在构建2026年的云端原生应用时，我们经常面临一个至关重要的架构决策：究竟应该选择哪种数据库服务？ 随着生成式AI（Generative AI）和智能体的爆发，传统的数据库选型标准正在经历一场剧变。亚马逊云科技 (AWS) 为我们提供了两个强大的支柱：经典的 Amazon RDS 和云原生的 Amazon DynamoDB。这两者虽然都是完全托管的服务，但它们的设计哲学、适用场景以及在AI时代的底层机制截然不同。如果选择不当，不仅会增加开发成本，还可能在后期面临无法支撑AI推理规模或向量检索性能的瓶颈。
在这篇文章中，我们将深入探讨这两项服务的核心差异，并结合AI Native（AI原生）的开发理念进行剖析。我们将通过第一人称的视角，从实际应用出发，结合2026年的最新代码示例、架构设计思路以及性能优化的最佳实践，帮助你彻底理清“何时使用 RDS，何时使用 DynamoDB”这个关键问题。
目录
Amazon RDS：关系型数据的坚强堡垒与AI推理的基石
首先，让我们来看看 Amazon RDS。在 2026 年，RDS 依然是我们处理复杂事务的核心。简单来说，RDS 是我们将传统关系型数据库“搬”上云并享受托管福利的最佳途径。它支持我们熟悉的引擎，如 MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle 和 Microsoft SQL Server，特别是在 PostgreSQL 17+ 版本发布后，其在处理非结构化 JSON 数据和复杂地理空间查询上的能力得到了空前提升。
RDS 在 AI 时代的角色：结构化数据的锚点
RDS 的核心价值在于“ACID 事务”与“复杂关系推理”。 在 AI 应用中，无论是 RAG（检索增强生成）的元数据管理，还是 Agent（智能体）的执行历史记录，我们都需要一个能够严格保证数据一致性的系统。DynamoDB 虽然快，但在处理多表强关联事务时，RDS 依然是不可替代的。
2026 新特性： pgvector 与 Auto Scaling
在我们的最新实践中，RDS for PostgreSQL 的 pgvector 扩展成为了连接数据库与 LLM（大语言模型）的桥梁。我们不再需要单独维护一个专门的向量数据库用于小规模应用，而是直接在 RDS 中存储和检索向量。
实战代码示例 (RDS + pgvector 实现 AI 语义搜索)：
让我们来看一个实际的例子，如何利用 RDS 进行向量相似度搜索，这对于构建具备“记忆”功能的 Agent 至关重要。
-- 假设我们使用 RDS for PostgreSQL 17，已启用 pgvector 扩展
-- 场景：查询与用户输入“最近的智能手机推荐”语义最相似的知识库文档
-- 1. 创建表并存储向量（假设使用 OpenAI text-embedding-3 模型，维度为 1536）
CREATE TABLE IF NOT EXISTS knowledge_base (
id bigserial PRIMARY KEY,
content text,
embedding vector(1536),
created_at timestamp default now()
);
-- 2. 创建 IVFFlat 索引以加速近似最近邻 (ANN) 搜索
-- 这在数据量达到百万级时至关重要
CREATE INDEX ON knowledge_base
USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
WITH (lists = 100);
-- 3. 查询逻辑：找出语义最匹配的前5条记录
-- 这里的 :query_embedding 是应用层传入的参数向量
SELECT id, content, 1 - (embedding ‘:query_embedding‘) as similarity
FROM knowledge_base
ORDER BY embedding ‘:query_embedding‘
LIMIT 5;
代码深度解析：
在这个例子中，我们利用了 RDS 的强大计算能力。 操作符计算余弦距离。在 2026 年，我们经常让 AI IDE（如 Cursor 或 Windsurf）帮我们生成这类复杂的 SQL。通过在 RDS 中直接处理向量检索，我们简化了架构，避免了数据在多个存储系统之间的同步问题。这在处理金融或医疗等对一致性要求极高的 AI 应用时，是首选方案。
何时选择 RDS？
- 事务完整性优先：如金融交易系统，Agent 涉及的资金操作必须严格遵守 ACID，不能有任何“最终一致性”带来的风险。
- 复杂的关联分析：你需要处理复杂的表关系，例如多租户 SaaS 系统中的权限、角色和资源的交叉关联。
- 关系型 SQL 技能栈：你们的团队拥有深厚的 SQL 优化经验，或者正在利用 AI 辅助编写复杂的分析查询。
Amazon DynamoDB：无服务器架构与高频写入的终极引擎
接下来，让我们看看另一头猛兽：Amazon DynamoDB。在 2026 年，DynamoDB 已经成为 Serverless First 架构的默认选择。这是一个完全托管的 NoSQL 数据库服务，它抛弃了关系型数据库的许多束缚，以换取极致的可扩展性和性能。
