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# AWS AppSync での DynamoDB バッチオペレーションの使用
AWS AppSync は、1 つのリージョン内の 1 つ以上のテーブルで Amazon DynamoDB バッチオペレーションの使用をサポートしています。サポートされている処理は、`BatchGetItem`、`BatchPutItem`、および `BatchDeleteItem` です。 AWS AppSync でこれらの機能を使用すると、次のようなタスクを実行できます。
+ 単一クエリでキーのリストを渡し、テーブルからの結果を返す
+ 単一クエリで 1 つ以上のテーブルからレコードを読み取る
+ 1 つ以上のテーブルに一連のレコードを書き込む
+ 関連のある複数のテーブルのレコードを状況に応じて書き込む、または削除する
AWS AppSync のバッチオペレーションには、バッチ処理されていないオペレーションと 2 つの主な違いがあります。
+ データソースのロールには、リゾルバーがアクセスするすべてのテーブルについてアクセス許可が必要です。
+ リゾルバーのテーブル仕様はリクエストオブジェクトに含まれます。
## 1 つのテーブルのバッチ処理
**警告**
`BatchPutItem` および `BatchDeleteItem` は、競合の検出と解決とともに使用する場合はサポートされていません。これらの設定は、起こり得るエラーを防ぐために無効にする必要があります。
はじめに、新しい GraphQL API を作成しましょう。 AWS AppSync コンソールで、API、**GraphQL APIs**、**および設計を最初から****作成**を選択します。API に名前を付け`BatchTutorial API`、「**次へ**」を選択し、「**GraphQL リソースを指定**」ステップで「**GraphQL リソースを後で作成**」を選択して「**次へ**」をクリックします。詳細を確認して API を作成します。**スキーマ**ページに移動して以下のスキーマを張り付けます。クエリには ID のリストを渡すことに注意してください：
```
type Post {
id: ID!
title: String
}
input PostInput {
id: ID!
title: String
}
type Query {
batchGet(ids: [ID]): [Post]
}
type Mutation {
batchAdd(posts: [PostInput]): [Post]
batchDelete(ids: [ID]): [Post]
}
```
スキーマを保存した後、ページ上部の **[リソースを作成]** を選択します。**[既存のタイプを使用]** を選択し、`Post` タイプを選択します。`Posts` テーブルに名前を付けます。**プライマリキー**が `id` に設定されていることを確認し、「**GraphQL を自動生成**」を選択解除し (独自のコードを指定します)、「**作成**」を選択します。はじめに、 AWS AppSync で新しい DynamoDB テーブルを作成し、そのテーブルに適切なロールで接続されたデータソースを作成します。ただし、ロールに追加する必要のあるアクセス許可がまだいくつかあります。**[データソース]** ページに移動し、新しいデータソースを選択します。**[既存のロールを選択]** で、テーブルのロールが自動的に作成されたことがわかります。ロール (`appsync-ds-ddb-aaabbbcccddd-Posts` のような表示になっているはずです) をメモし、IAM コンソール ([https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)) に移動します。IAM コンソールで **[ロール]** を選択し、テーブルからロールを選択します。自身のロールの **[アクセス許可ポリシー]** で、ポリシーの横にある [`+`] をクリックします (ロール名と似た名前になっているはずです)。ポリシーが表示されたら、折りたたみ可能なウィンドウの上部にある **[編集]** を選択します。ポリシーにバッチ許可、具体的には`dynamodb:BatchGetItem` と `dynamodb:BatchWriteItem` を追加する必要があります。次のように表示されます。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"dynamodb:DeleteItem",
"dynamodb:GetItem",
"dynamodb:PutItem",
"dynamodb:Query",
"dynamodb:Scan",
"dynamodb:UpdateItem",
"dynamodb:BatchWriteItem",
"dynamodb:BatchGetItem"
],
"Resource": [
"arn:aws:dynamodb:us-east-1:111122223333:table/locationReadings",
"arn:aws:dynamodb:us-east-1:111122223333:table/locationReadings/*",
"arn:aws:dynamodb:us-east-1:111122223333:table/temperatureReadings",
"arn:aws:dynamodb:us-east-1:111122223333:table/temperatureReadings/*"
]
}
]
}
```
------
