기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 에 대한 VTL 해석기 자습서 AWS AppSync **참고** 이제 우리는 주로 APPSYNC\$1JS 런타임과 해당 문서를 지원합니다. [여기](https://docs.aws.amazon.com/appsync/latest/devguide/tutorials-js.html)에서 APPSYNC\$1JS 런타임과 해당 안내서를 사용해 보세요. 데이터 소스 및 해석기는 AWS AppSync에서 GraphQL 요청을 번역하고 AWS 리소스에서 정보를 가져오는 데 사용됩니다. AWS AppSync는 특정 데이터 소스 유형과의 자동 프로비저닝 및 연결을 지원합니다. AWS AppSync는 또한 AWS Lambda Amazon DynamoDB, 관계형 데이터베이스(Amazon Aurora Serverless), Amazon OpenSearch Service 및 HTTP 엔드포인트를 데이터 소스로 지원합니다. GraphQL API를 기존 AWS 리소스와 함께 사용하거나 처음부터 데이터 소스 및 해석기를 빌드할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 일반적인 GraphQL 사용 사례 몇 가지를 튜토리얼 형태로 설명합니다. AWS AppSync는 해석기에 Apache Velocity 템플릿 언어(VTL)로 작성된 *매핑* 템플릿을 사용합니다. 매핑 템플릿 사용에 대한 자세한 내용은 [해석기 매핑 템플릿 참조](resolver-mapping-template-reference.md#aws-appsync-resolver-mapping-template-reference)를 참조하세요. VTL 사용에 대한 자세한 내용은 [해석기 매핑 템플릿 프로그래밍 안내서](resolver-mapping-template-reference-programming-guide.md#aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-programming-guide)에서 확인할 수 있습니다. AWS AppSync는 스키마에서 프로비저닝(선택 사항) 및 샘플 스키마 시작에 설명된 대로 GraphQL 스키마에서 DynamoDB 테이블의 자동 프로비저닝을 지원합니다. 또한 스키마를 생성하고 해석기를 연결할 기존 DynamoDB 테이블에서 가져올 수도 있습니다. 이 부분에 대한 자세한 내용은 Amazon DynamoDB에서 가져오기(선택 사항) 단원을 참조하세요. **Topics** + [DynamoDB 해석기를 사용하여 간단한 게시 애플리케이션 생성](tutorial-dynamodb-resolvers.md) + [AWS Lambda 해석기 사용](tutorial-lambda-resolvers.md) + [OpenSearch Service 해석기 사용](tutorial-elasticsearch-resolvers.md) + [로컬 해석기 사용](tutorial-local-resolvers.md) + [GraphQL 해석기 결합](tutorial-combining-graphql-resolvers.md) + [DynamoDB 배치 작업 사용](tutorial-dynamodb-batch.md) + [DynamoDB 트랜잭션 수행](tutorial-dynamodb-transact.md) + [HTTP 해석기 사용](tutorial-http-resolvers.md) + [Aurora Serverless v2 해석기 사용](tutorial-rds-resolvers.md) + [파이프라인 해석기 사용](tutorial-pipeline-resolvers.md) + [버전화된 데이터 소스에 Delta Sync 작업 사용](tutorial-delta-sync.md) # DynamoDB 해석기를 사용하여 간단한 게시 애플리케이션 생성 **참고** 이제 우리는 주로 APPSYNC\$1JS 런타임과 해당 문서를 지원합니다. [여기](https://docs.aws.amazon.com/appsync/latest/devguide/tutorials-js.html)에서 APPSYNC\$1JS 런타임과 해당 안내서를 사용해 보세요. 이 자습서에서는 자체 Amazon DynamoDB 테이블을 AWS AppSync로 가져와 GraphQL API에 연결하는 방법을 보여줍니다. 사용자를 대신하여 AWS AppSync가 DynamoDB 리소스를 프로비저닝하도록 할 수 있습니다. 또는 선호하는 경우 데이터 원본 및 해석기를 생성하여 기존 테이블을 GraphQL 스키마에 연결할 수 있습니다. 두 경우 모두 GraphQL 문을 통해 DynamoDB 데이터베이스를 읽고 여기에 쓸 수 있고 실시간 데이터를 구독할 수 있습니다. GraphQL 문을 DynamoDB 작업으로 변환하고 응답을 다시 GraphQL로 변환하기 위해서는 순서대로 완료해야 하는 특정한 구성 단계가 있습니다. 이 자습서에서는 여러 가지 실제 시나리오와 데이터 액세스 패턴을 통해 구성 프로세스를 설명합니다. ## DynamoDB 테이블 설정 이 자습서를 시작하려면 먼저 아래 단계에 따라 AWS 리소스를 프로비저닝해야 합니다. 1. CLI에서 다음 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 AWS 리소스를 프로비저닝합니다. ``` aws cloudformation create-stack \ --stack-name AWSAppSyncTutorialForAmazonDynamoDB \ --template-url https://s3.us-west-2.amazonaws.com/awsappsync/resources/dynamodb/AmazonDynamoDBCFTemplate.yaml \ --capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM ``` 또는 계정의 미국 서부 2(오레곤) 리전에서 다음 CloudFormation 스택을 시작할 수 있습니다 AWS . [https://console.aws.amazon.com/cloudformation/home?region=us-west-2#/stacks/new?templateURL=https://s3.us-west-2.amazonaws.com/awsappsync/resources/dynamodb/AmazonDynamoDBCFTemplate.yaml](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/home?region=us-west-2#/stacks/new?templateURL=https://s3.us-west-2.amazonaws.com/awsappsync/resources/dynamodb/AmazonDynamoDBCFTemplate.yaml) 다음을 생성합니다. + `Post` 데이터를 가지고 있는 `AppSyncTutorial-Post`라는 DynamoDB 테이블 + AWS AppSync가 `Post` 테이블과 상호 작용할 수 있도록 허용하는 IAM 역할 및 관련 IAM 관리형 정책입니다. 1. 스택 및 생성된 리소스에 대해 자세히 알아보려면 다음 CLI 명령을 실행합니다. ``` aws cloudformation describe-stacks --stack-name AWSAppSyncTutorialForAmazonDynamoDB ``` 1. 나중에 리소스를 삭제하려면 다음을 실행할 수 있습니다. ``` aws cloudformation delete-stack --stack-name AWSAppSyncTutorialForAmazonDynamoDB ``` ## GraphQL API 생성 AWS AppSync에서 GraphQL API를 생성하려면: 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [AppSync 콘솔](https://console.aws.amazon.com/appsync/)을 엽니다. 1. **API 대시보드**에서 **API 생성**을 선택합니다. 1. **API 사용자 지정 또는 Amazon DynamoDB에서 가져오기** 창에서 **처음부터 빌드**를 선택합니다. 1. 같은 창 오른쪽에 있는 **시작**을 선택합니다. 1. **API 이름** 필드에서 API 이름을 `AWSAppSyncTutorial`로 설정합니다. 1. **생성(Create)**을 선택합니다. AWS AppSync 콘솔은 API 키 인증 모드를 사용하여 새 GraphQL API를 생성합니다. 콘솔에서 GraphQL API의 나머지 부분을 설정하고 이 자습서의 나머지 부분에서 이 API에 대한 쿼리를 실행할 수 있습니다. ## 기본 Post API 정의 이제 AWS AppSync GraphQL API를 생성했으므로 게시물 데이터의 기본 생성, 검색 및 삭제를 허용하는 기본 스키마를 설정할 수 있습니다. 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [AppSync 콘솔](https://console.aws.amazon.com/appsync/)을 엽니다. 1. **API 대시보드**에서 방금 만든 API를 선택합니다. 1. **사이드바**에서 **스키마**를 선택합니다. 1. **스키마** 창에서 파일 콘텐츠를 다음 코드로 바꿉니다. ``` schema { query: Query mutation: Mutation } type Query { getPost(id: ID): Post } type Mutation { addPost( id: ID! author: String! title: String! content: String! url: String! ): Post! } type Post { id: ID! author: String title: String content: String url: String ups: Int! downs: Int! version: Int! } ``` 1. **저장**을 선택합니다. 이 스키마는 `Post` 객체를 추가하고 가져올 작업과 `Post` 형식을 정의합니다. ## DynamoDB 테이블에 대한 데이터 소스 구성 다음으로 스키마에 정의된 쿼리 및 뮤테이션을 `AppSyncTutorial-Post` DynamoDB 테이블에 연결합니다. 먼저 AWS AppSync는 테이블을 인식해야 합니다. 다음과 같이 AWS AppSync에서 데이터 소스를 설정하여 인식하도록 할 수 있습니다. 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [AppSync 콘솔](https://console.aws.amazon.com/appsync/)을 엽니다. 1. **API 대시보드**에서 GraphQL API를 선택합니다. 1. **사이드바**에서 **데이터 소스**를 선택합니다. 1. **데이터 원본 생성**을 선택합니다. 1. **데이터 소스 이름**에 `PostDynamoDBTable`을 입력합니다. 1. **데이터 소스 유형**에서 **Amazon DynamoDB 테이블**을 선택합니다. 1. **리전**에서 **US-WEST-2**를 선택합니다. 1. **테이블 이름**에서 **AppSyncTutorial-Post** DynamoDB 테이블을 선택합니다. 1. 새 IAM 역할을 만들거나(권장) `lambda:invokeFunction` IAM 권한이 있는 기존 역할을 선택합니다. 기존 역할에는 [데이터 원본 연결](attaching-a-data-source.md) 섹션에 설명된 대로 신뢰 정책이 필요합니다. 다음은 리소스에서 작업을 수행하는 데 필요한 권한을 가진 IAM 정책의 예입니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "lambda:invokeFunction" ], "Resource": [ "arn:aws:lambda:us-east-1:111122223333:function:myFunction", "arn:aws:lambda:us-east-1:111122223333:function:myFunction:*" ] } ] } ``` ------ 1. **생성(Create)**을 선택합니다. ## addPost 해석기 설정(DynamoDB PutItem) AWS AppSync가 DynamoDB 테이블을 인식한 후 **해석기를** 정의하여 개별 쿼리 및 변형에 연결할 수 있습니다. 생성한 첫 번째 해석기는 `addPost` 해석기로, 이 해석기를 통해 `AppSyncTutorial-Post` DynamoDB 테이블에서 게시물을 생성할 수 있습니다. 해석기의 구성 요소는 다음과 같습니다. + 해석기를 연결할 GraphQL 스키마의 위치. 이 경우 `addPost` 형식의 `Mutation` 필드에서 해석기를 설정합니다. 이 해석기는 호출자가 `mutation { addPost(...){...} }`를 호출하면 호출됩니다. + 이 해석기에 사용할 데이터 원본. 이 경우 앞서 정의한 `PostDynamoDBTable` 데이터 원본을 사용하려고 합니다. 따라서 `AppSyncTutorial-Post` DynamoDB 테이블에 항목을 추가할 수 있습니다. + 요청 매핑 템플릿. 요청 매핑 템플릿의 목적은 호출자로부터 수신 요청을 받아 AWS AppSync가 DynamoDB에 대해 수행할 수 있는 지침으로 변환하는 것입니다. + 응답 매핑 템플릿. 응답 매핑 템플릿의 작업은 DynamoDB의 응답을 받아 GraphQL에 필요한 것으로 변환하는 것입니다. 이러한 템플릿은 DynamoDB의 데이터 모양과 GraphQL의 `Post` 형식이 다른 경우 유용하지만 이 경우 모양이 서로 동일하기 때문에 데이터를 그냥 전달하면 됩니다. 해석기를 설정하려면: 1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [AppSync 콘솔](https://console.aws.amazon.com/appsync/)을 엽니다. 1. **API 대시보드**에서 GraphQL API를 선택합니다. 1. **사이드바**에서 **데이터 소스**를 선택합니다. 1. **데이터 원본 생성**을 선택합니다. 1. **데이터 소스 이름**에 `PostDynamoDBTable`을 입력합니다. 1. **데이터 소스 유형**에서 **Amazon DynamoDB 테이블**을 선택합니다. 1. **리전**에서 **US-WEST-2**를 선택합니다. 1. **테이블 이름**에서 **AppSyncTutorial-Post** DynamoDB 테이블을 선택합니다. 1. 새 IAM 역할을 만들거나(권장) `lambda:invokeFunction` IAM 권한이 있는 기존 역할을 선택합니다. 기존 역할에는 [데이터 원본 연결](attaching-a-data-source.md) 섹션에 설명된 대로 신뢰 정책이 필요합니다. 다음은 리소스에서 작업을 수행하는 데 필요한 권한을 가진 IAM 정책의 예입니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "lambda:invokeFunction" ], "Resource": [ "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:myFunction", "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:myFunction:*" ] } ] } ``` ------ 1. **생성(Create)**을 선택합니다. 1. **스키마** 탭을 선택합니다. 1. 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **뮤테이션** 유형에서 **addPost** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. 1. **작업 메뉴**에서 **런타임 업데이트**를 선택한 다음 **단위 해석기(VTL만 해당)**를 선택합니다. 1. **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. 1. 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "PutItem", "key" : { "id" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.id) }, "attributeValues" : { "author" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.author), "title" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.title), "content" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.content), "url" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.url), "ups" : { "N" : 1 }, "downs" : { "N" : 0 }, "version" : { "N" : 1 } } } ``` **참고:** *형식*은 모든 키와 속성 값에 대해 지정됩니다. 