DynamoDB 的核心进化：智能_ignore 与事务支持
在过去的几年里，DynamoDB 引入了 Transactions（事务） 功能，这解决了很多早期开发者的痛点。现在，我们可以在单次操作中跨多个项目进行原子性写入或取消，这使得 DynamoDB 在处理简单的业务逻辑时也能保证数据一致性。
DynamoDB 的核心数据模型是 键值对 和 文档。它是 无服务器 的，这意味着它会自动在后台分割数据并将其分布在多个服务器上，我们完全不需要关心分片的问题。
2026 新特性：GridSort 与 AI 辅助的数据建模
随着 AI 辅助编程的普及，我们现在的开发流程往往是：先由 Agent 设计数据模型，再由开发者审核。DynamoDB 的灵活性让这种“快速试错”成为可能。我们可以利用 DynamoDB 的 PartiQL（一种兼容 SQL 的查询语言）来通过 SQL 接口查询 NoSQL 数据，这大大降低了学习曲线。
实战代码示例 (Python + Boto3 实现 Agent 对话历史存储)：
让我们看一个构建 AI Agent 对话上下文的实战案例。Agent 需要毫秒级的写入速度来记录对话轮次，同时需要快速的查询能力来回溯历史。
import boto3
import json
from datetime import datetime
from boto3.dynamodb.conditions import Key
# 初始化 DynamoDB 资源
dynamodb = boto3.resource(‘dynamodb‘, region_name=‘us-east-1‘)
# 启用 on-demand 模式以应对不可预测的流量
session_table = dynamodb.Table(‘AgentSessions‘)
def store_agent_turn(session_id, user_message, ai_response, metadata):
"""
存储 Agent 的一轮对话。
利用 DynamoDB 的事务能力确保原子性写入。
"""
timestamp = int(datetime.now().timestamp())
try:
response = session_table.put_item(
Item={
‘PK‘: f‘SESSION#{session_id}‘, # Partition Key
‘SK‘: f‘TURN#{timestamp}‘, # Sort Key
‘UserMessage‘: user_message,
‘AIResponse‘: ai_response,
# 使用 Map 类型存储动态的 Agent 思考链
‘AgentThoughts‘: {
‘ModelUsed‘: metadata.get(‘model‘),
‘Latency‘: metadata.get(‘latency‘),
‘TokensUsed‘: metadata.get(‘tokens‘)
},
‘TTL‘: timestamp + 86400 * 7 # 7天后自动过期，节省成本
},
ConditionExpression=‘attribute_not_exists(PK)‘ # 防止并发写入冲突
)
return response
except Exception as e:
print(f"Error storing turn: {e}")
return None
def query_conversation_history(session_id, limit=5):
"""
查询最近的对话历史，用于构建 Prompt Context。
这是一个极其高效的点查询操作。
"""
try:
response = session_table.query(
KeyConditionExpression=Key(‘PK‘).eq(f‘SESSION#{session_id}‘),
Limit=limit,
ScanIndexForward=False # 倒序排列，获取最新的
)
return response[‘Items‘]
except Exception as e:
print(f"Error querying history: {e}")
return []
# 实际使用：在 Vibe Coding 中，AI 可以直接帮你生成上述调用代码
store_agent_turn(‘sess_123‘, ‘帮我写个排序算法‘, ‘这是快速排序...‘, {‘model‘: ‘claude-3.5‘})
代码深度解析：
- 复合主键设计：我们使用了 INLINECODE4cc11e68 (Partition Key) 和 INLINECODE82aa1822 (Sort Key) 的组合模式。这允许我们不仅查询特定的 Session，还能按时间排序获取对话历史。这是 DynamoDB 设计的灵魂——访问模式驱动设计。
- TTL (Time To Live)：注意代码中的