**[次へ]** を選択し、**[変更を保存]** を選択します。これで、ポリシーでバッチ処理が許可されるはずです。
AWS AppSync コンソールに戻り、**スキーマ**ページに移動し、`Mutation.batchAdd`フィールドの横にある**ア**タッチを選択します。`Posts` テーブルをデータソースとして使用してリゾルバーを作成します。コードエディターで、ハンドラーを以下のスニペットに置き換えます。これは自動的に GraphQL の `input PostInput` 型に各項目を渡し、マップを作成します。このマップは `BatchPutItem` オペレーションに必要になります。
```
import { util } from "@aws-appsync/utils";
export function request(ctx) {
return {
operation: "BatchPutItem",
tables: {
Posts: ctx.args.posts.map((post) => util.dynamodb.toMapValues(post)),
},
};
}
export function response(ctx) {
if (ctx.error) {
util.error(ctx.error.message, ctx.error.type);
}
return ctx.result.data.Posts;
}
```
AWS AppSync コンソールの**クエリ**ページに移動し、次の`batchAdd`ミューテーションを実行します。
```
mutation add {
batchAdd(posts:[{
id: 1 title: "Running in the Park"},{
id: 2 title: "Playing fetch"
}]){
id
title
}
}
```
結果が画面に表示されるはずです。これは、DynamoDB コンソールを確認して、`Posts` テーブルに書き込まれた値をスキャンすることで検証できます。
次に、`Posts` テーブルをデータソースとして使用する `Query.batchGet` フィールドに対してリゾルバーをアタッチするプロセスを繰り返します。ハンドラーを以下のコードに置き換えます。これは自動的に GraphQL の `ids:[]` 型に各項目を渡し、マップを作成します。このマップは `BatchGetItem` の処理に必要になります。
```
import { util } from "@aws-appsync/utils";
export function request(ctx) {
return {
operation: "BatchGetItem",
tables: {
Posts: {
keys: ctx.args.ids.map((id) => util.dynamodb.toMapValues({ id })),
consistentRead: true,
},
},
};
}
export function response(ctx) {
if (ctx.error) {
util.error(ctx.error.message, ctx.error.type);
}
return ctx.result.data.Posts;
}
```
次に、 AWS AppSync コンソールの**クエリ**ページに戻り、次の`batchGet`クエリを実行します。
```
query get {
batchGet(ids:[1,2,3]){
id
title
}
}
```
これは、以前に追加した 2 つの `id` 値の結果を返します。値が `null` の `id` に対して `3` 値が返っていることに注意してください。これは、その値に対応するレコードが `Posts` テーブルにまだないためです。また、 AWS AppSync はクエリに渡されたキーと同じ順序で結果を返します。これは、 AWS AppSync がユーザーに代わって実行する追加機能です。したがって、`batchGet(ids:[1,3,2])` に変更すると、順番が代わります。どの `id` で `null` 値が返されたのかもこれで分かります。
最後に、`Posts` テーブルをデータソースとして使用して、`Mutation.batchDelete` フィールドにもう 1 つリゾルバーをアタッチします。ハンドラーを以下のコードに置き換えます。これは自動的に GraphQL の `ids:[]` 型に各項目を渡し、マップを作成します。このマップは `BatchGetItem` の処理に必要になります。
```
import { util } from "@aws-appsync/utils";
export function request(ctx) {
return {
operation: "BatchDeleteItem",
tables: {
Posts: ctx.args.ids.map((id) => util.dynamodb.toMapValues({ id })),
},
};
}
export function response(ctx) {
if (ctx.error) {
util.error(ctx.error.message, ctx.error.type);
}
return ctx.result.data.Posts;
}
```
次に、 AWS AppSync コンソールの**クエリ**ページに戻り、次の`batchDelete`ミューテーションを実行します。
```
mutation delete {
batchDelete(ids:[1,2]){ id }
}
```
`id` が `1` と `2` のレコードが削除されます。以前に使用した `batchGet()` クエリを再実行すると、これらは `null` を返します。
