摘要:基本的操作包括表操作项目操作和索引管理。将立即执行请求。返回一个包含操作结果的响应。表是关系数据库和中的基本数据结构。每秒需对此表执行的读取和写入次数。
Amazon DynamoDB 表的基本操作
之前两篇文章介绍了DynamoDB如何在本地安装以及基本的工作原理和API,这一节主要介绍如何使用DynamoDB。
基本的DynamoDB 操作包括表操作、项目操作和索引管理。
首先是链接数据库。和关系型数据库不同,DynamoDB 是一项 Web 服务,与其进行的交互是无状态的。应用程序不需要维护持久性网络连接。相反,与 DynamoDB 的交互是通过 HTTP(S) 请求和响应进行的。
执行某项操作的步骤为:
应用程序将 HTTP(S) 请求发送到 DynamoDB。该请求包含要执行的 DynamoDB 操作的名称和参数。DynamoDB 将立即执行请求。
DynamoDB 返回一个包含操作结果的 HTTP(S) 响应。如果出错,DynamoDB 将返回 HTTP 错误状态和消息。
大多数情况下,我们编写应用程序代码访问DynamoDB。同时还可以使用 AWS 管理控制台或 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 向 DynamoDB 发送临时请求并查看结果。
剩下的就让我们用代码展示吧!
表操作我们知道,关系模型需要一个明确定义的架构,其中,数据将标准化为表、列和行。此外,在表、列、索引和其他数据库元素之间定义所有关系。但 DynamoDB 不同,DynamoDB 没有架构。每个表必须具有一个用来唯一标识每个数据项目的主键,但对其他非键属性没有类似的约束。DynamoDB 可以管理结构化或半结构化的数据,包括 JSON 文档。
表是关系数据库和 DynamoDB 中的基本数据结构。关系数据库管理系统 (RDBMS) 要求在创建表时定义表的架构。相比之下,DynamoDB 表没有架构 - 与主键不同,我们在创建表时无需定义任何属性或数据类型。
新建表DynamoDB 使用 CreateTable 操作创建表,并指定参数,请求语法如下所示:
{ "AttributeDefinitions": [ { "AttributeName": "string", "AttributeType": "string" } ], "GlobalSecondaryIndexes": [ { "IndexName": "string", "KeySchema": [ { "AttributeName": "string", "KeyType": "string" } ], "Projection": { "NonKeyAttributes": [ "string" ], "ProjectionType": "string" }, "ProvisionedThroughput": { "ReadCapacityUnits": number, "WriteCapacityUnits": number } } ], "KeySchema": [ { "AttributeName": "string", "KeyType": "string" } ], "LocalSecondaryIndexes": [ { "IndexName": "string", "KeySchema": [ { "AttributeName": "string", "KeyType": "string" } ], "Projection": { "NonKeyAttributes": [ "string" ], "ProjectionType": "string" } } ], "ProvisionedThroughput": { "ReadCapacityUnits": number, "WriteCapacityUnits": number }, "StreamSpecification": { "StreamEnabled": boolean, "StreamViewType": "string" }, "TableName": "string" }
必须向 CreateTable 提供以下参数:
TableName – 表名称。
KeySchema – 用于主键的属性。有关更多信息,请参阅 表、项目和属性 和 主键。
AttributeDefinitions – 键架构属性的数据类型。
ProvisionedThroughput – 每秒需对此表执行的读取和写入次数。DynamoDB 将保留足量的存储和系统资源,以便始终满足吞吐量要求。也可在创建之后使用 UpdateTable 操作后更改这些设置。存储分配完全由 DynamoDB 管理,我们无需指定表的存储要求。
AttributeType 的定义中:
S - 字符串类型
N - 数字类型
B - 二进制类型
Python Exampleboto3
import boto3 db3 = boto3.resource("dynamodb", endpoint_url="http://localhost:8000", region_name="us-west-2") table = db3.create_table( TableName="Music", KeySchema=[ { "AttributeName": "Artist", "KeyType": "HASH" }, { "AttributeName": "SongTitle", "KeyType": "RANGE" } ], AttributeDefinitions=[ { "AttributeName": "Artist", "AttributeType": "S" }, { "AttributeName": "SongTitle", "AttributeType": "S" } ], ProvisionedThroughput={ "ReadCapacityUnits": 1, "WriteCapacityUnits": 1 } ) # Wait until the table exists. table.meta.client.get_waiter("table_exists").wait(TableName="Music") # Print out some data about the table. print(table.item_count)
此表的主键包括 Artist(分区键)和 SongTitle(排序键)。
获取有关表的信息表建好后,我们可以使用 DescribeTable 命令查看表的信息。
唯一的参数是表名称,如下所示:
{ TableName : "Music" }
来自 DescribeTable 回复如下所示:
{ "Table": { "AttributeDefinitions": [ { "AttributeName": "Artist", "AttributeType": "S" }, { "AttributeName": "SongTitle", "AttributeType": "S" } ], "TableName": "Music", "KeySchema": [ { "AttributeName": "Artist", "KeyType": "HASH" //Partition key }, { "AttributeName": "SongTitle", "KeyType": "RANGE" //Sort key } ], ...remaining output omitted...
