こんにちは！株式会社Definerのライターチームです！ 今回は、DynamoDBへのCRUD処理の方法について気になりますよね。 実際の画面や、資源を見ながら詳しく解説していきましょう。

この記事は、Amazon DynamoDBにおけるCRUD処理を理解するという目的に向けて執筆しております。 ITの現場で、NoSQLであるDynamoDBを使った開発を行いたい時に、参考になる情報やプラクティスをまとめています。

DynamoDBは、AWSが提供するフルマネージドなNoSQLデータベースサービスです。 DynamoDBはシンプルなキーバリュー型であり、高速なパフォーマンスが実現可能です。 ハッシュキーとソートキーからなる主キーが一意であれば、テーブルの項目は自由に設定することができます。   ここで、NoSQLについてもRDBMSと比較しつつおさらいします。 ・データの保存形式はRDBMSの行列テーブル形式だけでなく、キーバリュー型やドキュメント型など、様々な形式がある。 ・RDBMSと比較してデータの正確性（ACID特性：[不可分性、一貫性、独立性、永続性]）は劣りますが、パフォーマンスが高くスケールが容易な点がメリットです。 ・データ操作はRDBMSはSQLで実行するのに対し、オブジェクトベースのAPIで実行する場合が多いです。

早速、DynamoDBに対するCRUD処理を実行していきます。   ①テスト用のLambdaの作成 Lambdaのコンソールへアクセスし、「関数の作成」をクリック ランタイムはPython3.9を選択しました。 注意点として、DynamoDBにアクセスできるIAMロールのアタッチが必要です。   ②DynamoDBの作成 DynamoDBのコンソールへアクセスし、「テーブルの作成」をクリックします。 テーブル名は「employee」、パーティションキーは「id」とし、テーブルを作成します。 DynamoDBのコンソールから「項目を探索」をクリックし、「項目を作成」から項目とサンプルデータを作成します。   以下の様なテーブルが作成できました。

 

 

早速、CRUD処理を実行していきます。   まずはRead処理から実行します。 以下をLambdaにコピペし、実行します。 「get_item」で、特定のデータを取得します。  

import json
import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key,Attr

def lambda_handler(event,context):
    __TableName__ = "employee"
    Primary_Column_Name = 'id'
    Primary_Key="1"
    columns=["LastName","FirstName","Gender"]
    client = boto3.client('dynamodb')
    DB=boto3.resource('dynamodb')
    table=DB.Table(__TableName__)
    
    ## Read
    response=table.get_item(
    Key={
        Primary_Column_Name:Primary_Key
    }
    )
    print(response["Item"])                

 

以下の様な結果が得られ、Readが成功しました。

{'Gender': 'man', 'id': '1', 'FirstName': 'Taro', 'LastName': 'Tanaka'}                  

続いて、Create・Update・Delete処理を実行してみます。 以下のコードをLambdaにデプロイし、実行してみます。   id=4のデータを追加し、id=2のデータを削除する処理を記載しています。 「put_item」がデータのCreate/Update、「delete_item」がデータの削除です。  

import json
import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key,Attr

def lambda_handler(event,context):
    __TableName__ = "employee"
    Primary_Column_Name = 'id'
    columns=["LastName","FirstName","Gender"]
    client = boto3.client('dynamodb')
    DB=boto3.resource('dynamodb')
    table=DB.Table(__TableName__)
    
    ## Create / Update
    Primary_Key="4"
    response=table.put_item(
    Item={Primary_Column_Name:Primary_Key,
         columns[0]:"Saburo",
         columns[1]:"Ito",
         columns[2]:"man"
    })

    ## Delete
    Primary_Key="2"
    response=table.delete_item(
        Key={
            Primary_Column_Name:Primary_Key
    })
    
    ## Print All Data
    response=table.scan(
        FilterExpression = Attr('id').gte("0")
    )
    for item in response["Items"]:
        print(item)                

 

以下の様な結果が表示され、CRUD処理が実行できていることが確認できました！

{'Gender': 'man', 'id': '1', 'FirstName': 'Taro', 'LastName': 'Tanaka'}
{'Gender': 'man', 'id': '5', 'FirstName': 'Itoa', 'LastName': 'Saburo'}
{'Gender': 'man', 'id': '4', 'FirstName': 'Ito', 'LastName': 'Saburo'}
{'Gender': 'woman', 'id': '3', 'FirstName': 'Hanako', 'LastName': 'Takahashi'}                  

DynamoDBにおけるCRUD処理の注意点！ | リウコムTechブログ 【入門】私を苦しめたDynamoDB | フューチャー技術ブログ DynamoDB Local の使用に関する注意事項 - Amazon DynamoDB DynamoDB Streams の変更データキャプチャ - Amazon DynamoDB DynamoDBにおけるCRUD処理の注意点！ | リウコムTechブログ DynamoDB のプロビジョンされた容量テーブルの設定の管理 ... DynamoDB でのエラー処理 - Amazon DynamoDB

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