예를 들어, `author` 필드를 `{ "S" : "${context.arguments.author}" }`로 설정합니다. `S` 부분은 to AWS AppSync 및 DynamoDB에 값이 문자열 값임을 나타냅니다. 실제 값은 `author` 인수에서 채워집니다. 마찬가지로 `version` 필드는 형식에 `N`을 사용하기 때문에 숫자 필드입니다. 마지막으로, `ups`, `downs` 및 `version` 필드를 초기화합니다. 이 자습서에서는 DynamoDB에 삽입된 새 항목을 인덱싱하는 GraphQL `ID!` 유형이의 형식으로도 사용할 수 `$utils.autoId()` 있는 라는 자동 ID 생성을 위한 유틸리티와 함께 클라이언트 arguments. AWS AppSync com의 일부로 제공되도록 지정했습니다`"id" : { "S" : "${$utils.autoId()}" }`. 그런 다음 `id: ID!`의 스키마 정의 외부에 `addPost()`를 둘 수 있는데 자동으로 삽입됩니다. 이 자습서에서는 이러한 기술을 사용하지 않지만 DynamoDB 테이블에 쓰는 경우에는 이 기술의 사용을 고려해야 합니다. 매핑 템플릿에 대한 자세한 내용은 [해석기 매핑 템플릿 개요](resolver-mapping-template-reference-overview.md#aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-overview) 참조 문서를 참조하십시오. GetItem 요청 매핑에 대한 자세한 내용은 [GetItem](aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-dynamodb-getitem.md) 참조 문서를 참조하십시오. 행식에 대한 자세한 내용은 [형식 시스템(요청 매핑)](aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-dynamodb-typed-values-request.md) 참조 문서를 참조하십시오. 1. 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` $utils.toJson($context.result) ``` **참고:** `AppSyncTutorial-Post` 테이블의 데이터 모양이 GraphQL의 `Post` 형식 모양과 정확하게 일치하기 때문에 응답 매핑 템플릿에서는 결과를 바로 전달하기만 합니다. 또한 파일을 하나만 생성할 수 있도록 이 자습서의 모든 예에서는 동일한 응답 매핑 템플릿을 사용합니다. 1. **저장**을 선택합니다. ### 게시물 추가를 위한 API 직접 호출 해석기가 설정되었으므로 AWS AppSync는 들어오는 `addPost` 변형을 DynamoDB PutItem 작업으로 변환할 수 있습니다. 이제 변형을 실행해 테이블에 데이터를 입력할 수 있습니다. + **Queries** 탭을 선택합니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. ``` mutation addPost { addPost( id: 123 author: "AUTHORNAME" title: "Our first post!" content: "This is our first post." url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { id author title content url ups downs version } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + 새로 생성한 게시물의 결과가 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "addPost": { "id": "123", "author": "AUTHORNAME", "title": "Our first post!", "content": "This is our first post.", "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 1, "downs": 0, "version": 1 } } } ``` 다음과 같은 작업이 수행되었습니다. + AWS AppSync가 `addPost` 변형 요청을 받았습니다. + AWS AppSync는 요청과 요청 매핑 템플릿을 가져와 요청 매핑 문서를 생성했습니다. 이 문서는 다음과 같은 형태입니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "PutItem", "key" : { "id" : { "S" : "123" } }, "attributeValues" : { "author": { "S" : "AUTHORNAME" }, "title": { "S" : "Our first post!" }, "content": { "S" : "This is our first post." }, "url": { "S" : "https://aws.amazon.com/appsync/" }, "ups" : { "N" : 1 }, "downs" : { "N" : 0 }, "version" : { "N" : 1 } } } ``` + AWS AppSync는 요청 매핑 문서를 사용하여 DynamoDB`PutItem` 요청을 생성하고 실행했습니다. + AWS AppSync는 `PutItem` 요청 결과를 가져와 GraphQL 유형으로 다시 변환했습니다. ``` { "id" : "123", "author": "AUTHORNAME", "title": "Our first post!", "content": "This is our first post.", "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups" : 1, "downs" : 0, "version" : 1 } ``` + 응답 매핑 문서를 통해 전달했습니다(변경 없이 전달됨). + GraphQL 응답에서 새로 생성된 객체가 반환되었습니다. ## getPost 해석기 설정(DynamoDB GetItem) 이제 `AppSyncTutorial-Post` DynamoDB 테이블에 데이터를 추가할 수 있으므로 `AppSyncTutorial-Post` 테이블에서 데이터를 검색할 수 있도록 `getPost` 쿼리를 설정해야 합니다. 이렇게 하기 위해 다른 해석기를 설정합니다. + **스키마** 탭을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **쿼리** 유형에서 **getPost** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **작업 메뉴**에서 **런타임 업데이트**를 선택한 다음 **단위 해석기(VTL만 해당)**를 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "GetItem", "key" : { "id" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($ctx.args.id) } } ``` + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` $utils.toJson($context.result) ``` + **저장**을 선택합니다. ### 게시물 가져오기를 위한 API 직접 호출 이제 해석기가 설정되었으며 AWS AppSync는 수신 `getPost` 쿼리를 DynamoDB`GetItem` 작업으로 변환하는 방법을 알고 있습니다. 이제 앞에서 생성한 게시물을 검색하는 쿼리를 실행할 수 있습니다. + **Queries** 탭을 선택합니다. + **쿼리** 창에 다음을 붙여 넣습니다. ``` query getPost { getPost(id:123) { id author title content url ups downs version } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + DynamoDB에서 가져온 게시물이 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "getPost": { "id": "123", "author": "AUTHORNAME", "title": "Our first post!", "content": "This is our first post.", "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 1, "downs": 0, "version": 1 } } } ``` 다음과 같은 작업이 수행되었습니다. + AWS AppSync가 `getPost` 쿼리 요청을 받았습니다. + AWS AppSync는 요청과 요청 매핑 템플릿을 가져와 요청 매핑 문서를 생성했습니다. 이 문서는 다음과 같은 형태입니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "GetItem", "key" : { "id" : { "S" : "123" } } } ``` + AWS AppSync는 요청 매핑 문서를 사용하여 DynamoDB GetItem 요청을 생성하고 실행했습니다. + AWS AppSync는 `GetItem` 요청 결과를 가져와 GraphQL 유형으로 다시 변환했습니다. ``` { "id" : "123", "author": "AUTHORNAME", "title": "Our first post!", "content": "This is our first post.", "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups" : 1, "downs" : 0, "version" : 1 } ``` + 응답 매핑 문서를 통해 전달했습니다(변경 없이 전달됨). + 응답에서 가져온 객체가 반환되었습니다. 또는 다음 예를 사용합니다. ``` query getPost { getPost(id:123) { id author title } } ``` `getPost` 쿼리에 `id`, `author`, `title`만 필요한 경우, 요청 매핑 템플릿을 변경하여 프로젝션 표현식을 사용하여 DynamoDB 테이블에서 원하는 속성만 지정하면 DynamoDB에서 AWS AppSync로 불필요한 데이터 전송을 방지할 수 있습니다. 예를 들어 요청 매핑 템플릿은 아래 코드 조각과 비슷할 수 있습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "GetItem", "key" : { "id" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($ctx.args.id) }, "projection" : { "expression" : "#author, id, title", "expressionNames" : { "#author" : "author"} } } ``` ## updatePost 뮤테이션 생성(DynamoDB UpdateItem) 이제 DynamoDB에서 `Post` 객체를 생성하고 검색할 수 있습니다. 다음에는, 객체 업데이트할 수 있도록 새 변형을 설정합니다. 이렇게 하기 위해 UpdateItem DynamoDB 작업을 사용합니다. + **스키마** 탭을 선택합니다. + **스키마** 창에서 다음과 같이 `Mutation` 형식을 수정하여 새로운 `updatePost` 변형을 추가할 수 있습니다. ``` type Mutation { updatePost( id: ID!, author: String!, title: String!, content: String!, url: String! ): Post addPost( author: String! title: String! content: String! url: String! ): Post! } ``` + **저장**을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **뮤테이션** 유형에서 새로 생성한 **updatePost** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **작업 메뉴**에서 **런타임 업데이트**를 선택한 다음 **단위 해석기(VTL만 해당)**를 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "UpdateItem", "key" : { "id" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.id) }, "update" : { "expression" : "SET author = :author, title = :title, content = :content, #url = :url ADD version :one", "expressionNames": { "#url" : "url" }, "expressionValues": { ":author" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.author), ":title" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.title), ":content" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.content), ":url" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.url), ":one" : { "N": 1 } } } } ``` **참고:** 이 해석기는 PutItem 작업과 크게 다른 DynamoDB UpdateItem 작업을 사용합니다. 전체 항목을 쓰는 대신 특정 속성을 업데이트하도록 DynamoDB에 요청합니다. DynamoDB 업데이트 표현식을 사용하여 이 작업을 완료합니다. 표현식 자체는 `expression` 섹션의 `update` 필드에서 지정합니다. 이 표현식은 `author`, `title`, `content` 및 url 속성을 설정한 다음 `version` 필드를 증분하도록 합니다. 사용되는 값은 표현식 자체에 나타나지 않습니다. 대신 표현식에는 이름이 콜론으로 시작되는 자리 표시자가 있습니다. 표현식은 `expressionValues` 필드에서 정의됩니다. 마지막으로, DynamoDB에는 `expression`에 표시할 수 없는 예약어가 있습니다. 예를 들어, `url`은 예약어기 때문에 `url` 필드를 업데이트하려면 이름 자리 표시자를 사용해 `expressionNames` 필드에 해당 자리 표시자를 정의합니다. `UpdateItem` 요청 매핑에 대한 자세한 내용은 [UpdateItem](aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-dynamodb-updateitem.md) 참조 문서를 참조하십시오. 업데이트 표현식을 작성하는 방법에 대한 자세한 내용은 [DynamoDB UpdateExpressions 문서](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/Expressions.UpdateExpressions.html)를 참조하십시오. + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` $utils.toJson($context.result) ``` ### 게시물 업데이트를 위한 API 직접 호출 이제 해석기가 설정되었으며 AWS AppSync는 들어오는 `update` 변형을 DynamoDB`Update` 작업으로 변환하는 방법을 알고 있습니다. 이제 앞서 작성한 항목을 업데이트하는 변형을 실행할 수 있습니다. + **Queries** 탭을 선택합니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. 또한 앞서 적어둔 값을 갖도록 `id` 인수를 업데이트해야 합니다. ``` mutation updatePost { updatePost( id:"123" author: "A new author" title: "An updated author!" content: "Now with updated content!" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { id author title content url ups downs version } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + DynamoDB에서 업데이트된 게시물이 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "updatePost": { "id": "123", "author": "A new author", "title": "An updated author!", "content": "Now with updated content!", "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 1, "downs": 0, "version": 2 } } } ``` 이 예제에서는 요청 매핑 템플릿이 AWS AppSync 및 DynamoDB에 해당 `downs` 필드로 어떤 작업도 수행하도록 요청하지 않았기 때문에 `ups` 및 필드가 수정되지 않았습니다. 