AWS re:Invent 2025 - Databases 数据库相关的分组讨论

持续更新中

AWS re:Invent 2025 Databases breakout sessions - YouTube playlist，总共有 37 场，有一些和 AI 相关，挑选一些了对自己有帮助的（大部分都感兴趣，利用早上和白天的空闲，都看了，看了还简单做了些笔记）。

AWS 数据库主要涉及：RDS（包括 Aurora RDS），Aurora DSQL（分布式数据库），DynamoDB，DocumentDB，ElastiCache（Valkey 是主要方向），和 Neptune 等，其他的，比如：Redshift、时序数据库也不能作为主要方向。

RDS 和 Aurora DSQL

AWS re:Invent 2025 - A tale of two transactions (DAT455)

Marc Brooker 聊的一个话题，下面两张图是其主要想聊的内容，前面部分其实聊的有点无聊。

AWS re:Invent 2025 - Amazon Aurora HA and DR design patterns for global resilience (DAT442)

AWS re:Invent 2025 - Deep dive into Amazon Aurora DSQL and its architecture (DAT439)

同一个人 Marc Bowes 参与了这两个 session；Aurora RDS 和 Aurora DSQL 是不同的设计，前者和 AWS RDS 也是不同的设计，主要体现在存储层；DSQL 是 NewSQL 分布式数据库非传统 SQL 数据库，可以实现强一致的多活读写。

Aurora RDS 应该是 AWS 持续投入的方向，DSQL 不一定有多少用户需要它（结合 2024 年阿里数据库研发同学写的文章看看 DSQL 的设计 https://baotiao.github.io/2024/12/15/aurora-2024-1.html）。

AWS re:Invent 2025 - Boost performance and reduce costs in Amazon Aurora and Amazon RDS (DAT312)

这个 session 不错，从计算、存储和备份以及 I/O 如何优化成本，通过选择合适的服务和类型，以及架构的调整。

AWS re:Invent 2025 - Revealing the northern lights: Amazon Aurora security deep dive (DAT456)

关于 Aurora 的安全机制。

AWS re:Invent 2025 - Deep dive into Amazon Aurora and its innovations (DAT441)

Aurora 的架构，也特别聊了 Aurora Serverless 的细节包括 scaling 的性能，如何升级打补丁，性能上优化，最后聊了 DSQL，非常好的一个 session。

AWS re:Invent 2025 - PostgreSQL performance: Real-world workload tuning (DAT410)

有关于 PostgreSQL 性能调优。

AWS re:Invent 2025 - Binge-worthy: Netflix's journey to Amazon Aurora at scale (DAT322)

如何第三方 PG 迁移到 Aurora PG，从迁移设计、工具开发、验证和切割展开，不错的参考（Netflix 也发了个博客文章 - Automating RDS Postgres to Aurora Postgres Migration | by Netflix Technology Blog | Feb, 2026 | Netflix TechBlog，文章里面有更详细的信息，也提到了上面 session 没提到的一些内容）。

AWS re:Invent 2025 - Amazon Aurora DSQL: A developer's perspective (DAT401)

开发者视角如何使用 DSQL，强一致，OCC 机制下需要处理事务冲突的异常。

DynamoDB

AWS re:Invent 2025 - DynamoDB: Resilience & lessons from the Oct 2025 service disruption (DAT453)
https://www.youtube.com/watch?v=YZUNNzLDWb8&list=PL2yQDdvlhXf9l1y_VZAm0vG2hproZMtip&index=8

2025 AWS 美东事故的剖析。

AWS re:Invent 2025 - How Samsung optimized 1.2 PB on Amazon DynamoDB with zero downtime (DAT323)

三星云的实际优化案例。

AWS re:Invent 2025 - Multi-Region strong consistency with Amazon DynamoDB global tables (DAT440)

MRSC vs. MREC 跨区域强一致性和最终一致性。

AWS re:Invent 2025 - Dive deep into Amazon DynamoDB (DAT435)

实际案例出发，讲的挺好，但是对我来说还是经验不够，理解不足，比如：第一个案例，hash 问题导致分区不工作。

AWS re:Invent 2025 - Advanced data modeling with Amazon DynamoDB (DAT414)

AWS re:Invent 2025 - Data modeling core concepts for Amazon DynamoDB (DAT311)

挺深入的，关于如何建模（不太懂 DynamoDB，为什么叫建模，而不是表的设计？），PK/SK （sort key）和 LSI/GSI（local second index，global second index） 等等等设计，以及可用性和增量备份，和 OpenSearch 等的集成，实际例子挺深入的，不错的 session。

DocumentDB

AWS re:Invent 2025 - Supercharge app intelligence using gen AI with Amazon DocumentDB (DAT313)

还是关于向量化存储和检索。

AWS re:Invent 2025 - Deep dive into Amazon DocumentDB and its innovations (DAT444)

深入 DocumentDB 架构，特性，DocumentDB Servless 架构，深入了解 DocumentDB 的一个起点。

ElastiCache Valkey

AWS re:Invent 2025 - Optimize agentic AI apps with semantic caching in Amazon ElastiCache (DAT451)

如何实现语义缓存和匹配，通过向量化存储和搜索。

[AWS re:Invent 2025 - Video sampling & search using ElastiCache & multimodal embeddings (DAT433)](https://www.youtube.com/watch?v=3Kbv_BI3NJ0&list=PL2yQDdvlhXf9l1y_VZAm0vG2hproZMtip&index=4]

对于视屏帧数据的多模态处理，Valkey 向量存储和检索。

AWS re:Invent 2025 - Advanced data modeling for Amazon ElastiCache (DAT438)

印象深刻的还是和 Valkey 如何存储向量和检索，semantic cacheing。

AWS re:Invent 2025 - Better, faster, cheaper: How Valkey is revolutionizing caching (DAT458)

撇开内容本身，看到的时候我在想作为 Director of Product Management 还能在台上游刃有余的讲产品和技术，并有足够的深度，这是我们需要学习的地方，一个技术公司需要这样。

Technical steering committee 有不少都是国人，也算厉害了;Valkey 是 Redis fork 出来的并开源了的。

聊了多线程架构

• 给了一个火焰图分析，read/write command，特别是 write command 是栈最深的
• main + IO thread 1, 2, ..., n: “While the core execution remains on a single thread to preserve data consistency, parsing commands and writing responses are offloaded to IO threads”
  存储和性能优化

最后是关于Roadmap - 未来会支持时序类型；不错的一个 session，有深入的内容。

[AWS re:Invent 2025 - Optimizing for high performance with Amazon ElastiCache Serverless (DAT437))(https://www.youtube.com/watch?v=fXB6wftmigU&list=PL2yQDdvlhXf9l1y_VZAm0vG2hproZMtip&index=34)

性能优化方面的。

Neptune

AWS re:Invent 2025 - Using graphs over your data lake to power generative AI applications (DAT447)

图数据库在 AI 时代越发重要了，如何结合数据湖，向量搜索、图 RAG 和记忆相关性。

其他 session

AWS re:Invent 2025 - Build serverless chatbots using Amazon ElastiCache & Aurora PostgreSQL (DAT314)

最后部分聊的 pattern，挺好的，短期和长期记忆分别存储于 Valkey 和 PG。

小结

总的来说，AWS 在数据库方向除了分析型数湖仓和时序数据库方向之外，都有完整的布局和持续的投入，而且基本都提供 Serverless 选项，计费来说都是从软硬件结合为统一单位来看。