AWS DynamoDB 的常用操作 | 隔叶黄莺 Yanbin Blog

2021-09-19 | 阅读(1,244)

AWS 提供的 NoSQL 数据库有 DynamoDB, DocumentDB(即 MongoDB), 和 Keyspaces(即 Cassandra)。还有一个神秘的早已消失于 AWS 控制台之外的 SimpleDB，它只能通过 API 才能使用。因为 AWS 有意要把它藏起来，不愿被新用户看到它，希望用 DynamoDB 替代它，关于用 aws cli 如何体验 AWS SimpleDB 可见本文后面部分。

DynamoDB 所设计的读写容量参数的概念，AWS 为其标榜是为保证一致性与明确的性能表现，实际上不如说是一个赚钱的计量单位，为了钱反而是把一个简单的事情弄复杂了。当需要全局索引时，必须为全局索引设定读写容量，连索引的钱也不放过。本文只为体验对 DynamoDB 的常用操作，不管吞吐量的问题，所以不用关心读写容量的问题。

DynamoDB 后端用 SSD 存储，不像 Elasticache 是把数据放在内存当，对了 Elasticache 也是 AWS 提供了 NoSQL 服务。DynamoDB 每条记录(Item) 的大小限制为 400K.

我们在使用 DynamoDB 的 Python API 时，get_item, query, scan 等的操作不能像常规数据库那样去思维，get_item, query 等主要操作方法都必须作用在主键上(如果是组合主键，需全列出)，或是额外的索引上。scan 可以用主键或索引外的条件，但它会进行全表扫描，对于大量记录的表慎用。

如果去参考官方 boto3 的 DynamoDB API，https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/dynamodb.html，那是非常不具参考性的，也就是无法照着文档来操作，还必须用 Google 找例子。

单主键表(Partition Key Only)

创建一个单主键的表(即只有 partition key 无 sort key)

$ aws dynamodb create-table --table-name test-table \
--attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=N \
--key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH \
--billing-mode PROVISIONED \
--provisioned-throughput ReadCapacityUnits=5,WriteCapacityUnits=5

这样创建的表只有一个 partition key, 没有 sort key, 那么该表的主键就是 partition key，字段 id

用 Python 的 boto3 API 操作 DynamoDB 的表时有低阶和高阶的 API

import boto3
client = boto3.client('dynamodb')
table = boto3.client('dynamodb').Table('test-table')

import boto3

client = boto3.client('dynamodb')

table = boto3.client('dynamodb').Table('test-table')

用 client 进行表的操作时须指定表名，并且参数中必说明每个字段的类型。

put_item()

client.put_item(
    TableName='test-table',
    Item = {'id': {'N': '1'}, 'name': {'S': 'scott'}, 'city': {'S': 'Chicago'}}
)

table.put_item(
    Item = {'id': 2, 'name': 'tiger', 'city': 'LA'}
)

client.put_item(

TableName='test-table',

Item = {'id': {'N': '1'}, 'name': {'S': 'scott'}, 'city': {'S': 'Chicago'}}

)

table.put_item(

Item = {'id': 2, 'name': 'tiger', 'city': 'LA'}

)

因为该表的主键为 id, 再次 put_item 一条 id 为 2 的记录 DynamoDB 并不会报错，操作是成功的，变成了对 id 为 2 记录的更新操作，相当于是 put_item() 有幂等性。如果需要更新所有字段值都不需要用 update_item() 函数，直接用 put_item() 就行。

后面直接用高阶的 table 来操作

get_item()

res = table.get_item(
    Key = {'id': 1}
)
res['Item']  # {'city': 'Chicagi', 'id': Decimal('1'), 'name': 'scott'}

res = table.get_item(

Key = {'id': 1}

)

res['Item'] # {'city': 'Chicagi', 'id': Decimal('1'), 'name': 'scott'}

用 Key 参数，只能指定主键值进行查询，如果试图在 Key 中指定别的字段值，如

table.get_item(Key={'name': 'scott'})  # 这是不对的

1	table.get_item(Key={'name': 'scott'}) # 这是不对的

将会看到错误信息

ClientError: An error occurred (ValidationException) when calling the GetItem operation: The provided key element does not match the schema

query()

from boto3.dynamodb.conditions import Key

res = table.query(
    KeyConditionExpression=Key('id').eq(1)
)
res['Items'] # [{'city': 'Chicagi', 'id': Decimal('1'), 'name': 'scott'}]

from boto3.dynamodb.conditions import Key

res = table.query(

KeyConditionExpression=Key('id').eq(1)