또한 AWS AppSync및 DynamoDB에 `version` 필드에 1을 추가하도록 요청했기 때문에 `version` 필드가 1씩 증가했습니다. ## updatePost 해석기 수정(DynamoDB UpdateItem) 이 작업은 `updatePost` 변형을 시작하기 좋은 지점이지만 다음과 같이 두 가지 주요한 문제가 있습니다. + 필드를 하나만 업데이트하고자 하는 경우에도 필드를 모두 업데이트해야 합니다. + 두 사람이 객체를 수정하는 경우 정보가 손실될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 요청에 지정된 인수만 수정한 다음 `UpdateItem` 작업에 조건을 추가하도록 `updatePost` 변형을 수정하려고 합니다. 1. **스키마** 탭을 선택합니다. 1. **스키마** 패널에서 `Mutation` 유형의 `updatePost` 필드를 수정하여 `author`, `title`, `content` 및 `url` 인수에서 느낌표를 제거하고 `id` 필드는 그대로 둡니다. 이렇게 하면 해당 인수가 선택적 인수가 됩니다. 또한 새로운 필수 인수인 `expectedVersion` 버전을 추가합니다. ``` type Mutation { updatePost( id: ID!, author: String, title: String, content: String, url: String, expectedVersion: Int! ): Post addPost( author: String! title: String! content: String! url: String! ): Post! } ``` 1. **저장**을 선택합니다. 1. 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **뮤테이션** 유형에서 **updatePost** 필드를 찾습니다. 1. **PostDynamoDBTable**을 선택하여 기존 해석기를 엽니다. 1. **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에서 다음과 같이 요청 매핑 템플릿을 수정합니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "UpdateItem", "key" : { "id" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.id) }, ## Set up some space to keep track of things you're updating ** #set( $expNames = {} ) #set( $expValues = {} ) #set( $expSet = {} ) #set( $expAdd = {} ) #set( $expRemove = [] ) ## Increment "version" by 1 ** $!{expAdd.put("version", ":one")} $!{expValues.put(":one", { "N" : 1 })} ## Iterate through each argument, skipping "id" and "expectedVersion" ** #foreach( $entry in $context.arguments.entrySet() ) #if( $entry.key != "id" && $entry.key != "expectedVersion" ) #if( (!$entry.value) && ("$!{entry.value}" == "") ) ## If the argument is set to "null", then remove that attribute from the item in DynamoDB ** #set( $discard = ${expRemove.add("#${entry.key}")} ) $!{expNames.put("#${entry.key}", "$entry.key")} #else ## Otherwise set (or update) the attribute on the item in DynamoDB ** $!{expSet.put("#${entry.key}", ":${entry.key}")} $!{expNames.put("#${entry.key}", "$entry.key")} $!{expValues.put(":${entry.key}", { "S" : "${entry.value}" })} #end #end #end ## Start building the update expression, starting with attributes you're going to SET ** #set( $expression = "" ) #if( !${expSet.isEmpty()} ) #set( $expression = "SET" ) #foreach( $entry in $expSet.entrySet() ) #set( $expression = "${expression} ${entry.key} = ${entry.value}" ) #if ( $foreach.hasNext ) #set( $expression = "${expression}," ) #end #end #end ## Continue building the update expression, adding attributes you're going to ADD ** #if( !${expAdd.isEmpty()} ) #set( $expression = "${expression} ADD" ) #foreach( $entry in $expAdd.entrySet() ) #set( $expression = "${expression} ${entry.key} ${entry.value}" ) #if ( $foreach.hasNext ) #set( $expression = "${expression}," ) #end #end #end ## Continue building the update expression, adding attributes you're going to REMOVE ** #if( !${expRemove.isEmpty()} ) #set( $expression = "${expression} REMOVE" ) #foreach( $entry in $expRemove ) #set( $expression = "${expression} ${entry}" ) #if ( $foreach.hasNext ) #set( $expression = "${expression}," ) #end #end #end ## Finally, write the update expression into the document, along with any expressionNames and expressionValues ** "update" : { "expression" : "${expression}" #if( !${expNames.isEmpty()} ) ,"expressionNames" : $utils.toJson($expNames) #end #if( !${expValues.isEmpty()} ) ,"expressionValues" : $utils.toJson($expValues) #end }, "condition" : { "expression" : "version = :expectedVersion", "expressionValues" : { ":expectedVersion" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.expectedVersion) } } } ``` 1. **저장**을 선택합니다. 이 템플릿은 보다 복잡한 예 중 하나입니다. 이 템플릿은 보다 복잡한 예 중 하나로, 매핑 템플릿의 이점과 유연성을 보여줍니다. 이 템플릿은 모든 인수를 루핑하면서 `id`와 `expectedVersion`을 건너뜁니다. 인수가 무언가로 설정된 경우 AWS AppSync 및 DynamoDB에 DynamoDB의 객체에서 해당 속성을 업데이트하도록 요청합니다. 속성이 null로 설정된 경우 사후 객체에서 해당 속성을 제거하도록 AWS AppSync 및 DynamoDB에 요청합니다. 인수가 지정되어 있지 않은 경우에는 속성을 그냥 둡니다. 이 템플릿 역시 `version` 필드를 증가시킵니다. 또한 새로운 `condition` 섹션이 있습니다. 조건 표현식을 사용하면 작업이 수행되기 전에 이미 DynamoDB에 있는 객체의 상태를 기반으로 요청이 성공해야 하는지 여부를 AWS AppSync와 DynamoDB에 알릴 수 있습니다. 이 경우에는 DynamoDB에 현재 있는 항목의 `version` 필드가 `expectedVersion` 인수와 정확하게 일치하는 경우에만 `UpdateItem` 요청에 성공하면 됩니다. 조건 표현식에 대한 자세한 내용은 [조건 표현식](aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-dynamodb-condition-expressions.md) 참조 문서를 참조하십시오. ### 게시물 업데이트를 위한 API 직접 호출 새 해석기를 사용해 `Post` 객체를 업데이트해 보십시오. + **Queries** 탭을 선택합니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. 또한 앞서 적어둔 값을 갖도록 `id` 인수를 업데이트해야 합니다. ``` mutation updatePost { updatePost( id:123 title: "An empty story" content: null expectedVersion: 2 ) { id author title content url ups downs version } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + DynamoDB에서 업데이트된 게시물이 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "updatePost": { "id": "123", "author": "A new author", "title": "An empty story", "content": null, "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 1, "downs": 0, "version": 3 } } } ``` 이 요청에서는 AWS AppSync와 DynamoDB에 `title` 및 `content` 필드만 업데이트하도록 요청했습니다. `version` 필드를 증분하는 것을 제외하고 다른 모든 필드는 그대로 둡니다. `title` 속성을 새 값으로 설정하고 게시물에서 `content` 속성을 제거했습니다. `author`, `url`, `ups` 및 `downs` 필드는 그대로 남아 있습니다. 변형 요청을 다시 실행해도 요청은 정확하게 그대로 유지됩니다. 다음과 유사한 응답이 나타납니다. ``` { "data": { "updatePost": null }, "errors": [ { "path": [ "updatePost" ], "data": { "id": "123", "author": "A new author", "title": "An empty story", "content": null, "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 1, "downs": 0, "version": 3 }, "errorType": "DynamoDB:ConditionalCheckFailedException", "locations": [ { "line": 2, "column": 3 } ], "message": "The conditional request failed (Service: AmazonDynamoDBv2; Status Code: 400; Error Code: ConditionalCheckFailedException; Request ID: ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ)" } ] } ``` 조건 표현식이 false로 평가되었으므로 요청에 실패합니다. + 요청을 처음 실행했을 때 DynamoDB에 있는 게시물의 `version` 필드 값은 `2`였고, 이는 `expectedVersion` 인수와 일치했습니다. 요청에 성공하자 DynamoDB의 `version` 필드가 `3`으로 증가했습니다. + 요청을 두 번째로 실행했을 때 DynamoDB에 있는 게시물의 `version` 필드 값은 `3`이었고, 이는 `expectedVersion` 인수와 일치하지 않았습니다. 이러한 패턴을 일반적으로 *낙관적 잠금*이라고 합니다. AWS AppSync DynamoDB 해석기의 기능은 DynamoDB에서 포스트 객체의 현재 값을 반환한다는 것입니다. 현재 값은 GraphQL 응답의 `data` 섹션에 있는 `errors` 필드에서 찾을 수 있습니다. 애플리케이션에서는 이러한 정보를 사용하여 처리 방식을 결정합니다. 이 경우, DynamoDB에 있는 객체의 `version` 필드가 `3`으로 설정되어 있은데, 방금 `expectedVersion` 인수를 `3`으로 업데이트했으므로 결과는 다시 성공입니다. 조건 검사 실패 처리에 대한 자세한 내용은 [조건 표현식](aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-dynamodb-condition-expressions.md) 매핑 템플릿 참조 문서를 참조하십시오. ## upvotePost 및 downvotePost 뮤테이션 생성(DynamoDB UpdateItem) `Post` 형식에는 `ups` 및 `downs` 필드가 있어 추천 수 및 비추천 수를 기록할 수 있습니다. 하지만 지금까지 API를 사용하면 이러한 작업을 수행할 수 없었습니다. 게시물을 추천 및 비추천하도록 하는 몇 가지 변형을 추가해 보겠습니다. + **스키마** 탭을 선택합니다. + **스키마** 창에서 다음과 같이 `Mutation` 유형을 수정하여 새로운 `upvotePost` 및 `downvotePost` 뮤테이션을 추가할 수 있습니다. ``` type Mutation { upvotePost(id: ID!): Post downvotePost(id: ID!): Post updatePost( id: ID!, author: String, title: String, content: String, url: String, expectedVersion: Int! ): Post addPost( author: String!, title: String!, content: String!, url: String! ): Post! } ``` + **저장**을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **뮤테이션** 유형에서 새로 생성한 **upvotePost** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **작업 메뉴**에서 **런타임 업데이트**를 선택한 다음 **단위 해석기(VTL만 해당)**를 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "UpdateItem", "key" : { "id" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.id) }, "update" : { "expression" : "ADD ups :plusOne, version :plusOne", "expressionValues" : { ":plusOne" : { "N" : 1 } } } } ``` + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` $utils.toJson($context.result) ``` + **저장**을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **뮤테이션** 유형에서 새로 생성한 `downvotePost` 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "UpdateItem", "key" : { "id" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.id) }, "update" : { "expression" : "ADD downs :plusOne, version :plusOne", "expressionValues" : { ":plusOne" : { "N" : 1 } } } } ``` + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` $utils.toJson($context.result) ``` + **저장**을 선택합니다. ### 게시물을 추천 및 비추천하는 API 직접 호출 이제 새 해석기가 설정되었으며 AWS AppSync는 수신 `upvotePost` 또는 `downvote` 변형을 DynamoDB UpdateItem 작업으로 변환하는 방법을 알고 있습니다. 