DynamoDBがベクトル検索に対応したらしい

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1. 2026年8月7日（金） DynamoDBがベクトル検索に 対応したらしい 構成がどう変わって、どこに気をつけるか 赤神青空
2. ▪2026年8月5日 一行で言うと GA 運用データと同じテーブルに埋め込みを置いたまま、 類似検索できるようになった。 今まで 専用のベクトルDBにコピーして同期していた。 今ココ 概要 これから 同じテーブル・同じリクエスト課金で完結する。 2/12
3. ▪前提の確認ベクトル検索って何をしてる？ 文章を数字の並びに変換して、その近さで探しています。 意味が近い文章は、数字の並びも近くなる だからキーワードが一致していなくてもヒットする この数字の並びを埋め込み（embedding）と呼ぶ 今ココ 概要 3/12
4. ▪アプリから見た参照先が1つになる 構成がこう変わる Before ── 別のベクトルストアに同期していた アプリ DynamoDB Lambda ベクトルDB RAG / レコメンド 運用データ 同期処理 別サービス 検索は別系統に問い合わせ After ── DynamoDB 単体で完結する DynamoDB アプリ RAG / レコメンド 同期パイプライン テーブル項目 ベクトル索引 が不要になる 同期処理と別サービスが構成から落ちる 今ココ 構成 4/12
5. ▪変わるところだけ 今までと、これから ✕ 今まで 別のベクトルDBにコピー 同期は自前で書いて運用 請求書が2枚 今ココ 構成 ◯ これから 同じテーブルに置くだけ 同期はそもそも不要 請求書が1枚 5/12
6. ▪既存テーブルにあとから足せる 使うときの3ステップ 保存 → 埋め込みを属性として 属性ができる PutItem で入れる 埋め込みは自前で作る その属性に ベクトル索引を作る DynamoDB は作ってくれません。Bedrock などでベクトル化して から保存します。 今ココ 使いかた 索引 → Active を待つ 検索 SearchVectors に クエリベクトルを渡す 索引の構築は無料 既存テーブルに索引を追加するときのバックフィルに追加料金は かかりません。 6/12
7. ▪新しいデータ型は増えていない 項目はこうなる 既存の List 型に Number を並べるだけ。テーブル定義の変更は不要です。 json { "productId": "P-1042", "marketplace": "US", "category": "footwear", "description": "lightweight mesh running shoe", "descriptionEmbedding": [0.021, -0.114, 0.087, 0.003] } 今ココ 使いかた 7/12
8. ▪あとから変えにくいので先に決める 索引を作るときに決めること 次元数 距離関数 パーティションキー 今ココ 使いかた 使う埋め込みモデルの出力に合わせる。最大 4096 3種から選ぶ。テキスト埋め込みなら基本 Cosine 任意。ただし1回の検索はこの1値の中だけを見る 8/12
9. ▪ここで用途を見極める フィルタでできること・できないこと ◯ できる 属性の完全一致での絞り込み category = footwear のような一致 索引作成時に指定した属性 今ココ 気をつけるところ ✕ できない BETWEEN の範囲条件 BEGINS_WITH の前方一致 価格帯や日付レンジでの絞り込み 9/12
10. ▪ドキュメントまで読まないと気づきにくい つまずきそうなところ どれもあとで実装が変わるタイプの制約です。 DAX は SearchVectors に対応していない 検索結果にベクトル本体は返らない（必要なら明示指定） 検索は1つのパーティションキー値の中だけに届く 今ココ 気をつけるところ 10/12
11. ▪競合していない。基準はレイテンシとデータの置き場所 S3 Vectors との棲み分け DynamoDB ベクトル検索 1桁ミリ秒 運用データと同居できる すでに DynamoDB にあるなら 今ココ 気をつけるところ S3 Vectors 1秒未満 安く大量に貯められる 新規に作るなら 11/12
12. ▪3行で持ち帰る まとめ 01 構成要素が1つ減る 別のベクトルストアと同期パイプラインが不要になる。 02 既存テーブルに後から足せる List 型の属性を1つ増やすだけ。索引のバックフィルは無料。 03 新規に作るなら S3 Vectors すでに DynamoDB にあるかどうかで選ぶ。 今ココ おわりに 12/12