DescribeTable 还将返回有关表中的索引、预配置的吞吐量设置、大约项目数和其他元数据的信息。
Python Exampleboto3
import boto3 db3 = boto3.resource("dynamodb", endpoint_url="http://localhost:8000", region_name="us-west-2") db3.meta.client.describe_table(TableName="Music")
# 返回结果如下 {"ResponseMetadata": {"HTTPHeaders": {"content-length": "569", "content-type": "application/x-amz-json-1.0", "server": "Jetty(8.1.12.v20130726)", "x-amz-crc32": "2801025854", "x-amzn-requestid": "2dafeeab-8d79-4b32-ad1f-03983624ab41"}, "HTTPStatusCode": 200, "RequestId": "2dafeeab-8d79-4b32-ad1f-03983624ab41", "RetryAttempts": 0}, u"Table": {u"AttributeDefinitions": [{u"AttributeName": u"Artist", u"AttributeType": u"S"}, {u"AttributeName": u"SongTitle", u"AttributeType": u"S"}], u"CreationDateTime": datetime.datetime(2016, 12, 28, 11, 25, 12, 657000, tzinfo=tzlocal()), u"ItemCount": 0, u"KeySchema": [{u"AttributeName": u"Artist", u"KeyType": u"HASH"}, {u"AttributeName": u"SongTitle", u"KeyType": u"RANGE"}], u"ProvisionedThroughput": {u"LastDecreaseDateTime": datetime.datetime(1970, 1, 1, 8, 0, tzinfo=tzlocal()), u"LastIncreaseDateTime": datetime.datetime(1970, 1, 1, 8, 0, tzinfo=tzlocal()), u"NumberOfDecreasesToday": 0, u"ReadCapacityUnits": 1, u"WriteCapacityUnits": 1}, u"TableArn": u"arn:aws:dynamodb:ddblocal:000000000000:table/Music", u"TableName": u"Music", u"TableSizeBytes": 0, u"TableStatus": u"ACTIVE"}}删除表
当不再需要一个表并希望将它永久性丢弃时,可使用 DeleteTable:
表一经删除便无法恢复。(一些关系数据库允许撤消 DROP TABLE 操作)
{ TableName: "Music" }Python Example
boto3
from __future__ import print_function # Python 2/3 compatibility import boto3 dynamodb = boto3.resource("dynamodb", region_name="us-west-2", endpoint_url="http://localhost:8000") table = dynamodb.Table("Music") table.delete() ## output {"ResponseMetadata": { "HTTPHeaders": { "content-length": "1012", "content-type": "application/x-amz-json-1.0", "server": "Jetty(8.1.12.v20130726)", "x-amz-crc32": "2473676771", "x-amzn-requestid": "84938373-870f-420f-b19e-4de2c6301743"}, "HTTPStatusCode": 200, "RequestId": "84938373-870f-420f-b19e-4de2c6301743", "RetryAttempts": 0}, u"TableDescription": { ... } }修改表
当一个表创建好之后如果想要调整,可以使用UpdateTable命令
修改表时我们一次只可以做一个操作:
* 修改预设的吞吐量。 * 开启或者停止使用Streams。 * 删除一个全局耳机索引。 * 创建一个全局的二级索引。当索引开始后台执行时,可以使用UpdateTable进行下一个操作。
UpdateTable 是一个异步操作; 当它开始执行时,表的状态将由 ACTIVE 变为 UPDATING。
请求语法为:
{ "AttributeDefinitions": [ { "AttributeName": "string", "AttributeType": "string" } ], "GlobalSecondaryIndexUpdates": [ { "Create": { "IndexName": "string", "KeySchema": [ { "AttributeName": "string", "KeyType": "string" } ], "Projection": { "NonKeyAttributes": [ "string" ], "ProjectionType": "string" }, "ProvisionedThroughput": { "ReadCapacityUnits": number, "WriteCapacityUnits": number } }, "Delete": { "IndexName": "string" }, "Update": { "IndexName": "string", "ProvisionedThroughput": { "ReadCapacityUnits": number, "WriteCapacityUnits": number } } } ], "ProvisionedThroughput": { "ReadCapacityUnits": number, "WriteCapacityUnits": number }, "StreamSpecification": { "StreamEnabled": boolean, "StreamViewType": "string" }, "TableName": "string" }Python Example
boto3
import boto3 db3 = boto3.resource("dynamodb", endpoint_url="http://localhost:8000", region_name="us-west-2") table = db3.meta.client.update_table( TableName="Music", AttributeDefinitions=[ { "AttributeName": "Artist", "AttributeType": "S" }, { "AttributeName": "SongTitle", "AttributeType": "S" } ], ProvisionedThroughput={ "ReadCapacityUnits": 10, "WriteCapacityUnits": 10 } ) db3.meta.client.describe_table(TableName="Music")
现在查看Music 表会发现预设的吞吐量都已经修改为了10
DynamoDB UpdateTable 操作
下一篇我们将要结束DynamoDB 最常用的部分,项目的基本操作(CRUD)。
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摘要:基本的操作包括表操作项目操作和索引管理。将立即执行请求。返回一个包含操作结果的响应。表是关系数据库和中的基本数据结构。每秒需对此表执行的读取和写入次数。 Amazon DynamoDB 表的基本操作 之前两篇文章介绍了DynamoDB如何在本地安装以及基本的工作原理和API,这一节主要介绍如何使用DynamoDB。 基本的DynamoDB 操作包括表操作、项目操作和索引管理。 首先是链...
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