이제 앞서 생성한 게시물을 추천 또는 비추천하는 변형을 실행할 수 있습니다. + **Queries** 탭을 선택합니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. 또한 앞서 적어둔 값을 갖도록 `id` 인수를 업데이트해야 합니다. ``` mutation votePost { upvotePost(id:123) { id author title content url ups downs version } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + 게시물이 DynamoDB에서 업데이트되고 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "upvotePost": { "id": "123", "author": "A new author", "title": "An empty story", "content": null, "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 6, "downs": 0, "version": 4 } } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**를 몇 번 더 선택합니다. 쿼리를 실행할 때마다 `ups` 및 `version` 필드가 1씩 증가하는 것이 보여야 합니다. + 다음과 같이 `downvotePost` 변형을 호출하도록 쿼리를 변경합니다. ``` mutation votePost { downvotePost(id:123) { id author title content url ups downs version } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. 쿼리를 실행할 때마다 `downs` 및 `version` 필드가 1씩 증가하는 것이 보여야 합니다. ``` { "data": { "downvotePost": { "id": "123", "author": "A new author", "title": "An empty story", "content": null, "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 6, "downs": 4, "version": 12 } } } ``` ## deletePost 해석기 설정(DynamoDB DeleteItem) 설정하려는 다음 변형은 게시물을 삭제하는 변형입니다. 이 작업은 `DeleteItem` DynamoDB 작업을 사용하여 수행합니다. + **스키마** 탭을 선택합니다. + **스키마** 창에서 다음과 같이 `Mutation` 형식을 수정하여 새로운 `deletePost` 변형을 추가할 수 있습니다. ``` type Mutation { deletePost(id: ID!, expectedVersion: Int): Post upvotePost(id: ID!): Post downvotePost(id: ID!): Post updatePost( id: ID!, author: String, title: String, content: String, url: String, expectedVersion: Int! ): Post addPost( author: String!, title: String!, content: String!, url: String! ): Post! } ``` 이번에는`expectedVersion` 필드를 선택 사항으로 설정했는데, 이에 관한 사항은 나중에 요청 매핑 템플릿을 추가할 때 설명하겠습니다. + **저장**을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **뮤테이션** 유형에서 새로 생성한 **delete** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **작업 메뉴**에서 **런타임 업데이트**를 선택한 다음 **단위 해석기(VTL만 해당)**를 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "DeleteItem", "key": { "id": $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.id) } #if( $context.arguments.containsKey("expectedVersion") ) ,"condition" : { "expression" : "attribute_not_exists(id) OR version = :expectedVersion", "expressionValues" : { ":expectedVersion" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.expectedVersion) } } #end } ``` **참고:** `expectedVersion` 인수는 선택적 인수입니다. 호출자가 요청에서 `expectedVersion` 인수를 설정하면, 템플릿에서는 항목이 이미 삭제된 경우 또는 DynamoDB에 있는 `version` 속성이 `expectedVersion`과 정확하게 일치하는 경우, `DeleteItem` 요청이 완료되게 하는 조건을 추가합니다. 그냥 두면 `DeleteItem` 요청에 아무런 조건 표현식도 지정되지 않습니다. 이는 `version`의 값이나 해당 항목이 DynamoDB에 존재하는지 여부에 관계없이 완료됩니다. + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` $utils.toJson($context.result) ``` **참고:** 항목을 삭제하고 있더라도 항목이 아직 삭제되지 않은 경우 삭제된 항목을 반환할 수 있습니다. + **저장**을 선택합니다. `DeleteItem` 요청 매핑에 대한 자세한 내용은 [DeleteItem](aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-dynamodb-deleteitem.md) 참조 문서를 참조하십시오. ### 게시물 삭제를 위한 API 직접 호출 이제 해석기가 설정되었으며 AWS AppSync는 들어오는 `delete` 변형을 DynamoDB`DeleteItem` 작업으로 변환하는 방법을 알고 있습니다. 이제 변형을 실행해 테이블에 데이터를 삭제할 수 있습니다. + **Queries** 탭을 선택합니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. 또한 앞서 적어둔 값을 갖도록 `id` 인수를 업데이트해야 합니다. ``` mutation deletePost { deletePost(id:123) { id author title content url ups downs version } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + DynamoDB에서 게시물이 삭제되었습니다. 참고로 AWS AppSync는 DynamoDB에서 삭제된 항목의 값을 반환합니다.이 값은 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "deletePost": { "id": "123", "author": "A new author", "title": "An empty story", "content": null, "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 6, "downs": 4, "version": 12 } } } ``` `deletePost`에 대한 호출이 DynamoDB에서 실제로 삭제된 항목인 경우에만 값이 반환됩니다. + **Execute query(쿼리 실행)**을 다시 선택합니다. + 호출에는 계속 성공하지만 반환되는 값은 없습니다. ``` { "data": { "deletePost": null } } ``` 이제 게시물을 삭제해 보는데, 이번에는 `expectedValue`를 지정해 보겠습니다. 지금까지 작업한 게시물 하나를 방금 삭제했기 때문에 먼저 새 게시물을 생성해야 합니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. ``` mutation addPost { addPost( id:123 author: "AUTHORNAME" title: "Our second post!" content: "A new post." url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { id author title content url ups downs version } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + 새로 생성한 게시물의 결과가 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 곧 필요할 것이기 때문에 새로 생성한 객체의 `id`를 적어 둡니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "addPost": { "id": "123", "author": "AUTHORNAME", "title": "Our second post!", "content": "A new post.", "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 1, "downs": 0, "version": 1 } } } ``` 이제 게시물을 삭제해 보는데 `expectedVersion`에 대해 잘못된 값을 입력할 것입니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. 또한 앞서 적어둔 값을 갖도록 `id` 인수를 업데이트해야 합니다. ``` mutation deletePost { deletePost( id:123 expectedVersion: 9999 ) { id author title content url ups downs version } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. ``` { "data": { "deletePost": null }, "errors": [ { "path": [ "deletePost" ], "data": { "id": "123", "author": "AUTHORNAME", "title": "Our second post!", "content": "A new post.", "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 1, "downs": 0, "version": 1 }, "errorType": "DynamoDB:ConditionalCheckFailedException", "locations": [ { "line": 2, "column": 3 } ], "message": "The conditional request failed (Service: AmazonDynamoDBv2; Status Code: 400; Error Code: ConditionalCheckFailedException; Request ID: ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ)" } ] } ``` DynamoDB에 있는 게시물의 `version` 값이 인수에 지정된 `expectedValue`와 일치하지 않아 조건 표현식이 false로 평가되었기 때문에 요청에 실패했습니다. 객체의 현재 값은 GraphQL 응답에서 `data` 섹션의 `errors` 필드에 반환됩니다. + 이 요청을 다시 실행하되 `expectedVersion`을 수정합니다. ``` mutation deletePost { deletePost( id:123 expectedVersion: 1 ) { id author title content url ups downs version } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + 이번에는 요청에 성공하고 DynamoDB에서 삭제된 값이 반환됩니다. ``` { "data": { "deletePost": { "id": "123", "author": "AUTHORNAME", "title": "Our second post!", "content": "A new post.", "url": "https://aws.amazon.com/appsync/", "ups": 1, "downs": 0, "version": 1 } } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**을 다시 선택합니다. + 호출에 계속해서 성공하지만 이번에는 게시물이 이미 DynamoDB에서 삭제되었으므로 반환되는 값이 없습니다. ``` { "data": { "deletePost": null } } ``` ## allPost 해석기 설정(DynamoDB Scan) 지금까지 API는 살펴보고자 하는 각 게시물의 `id`를 아는 경우에만 유용했습니다. 테이블의 게시물을 모두 반환하는 새 해석기를 추가해 보겠습니다. + **스키마** 탭을 선택합니다. + **스키마** 창에서 다음과 같이 `Query` 형식을 수정하여 새로운 `allPost` 쿼리를 추가할 수 있습니다. ``` type Query { allPost(count: Int, nextToken: String): PaginatedPosts! getPost(id: ID): Post } ``` + 새로운 `PaginationPosts` 형식을 다음과 같이 추가합니다. ``` type PaginatedPosts { posts: [Post!]! nextToken: String } ``` + **저장**을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **쿼리** 유형에서 새로 생성한 **allPost** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **작업 메뉴**에서 **런타임 업데이트**를 선택한 다음 **단위 해석기(VTL만 해당)**를 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "Scan" #if( ${context.arguments.count} ) ,"limit": $util.toJson($context.arguments.count) #end #if( ${context.arguments.nextToken} ) ,"nextToken": $util.toJson($context.arguments.nextToken) #end } ``` 이 해석기에는 두 가지 선택적 인수가 있는데, `count`는 단일 호출 시 반환되는 최대 항목 수를 지정하고, `nextToken`은 다음 결과 집합을 가져오는 데 사용할 수 있습니다(`nextToken`의 값을 가져오는 위치는 나중에 설명할 예정임). + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "posts": $utils.toJson($context.result.items) #if( ${context.result.nextToken} ) ,"nextToken": $util.toJson($context.result.nextToken) #end } ``` **참고: ** 이 응답 매핑 템플릿은 지금까지 사용한 다른 모든 템플릿과 다릅니다. `allPost` 쿼리의 결과는 게시물 목록과 페이지 매김 토큰을 포함하고 있는 `PaginatedPosts`입니다. 이 객체의 모양은 AWS AppSync DynamoDB Resolver에서 반환되는 것과 다릅니다. 게시물 목록은 AWS AppSync DynamoDB Resolver 결과`items`에서 호출되지만 `posts`에서는 호출됩니다`PaginatedPosts`. + **저장**을 선택합니다. `Scan` 요청 매핑에 대한 자세한 내용은 [스캔](aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-dynamodb-scan.md) 참조 문서를 참조하십시오. ### 모든 게시물을 스캔하는 API 직접 호출 이제 해석기가 설정되었으며 AWS AppSync는 수신 `allPost` 쿼리를 DynamoDB`Scan` 작업으로 변환하는 방법을 알고 있습니다. 