## 複数テーブルのバッチ処理
**警告**
`BatchPutItem` および `BatchDeleteItem` は、競合の検出と解決とともに使用する場合はサポートされていません。これらの設定は、起こり得るエラーを防ぐために無効にする必要があります。
AWS AppSync では、テーブル間でバッチオペレーションを実行することもできます。より複雑なアプリケーションを作成しましょう。Pet Health アプリを作成するとします。これは、センサーによりペットの場所と体温を報告します。センサーは電池により動作し、数分ごとにネットワークへの接続を試みます。センサーが接続を確立すると、その読み取り値が AWS AppSync API に送信されます。その後、データの分析がトリガーされ、ペットの飼い主にダッシュボードが表示されます。センサーとバックエンドのデータストア間のやり取りの作成について考えてみましょう。
AWS AppSync コンソールで、API、**GraphQL APIs**、**および設計を最初から****作成**を選択します。API に名前を付け`MultiBatchTutorial API`、「**次へ**」を選択し、「**GraphQL リソースを指定**」ステップで「**GraphQL リソースを後で作成**」を選択して「**次へ**」をクリックします。詳細を確認して API を作成します。「**スキーマ**」ページに移動し、次のスキーマを貼り付けて保存します。
```
type Mutation {
# Register a batch of readings
recordReadings(tempReadings: [TemperatureReadingInput], locReadings: [LocationReadingInput]): RecordResult
# Delete a batch of readings
deleteReadings(tempReadings: [TemperatureReadingInput], locReadings: [LocationReadingInput]): RecordResult
}
type Query {
# Retrieve all possible readings recorded by a sensor at a specific time
getReadings(sensorId: ID!, timestamp: String!): [SensorReading]
}
type RecordResult {
temperatureReadings: [TemperatureReading]
locationReadings: [LocationReading]
}
interface SensorReading {
sensorId: ID!
timestamp: String!
}
# Sensor reading representing the sensor temperature (in Fahrenheit)
type TemperatureReading implements SensorReading {
sensorId: ID!
timestamp: String!
value: Float
}
# Sensor reading representing the sensor location (lat,long)
type LocationReading implements SensorReading {
sensorId: ID!
timestamp: String!
lat: Float
long: Float
}
input TemperatureReadingInput {
sensorId: ID!
timestamp: String
value: Float
}
input LocationReadingInput {
sensorId: ID!
timestamp: String
lat: Float
long: Float
}
```
次の 2 つの DynamoDB テーブルを作成する必要があります。
+ `locationReadings` はセンサー位置の読み取り値を格納します。
+ `temperatureReadings` はセンサーの温度測定値を保存します。
両方のテーブルで同じプライマリキー構造体を共有します。`sensorId (String)` はパーティションキーで、`timestamp (String)` がソートキーです。
ページの上部で、**[リソースの作成]** を選択します。**[既存のタイプを使用]** を選択し、`locationReadings` タイプを選択します。`locationReadings` テーブルに名前を付けてください。**プライマリキー** が `sensorId` に、ソートキーが `timestamp` に設定されていることを確認します。**[GraphQL を自動的に生成する]** (独自のコードを指定します) を選択解除し、**[作成]** を選択します。`temperatureReadings` をタイプとテーブル名として使用し,`temperatureReadings` に対してこのプロセスを繰り返して、ます。上記と同じキーを使用してください。
