AWS DynamoDBのフェッチ操作

Python boto3でのDynamoDBのデータフェッチ。一覧性のあるデータを取得する場合はqueryメソッドを使用します。

ステップ 4: データをクエリおよびスキャンする - Amazon DynamoDB

scanでもフィルタリングは出来るが、全件取得した後にフィルタするので、速度の面でも金額費用の面でも使用するべきではない。と思います。

サンプルコード

field1をPartitionKey、field2をSortKeyとします。

import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('yourTableName')

response = table.query(
  ProjectionExpression="field1, field2",
  KeyConditionExpression= Key('field1').eq('value1') & Key('field2').ge(1)
)

ProjectionExpression

ProjectionExpressionは取得するフィールドを指定できる。RDBの言うところのSELECT句。

プロジェクション式 - Amazon DynamoDB

KeyConditionExpression

KeyConditionExpressionで、フェッチ対象とするレコードの条件を記述する。RDBで言うところのWHERE句。

KeyConditions - Amazon DynamoDB

ExpressionAttributeNames

また、各式にDynamoDBの式予約語が含まれる場合、

# yearは予約後
...
ProjectionExpression="#yr",
ExpressionAttributeNames={"#yr": "year"},
...

と、プレースホルダを埋め込むスタイルで回避できる。

試してはないんだけど、公式のドキュメントではKeyConditionExpression= Key('year').eq(1992)では大丈夫みたい。Keyメソッドがよしなにやってくれてるのかな。

セカンダリインデックスでのquery

セカンダリインデックスは作成したインデックス名を指定して使用します。インデックスはテーブルとは別のパーテーションで定義されている為だと思います。

インデックスのクエリの実行およびスキャン - Amazon DynamoDB

import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('yourTableName')

response = table.query(
  IndexName='makedIndexName',
  KeyConditionExpression=Key('indexField').eq(0)
)

リンク