue Table、Athena
- マスタ系：RDS + DMSでRedshift連携
例えばECサイトでは、商品情報やユーザー情報はAuroraで管理し、注文履歴やアクセスログはDynamoDBとS3で処理。定期的にGlueで整形・ETLし、RedshiftやAthenaで分析する。
3. 各サービスにおけるモデリング実践例
DynamoDBモデリング
- パーティションキーとソートキーを活用してリレーションを疑似的に表現
- 非正規化とアクセスパターン駆動設計が原則
- GSI（Global Secondary Index）で柔軟な検索パターンを確保
Redshiftモデリング
- スター型スキーマ（ファクト＋ディメンション）をベースに設計
- ソートキーとディストリビューションキーでクエリ性能最適化
- マテリアライズドビューやLate-binding viewも活用
S3＋Glue＋Athena モデル
4. データ統合とETLパターン
- Glueジョブ：SparkベースでスケーラブルにETL
- Lambda + Step Functions：イベント駆動型ETL処理
- DMS（Database Migration Service）：RDSやオンプレDBをRedshift/S3へ複製
- Kinesis Firehose：リアルタイムデータをS3やRedshiftへストリーミング挿入
SaaS企業では、全ユーザーのアクションログをKinesis経由でS3に保管し、Glueで日次集計処理後、Athenaを用いて月次レポート作成とBI連携を行っている。
5. 実用事例：モダン分析基盤の構築
- マスタデータ：Aurora PostgreSQLで管理
- 取引データ：DynamoDBにてリアルタイム処理
- ログ・履歴：S3にParquet形式で保存
- ETL：Glue + Step Functions + Lambda
- 分析：Athena, Redshift, QuickSightで可視化
ある小売業では、在庫の変動をDynamoDBで記録し、1時間ごとにGlueがS3に転送。Redshiftで集計された在庫残量をQuickSightで店舗別に可視化し、機械学習による補充提案へとつなげている。
まとめ
AWSにおけるデータモデリングは「単なるテーブル設計」ではなく、ストレージ階層、アクセス設計、可用性設計、データ処理アーキテクチャすべてを統合的に考慮した“クラウド時代の情報設計”である。
データのライフサイクル、リアルタイム vs バッチ、非構造化 vs 構造化、分析 vs 取引という多様な軸を理解し、複数サービスを適材適所に組み合わせる設計力が求められる。
そしてAWSの強みは「選択肢の多さ」ではなく、「最適な道を選べる自由」にある。