이제 테이블을 스캔해 게시물을 모두 검색할 수 있습니다. 지금까지 작업했던 데이터를 모두 삭제했기 때문에 이 요청을 수행하기 전에 몇 가지 데이터로 테이블을 채워야 합니다. + **Queries** 탭을 선택합니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. ``` mutation addPost { post1: addPost(id:1 author: "AUTHORNAME" title: "A series of posts, Volume 1" content: "Some content" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { title } post2: addPost(id:2 author: "AUTHORNAME" title: "A series of posts, Volume 2" content: "Some content" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { title } post3: addPost(id:3 author: "AUTHORNAME" title: "A series of posts, Volume 3" content: "Some content" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { title } post4: addPost(id:4 author: "AUTHORNAME" title: "A series of posts, Volume 4" content: "Some content" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { title } post5: addPost(id:5 author: "AUTHORNAME" title: "A series of posts, Volume 5" content: "Some content" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { title } post6: addPost(id:6 author: "AUTHORNAME" title: "A series of posts, Volume 6" content: "Some content" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { title } post7: addPost(id:7 author: "AUTHORNAME" title: "A series of posts, Volume 7" content: "Some content" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { title } post8: addPost(id:8 author: "AUTHORNAME" title: "A series of posts, Volume 8" content: "Some content" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { title } post9: addPost(id:9 author: "AUTHORNAME" title: "A series of posts, Volume 9" content: "Some content" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { title } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. 이제 테이블을 스캔해 보겠습니다. 한 번에 5개 결과를 반환합니다. + **쿼리** 창에 다음 쿼리를 붙여 넣습니다. ``` query allPost { allPost(count: 5) { posts { id title } nextToken } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + 처음 5개 게시물이 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "allPost": { "posts": [ { "id": "5", "title": "A series of posts, Volume 5" }, { "id": "1", "title": "A series of posts, Volume 1" }, { "id": "6", "title": "A series of posts, Volume 6" }, { "id": "9", "title": "A series of posts, Volume 9" }, { "id": "7", "title": "A series of posts, Volume 7" } ], "nextToken": "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" } } } ``` 5개 결과가 반환되고 다음 결과 집합을 가져오는데 사용할 수 있는 `nextToken`도 있습니다. + 이전 결과 집합에서 `allPost`을 포함하도록 `nextToken` 쿼리를 업데이트합니다. ``` query allPost { allPost( count: 5 nextToken: "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" ) { posts { id author } nextToken } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + 나머지 4개 게시물이 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 게시물이 모두 9개이며 남은 게시물이 없기 때문에 이 결과 집합에는 `nextToken`이 없습니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "allPost": { "posts": [ { "id": "2", "title": "A series of posts, Volume 2" }, { "id": "3", "title": "A series of posts, Volume 3" }, { "id": "4", "title": "A series of posts, Volume 4" }, { "id": "8", "title": "A series of posts, Volume 8" } ], "nextToken": null } } } ``` ## allPostsByAuthor 해석기 설정(DynamoDB Query) DynamoDB에서 모든 게시물을 스캔하는 것 이외에 DynamoDB를 쿼리해 특정 작성자가 생성한 게시물을 검색할 수 있습니다. 앞서 이미 생성한 DynamoDB 테이블에는 특정 작성자가 생성한 게시물을 모두 검색하는 DynamoDB `Query` 작업에 사용할 수 있는 `author-index`라는 `GlobalSecondaryIndex`가 있습니다. + **스키마** 탭을 선택합니다. + **스키마** 창에서 다음과 같이 `Query` 형식을 수정하여 새로운 `allPostsByAuthor` 쿼리를 추가할 수 있습니다. ``` type Query { allPostsByAuthor(author: String!, count: Int, nextToken: String): PaginatedPosts! allPost(count: Int, nextToken: String): PaginatedPosts! getPost(id: ID): Post } ``` **참고:** 여기서는 `allPost` 쿼리에 사용한 것과 동일한 `PaginatedPosts` 형식을 사용합니다. + **저장**을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **쿼리** 유형에서 새로 생성한 **allPostsByAuthor** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **작업 메뉴**에서 **런타임 업데이트**를 선택한 다음 **단위 해석기(VTL만 해당)**를 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "Query", "index" : "author-index", "query" : { "expression": "author = :author", "expressionValues" : { ":author" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.author) } } #if( ${context.arguments.count} ) ,"limit": $util.toJson($context.arguments.count) #end #if( ${context.arguments.nextToken} ) ,"nextToken": "${context.arguments.nextToken}" #end } ``` `allPost` 해석기처럼 이 해석기에는 두 가지 선택적 인수가 있는데, `count`는 단일 호출 시 반환되는 최대 항목 수를 지정하고, `nextToken`은 다음 결과 집합을 가져오는 데 사용할 수 있습니다(`nextToken`의 값은 이전 호출에서 얻을 수 있음). + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "posts": $utils.toJson($context.result.items) #if( ${context.result.nextToken} ) ,"nextToken": $util.toJson($context.result.nextToken) #end } ``` **참고:** 이는 `allPost` 해석기에서 사용한 것과 동일한 응답 매핑 템플릿입니다. + **저장**을 선택합니다. `Query` 요청 매핑에 대한 자세한 내용은 [쿼리](aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-dynamodb-query.md) 참조 문서를 참조하십시오. ### 작성자별 모든 게시물을 쿼리하는 API 직접 호출 이제 해석기가 설정되었으며 AWS AppSync는 `author-index` 인덱스에 대해 수신 `allPostsByAuthor` 변형을 DynamoDB`Query` 작업으로 변환하는 방법을 알고 있습니다. 이제 테이블을 쿼리해 특정 작성자별로 게시물을 모두 검색할 수 있습니다. 지금까지 사용한 모든 게시물은 작성자가 동일하기 때문에 검색하기 전에 추가 게시물로 테이블을 채우겠습니다. + **Queries** 탭을 선택합니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. ``` mutation addPost { post1: addPost(id:10 author: "Nadia" title: "The cutest dog in the world" content: "So cute. So very, very cute." url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { author, title } post2: addPost(id:11 author: "Nadia" title: "Did you know...?" content: "AppSync works offline?" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { author, title } post3: addPost(id:12 author: "Steve" title: "I like GraphQL" content: "It's great" url: "https://aws.amazon.com/appsync/" ) { author, title } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. 이제 `Nadia`가 작성한 게시물을 모두 반환하도록 테이블을 쿼리하겠습니다. + **쿼리** 창에 다음 쿼리를 붙여 넣습니다. ``` query allPostsByAuthor { allPostsByAuthor(author: "Nadia") { posts { id title } nextToken } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + `Nadia`가 작성한 모든 게시물이 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "allPostsByAuthor": { "posts": [ { "id": "10", "title": "The cutest dog in the world" }, { "id": "11", "title": "Did you know...?" } ], "nextToken": null } } } ``` `Query`에 대한 페이지 매김은 `Scan`을 수행할 때와 동일하게 작동합니다. 예를 들어, `AUTHORNAME`의 모든 게시물을 살펴보겠습니다. 이 경우 한 번에 5개 결과를 반환합니다. + **쿼리** 창에 다음 쿼리를 붙여 넣습니다. ``` query allPostsByAuthor { allPostsByAuthor( author: "AUTHORNAME" count: 5 ) { posts { id title } nextToken } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + `AUTHORNAME`가 작성한 모든 게시물이 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "allPostsByAuthor": { "posts": [ { "id": "6", "title": "A series of posts, Volume 6" }, { "id": "4", "title": "A series of posts, Volume 4" }, { "id": "2", "title": "A series of posts, Volume 2" }, { "id": "7", "title": "A series of posts, Volume 7" }, { "id": "1", "title": "A series of posts, Volume 1" } ], "nextToken": "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" } } } ``` + 다음과 같이 이전 쿼리에서 반환된 값으로 `nextToken` 인수를 업데이트합니다. ``` query allPostsByAuthor { allPostsByAuthor( author: "AUTHORNAME" count: 5 nextToken: "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" ) { posts { id title } nextToken } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + `AUTHORNAME`가 작성한 잔여 게시물이 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "allPostsByAuthor": { "posts": [ { "id": "8", "title": "A series of posts, Volume 8" }, { "id": "5", "title": "A series of posts, Volume 5" }, { "id": "3", "title": "A series of posts, Volume 3" }, { "id": "9", "title": "A series of posts, Volume 9" } ], "nextToken": null } } } ``` ## 집합 사용 지금까지 `Post` 형식은 플랫 키/값 객체였습니다. 세트, 목록 및 맵과 같은 AWS AppSyncDynamoDB 해석기를 사용하여 복잡한 객체를 모델링할 수도 있습니다. 태그를 포함하도록 `Post` 형식을 업데이트해 보겠습니다. 게시물에는 태그가 0개 이상 있을 수 있는데, 태그는 DynamoDB에 문자열 집합으로 저장됩니다. 