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Category: Amazon Aurora

Amazon RDS for MySQL、Amazon RDS for MariaDB、Amazon Aurora MySQL におけるマルチスレッドレプリケーションの概要とベストプラクティス

MySQL のマルチスレッドレプリケーション (MTR) は、Amazon RDS for MySQL、Amazon RDS for MariaDB、Amazon Aurora MySQL でバイナリログレプリケーションの性能を向上させる機能です。本記事では、MTR の仕組み、COMMIT ORDER と WRITESET による依存関係追跡の違い、ソース側・レプリカ側の主要な設定パラメータとベストプラクティスを解説します。

Amazon RDS for MySQL、Amazon RDS for MariaDB、Aurora MySQL におけるマルチスレッドレプリケーションのモニタリング

Amazon RDS for MySQL、Amazon RDS for MariaDB、Aurora MySQL でマルチスレッドレプリケーション (MTR) を効果的にモニタリングし、パフォーマンスをチューニングする方法を解説します。SHOW REPLICA STATUS、Performance Schema テーブル、カスタムビュー、エラーログを活用した並列レプリケーションの監視手法を紹介します。

Amazon OpenSearch Ingestion と Amazon RDS および Amazon Aurora の統合

Amazon Aurora および Amazon RDS(MySQL / PostgreSQL)と Amazon OpenSearch Service の統合が一般提供開始されました。Amazon OpenSearch Ingestion を使うと、ETL パイプラインを自前で組まずに、データベースの内容をニアリアルタイムで OpenSearch に同期できます。本記事では、サンプルの HR データベースを使って設定の流れと同期の動きを紹介します。

Amazon Aurora PostgreSQL がデータレイク上の Apache Iceberg と Parquet データへの直接クエリをサポート

Amazon Aurora PostgreSQL で、データレイクに保存された Apache Iceberg および Apache Parquet 形式のデータを直接クエリできるようになりました。DuckDB が Aurora PostgreSQL に組み込まれ、ETL パイプラインなしで運用データとデータレイクのデータを 1 つのクエリで横断的に分析できます。

Amazon Aurora DSQL でスケーラブルなアプリケーションを構築する

Amazon Aurora DSQL の分散アーキテクチャでスケールするアプリケーションの設計方法を解説します。楽観的並行性制御(OCC)を前提とした主キーの選定、スキーマ設計、トランザクション戦略、マルチリージョン最適化を取り上げ、競合を抑えて実効スループットを高めるための実践的なパターンを紹介します。

MonotaRO が基幹データベースを Amazon Aurora Global Database に移行し、マルチリージョン DR とフルマネージド運用を実現

株式会社MonotaRO (モノタロウ)は、工具、部品、消耗品をはじめとする間接資材のインターネット通販を展開し、連結売上高 3,338 億円(2025 年 12 月期)、登録ユーザー数 1,100 万以上、取扱商品点数 2,800 万点以上を誇る事業者向け EC プラットフォームです。同社はこのたび、事業の根幹を支える基幹データベースをオンプレミスの MySQL から Amazon Aurora MySQL(以下、Aurora MySQL)へ移行し、Amazon Aurora Global Database(以下、Aurora Global Database)によるマルチリージョン DR 構成とフルマネージド運用を実現しました。本ブログでは、移行の背景と課題、選定理由、移行アプローチ、そして得られた成果についてご紹介します。

Amazon Aurora DSQL の可観測性の概念と Amazon CloudWatch での活用

Amazon Aurora DSQL は Amazon CloudWatch Database Insights による可観測性の強化に対応しました。時間ベースの可観測性モデルとその仕組み (DASH)、そして CloudWatch Database Insights、PromQL、DSQL システム診断 AI スキルを使ってパフォーマンス問題を特定・解決する方法を解説します。

AWS Transform の SQL Server から PostgreSQL へのスキーマ検証

AWS Transform が備える 3 層の検証モデル (構造的検証、意味的検証、動作検証) の仕組みを詳しく解説します。稼働中のデータベースに直接クエリを発行する検証方式、スタブ検出やミューテーションテストによる動作確認、そして Amazon Bedrock を活用した AI エージェントが検出内容を根本原因ごとにまとめて重大度を判定する流れを追うことで、移行品質を体系的に担保する方法が見えてきます。