La certification AWS Certified Database – Specialty (DBS-C01) est destinée aux professionnels spécialisés dans la conception, la migration et la gestion de bases de données sur Amazon Web Services. C'est l'une des certifications Specialty les plus techniques du catalogue AWS, et elle est particulièrement valorisée pour les ingénieurs de données, les DBA et les architectes cloud qui travaillent au quotidien avec des bases de données relationnelles et non relationnelles.
Si vous maîtrisez déjà les fondamentaux AWS grâce à une certification comme le Cloud Practitioner CLF-C02 ou le Solutions Architect Associate SAA-C03, la spécialité Database constitue un excellent moyen de valoriser une expertise pointue en données.
L'examen AWS Database Specialty DBS-C01 évalue vos connaissances approfondies sur l'ensemble des services de bases de données proposés par AWS. Il va bien au-delà des compétences attendues pour les certifications Associate et exige une compréhension fine des cas d'usage, des compromis de performance et des stratégies de migration pour chaque moteur de base de données.
Malgré les prérequis recommandés, une préparation rigoureuse et une bonne pratique sur les services AWS permettent de réussir l'examen même avec moins d'expérience directe.
Ce domaine est le plus lourd en points. Vous devez savoir choisir le bon moteur de base de données en fonction des exigences métier et techniques :
Ce domaine couvre les stratégies de migration et de déploiement des bases de données vers AWS :
Ce domaine porte sur les tâches quotidiennes d'exploitation des bases de données :
Vous devez savoir identifier et résoudre les problèmes de performance et de disponibilité :
La sécurité des données est un aspect fondamental de l'examen :
Pour une vision plus large de la sécurité dans le cloud, notre guide sur la cybersécurité CISSP, CISM et CEH et celui sur la sécurité Azure AZ-500 peuvent vous apporter des perspectives complémentaires.
Amazon Relational Database Service (RDS) permet de déployer et d'opérer des bases de données relationnelles sans gérer l'infrastructure sous-jacente. RDS supporte six moteurs : MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Oracle, SQL Server et Amazon Aurora. Les fonctionnalités clés incluent les déploiements Multi-AZ pour la haute disponibilité, les read replicas pour la scalabilité en lecture, les sauvegardes automatisées et la restauration à un point dans le temps.
Aurora est le moteur de base de données relationnelle propriétaire d'AWS, compatible MySQL et PostgreSQL. Il offre des performances jusqu'à cinq fois supérieures à MySQL standard et trois fois supérieures à PostgreSQL. Ses atouts principaux sont le stockage distribué et résilient (6 copies des données sur 3 zones de disponibilité), Aurora Serverless v2 pour le scaling automatique, Aurora Global Database pour la réplication inter-régions avec une latence inférieure à une seconde, et les Aurora Replicas (jusqu'à 15) avec failover automatique.
DynamoDB est la base de données NoSQL clé-valeur et documentaire entièrement gérée d'AWS. Elle offre une latence en millisecondes à n'importe quelle échelle. Pour l'examen, maîtrisez la conception des tables (choix des clés de partition pour une distribution uniforme), les index secondaires globaux (GSI) et locaux (LSI), les modes de capacité (provisionnée vs à la demande), DynamoDB Streams, les transactions ACID, les sauvegardes à la demande et PITR, et le DAX pour le caching en lecture.
Redshift est le service d'entrepôt de données (data warehouse) d'AWS, optimisé pour les requêtes analytiques sur de grands volumes de données. Il utilise un stockage en colonnes et un traitement massivement parallèle (MPP). Les concepts clés incluent les nœuds leader et compute, les distribution styles (KEY, EVEN, ALL), les sort keys, le Redshift Spectrum pour interroger directement les données sur S3, et le Concurrency Scaling pour gérer les pics de charge. Pour ceux qui s'intéressent au data engineering dans son ensemble, notre article sur la certification Data Engineer 2025 offre une vision plus large du domaine.