또한 태그를 추가 및 제거하는 몇 가지 변형과 특정 태그가 지정된 게시물을 스캔하는 새 쿼리를 설정해 볼 것입니다. + **스키마** 탭을 선택합니다. + **스키마** 창에서 다음과 같이 `Post` 형식을 수정하여 새로운 `tags` 필드를 추가할 수 있습니다. ``` type Post { id: ID! author: String title: String content: String url: String ups: Int! downs: Int! version: Int! tags: [String!] } ``` + **스키마** 창에서 다음과 같이 `Query` 형식을 수정하여 새로운 `allPostsByTag` 쿼리를 추가할 수 있습니다. ``` type Query { allPostsByTag(tag: String!, count: Int, nextToken: String): PaginatedPosts! allPostsByAuthor(author: String!, count: Int, nextToken: String): PaginatedPosts! allPost(count: Int, nextToken: String): PaginatedPosts! getPost(id: ID): Post } ``` + **스키마** 창에서 다음과 같이 `Mutation` 유형을 수정하여 새로운 `addTag` 및 `removeTag` 뮤테이션을 추가할 수 있습니다. ``` type Mutation { addTag(id: ID!, tag: String!): Post removeTag(id: ID!, tag: String!): Post deletePost(id: ID!, expectedVersion: Int): Post upvotePost(id: ID!): Post downvotePost(id: ID!): Post updatePost( id: ID!, author: String, title: String, content: String, url: String, expectedVersion: Int! ): Post addPost( author: String!, title: String!, content: String!, url: String! ): Post! } ``` + **저장**을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **쿼리** 유형에서 새로 생성한 **allPostsByTag** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "Scan", "filter": { "expression": "contains (tags, :tag)", "expressionValues": { ":tag": $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.tag) } } #if( ${context.arguments.count} ) ,"limit": $util.toJson($context.arguments.count) #end #if( ${context.arguments.nextToken} ) ,"nextToken": $util.toJson($context.arguments.nextToken) #end } ``` + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "posts": $utils.toJson($context.result.items) #if( ${context.result.nextToken} ) ,"nextToken": $util.toJson($context.result.nextToken) #end } ``` + **저장**을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **뮤테이션** 유형에서 새로 생성한 **addTag** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "UpdateItem", "key" : { "id" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.id) }, "update" : { "expression" : "ADD tags :tags, version :plusOne", "expressionValues" : { ":tags" : { "SS": [ $util.toJson($context.arguments.tag) ] }, ":plusOne" : { "N" : 1 } } } } ``` + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` $utils.toJson($context.result) ``` + **저장**을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **뮤테이션** 유형에서 새로 생성한 **removeTag** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "UpdateItem", "key" : { "id" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.id) }, "update" : { "expression" : "DELETE tags :tags ADD version :plusOne", "expressionValues" : { ":tags" : { "SS": [ $util.toJson($context.arguments.tag) ] }, ":plusOne" : { "N" : 1 } } } } ``` + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` $utils.toJson($context.result) ``` + **저장**을 선택합니다. ### 태그를 사용하는 API 직접 호출 이제 해석기를 설정했으므로 AWS AppSync는 들어오는 , `addTag` `removeTag`및 `allPostsByTag` 요청을 DynamoDB`UpdateItem` 및 `Scan` 작업으로 변환하는 방법을 알고 있습니다. 실행해 보기 위해 이전에 생성한 게시물 중 선택해 보겠습니다. 예를 들어, `Nadia`에서 작성한 게시물을 사용해 보겠습니다. + **Queries** 탭을 선택합니다. + **쿼리** 창에 다음 쿼리를 붙여 넣습니다. ``` query allPostsByAuthor { allPostsByAuthor( author: "Nadia" ) { posts { id title } nextToken } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + Nadia의 모든 게시물이 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "allPostsByAuthor": { "posts": [ { "id": "10", "title": "The cutest dog in the world" }, { "id": "11", "title": "Did you known...?" } ], "nextToken": null } } } ``` + 제목이 `"The cutest dog in the world"`인 게시물을 사용하겠습니다. 나중에 사용할 것이기 때문에 이 게시물의 `id`를 적어 둡니다. `dog` 태그를 추가합니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. 또한 앞서 적어둔 값을 갖도록 `id` 인수를 업데이트해야 합니다. ``` mutation addTag { addTag(id:10 tag: "dog") { id title tags } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + 새 태그로 게시물이 업데이트됩니다. ``` { "data": { "addTag": { "id": "10", "title": "The cutest dog in the world", "tags": [ "dog" ] } } } ``` 태그를 다음과 같이 더 추가할 수 있습니다. + `tag` 인수를 `puppy`로 변경하도록 변형을 업데이트합니다. ``` mutation addTag { addTag(id:10 tag: "puppy") { id title tags } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + 새 태그로 게시물이 업데이트됩니다. ``` { "data": { "addTag": { "id": "10", "title": "The cutest dog in the world", "tags": [ "dog", "puppy" ] } } } ``` 태그를 삭제할 수도 있습니다. + **쿼리** 창에 다음 변형을 붙여 넣습니다. 또한 앞서 적어둔 값을 갖도록 `id` 인수를 업데이트해야 합니다. ``` mutation removeTag { removeTag(id:10 tag: "puppy") { id title tags } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + 게시물이 업데이트되고 `puppy` 태그가 삭제됩니다. ``` { "data": { "addTag": { "id": "10", "title": "The cutest dog in the world", "tags": [ "dog" ] } } } ``` 또한 태그가 지정된 게시물을 모두 검색할 수도 있습니다. + **쿼리** 창에 다음 쿼리를 붙여 넣습니다. ``` query allPostsByTag { allPostsByTag(tag: "dog") { posts { id title tags } nextToken } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + `dog` 태그가 지정된 게시물이 다음과 같이 모두 반환됩니다. ``` { "data": { "allPostsByTag": { "posts": [ { "id": "10", "title": "The cutest dog in the world", "tags": [ "dog", "puppy" ] } ], "nextToken": null } } } ``` ## 목록 및 맵 사용 DynamoDB 집합을 사용하는 것 이외에 DynamoDB 목록 및 맵을 사용하여 단일 객체 내에서 복잡한 데이터를 모델링할 수 있습니다. 게시물에 주석을 추가하는 기능을 추가해 보겠습니다. 이 기능은 DynamoDB의 `Post` 객체에 대한 맵 객체 목록으로 모델링됩니다. **참고:** 실제 애플리케이션에서는 설명을 고유의 테이블에 모델링하게 될 것입니다. 이 자습서에서는 설명을 `Post` 테이블에 추가하겠습니다. + **스키마** 탭을 선택합니다. + **스키마** 창에서 다음과 같이 새로운 `Comment` 형식을 추가합니다. ``` type Comment { author: String! comment: String! } ``` + **스키마** 창에서 다음과 같이 `Post` 형식을 수정하여 새로운 `comments` 필드를 추가할 수 있습니다. ``` type Post { id: ID! author: String title: String content: String url: String ups: Int! downs: Int! version: Int! tags: [String!] comments: [Comment!] } ``` + **스키마** 창에서 다음과 같이 `Mutation` 형식을 수정하여 새로운 `addComment` 변형을 추가할 수 있습니다. ``` type Mutation { addComment(id: ID!, author: String!, comment: String!): Post addTag(id: ID!, tag: String!): Post removeTag(id: ID!, tag: String!): Post deletePost(id: ID!, expectedVersion: Int): Post upvotePost(id: ID!): Post downvotePost(id: ID!): Post updatePost( id: ID!, author: String, title: String, content: String, url: String, expectedVersion: Int! ): Post addPost( author: String!, title: String!, content: String!, url: String! ): Post! } ``` + **저장**을 선택합니다. + 오른쪽의 **데이터 유형** 창의 **뮤테이션** 유형에서 새로 생성한 **addComment** 필드를 찾은 다음 **연결**을 선택합니다. + **Data source name(데이터 원본 이름)**에서 **PostDynamoDBTable**을 선택합니다. + 다음을 **Configure the request mapping template(요청 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` { "version" : "2017-02-28", "operation" : "UpdateItem", "key" : { "id" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.id) }, "update" : { "expression" : "SET comments = list_append(if_not_exists(comments, :emptyList), :newComment) ADD version :plusOne", "expressionValues" : { ":emptyList": { "L" : [] }, ":newComment" : { "L" : [ { "M": { "author": $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.author), "comment": $util.dynamodb.toDynamoDBJson($context.arguments.comment) } } ] }, ":plusOne" : $util.dynamodb.toDynamoDBJson(1) } } } ``` 이 업데이트 표현식은 새 주석이 포함된 목록을 기존 `comments` 목록에 추가합니다. 목록이 아직 없으면 생성됩니다. + 다음을 **Configure the response mapping template(응답 매핑 템플릿 구성)**에 붙여 넣습니다. ``` $utils.toJson($context.result) ``` + **저장**을 선택합니다. ### 설명 추가를 위한 API 직접 호출 이제 해석기를 설정했으므로 AWS AppSync는 수신 `addComment` 요청을 DynamoDB`UpdateItem` 작업으로 변환하는 방법을 알고 있습니다. 태그를 추가한 것과 동일한 게시물에 주석을 추가해 보겠습니다. + **Queries** 탭을 선택합니다. + **쿼리** 창에 다음 쿼리를 붙여 넣습니다. ``` mutation addComment { addComment( id:10 author: "Steve" comment: "Such a cute dog." ) { id comments { author comment } } } ``` + **Execute query(쿼리 실행)**(주황색 재생 버튼)를 누릅니다. + Nadia의 모든 게시물이 쿼리 창 오른쪽에 있는 결과 창에 나타나야 합니다. 예를 들면 다음과 같아야 합니다. ``` { "data": { "addComment": { "id": "10", "comments": [ { "author": "Steve", "comment": "Such a cute dog." } ] } } } ``` 이 요청을 여러 번 실행하면 목록에 주석이 여러 개 추가됩니다. ## 결론 이 자습서에서는 AWS AppSync 및 GraphQL을 사용하여 DynamoDB의 Post 객체를 조작할 수 있는 API를 구축했습니다. 자세한 내용은 [해석기 매핑 템플릿 참조](resolver-mapping-template-reference.md#aws-appsync-resolver-mapping-template-reference) 단원을 참조하십시오. 정리를 위해 콘솔에서 AppSync GraphQL API를 삭제할 수 있습니다. 이 자습서에서 생성한 DynamoDB 테이블과 IAM 역할을 삭제하려면 다음을 실행하여 `AWSAppSyncTutorialForAmazonDynamoDB` 스택을 삭제하거나 CloudFormation 콘솔을 방문하여 스택을 삭제할 수 있습니다. ``` aws cloudformation delete-stack \ --stack-name AWSAppSyncTutorialForAmazonDynamoDB ``` # 에서 AWS Lambda 해석기 사용 AWS AppSync **참고** 이제 우리는 주로 APPSYNC\$1JS 런타임과 해당 문서를 지원합니다. [여기](https://docs.aws.amazon.com/appsync/latest/devguide/tutorials-js.html)에서 APPSYNC\$1JS 런타임과 해당 안내서를 사용해 보세요. 를 AWS AppSync AWS Lambda 와 함께 사용하여 모든 GraphQL 필드를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, GraphQL 쿼리는 Amazon Relational Database Service(Amazon RDS) 인스턴스로 호출을 보내고, GraphQL 뮤테이션은 Amazon Kinesis 스트림에 쓸 수 있습니다. 