에 대한 Amazon DynamoDB 자습서 AWS Cloud9

AWS CLI 또는 AWS CloudShell 에 대한 보안 인증 정보 관리를 설정하고 환경에 AWS CLI, AWS CloudShell또는 둘 다를 설치하려면 AWS CLI 및 AWS CloudShell 샘플 의 1단계와 2단계를 수행한 다음 이 주제로 돌아갑니다. 환경에서 AWS CLI, AWS CloudShell또는 둘 다를 이미 설치하고 구성한 경우 다시 할 필요가 없습니다.

환경의 터미널 세션에서 DynamoDB list-tables 명령을 실행하여 기존 DynamoDB 테이블이 있는 경우 나열하여 , AWS CLI aws-shell 또는 둘 다의 설치 및 구성을 테스트합니다. 터미널 세션을 새로 시작하려면 메뉴 모음에서 [창(Window)], [새 터미널(New Terminal)]을 선택합니다.

aws dynamodb list-tables # For the AWS CLI.
dynamodb list-tables     # For the aws-shell.

이 명령이 성공하면 이미 있는 기존 DynamoDB 테이블 목록이 포함된 TableNames 배열이 출력됩니다. 아직 DynamoDB 테이블이 없는 경우 TableNames 배열은 비어 있습니다.

{
  "TableNames": []
}

DynamoDB 테이블이 있는 경우 TableNames 배열에는 테이블 이름 목록이 들어 있습니다.

다음 콘텐츠가 포함된 weather-item.json이라는 파일을 생성합니다. 새 파일을 생성하려면 메뉴 모음에서 [파일(File)], [새 파일(New File)]을 선택합니다. 파일을 저장하려면 File(파일), Save(저장)를 선택합니다.

{
  "CityID": { "N": "1" },
  "Date": { "S": "2017-04-12" },
  "City": { "S": "Seattle" },
  "State": { "S": "WA" },
  "Conditions": { "S": "Rain" },
  "Temperatures": { "M": {
      "HighF": { "N": "59" },
      "LowF": { "N": "46" }
    }
  }
}

이 코드에서 N은 숫자인 속성 값을 나타냅니다. S는 문자열 속성 값입니다. M은 속성-값 페어의 세트인 맵 속성입니다. 항목 작업을 할 때마다 속성의 데이터 유형을 지정해야 합니다. 사용 가능한 추가 속성 데이터 형식은 Amazon DynamoDB 개발자 가이드에서 데이터 형식을 참조하세요.

테이블의 이름(--table-name)과 JSON형식이 지정된 항목()의 경로를 지정하여 DynamoDB put-item 명령을 실행합니다--item.

aws dynamodb put-item \
--table-name Weather \
--item file://weather-item.json

명령이 성공하면 오류 없이 실행되며 확인 메시지가 표시되지 않습니다.

테이블의 현재 콘텐츠를 확인하려면 테이블 이름(--table-name)을 지정하여 DynamoDB scan 명령을 실행합니다.

aws dynamodb scan --table-name Weather

명령이 성공하면 테이블 및 방금 추가한 항목에 대한 요약 정보가 표시됩니다.

다음 콘텐츠가 포함된 more-weather-items.json이라는 파일을 생성합니다.

{
  "Weather": [
    {
      "PutRequest": {
        "Item": {
          "CityID": { "N": "1" },
          "Date": { "S": "2017-04-13" },
          "City": { "S": "Seattle" },
          "State": { "S": "WA" },
          "Conditions": { "S": "Rain" },
          "Temperatures": { "M": {
              "HighF": { "N": "52" },
              "LowF": { "N": "43" }
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "PutRequest": {
        "Item": {
          "CityID": { "N": "1" },
          "Date": { "S": "2017-04-14" },
          "City": { "S": "Seattle" },
          "State": { "S": "WA" },
          "Conditions": { "S": "Rain" },
          "Temperatures": { "M": {
              "HighF": { "N": "49" },
              "LowF": { "N": "43" }
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "PutRequest": {
        "Item": {
          "CityID": { "N": "2" },
          "Date": { "S": "2017-04-12" },
          "City": { "S": "Portland" },
          "State": { "S": "OR" },
          "Conditions": { "S": "Thunderstorms" },
          "Temperatures": { "M": {
              "HighF": { "N": "59" },
              "LowF": { "N": "43" }
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "PutRequest": {
        "Item": {
          "CityID": { "N": "2" },
          "Date": { "S": "2017-04-13" },
          "City": { "S": "Portland" },
          "State": { "S": "OR" },
          "Conditions": { "S": "Rain" },
          "Temperatures": { "M": {
              "HighF": { "N": "51" },
              "LowF": { "N": "41" }
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "PutRequest": {
        "Item": {
          "CityID": { "N": "2" },
          "Date": { "S": "2017-04-14" },
          "City": { "S": "Portland" },
          "State": { "S": "OR" },
          "Conditions": { "S": "Rain Showers" },
          "Temperatures": { "M": {
              "HighF": { "N": "49" },
              "LowF": { "N": "39" }
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "PutRequest": {
        "Item": {
          "CityID": { "N": "3" },
          "Date": { "S": "2017-04-12" },
          "City": { "S": "Portland" },
          "State": { "S": "ME" },
          "Conditions": { "S": "Rain" },
          "Temperatures": { "M": {
              "HighF": { "N": "59" },
              "LowF": { "N": "40" }
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "PutRequest": {
        "Item": {
          "CityID": { "N": "3" },
          "Date": { "S": "2017-04-13" },
          "City": { "S": "Portland" },
          "State": { "S": "ME" },
          "Conditions": { "S": "Partly Sunny" },
          "Temperatures": { "M": {
              "HighF": { "N": "54" },
              "LowF": { "N": "37" }
            }
          }
        }
      }
    },
    {
      "PutRequest": {
        "Item": {
          "CityID": { "N": "3" },
          "Date": { "S": "2017-04-14" },
          "City": { "S": "Portland" },
          "State": { "S": "ME" },
          "Conditions": { "S": "Mostly Sunny" },
          "Temperatures": { "M": {
              "HighF": { "N": "53" },
              "LowF": { "N": "37" }
            }
          }
        }
      }
    }
  ]
}