TTL属性。在 2026 年，数据隐私法规更加严格，自动清理过期的用户对话数据是合规的刚需。DynamoDB 原生支持 TTL，无需编写复杂的 Cron Job。 - 灵活的数据类型：
AgentThoughts是一个嵌套的 Map。Agent 的每次推理可能产生不同的元数据，DynamoDB 允许我们随意添加字段而不需要 DDL 修改，这对于快速迭代的 AI 功能开发至关重要。
深入对比：2026年架构师的决策矩阵
为了让我们更清晰地做出决策，下面我们将深入比较这两个服务在关键维度上的差异。
1. 数据模型与开发体验
- RDS (关系型)：数据以行和列的形式存储。在 2026 年，虽然有了 JSONB 支持，但核心依然是结构化。AI 辅助优势：Copilot 等工具非常擅长生成复杂的 SQL 查询，如果你习惯使用自然语言描述需求（“把上个月销售额大于1万的用户列出来”），RDS 配合 AI 是最佳选择。
- DynamoDB (NoSQL)：数据是 JSON 文档。AI 辅助优势：DynamoDB 的数据建模对新手很难，但现在的 AI Agent（如 AWS Q Developer）已经可以根据你的业务描述自动推荐 GSI（全局二级索引）的设计方案。它是无模式的，这意味着我们可以让 Agent 直接向数据库写入未经严格定义的数据结构。
2. 可扩展性与弹性
- RDS：虽然有 Multi-AZ 和 Read Replicas，但写入扩展依然主要靠垂直升级。对于初具规模的 AI 应用，如果 Prompt Tokens 的写入量巨大，RDS 可能会遇到 IOPS 瓶颈。
- DynamoDB：真正的“无限”扩展。它的 On-Demand 模式非常适合同一个 Agent 服务于不同租户的场景——租户 A 流量暴增不会影响租户 B。
3. 成本模型优化策略
- RDS：成本主要取决于实例规格。如果你的应用有明显的波峰波谷（比如白天忙，晚上闲），你可以使用 RDS Optimized Reads/Writes 或 Serverless v2 来自动调整资源。
- DynamoDB：成本主要取决于读写容量（RCU/WCU）。2026年最佳实践：必须开启 Cold Storage（冷存储） 或者 S3 Integration，将不常用的历史对话数据卸载到 S3，仅保留热数据在 DynamoDB 表中，这可以将成本降低 70% 以上。
实战进阶：混合持久化策略
在我们的经验中，最成功的架构往往不是“二选一”，而是利用两者的长处构建混合持久化系统。
场景：企业级 SaaS 平台的 AI 辅助功能
我们建议使用 Amazon DynamoDB 作为“操作数据存储”。它负责处理所有高频的用户交互、Agent 的实时对话流、Session 状态管理。为什么？因为这些数据需要极低的写入延迟，且访问模式单一（按 Session ID 读写）。
同时，我们使用 Amazon RDS (PostgreSQL) 作为“事实数据源”。所有从 DynamoDB 中沉淀下来的、需要进行复杂分析的数据（如月度账单、用户权限关系、复杂的报表统计），会通过 Glue 或 Kinesis 定时同步到 RDS。此外，RDS 还负责存储向量化的核心业务知识库，利用 pgvector 提供准确的语义检索支持。
常见陷阱与 2026 年解决方案
- 陷阱：DynamoDB 的热点分区
* 错误：在 2026 年，如果 Agent 需要根据“当前时间”查询所有活跃会话，可能会将所有流量打到一个分区上。
* 解决：使用 Write Sharding（写入分片） 技术。例如，在 Partition Key 中加入随机后缀或计算逻辑（如 SESSION##），将负载分散到不同分区，查询时再并行合并。
- 陷阱：RDS 的连接池耗尽
* 错误：AI Agent 往往是并发的，成百上千个 Agent 实例可能会瞬间打爆数据库连接数。
* 解决：强制部署 Amazon RDS Proxy。它不仅充当连接池，还能在数据库故障转移时保持连接不中断，这对于要求高可用的 AI 系统是必须的。
总结与 2026 年技术展望
回顾我们的探索之旅，选择并非一成不变。
- 如果你正在构建一个“副业项目” (MVP)：首选 DynamoDB。配合 AWS Lambda 和 Amplify，你可以做到真正的 Serverless，从零到一的迭代速度极快，且在流量为 0 时成本几乎为 0。
- 如果你正在改造“遗留企业系统”：请保留 RDS。不要为了赶时髦强行迁移到 NoSQL。利用现有的 SQL 资产，通过引入
pgvector等 AI 能力，让它焕发新生。 - 如果你正在开发“下一代 AI 原生应用”：混合架构。使用 DynamoDB 承载 Agent 的实时思维链，使用 RDS 承载业务事实与向量检索。
随着 AI 编程助手（如 Cursor, GitHub Copilot, Claude 3.5 Sonnet）的普及，数据库的选型不再仅仅是性能的比拼，更是开发体验 的较量。选择一个你的 AI 编程伙伴“理解”得最好的数据库，或许才是 2026 年最明智的决定。希望这篇文章能帮助你在下一次架构设计时，做出最自信的选择。