新しいテーブルには、自動的に生成されたロールが含まれます。これらのロールには、まだ追加する必要のあるアクセス許可がいくつかあります。**データソース**ページに移動し、`locationReadings` を選択します。**[既存のロールを選択]** に、そのロールが表示されます。ロール (`appsync-ds-ddb-aaabbbcccddd-locationReadings` のような表示になっているはずです) をメモし、IAM コンソール ([https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)) に移動します。IAM コンソールで **[ロール]** を選択し、テーブルからロールを選択します。自身のロールの **[アクセス許可ポリシー]** で、ポリシーの横にある [`+`] をクリックします (ロール名と似た名前になっているはずです)。ポリシーが表示されたら、折りたたみ可能なウィンドウの上部にある **[編集]** を選択します。このポリシーにアクセス許可を追加する必要があります。次のように表示されます。
**[次へ]** を選択し、**[変更を保存]** を選択します。上記と同じポリシースニペットを使用して、`temperatureReadings` データソースに対してこのプロセスを繰り返します。
### BatchPutItem - センサーの読み取り値の記録
センサーは、インターネットに接続後、読み取り値を送信できる必要があります。GraphQL の `Mutation.recordReadings` フィールドは、このために使用される API です。このフィールドにリゾルバーを追加する必要があります。
AWS AppSync コンソールの**スキーマ**ページで、 `Mutation.recordReadings`フィールドの横にある**ア**タッチを選択します。次の画面で、`locationReadings` テーブルをデータソースとして使用してリゾルバーを作成します。
リゾルバーを作成したら、エディタでハンドラーを次のコードに置き換えます。この`BatchPutItem`操作により、複数のテーブルを指定できます。
```
import { util } from '@aws-appsync/utils'
export function request(ctx) {
const { locReadings, tempReadings } = ctx.args
const locationReadings = locReadings.map((loc) => util.dynamodb.toMapValues(loc))
const temperatureReadings = tempReadings.map((tmp) => util.dynamodb.toMapValues(tmp))
return {
operation: 'BatchPutItem',
tables: {
locationReadings,
temperatureReadings,
},
}
}
export function response(ctx) {
if (ctx.error) {
util.appendError(ctx.error.message, ctx.error.type)
}
return ctx.result.data
}
```
バッチ処理では、呼び出しからエラーと結果の両方が返る可能性があります。その場合は、任意に追加のエラー処理を実行できます。
**注記**
`utils.appendError()` の使用法は `util.error()` と同様ですが、リクエストまたはレスポンスハンドラーの評価を中断しないという大きな違いがあります。代わりに、エラーが発生したことをフィールドで通知します。ただし、テンプレートを評価して、データを引き続き呼び出し元に返すことも可能です。アプリケーションで部分的な結果を返す必要がある場合は、`utils.appendError()` を使用することを推奨します。
リゾルバーを保存し、 AWS AppSync コンソールの**クエリ**ページに移動します。これで、センサーの読み取り値をいくつか送信できます。
次のミューテーションを実行します。
```
mutation sendReadings {
recordReadings(
tempReadings: [
{sensorId: 1, value: 85.5, timestamp: "2018-02-01T17:21:05.000+08:00"},
{sensorId: 1, value: 85.7, timestamp: "2018-02-01T17:21:06.000+08:00"},
{sensorId: 1, value: 85.8, timestamp: "2018-02-01T17:21:07.000+08:00"},
{sensorId: 1, value: 84.2, timestamp: "2018-02-01T17:21:08.000+08:00"},
{sensorId: 1, value: 81.5, timestamp: "2018-02-01T17:21:09.000+08:00"}
]
locReadings: [
{sensorId: 1, lat: 47.615063, long: -122.333551, timestamp: "2018-02-01T17:21:05.000+08:00"},
{sensorId: 1, lat: 47.615163, long: -122.333552, timestamp: "2018-02-01T17:21:06.000+08:00"},
{sensorId: 1, lat: 47.615263, long: -122.333553, timestamp: "2018-02-01T17:21:07.000+08:00"},
{sensorId: 1, lat: 47.615363, long: -122.333554, timestamp: "2018-02-01T17:21:08.000+08:00"},
