キー値: キー値データベースは高度なパーティション化に対応しており、他のタイプのデータベースでは達成できない大規模な水平スケーリングが可能です。ゲーム、広告技術、IoT などのユースケースは、キー値データモデルに特に適しています。Amazon DynamoDB は、あらゆる規模のワークロードでレイテンシーを 10 ミリ秒未満に維持するように設計されています。この一貫したパフォーマンスは、Snapchat の最大のストレージ書き込みワークロードを含む Snapchat Stories 機能が DynamoDB に移行した大きな理由になっています。

ドキュメント: データモデルを複雑な行や列の観点から考えない開発者もいます。通常、アプリケーション層では、データは JSON ドキュメントとして表されます。これは、開発者にとって、データモデルをドキュメントとして考える方が直感的であるためです。アプリケーションコードで使用するのと同じドキュメントモデル形式を使用してデータをデータベースに保持できるため、ドキュメントデータベースの人気が高まっています。DynamoDB と MongoDB は、柔軟で俊敏な開発のための強力で直感的な API を提供する一般的なドキュメントデータベースです。

グラフ: グラフデータベースの目的は、緊密なつながりのあるデータセットを扱うアプリケーションの構築と実行を容易にすることです。グラフデータベースの一般的なユースケースは、ソーシャルネットワーキング、推奨エンジン、詐欺検出、知識グラフなどです。Amazon Neptune は完全マネージド型のグラフデータベースサービスです。Neptune は、Property Graph モデルと Resource Description Framework (RDF) の両方をサポートし、TinkerPop と RDF/SPARQL という 2 つのグラフ API の選択肢を提供しています。一般的なグラフデータベースには Neo4j と Giraph があります。

インメモリ: ゲームや広告技術アプリケーションには、マイクロ秒の応答時間が必要なリーダーボード、セッションストア、リアルタイム分析などのユースケースがあり、いつでもトラフィックが急増する可能性があります。Amazon ElastiCache は Memcached と Redis をサポートし、ディスクベースのデータストアでは処理できない低レイテンシー、高スループットのワークロード (McDonald's など) に適合します。Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) は、専用のデータストアの別の例です。DAX を使用すると、DynamoDB の読み込みが 1 桁速くなります。

検索: 多くのアプリケーションは、開発者が問題をトラブルシューティングするのに役立つようにログを出力します。Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) は、半構造化されたログおよび指標のインデックス作成、集約、検索により、機械が生成したデータをほぼリアルタイムで可視化し、分析できるようにする専用サービスです。Amazon ES は、フルテキスト検索ユースケース向けの強力で高性能な検索エンジンです。Expedia では、運用監視とトラブルシューティングから分散アプリケーションスタックのトレースと価格の最適化に至るまで、ミッションクリティカルなさまざまなユースケースに 150 以上の Amazon ES ドメイン、30 TB のデータ、300 億のドキュメントを使用しています。