Casos de uso en DynamoDB

Yo usaría RDS para construir bases de datos con modelos complejos que requieran cruce de varias tablas, como por ejemplo productos que se relacionan entre si, que pueden estar asociados a multiples categorías, que pueden ser comprados por varios usuarios.

Las bases de datos NoSQL como DynamoDB me parece que son muy útiles para almacenar datos de un usuario, como por ejemplo el progreso de un usuario en el juego, con todas las medallas o retos tenga cumplidos, como no tienen estructura puedo ir creando más información en el json de cada uno sin que esto afecte los demás items.

Utilizaría una relacional en el momento de querer consistencia en mis datos por lo cual la crearía normalizada. Sin embargo, si deseo tener un mayor escalamiento, usaría una db no relacional además que me permite ingresar toda la cantidad de atributos que necesite para cada item.

Aplicaciones móviles
Internet de las cosas (IoT, gracias al real time y su capacidad para ingesta de información)
Aplicaciones Web
Gaming (gracias a su alta disponibilidad, conexión y por ser no relacional)
Manejo de sesiones
RealTime (ya que no solo nos permite almacenar nuestra información, también podemos utilizar toda la data en tiempo real para alimentar otros servicios y generar otras arquitecturas)

Que tan recomendable es usar DynamoDB como base de datos para un ecommerce? Esto en comparacion a RDS. Gracias de antemano.

la diferencia primordial corresponde a la capacidad de almacenamiento, en una base RDS al tener cientos de millones de datos la base al validar todas las primary key y recorrer los cubos de información pierde tiempo , por otro lado la información en una base de datos de dynamodb, permite un mayor trafico ya que no responde a la idea de interconectar toda las las estructuras de las bases y cada una puede llevar por separado la información, casos de uso principalmente en las transmisiones por directo, que manejan millones de datos pero solo corresponde a un objetivo temporal

RDS es una buens opcion si se tiene un motor de base de datos comun el cual no queremos ocuparnos de la administracion ni del mantenimiento ademas de ser muy facil de escalar y replicar. RDS me ofrece soporte para distintos motores de BD tanto relacionales como no relacionales
Por su parte Dynamodb es una base de datos no relacional la cual es muy rapida pero se usa en situaciones muy particulares.

Para decidir que tipo de BD usar, el diagrama de CAP es una herramienta muy buena:
https://platzi.com/blog/que-es-el-teorema-cap-y-como-elegir-la-base-de-datos-para-tu-proyecto/

creería que uno si va a usar una base de datos no relacional se debe de pensar que no se va a contar con las funcionalidades que las bases de datos relacionales nos proporcionan como lo son las claves primarias las relaciones, los joins, etc.
si no necesitamos todo esto y el numero de registros es considerablemente alto se podría considerar tener una base de datos no relacional como DynamoDb

increible 😃 puede usarse en chats 😃

En mi empresa usamos dynamo para guardar logs de las transacciones de los usuarios y estos desencadenan lambdas que envían correos o generan archivos.

En mi empresa usamos Dynamo para registrar los identificadores de los web socket y cuando tengamos la info para responderle al cliente obtenemos la información del websocket de dynamo y le respondemos.

Empece a implementar Dynamo para guardar los datos de sesión y algunos logs.

Sin lugar a dudas DynamoDB genera valor para el gran procesamiento de datos que se puede dar en campos como BioIngenería, Machine Learning, DeepLearning entre otros.

User cases
Shopping carts
Workflow engines
Inventory tracking and fulfillment
Customer profiles and accounts

DynoDB es especial para realtime, gaming y web, cool

Lo mas potente que se puede decir de dynamodb es su capacidad de procesamiento en milisegundos, es muy robasta, y tiene rendimiento de cualquier escala. Ej 10 Trillon de requests por dia. wow que capacidad tan imprecionante.

adicional no necesita que se le instalen parches, actualizaciones. backups DRecoveries, ya que todo lo hace AWS team.
etc

Interesante, no conocia tantas funcionalidades y casos de uso para una base de datos no relacional

Utilizaría BD relacionales en sistemas que requieran estructuras fijas, información normalizada, que permita realizar cálculos precisos como en sistemas financieros, sistemas contables.

Consistencia fuerte de lectura en DynamoDB es importante para casos de uso donde se necesite conocer el estado de la DB en tiempo cercano al real, en comparación con RDS no identifico el manejo de estado de la DB en tiempo real. Capacidades de Read Replica y Multi AZ presentes en RDS donde los datos se replican de la DB Master a Read Replica de forma asíncrona y Standby de forma síncrona permiten conocer el estado de la DB pero un retraso de seg para replicar los datos de la Master a Read Replica y de Standby en menor tiempo.

aws + noSQL = dynamoDB
aws supo aprovechar muy bien la velocidad del modelo noSQL, le agregó su fuerte que es la infraestructura para alta disponibilidad, le puso algunos feautures mas y pum… apareció dynamoDB.

Usaría dynamo donde no necesite de hacer consultas muy elaboradas con el propio motor de bd. De resto dynamo aguanta todo.

Utilizaría Dynamo en sistemas de videojuegos, redes sociales, sistemas de comentarios, donde en una tabla pueda tener información de diferentes estructuras y sean cambiantes con el tiempo.

Una clara diferencia es que DynamoDB como las noSQL no tienen campos y es dinámica en estructura. Las noSQL se deben usar en todos los casos de uso en que la ingesta de datos sea masiva, ya que toda la ingesta masiva vuelve lentos los sitios de BD tradicionales.

Excelente explicación y se debe analizar muy bien los puntos de aplicabilidad.

usaría Dynamo para aplicaciones con un volumen de datos muy altos y que tenga que leer constantemente
usaría Rds para aplicación con un volumen de datos moderado y que tenga que mantener por mucho tiempo

Usamos RDS para una aplicación en la cual realizamos inspecciones.
Usamos DynamoDB en un servicio de Rastreo de ganado, mascotas y bicicletas donde almacenamos la data en tiempo real.