{sensorId: 1, lat: 47.615463, long: -122.333555, timestamp: "2018-02-01T17:21:09.000+08:00"}
]) {
locationReadings {
sensorId
timestamp
lat
long
}
temperatureReadings {
sensorId
timestamp
value
}
}
}
```
1 つのミューテーションで 10 個のセンサー読み取り値を送信しました。これらは 2 つのテーブルに分けられています。DynamoDB コンソールを使用して、`locationReadings` テーブルと `temperatureReadings` テーブルの両方にデータが表示されることを確認します。
### BatchDeleteItem - センサーの読み取り値の削除
同様に、センサーの読み取り値を一括して削除する必要もあります。これを行うために、`Mutation.deleteReadings` GraphQL フィールドを使用してみましょう。 AWS AppSync コンソールの**スキーマ**ページで、 `Mutation.deleteReadings`フィールドの横にある**ア**タッチを選択します。次の画面で、`locationReadings` テーブルをデータソースとして使用してリゾルバーを作成します。
リゾルバーを作成したら、コードエディターのハンドラーを以下のスニペットに置き換えます。このリゾルバーでは、提供された入力から `sensorId` と `timestamp` を抽出する補助関数マッパーを使用します。
```
import { util } from '@aws-appsync/utils'
export function request(ctx) {
const { locReadings, tempReadings } = ctx.args
const mapper = ({ sensorId, timestamp }) => util.dynamodb.toMapValues({ sensorId, timestamp })
return {
operation: 'BatchDeleteItem',
tables: {
locationReadings: locReadings.map(mapper),
temperatureReadings: tempReadings.map(mapper),
},
}
}
export function response(ctx) {
if (ctx.error) {
util.appendError(ctx.error.message, ctx.error.type)
}
return ctx.result.data
}
```
リゾルバーを保存し、 AWS AppSync コンソールの**クエリ**ページに移動します。では、いくつかのセンサーの読み取り値を削除しましょう\$1
次のミューテーションを実行します。
```
mutation deleteReadings {
# Let's delete the first two readings we recorded
deleteReadings(
tempReadings: [{sensorId: 1, timestamp: "2018-02-01T17:21:05.000+08:00"}]
locReadings: [{sensorId: 1, timestamp: "2018-02-01T17:21:05.000+08:00"}]) {
locationReadings {
sensorId
timestamp
lat
long
}
temperatureReadings {
sensorId
timestamp
value
}
}
}
```
**注記**
`DeleteItem` オペレーションとは対照的に、完全に削除された項目はレスポンスで返されません。渡されたキーのみが返されます。詳細については、DynamoDB の [JavaScript リゾルバー関数リファレンスの BatchDeleteItem](https://docs.aws.amazon.com/appsync/latest/devguide/js-resolver-reference-dynamodb.html#js-aws-appsync-resolver-reference-dynamodb-batch-delete-item) を参照してください。
DynamoDB コンソールを通じて `locationReadings` および `temperatureReadings` テーブルから削除されたこれら 2 つの読み取り値を検証します。
### BatchGetItem - 読み取り値の取得
アプリのもう 1 つの一般的な処理として、特定の時刻にセンサーの読み取り値を取得します。スキーマの `Query.getReadings` GraphQL フィールドにリゾルバーをアタッチしましょう。 AWS AppSync コンソールの**スキーマ**ページで、 `Query.getReadings`フィールドの横にある**ア**タッチを選択します。次の画面で、`locationReadings` テーブルをデータソースとして使用してリゾルバーを作成します。
以下のコードを使用します。
```
import { util } from '@aws-appsync/utils'
export function request(ctx) {
const keys = [util.dynamodb.toMapValues(ctx.args)]
const consistentRead = true
return {
operation: 'BatchGetItem',
tables: {