이 단원에서는 GraphQL 필드 작업의 호출에 따라 비즈니스 로직을 수행하는 Lambda 함수의 작성 방법을 설명합니다. ## Lambda 함수 생성 다음 예는 블로그 게시물 애플리케이션의 일부로 블로그 게시물에 대해 다양한 연산을 수행하는 `Node.js`로 작성된 Lambda 함수를 보여줍니다. ``` exports.handler = (event, context, callback) => { console.log("Received event {}", JSON.stringify(event, 3)); var posts = { "1": {"id": "1", "title": "First book", "author": "Author1", "url": "https://amazon.com/", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1", "ups": "100", "downs": "10"}, "2": {"id": "2", "title": "Second book", "author": "Author2", "url": "https://amazon.com", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 2 SAMPLE TEXT AUTHOR 2 SAMPLE TEXT", "ups": "100", "downs": "10"}, "3": {"id": "3", "title": "Third book", "author": "Author3", "url": null, "content": null, "ups": null, "downs": null }, "4": {"id": "4", "title": "Fourth book", "author": "Author4", "url": "https://www.amazon.com/", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4", "ups": "1000", "downs": "0"}, "5": {"id": "5", "title": "Fifth book", "author": "Author5", "url": "https://www.amazon.com/", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT", "ups": "50", "downs": "0"} }; var relatedPosts = { "1": [posts['4']], "2": [posts['3'], posts['5']], "3": [posts['2'], posts['1']], "4": [posts['2'], posts['1']], "5": [] }; console.log("Got an Invoke Request."); switch(event.field) { case "getPost": var id = event.arguments.id; callback(null, posts[id]); break; case "allPosts": var values = []; for(var d in posts){ values.push(posts[d]); } callback(null, values); break; case "addPost": // return the arguments back callback(null, event.arguments); break; case "addPostErrorWithData": var id = event.arguments.id; var result = posts[id]; // attached additional error information to the post result.errorMessage = 'Error with the mutation, data has changed'; result.errorType = 'MUTATION_ERROR'; callback(null, result); break; case "relatedPosts": var id = event.source.id; callback(null, relatedPosts[id]); break; default: callback("Unknown field, unable to resolve" + event.field, null); break; } }; ``` Lambda 함수는 ID별로 게시물을 검색하고, 게시물을 추가하고, 게시물 목록을 가져오고, 지정된 게시물에 대해 관련 게시물을 가져오는 작업을 처리합니다. **참고:** `event.field`에 대해 `switch` 명령문을 사용하면 Lambda 함수가 현재 해석 중인 필드를 확인할 수 있습니다. AWS 관리 콘솔 또는 AWS CloudFormation 스택을 사용하여이 Lambda 함수를 생성합니다. CloudFormation 스택에서 함수를 만들려면 다음 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 명령을 사용할 수 있습니다. ``` aws cloudformation create-stack --stack-name AppSyncLambdaExample \ --template-url https://s3.us-west-2.amazonaws.com/awsappsync/resources/lambda/LambdaCFTemplate.yaml \ --capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM ``` 여기에서 AWS 계정의 미국 서부(오레곤) AWS 리전에서 CloudFormation 스택을 시작할 수도 있습니다. [https://console.aws.amazon.com/cloudformation/home?region=us-west-2#/stacks/new?templateURL=https://s3.us-west-2.amazonaws.com/awsappsync/resources/lambda/LambdaCFTemplate.yaml](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/home?region=us-west-2#/stacks/new?templateURL=https://s3.us-west-2.amazonaws.com/awsappsync/resources/lambda/LambdaCFTemplate.yaml) ## Lambda용 데이터 소스 구성 Lambda 함수를 만든 후 AWS AppSync 콘솔에서 GraphQL API로 이동한 다음 **데이터 소스** 탭을 선택합니다. **데이터 소스 생성**을 선택하고 친숙한 **데이터 소스 이름**(예: **Lambda**)을 입력한 다음 **데이터 소스 유형**에서 **AWS Lambda 함수**를 선택합니다. **리전**에서 함수와 동일한 리전을 선택합니다. (제공된 CloudFormation 스택에서 함수를 생성했다면 해당 함수는 **US-WEST-2**에 있을 것입니다.) **함수 ARN**의 경우, Lambda 함수의 Amazon Resource Name(ARN)을 선택합니다. Lambda 함수를 선택한 후 새 AWS Identity and Access Management (IAM) 역할( AWS AppSync가 적절한 권한을 할당하는 역할)을 생성하거나 다음 인라인 정책이 있는 기존 역할을 선택할 수 있습니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "lambda:InvokeFunction" ], "Resource": "arn:aws:lambda:us-east-1:111122223333:function:LAMBDA_FUNCTION" } ] } ``` ------ 또한 다음과 같이 IAM 역할에 대해 AWS AppSync와의 신뢰 관계를 설정해야 합니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "appsync.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] } ``` ------ ## GraphQL 스키마 생성 이제 데이터 소스가 Lambda 함수에 연결되었으며 GraphQL 스키마를 생성해 보겠습니다. AWS AppSync 콘솔의 스키마 편집기에서 스키마가 다음 스키마와 일치하는지 확인합니다. ``` schema { query: Query mutation: Mutation } type Query { getPost(id:ID!): Post allPosts: [Post] } type Mutation { addPost(id: ID!, author: String!, title: String, content: String, url: String): Post! } type Post { id: ID! author: String! title: String content: String url: String ups: Int downs: Int relatedPosts: [Post] } ``` ## 해석기 구성 이제 Lambda 데이터 소스와 유효한 GraphQL 스키마를 등록했으며, 해석기를 사용하여 GraphQL 필드를 Lambda 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 해석기를 생성하려면 매핑 템플릿이 필요합니다. 매핑 템플릿에 대한 자세히 알아보려면 [Resolver Mapping Template Overview](resolver-mapping-template-reference-overview.md#aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-overview) 단원을 참조하세요. Lambda 매핑 템플릿에 대한 자세한 내용은 [Resolver mapping template reference for Lambda](resolver-mapping-template-reference-lambda.md#aws-appsync-resolver-mapping-template-reference-lambda) 단원을 참조하세요. 이 단계에서는 `getPost(id:ID!): Post`, `allPosts: [Post]`, `addPost(id: ID!, author: String!, title: String, content: String, url: String): Post!`, `Post.relatedPosts: [Post]` 필드에 대한 해석기를 Lambda 함수에 연결합니다. AWS AppSync 콘솔의 스키마 편집기 오른쪽에서에 대한 **해석기 연결을** 선택합니다`getPost(id:ID!): Post`. 그런 다음 **작업 메뉴**에서 **런타임 업데이트**를 선택한 다음 **단위 해석기(VTL만 해당)**를 선택합니다. 그런 다음 Lambda 데이터 소스를 선택합니다. **request mapping template(요청 매핑 템플릿)** 섹션에서 **Invoke And Forward Arguments(인수 호출 및 전달)**을 선택합니다. `payload` 객체를 수정하여 필드 이름을 추가합니다. 템플릿은 다음과 같아야 합니다. ``` { "version": "2017-02-28", "operation": "Invoke", "payload": { "field": "getPost", "arguments": $utils.toJson($context.arguments) } } ``` **response mapping template(요청 매핑 템플릿)** 섹션에서 **Return Lambda Result(Lambda 결과 반환)**를 선택합니다. 이 경우에는 기본 템플릿을 있는 그대로 사용하겠습니다. 이 템플릿은 다음과 같습니다. ``` $utils.toJson($context.result) ``` **저장**을 선택합니다. 이제 첫 번째 해석기를 성공적으로 연결했습니다. 다음과 같이 나머지 필드에 대해 이 작업을 반복합니다. `addPost(id: ID!, author: String!, title: String, content: String, url: String): Post!` 요청 매핑 템플릿 ``` { "version": "2017-02-28", "operation": "Invoke", "payload": { "field": "addPost", "arguments": $utils.toJson($context.arguments) } } ``` `addPost(id: ID!, author: String!, title: String, content: String, url: String): Post!` 응답 매핑 템플릿 ``` $utils.toJson($context.result) ``` `allPosts: [Post]` 요청 매핑 템플릿 ``` { "version": "2017-02-28", "operation": "Invoke", "payload": { "field": "allPosts" } } ``` `allPosts: [Post]` 응답 매핑 템플릿 ``` $utils.toJson($context.result) ``` `Post.relatedPosts: [Post]` 요청 매핑 템플릿 ``` { "version": "2017-02-28", "operation": "Invoke", "payload": { "field": "relatedPosts", "source": $utils.toJson($context.source) } } ``` `Post.relatedPosts: [Post]` 응답 매핑 템플릿 ``` $utils.toJson($context.result) ``` ## GraphQL API 테스트 Lambda 함수가 GraphQL 해석기에 연결되었으므로 콘솔이나 클라이언트 애플리케이션을 사용하여 뮤테이션 및 쿼리를 실행할 수 있습니다. AWS AppSync 콘솔 왼쪽에서 **쿼리**를 선택한 다음 다음 코드를 붙여 넣습니다. ### addPost 변형 ``` mutation addPost { addPost( id: 6 author: "Author6" title: "Sixth book" url: "https://www.amazon.com/" content: "This is the book is a tutorial for using GraphQL with AWS AppSync." ) { id author title content url ups downs } } ``` ### getPost 쿼리 ``` query getPost { getPost(id: "2") { id author title content url ups downs } } ``` ### allPosts 쿼리 ``` query allPosts { allPosts { id author title content url ups downs relatedPosts { id title } } } ``` ## 오류 반환 필드 해상도를 지정하면 오류가 발생할 수 있습니다. AWS AppSync를 사용하면 다음 소스에서 오류가 발생할 수 있습니다. + 요청 또는 응답 매핑 템플릿 + Lambda 함수 ### 매핑 템플릿에서 의도적인 오류를 발생시키려면 Velocity 템플릿 언어(VTL) 템플릿의 `$utils.error` 도우미 메서드를 사용하면 됩니다. `errorMessage`, `errorType` 및 선택적 `data` 값을 인수로 사용합니다. `data`는 오류가 발생한 경우 외부 데이터를 클라이언트로 반환할 때 유용합니다. GraphQL 최종 응답에서 `errors`에 `data` 객체가 추가됩니다. 다음 예시는 `Post.relatedPosts: [Post]` 응답 매핑 템플릿에서 이 데이터 객체를 사용하는 방법을 보여줍니다. ``` $utils.error("Failed to fetch relatedPosts", "LambdaFailure", $context.result) ``` 다음과 유사한 GraphQL 응답이 산출됩니다. ``` { "data": { "allPosts": [ { "id": "2", "title": "Second book", "relatedPosts": null }, ... ] }, "errors": [ { "path": [ "allPosts", 0, "relatedPosts" ], "errorType": "LambdaFailure", "locations": [ { "line": 5, "column": 5 } ], "message": "Failed to fetch relatedPosts", "data": [ { "id": "2", "title": "Second book" }, { "id": "1", "title": "First book" } ] } ] } ``` 여기서 `allPosts[0].relatedPosts`는 오류로 인해 *null*이며 `errorMessage`, `errorType` 및 `data`가 `data.errors[0]` 객체 안에 있습니다. ### Lambda 함수에서 AWS AppSync는 Lambda 함수에서 발생하는 오류도 이해합니다. Lambda 프로그래밍 모델은 *handled* 오류를 발생시킵니다. Lambda 함수에서 오류가 발생하면 AWS AppSync가 현재 필드를 확인하지 못합니다. Lambda에서 반환되는 오류 메시지만 응답에 설정됩니다. 