Neptune est un service de base de données graphe rapide, fiable et entièrement géré. Il prend en charge les modèles Property Graph (via Gremlin) et RDF (via SPARQL). Neptune est idéal pour les cas d'usage comme les réseaux sociaux, les moteurs de recommandation, la détection de fraude et les graphes de connaissances. Il offre la haute disponibilité avec réplication sur trois zones et jusqu'à 15 read replicas.
ElastiCache propose des solutions de caching en mémoire avec deux moteurs : Redis et Memcached. Redis offre des structures de données avancées, la persistance, la réplication et les clusters. Memcached est plus simple et adapté au caching pur. Les cas d'usage typiques incluent le caching de sessions, le caching de résultats de requêtes, les classements en temps réel et les files d'attente de messages.
Lorsque le moteur source et le moteur cible sont identiques (par exemple MySQL on-premise vers Amazon RDS MySQL), la migration est plus simple. Utilisez AWS DMS pour répliquer les données en continu tout en maintenant la base source opérationnelle. Les étapes typiques sont : évaluation de la base source, configuration d'une instance de réplication DMS, création des endpoints source et cible, puis démarrage de la tâche de migration avec CDC (Change Data Capture) pour synchroniser les changements en cours.
Quand vous changez de moteur (par exemple Oracle vers Aurora PostgreSQL), utilisez d'abord AWS SCT pour convertir le schéma, les procédures stockées et le code SQL. Ensuite, utilisez DMS pour migrer les données. Les migrations hétérogènes nécessitent davantage de tests et de validation car certaines fonctionnalités propriétaires du moteur source n'ont pas d'équivalent direct dans le moteur cible.
Pour les migrations à temps d'arrêt minimal, combinez la migration complète initiale (full load) avec la réplication continue (CDC) via DMS. Basculez vers la nouvelle base de données uniquement quand le lag de réplication est quasi nul. Testez toujours la procédure de rollback en cas de problème après la bascule.
Commencez par revoir les fondamentaux des bases de données relationnelles. Approfondissez Amazon RDS et Aurora : déploiement, configuration Multi-AZ, read replicas, sauvegardes, Performance Insights. Pratiquez dans la console AWS avec le Free Tier. Si vous débutez sur AWS, commencez par notre guide Cloud Practitioner.
Plongez dans DynamoDB : modélisation avancée, single-table design, patterns d'accès, GSI/LSI, DynamoDB Streams et DAX. Explorez Neptune et Keyspaces pour comprendre leurs cas d'usage spécifiques. Construisez une application simple utilisant DynamoDB pour ancrer les concepts.
Étudiez Redshift en profondeur : architecture MPP, distribution styles, sort keys, Spectrum, chargement de données avec COPY. Maîtrisez ElastiCache avec Redis et Memcached. Pratiquez les migrations avec DMS et SCT en créant des scénarios de migration simples dans votre lab AWS.
Concentrez-vous sur la sécurité (chiffrement, IAM, audit) et le dépannage (CloudWatch, Performance Insights, logs). Réalisez au minimum trois examens blancs complets. Analysez chaque erreur et retournez à la documentation pour les concepts mal compris. Visez 80 % aux examens blancs.
Retrouvez des conseils de préparation valables pour toutes les certifications dans notre article Conseils pour réussir votre certification et dans notre guide sur la préparation aux certifications en ligne.
Préparer une certification technique en français peut s'avérer difficile quand la majorité des ressources sont en anglais. Heureusement, la communauté francophone s'organise. Rendez-vous sur forum-microsoft.fr pour échanger avec d'autres professionnels IT francophones qui partagent leurs retours d'expérience sur les certifications cloud, y compris AWS.
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La certification AWS Database Specialty se positionne au niveau expert du parcours de certifications AWS. Elle est complémentaire avec d'autres certifications :
Pour les professionnels multi-cloud, combiner la spécialité Database AWS avec une certification Azure comme le Microsoft DP-900 Data Fundamentals renforce considérablement votre profil sur le marché.
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