locationReadings: { keys, consistentRead },
temperatureReadings: { keys, consistentRead },
},
}
}
export function response(ctx) {
if (ctx.error) {
util.appendError(ctx.error.message, ctx.error.type)
}
const { locationReadings: locs, temperatureReadings: temps } = ctx.result.data
return [
...locs.map((l) => ({ ...l, __typename: 'LocationReading' })),
...temps.map((t) => ({ ...t, __typename: 'TemperatureReading' })),
]
}
```
リゾルバーを保存し、 AWS AppSync コンソールの**クエリ**ページに移動します。では、センサーの読み取り値を取得しましょう\$1
次のクエリを実行します。
```
query getReadingsForSensorAndTime {
# Let's retrieve the very first two readings
getReadings(sensorId: 1, timestamp: "2018-02-01T17:21:06.000+08:00") {
sensorId
timestamp
...on TemperatureReading {
value
}
...on LocationReading {
lat
long
}
}
}
```
以上で、 AWS AppSync を使用した DynamoDB のバッチ処理のデモンストレーションが完了しました。
## エラー処理
In AWS AppSync では、データソースオペレーションが部分的な結果を返すことがあります。部分的な結果という用語は、処理の出力がいくつかのデータと 1 つのエラーで構成されていることを表す場合に使用します。エラー処理は本質的にアプリケーション固有であるため、 AWS AppSync はレスポンスハンドラーでエラーを処理する機会を提供します。リゾルバーの呼び出しエラーがある場合、これは context から `ctx.error` として読み出せます。呼び出しエラーには必ずメッセージと型が含まれています。これらは `ctx.error.message` と `ctx.error.type` というプロパティとしてアクセスできます。レスポンスハンドラーでは、部分的な結果を次の 3 つの方法で処理できます。
1. データを返すだけで、呼び出しエラーは通知しない
1. ハンドラーの評価を停止することでエラーを発生させる (`util.error(...)` を使用)。データは返さない。
1. エラーを付加し (`util.appendError(...)` を使用)、データも返す
DynamoDB のバッチ処理を使用して、上記の 3 つの方法をそれぞれ試してみましょう\$1
### DynamoDB のバッチ処理
DynamoDB のバッチ処理を使用すると、バッチを部分的に完了させることができます。つまり、リクエストされた項目またはキーの一部を未処理のままにすることができます。 AWS AppSync がバッチを完了できない場合、未処理の項目と呼び出しエラーがコンテキストに設定されます。
このチュートリアルの以前のセクションの `Query.getReadings` 処理で使用した `BatchGetItem` フィールドの設定を使用してエラー処理を実装します。ここでは、`Query.getReadings` フィールドの実行中に、`temperatureReadings` DynamoDB テーブルがプロビジョニングされたスループットを使い果たしたとします。DynamoDB は、 AWS AppSync がバッチ内の残りの要素を処理する 2 回目の試行`ProvisionedThroughputExceededException`中に を発生させました。
次の JSON は、DynamoDB のバッチ処理の呼び出し後、レスポンスハンドラーの呼び出し前にシリアル化された context を表しています。
```
{
"arguments": {
"sensorId": "1",
"timestamp": "2018-02-01T17:21:05.000+08:00"
},
"source": null,
"result": {
"data": {
"temperatureReadings": [
null
],
"locationReadings": [
{
"lat": 47.615063,
"long": -122.333551,
"sensorId": "1",
"timestamp": "2018-02-01T17:21:05.000+08:00"
}
]
},
"unprocessedKeys": {
"temperatureReadings": [
{
"sensorId": "1",
"timestamp": "2018-02-01T17:21:05.000+08:00"
}
],
"locationReadings": []
}
},
"error": {
"type": "DynamoDB:ProvisionedThroughputExceededException",
"message": "You exceeded your maximum allowed provisioned throughput for a table or for one or more global secondary indexes. (...)"