이 코드에서는 8개의 Item 객체는 이전 단계에서 정의한 단일 항목과 유사하게 테이블에 추가할 8개 항목을 정의합니다. 그러나 다음 단계에서 DynamoDB batch-write-item 명령을 실행할 때는 포함된 객체에 각 Item 객체가 포함된 JSON형식의 PutRequest 객체를 제공해야 합니다. 그런 다음 해당 PutRequest 객체를 테이블과 같은 이름의 상위 배열에 포함해야 합니다.

DynamoDB batch-write-item 명령을 실행하여 추가할 JSON형식이 지정된 항목의 경로를 지정합니다(--request-items).

aws dynamodb batch-write-item \
--request-items file://more-weather-items.json

명령이 성공하면 항목이 성공적으로 추가되었음을 확인하는 다음 메시지가 표시됩니다.

{
  "UnprocessedItems": {}
}

테이블의 현재 콘텐츠를 확인하려면 DynamoDB scan 명령을 다시 실행합니다.

aws dynamodb scan --table-name Weather

이 명령이 성공하면 9개의 항목이 표시됩니다.

다음 콘텐츠가 포함된 weather-global-index.json이라는 파일을 생성합니다.

[
  {
    "Create": {
      "IndexName": "weather-global-index",
      "KeySchema": [
        {
          "AttributeName": "City",
          "KeyType": "HASH"
        },
        {
          "AttributeName": "Date",
          "KeyType": "RANGE"
        }
      ],
      "Projection": {
        "ProjectionType": "INCLUDE",
        "NonKeyAttributes": [
          "State",
          "Conditions",
          "Temperatures"
        ]
      },
      "ProvisionedThroughput": {
        "ReadCapacityUnits": 5,
        "WriteCapacityUnits": 5
      }
    }
  }
]

이 코드에는 다음이 포함됩니다.

DynamoDB update-table 명령을 실행합니다.

aws dynamodb update-table \
--table-name Weather \
--attribute-definitions \
  AttributeName=City,AttributeType=S AttributeName=Date,AttributeType=S \
--global-secondary-index-updates file://weather-global-index.json

이 명령에서:

이 명령이 성공하면 생성 중인 새 글로벌 보조 인덱스에 대한 요약 정보가 표시됩니다. 글로벌 보조 인덱스가 성공적으로 생성되었는지 확인하려면 테이블 이름(--table-name)을 지정하여 DynamoDB describe-table 명령을 실행합니다.

aws dynamodb describe-table --table-name Weather

글로벌 보조 인덱스가 성공적으로 생성되면 TableStatus 값이 UPDATING에서 ACTIVE로 바뀌고 IndexStatus값이 CREATING에서 ACTIVE로 바뀝니다. 글로벌 보조 인덱스가 성공적으로 생성될 때까지 이 단계를 넘어가지 마세요. 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

DynamoDB get-item 명령을 실행하려면 테이블의 이름(--table-name), 기본 키 값(--key) 및 표시할 항목의 속성 값(--projection-expression)을 지정합니다. Date는 DynamoDB에서 예약된 키워드이므로 Date 속성 값(--expression-attribute-names)에 대한 별칭도 제공해야 합니다(State도 예약된 키워드이므로 이후 단계에서 별칭이 제공되는 것을 확인할 수 있음).

aws dynamodb get-item \
--table-name Weather \
--key '{ "CityID": { "N": "1" }, "Date": { "S": "2017-04-12" } }' \
--projection-expression \
  "City, #D, Conditions, Temperatures.HighF, Temperatures.LowF" \
--expression-attribute-names '{ "#D": "Date" }'

이 명령과 다른 명령에서 항목의 모든 속성을 표시하려면 --projection-expression을 포함하지 마세요. 이 예에서는 --projection-expression을 포함하지 않으므로 --expression-attribute-names를 포함할 필요도 없습니다.

aws dynamodb get-item \
--table-name Weather \
--key '{ "CityID": { "N": "1" }, "Date": { "S": "2017-04-12" } }'

DynamoDB scan 명령을 실행하려면 다음을 지정합니다.

aws dynamodb scan \
--table-name Weather \
--filter-expression "(CityID = :cityID) and (#D = :date)" \
--expression-attribute-values \
  '{ ":cityID": { "N": "1" }, ":date": { "S": "2017-04-12" } }' \
--select SPECIFIC_ATTRIBUTES \
--projection-expression \
  "City, #D, Conditions, Temperatures.HighF, Temperatures.LowF" \
--expression-attribute-names '{ "#D": "Date" }'

DynamoDB query 명령을 실행하려면 다음을 지정합니다.

aws dynamodb query \
--table-name Weather \
--key-condition-expression "(CityID = :cityID) and (#D = :date)" \
--expression-attribute-values \
  '{ ":cityID": { "N": "1" }, ":date": { "S": "2017-04-12" } }' \
--select SPECIFIC_ATTRIBUTES \
--projection-expression \
  "City, #D, Conditions, Temperatures.HighF, Temperatures.LowF" \
--expression-attribute-names '{ "#D": "Date" }'

scan 명령은 결과를 얻기 위해 9개의 항목을 모두 스캔하는 데 필요한 반면, query 명령은 1개의 항목만 검색하는 데 필요합니다.