)

res['Items'] # [{'city': 'Chicagi', 'id': Decimal('1'), 'name': 'scott'}]

既然是叫做 KeyConditionXxx, 也只能用主键。我们后面会看到有索引的情况可用 query() 函数根据索引来查询

scan()

from boto3.dynamodb.conditions import Attr

res = table.scan(
    FilterExpression=Attr('name').contains('t')
)
res['Items']  # [{'city': 'LA', 'id': Decimal('2'), 'name': 'tiger'},
 {'city': 'Chicagi', 'id': Decimal('1'), 'name': 'scott'}]

from boto3.dynamodb.conditions import Attr

res = table.scan(

FilterExpression=Attr('name').contains('t')

)

res['Items'] # [{'city': 'LA', 'id': Decimal('2'), 'name': 'tiger'},

{'city': 'Chicagi', 'id': Decimal('1'), 'name': 'scott'}]

scan() 就比较随意, 可用任意字段作为查询条件，反正是要全表扫描。scan() 也能根据索引来扫描，可以缩小扫描的范围。

有 Partition Key 和 Sort Key 的表

再来创建一个含 Partition Key 和 Sort Key 的表

aws dynamodb create-table --table-name test-table \
--attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=N \
AttributeName=name,AttributeType=S \
--key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH \
AttributeName=name,KeyType=RANGE \
--billing-mode PROVISIONED \
--provisioned-throughput ReadCapacityUnits=5,WriteCapacityUnits=5

这时候该表的主键就是 id(partition key) 和 name(sort key) 的组合，可以有 id 相同但 name 不同的记录，反之亦然。所以在 put_item() 时当 id 与 name 有存在的记录时，变成了更新原记录。scan() 针对这种双 Key 的表也没什么特别的，反正是全扫描，无所谓主键是什么。

get_item()

注意 get_item() 和 query() 时必须同时列出 partition key 和 sort key, 否则会报错，比如下面试图只用 partition key 进行 get_item() 时

res = table.get_item( Key = {'id': 1} )   # 这是不对的

1	res = table.get_item( Key = {'id': 1} ) # 这是不对的

错误为

ClientError: An error occurred (ValidationException) when calling the GetItem operation: The provided key element does not match the schema

所以正确的 get_item() 代码是

res = table.get_item( 
    Key = {'id': 2, 'name': 'tiger'}
)
res['Item'] # {'city': 'LA', 'id': Decimal('2'), 'name': 'tiger'}

res = table.get_item(

Key = {'id': 2, 'name': 'tiger'}

)

res['Item'] # {'city': 'LA', 'id': Decimal('2'), 'name': 'tiger'}

query()

query() 和 get_item() 也是一样的，必须列出两个 key, 否则报一样的错误

from boto3.dynamodb.conditions import Key

res = table.query(
    KeyConditionExpression=Key('id').eq(1) & Key('name').begins_with('s')
)
res['Items'] # [{'city': 'Chicagi', 'id': Decimal('1'), 'name': 'scott'}]

from boto3.dynamodb.conditions import Key

res = table.query(

KeyConditionExpression=Key('id').eq(1) & Key('name').begins_with('s')

)

res['Items'] # [{'city': 'Chicagi', 'id': Decimal('1'), 'name': 'scott'}]

带全局索引的表

query() 操作必须同时列出所有的 Key, 如果在不知道 Key 的值，想用 query() 查询除 Key 之外的字段，却又想避免全表扫描的话，该如何做呢？全局二级索引：为非 Key 字段建立全局二级索引。DynamoDB 每建立一个全局索引时还必须为该索引单独设定读写容量。

创建一个表，只有 Partiton Key 为 id, 并创建以 name 它段的全局二级索引 nameIndex

aws dynamodb create-table --table-name test-table \ --attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=N \ AttributeName=name,AttributeType=S \ --key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH \ --billing-mode PROVISIONED \ --provisioned-throughput ReadCapacityUnits=5,WriteCapacityUnits=5 \ --global-secondary-indexes \ '[ { "IndexName": "nameIndex", "KeySchema": [ {"AttributeName": "name", "KeyType":"HASH"} ], "Projection": { "ProjectionType": "KEYS_ONLY" }, "ProvisionedThroughput": { "ReadCapacityUnits": 2, "WriteCapacityUnits": 1 } } ]'