},
"outErrors": []
}
```
context に関する注意事項がいくつかあります。
+ 呼び出しエラーは `ctx.error` by AWS AppSync のコンテキストで設定され、エラータイプは に設定されています`DynamoDB:ProvisionedThroughputExceededException`。
+ エラーが存在していても、結果はテーブルごとに `ctx.result.data` にマッピングされます。
+ 未処理のキーは `ctx.result.data.unprocessedKeys` でアクセス可能です。ここでは、テーブルスループットが不十分なため、 AWS AppSync はキー (sensorId:1、timestamp:2018-02-01T17:21:05.000\$108:00) を持つ項目を取得できませんでした。
**注記**
`BatchPutItem` の場合、これは `ctx.result.data.unprocessedItems` です。`BatchDeleteItem` の場合、これは `ctx.result.data.unprocessedKeys` です。
3 つの異なる方法でこのエラーを処理しましょう。
#### 1. 呼び出しエラーを通知しない
呼び出しエラーを処理せずにデータを返して、エラーを実質的に通知しません。指定した GraphQL フィールドの結果は常に成功とします。
記述するコードは通常どおりであり、結果のデータのみにフォーカスします。
**レスポンスハンドラー**
```
export function response(ctx) {
return ctx.result.data
}
```
**GraphQL レスポンス**
```
{
"data": {
"getReadings": [
{
"sensorId": "1",
"timestamp": "2018-02-01T17:21:05.000+08:00",
"lat": 47.615063,
"long": -122.333551
},
{
"sensorId": "1",
"timestamp": "2018-02-01T17:21:05.000+08:00",
"value": 85.5
}
]
}
}
```
データのみが有効なため、エラーレスポンスにエラーは追加されません。
#### 2. エラーを発生させて、レスポンスハンドラーの実行を中止する
クライアントから見て、部分的な障害を完全な障害として扱う必要がある場合、レスポンスハンドラーの実行を中断することでデータの返送を抑制することができます。この動作には、`util.error(...)` ユーティリティメソッドを使用するのが最適です。
**レスポンスハンドラーコード**
```
export function response(ctx) {
if (ctx.error) {
util.error(ctx.error.message, ctx.error.type, null, ctx.result.data.unprocessedKeys);
}
return ctx.result.data;
}
```
**GraphQL レスポンス**
```
{
"data": {
"getReadings": null
},
"errors": [
{
"path": [
"getReadings"
],
"data": null,
"errorType": "DynamoDB:ProvisionedThroughputExceededException",
"errorInfo": {
"temperatureReadings": [
{
"sensorId": "1",
"timestamp": "2018-02-01T17:21:05.000+08:00"
}
],
"locationReadings": []
},
"locations": [
{
"line": 58,
"column": 3
}
],
"message": "You exceeded your maximum allowed provisioned throughput for a table or for one or more global secondary indexes. (...)"
}
]
}
```
一部の結果が DynamoDB のバッチ処理から返されてもエラーが発生するように選択して、`getReadings` GraphQL フィールドが null になり、かつ GraphQL レスポンスの *errors* ブロックにエラーが追加されるようにします。
#### 3. エラーを付加してデータとエラーの両方を返す
場合によっては、より優れたユーザーエクスペリエンスを提供するために、アプリケーションから部分的な結果を返すとともに、クライアントに未処理の項目を通知することができます。クライアントでは、再試行を実装することも、エラーを変換してエンドユーザーに通知することもできます。`util.appendError(...)` はこの動作を可能とするユーティリティメソッドであり、アプリケーションの設計者は、レスポンスハンドラーの評価を妨げることなく、context にエラーを付加できます。レスポンスハンドラーを評価した後、 AWS AppSync はコンテキストエラーを GraphQL レスポンスのエラーブロックに追加して処理します。
**レスポンスハンドラーコード**
```
export function response(ctx) {
if (ctx.error) {
util.appendError(ctx.error.message, ctx.error.type, null, ctx.result.data.unprocessedKeys);
}
return ctx.result.data;
}
```
ここでは、GraphQL レスポンスのエラーブロック内の呼び出しエラーと `unprocessedKeys` 要素の両方が転送されています。以下のレスポンスで分かるとおり、`getReadings` フィールドもまた `locationReadings` テーブルから部分的なデータを返します。
**GraphQL レスポンス**
```
{
"data": {
"getReadings": [
null,
{
"sensorId": "1",
"timestamp": "2018-02-01T17:21:05.000+08:00",
"value": 85.5
}
]
},
"errors": [
{
"path": [
"getReadings"
],
"data": null,
"errorType": "DynamoDB:ProvisionedThroughputExceededException",
"errorInfo": {
"temperatureReadings": [
{
"sensorId": "1",
"timestamp": "2018-02-01T17:21:05.000+08:00"
}
],
"locationReadings": []
},
"locations": [
{
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"message": "You exceeded your maximum allowed provisioned throughput for a table or for one or more global secondary indexes. (...)"
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