현재는 Lambda 함수에서 오류를 발생시켜 관련 없는 데이터를 클라이언트에 다시 전달할 수 없습니다. **참고**: Lambda 함수에서 *처리되지 않은* 오류가 발생하면 AWS AppSync는 Lambda가 설정한 오류 메시지를 사용합니다. 다음 Lambda 함수는 오류를 발생시킵니다. ``` exports.handler = (event, context, callback) => { console.log("Received event {}", JSON.stringify(event, 3)); callback("I fail. Always."); }; ``` 다음과 유사한 GraphQL 응답이 반환됩니다. ``` { "data": { "allPosts": [ { "id": "2", "title": "Second book", "relatedPosts": null }, ... ] }, "errors": [ { "path": [ "allPosts", 0, "relatedPosts" ], "errorType": "Lambda:Handled", "locations": [ { "line": 5, "column": 5 } ], "message": "I fail. Always." } ] } ``` ## 고급 사용 사례: 일괄 처리 이 예제의 Lambda 함수에는 해당 게시물에 대한 관련 게시물 목록을 반환하는 `relatedPosts` 필드가 있습니다. 예제 쿼리에서 Lambda 함수의 `allPosts` 필드 호출은 5개 게시물을 반환합니다. 각각의 반환된 게시물에 대해 `relatedPosts`를 해석하도록 지정했으므로 `relatedPosts` 필드 작업이 5회 호출됩니다. ``` query allPosts { allPosts { // 1 Lambda invocation - yields 5 Posts id author title content url ups downs relatedPosts { // 5 Lambda invocations - each yields 5 posts id title } } } ``` 이 특정 예제에서는 큰 문제가 되지 않을 수 있지만, 이러한 복합적이고 과도한 가져오기로 인해 애플리케이션이 빠르게 손상될 수 있습니다. 동일한 쿼리에서 반환된 관련 `Posts`에 대해 `relatedPosts`를 다시 가져오려 할 경우 호출 횟수가 크게 증가할 것입니다. ``` query allPosts { allPosts { // 1 Lambda invocation - yields 5 Posts id author title content url ups downs relatedPosts { // 5 Lambda invocations - each yield 5 posts = 5 x 5 Posts id title relatedPosts { // 5 x 5 Lambda invocations - each yield 5 posts = 25 x 5 Posts id title author } } } } ``` 이 비교적 간단한 쿼리에서 AWS AppSync는 Lambda 함수 1 \$1 5 \$1 25 = 31회를 호출합니다. 이는 상당히 일반적인 문제로 대개 N\$11 문제(이 경우에 N = 5)라고도 하며 이로 인해 애플리케이션의 지연 시간 및 비용이 증가될 수 있습니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 유사한 필드 해석기 요청을 하나로 묶는 것입니다. 이 예제에서는 지정된 단일 게시물에 대한 관련 게시물 목록을 해석하는 Lambda 함수 하나 대신에, 해당 게시물 배치에 대한 관련 게시물 목록을 해석합니다. 예시를 배치위해 `Post.relatedPosts: [Post]` 해석기를 배치 활성화된 해석기로 전환하겠습니다. AWS AppSync 콘솔의 오른쪽에서 기존 `Post.relatedPosts: [Post]` 해석기를 선택합니다. 요청 매핑 템플릿을 다음으로 변경합니다. ``` { "version": "2017-02-28", "operation": "BatchInvoke", "payload": { "field": "relatedPosts", "source": $utils.toJson($context.source) } } ``` `operation` 필드만 `Invoke`에서 `BatchInvoke`로 변경되었습니다. 이제 페이로드 필드가 템플릿에 지정된 배열이 됩니다. 이 예제에서는 Lambda 함수가 다음을 입력으로 수신합니다. ``` [ { "field": "relatedPosts", "source": { "id": 1 } }, { "field": "relatedPosts", "source": { "id": 2 } }, ... ] ``` `BatchInvoke`가 요청 매핑 템플릿에 지정되었으면 Lambda 함수가 요청 목록을 수신하고 결과 목록을 반환합니다. 특히 결과 목록은 요청 페이로드 항목의 크기 및 순서와 일치해야 AWS AppSync가 그에 따라 결과를 일치시킬 수 있습니다. 이 일괄 처리 예제에서 Lambda 함수는 다음과 같이 결과의 배치를 반환합니다. ``` [ [{"id":"2","title":"Second book"}, {"id":"3","title":"Third book"}], // relatedPosts for id=1 [{"id":"3","title":"Third book"}] // relatedPosts for id=2 ] ``` Node.js의 다음 Lambda 함수는 다음과 같이 `Post.relatedPosts` 필드에 대한 이 일괄 처리 기능을 보여줍니다. ``` exports.handler = (event, context, callback) => { console.log("Received event {}", JSON.stringify(event, 3)); var posts = { "1": {"id": "1", "title": "First book", "author": "Author1", "url": "https://amazon.com/", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1", "ups": "100", "downs": "10"}, "2": {"id": "2", "title": "Second book", "author": "Author2", "url": "https://amazon.com", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 2 SAMPLE TEXT AUTHOR 2 SAMPLE TEXT", "ups": "100", "downs": "10"}, "3": {"id": "3", "title": "Third book", "author": "Author3", "url": null, "content": null, "ups": null, "downs": null }, "4": {"id": "4", "title": "Fourth book", "author": "Author4", "url": "https://www.amazon.com/", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4", "ups": "1000", "downs": "0"}, "5": {"id": "5", "title": "Fifth book", "author": "Author5", "url": "https://www.amazon.com/", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT", "ups": "50", "downs": "0"} }; var relatedPosts = { "1": [posts['4']], "2": [posts['3'], posts['5']], "3": [posts['2'], posts['1']], "4": [posts['2'], posts['1']], "5": [] }; console.log("Got a BatchInvoke Request. The payload has %d items to resolve.", event.length); // event is now an array var field = event[0].field; switch(field) { case "relatedPosts": var results = []; // the response MUST contain the same number // of entries as the payload array for (var i=0; i< event.length; i++) { console.log("post {}", JSON.stringify(event[i].source)); results.push(relatedPosts[event[i].source.id]); } console.log("results {}", JSON.stringify(results)); callback(null, results); break; default: callback("Unknown field, unable to resolve" + field, null); break; } }; ``` ### 개별 오류 반환 앞의 예에서는 Lambda 함수에서 단일 오류가 반환되거나 매핑 템플릿에서 오류를 일으킬 수 있음을 보았습니다. 일괄 처리된 호출의 경우, Lambda 함수에서 오류가 발생하면 전체 배치가 실패로 플래그 지정됩니다. 이는 데이터 스토어와의 연결 중단 같은 취소 불가능한 오류가 발생하는 특정 시나리오를 잘 설명할 수 있습니다. 하지만 배치의 일부 항목이 성공하고 다른 항목이 실패하는 경우, 오류 및 유효한 데이터를 모두 반환할 수 있습니다. 배치의 원래 크기와 일치하는 요소를 나열하려면 AWS AppSync에 배치 응답이 필요하므로 유효한 데이터를 오류와 구분할 수 있는 데이터 구조를 정의해야 합니다. 예를 들어 Lambda 함수가 관련 게시물의 일괄 처리를 반환해야 하는 경우 각 객체에 선택적 *data*, *errorMessage* 및 *errorType* 필드가 있는 `Response` 객체 목록을 반환하도록 선택할 수 있습니다. *errorMessage* 필드가 있는 경우 오류가 발생했음을 의미합니다. 다음 코드는 Lambda 함수를 업데이트하는 방법을 보여줍니다. ``` exports.handler = (event, context, callback) => { console.log("Received event {}", JSON.stringify(event, 3)); var posts = { "1": {"id": "1", "title": "First book", "author": "Author1", "url": "https://amazon.com/", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1 SAMPLE TEXT AUTHOR 1", "ups": "100", "downs": "10"}, "2": {"id": "2", "title": "Second book", "author": "Author2", "url": "https://amazon.com", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 2 SAMPLE TEXT AUTHOR 2 SAMPLE TEXT", "ups": "100", "downs": "10"}, "3": {"id": "3", "title": "Third book", "author": "Author3", "url": null, "content": null, "ups": null, "downs": null }, "4": {"id": "4", "title": "Fourth book", "author": "Author4", "url": "https://www.amazon.com/", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4 SAMPLE TEXT AUTHOR 4", "ups": "1000", "downs": "0"}, "5": {"id": "5", "title": "Fifth book", "author": "Author5", "url": "https://www.amazon.com/", "content": "SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT AUTHOR 5 SAMPLE TEXT", "ups": "50", "downs": "0"} }; var relatedPosts = { "1": [posts['4']], "2": [posts['3'], posts['5']], "3": [posts['2'], posts['1']], "4": [posts['2'], posts['1']], "5": [] }; console.log("Got a BatchInvoke Request. The payload has %d items to resolve.", event.length); // event is now an array var field = event[0].field; switch(field) { case "relatedPosts": var results = []; results.push({ 'data': relatedPosts['1'] }); results.push({ 'data': relatedPosts['2'] }); results.push({ 'data': null, 'errorMessage': 'Error Happened', 'errorType': 'ERROR' }); results.push(null); results.push({ 'data': relatedPosts['3'], 'errorMessage': 'Error Happened with last result', 'errorType': 'ERROR' }); callback(null, results); break; default: callback("Unknown field, unable to resolve" + field, null); break; } }; ``` 이 예의 경우,다음의 응답 매핑 템플릿을 통해 Lambda 함수의 각 항목과 발생하는 모든 오류를 구문 분석할 수 있습니다. ``` #if( $context.result && $context.result.errorMessage ) $utils.error($context.result.errorMessage, $context.result.errorType, $context.result.data) #else $utils.toJson($context.result.data) #end ``` 이 예에서는 다음과 유사한 GraphQL 응답이 반환됩니다. ``` { "data": { "allPosts": [ { "id": "1", "relatedPostsPartialErrors": [ { "id": "4", "title": "Fourth book" } ] }, { "id": "2", "relatedPostsPartialErrors": [ { "id": "3", "title": "Third book" }, { "id": "5", "title": "Fifth book" } ] }, { "id": "3", "relatedPostsPartialErrors": null }, { "id": "4", "relatedPostsPartialErrors": null }, { "id": "5", "relatedPostsPartialErrors": null } ] }, "errors": [ { "path": [ "allPosts", 2, "relatedPostsPartialErrors" ], "errorType": "ERROR", "locations": [ { "line": 4, "column": 9 } ], "message": "Error Happened" }, { "path": [ "allPosts", 4, "relatedPostsPartialErrors" ], "data": [ { "id": "2", "title": "Second book" }, { "id": "1", "title": "First book" } ], "errorType": "ERROR", "locations": [ { "line": 4, "column": 9 } ], "message": "Error Happened with last result" } ] } ``` ### 최대 배치 크기 구성 기본적으로를 사용하는 경우 `BatchInvoke` AWS AppSync는 Lambda 함수에 최대 5개 항목의 배치로 요청을 보냅니다. Lambda 해석기의 최대 배치 크기를 구성할 수 있습니다. 해석기에서 최대 배치 크기를 구성하려면 AWS Command Line Interface (AWS CLI)에서 다음 명령을 사용합니다. ``` $ aws appsync create-resolver --api-id --type-name Query --field-name relatedPosts \ --request-mapping-template "