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aws dynamodb create-table --table-name test-table \
--attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=N \
AttributeName=name,AttributeType=S \
--key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH \
--billing-mode PROVISIONED \
--provisioned-throughput ReadCapacityUnits=5,WriteCapacityUnits=5 \
--global-secondary-indexes \
  '[
    {
      "IndexName": "nameIndex",
      "KeySchema": [
         {"AttributeName": "name", "KeyType":"HASH"}
       ],
       "Projection": {
         "ProjectionType": "KEYS_ONLY"
       },
       "ProvisionedThroughput": {
         "ReadCapacityUnits": 2,
         "WriteCapacityUnits": 1
       }
    }
  ]'

创建完后可以看到这么一个索引

根据索引 query

有了全局二级索引后，在 query() 时就不用列出所有的 Key, 而只根据索引来查询

from boto3.dynamodb.conditions import Key

res = table.query(IndexName='nameIndex', KeyConditionExpression=Key('name').eq('tiger'))
res['Items'] # [{'id': Decimal('2'), 'name': 'tiger'}]

from boto3.dynamodb.conditions import Key

res = table.query(IndexName='nameIndex', KeyConditionExpression=Key('name').eq('tiger'))

res['Items'] # [{'id': Decimal('2'), 'name': 'tiger'}]

小小感受

总之呢？相比于关系型数据库，DynamoDB 把各种操作弄得很复杂，而流行已久的 MongoDB 可比 DynamoDB 编程上更友好。体验了上面的一番后，DynamoDB 用 Partition 来提高性能，但用读写容量来卡脖子，就看你敢不敢用; 考虑到多处读写容量的设置，不多给钱，读写容量不足很影响性能，这样还不如使用 ElastiCache 中的 Redis 内存缓存。

本地版 DynamoDB

DynamoDB 还有一个为本地开发测试用的版本，见 Deploy DynamoDB Locally on Your Computer. 其中拣一个地址下载，如 https://s3.ap-south-1.amazonaws.com/dynamodb-local-mumbai/dynamodb_local_latest.tar.gz，下载后解压缩，运行

$ java -jar DynamoDBLocal.jar -sharedDb

或用 -inMemory 参数，数据只写在内存当中，-port 可改变端口号，-help 查看更多使用参数。

就能通过 http://localhost 访问，像用 aws dynamodb 命令时加上 --endpoint-url http://localhost:8000 就指向了本地版的 DynamoDB, 如用 aws dynamodb 创建一个表

aws dynamodb create-table --table-name test-table \
--attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=N \
--key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH \
--billing-mode PROVISIONED \
--provisioned-throughput ReadCapacityUnits=5,WriteCapacityUnits=5 \
--endpoint-url http://localhost:8000

在使用本地的 DynamoDB 创建表时也必须指定读写容量，不过可以放大数字，反正不会有人收你的钱。

Python 的操作的话，在创建 DynamoDB client 或 resource 时需加上 endpoint_url 参数，如下

client = boto3.client('dynamodb', endpoint_url='http://localhost:8000')
table = boto3.resource('dynamodb', endpoint_url='http://localhost:8000').Table('test-table')

1 2	client = boto3.client('dynamodb', endpoint_url='http://localhost:8000') table = boto3.resource('dynamodb', endpoint_url='http://localhost:8000').Table('test-table')

其他的操作就没什么分别了。

aws cli 体验 SimpleDB

这里给 AWS SimpleDB 兜个底，因为看到多方介绍 AWS 有个 SimpleDB, 但总也在 AWS 控制台找不着，所以用 aws cli 来体验一下

$ aws sdb create-domain --domain-name test-domain
$ aws sdb list-domains
{
"DomainNames": [
"test-domain"
]
}
$ aws sdb put-attributes --domain-name test-domain --item-name r1 --
attributes '{"Name": "yanbin", "Value": 0, "Replace": false}'
$ aws sdb get-attributes --domain-name test-domain --item-name r1
{
"Attributes": [
{
"Name": "yanbin",
"Value": "0"
}
]
}
$ aws sdb delete-domain --domain-name test-domain