教學課程：DynamoDB 使用批次作業 AWS AppSync

注意

我們現在主要支援 APPSYNC _JS 執行階段及其文件。請考慮在此處使用 APPSYNC _JS 運行時及其指南。

AWS AppSync 支援在單一區域中的一個或多個表格中使用 Amazon DynamoDB 批次操作。支援的操作包括 BatchGetItem、BatchPutItem 和 BatchDeleteItem。透過在中使用這些功能 AWS AppSync，您可以執行下列工作：

在單次查詢中傳遞索引鍵清單，並從資料表傳回結果
在單次查詢中讀取一個或多個資料表的記錄
將大量的記錄寫入一個或多個資料表
在可能具有關聯的多個資料表中，有條件地寫入或刪除記錄

在 DynamoDB 中使用批次作業 AWS AppSync 是一項進階技術，需要對後端作業和資料表結構的額外思考和知識。此外，中的批次處理作業與非批次處理作業 AWS AppSync 有兩個主要差異：

對於解析程式將會存取的所有資料表，資料來源角色都必須具有權限。
解析程式資料表規格包含於映射範本中。

許可

與其他解析器一樣，您需要在中建立資料來源， AWS AppSync 然後建立角色或使用現有角色。由於批次操作需要 DynamoDB 表上的不同權限，因此您需要授與已設定的角色權限以進行讀取或寫入動作：


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "dynamodb:BatchGetItem",
                "dynamodb:BatchWriteItem"
            ],
            "Effect": "Allow",
            "Resource": [
                "arn:aws:dynamodb:region:account:table/TABLENAME",
                "arn:aws:dynamodb:region:account:table/TABLENAME/*"
            ]
        }
    ]
}

附註：角色與中的資料來源相關聯 AWS AppSync，並且會針對資料來源叫用欄位的解析器。設定為針對 DynamoDB 擷取的資料來源只會指定一個表格，以保持組態簡單。因此，在單一解析程式中針對多個資料表執行批次作業時 (這是一項更為進階的工作)，您必須授予權限給該資料來源上的角色，以存取解析程式將會與其互動的所有資料表。這將在上述IAM策略的「資源」字段中完成。針對批次操作所要呼叫的資料表進行設定，這項動作是在解析程式範本中完成，我們將會在下列內容中說明此範本。

資料來源

為簡單起見，我們將針對本教學課程中使用的所有解析程式，使用相同的資料來源。在資料來源索引標籤上，建立新 DynamoDB 資料來源並為其命名。BatchTutorial資料表可以使用任何名稱，因為資料表名稱在批次作業中是指定為請求映射範本的一部分。我們會將資料表命名為 empty。

在本教學課程中，具備下列內嵌政策的任何角色皆可使用：


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "dynamodb:BatchGetItem",
                "dynamodb:BatchWriteItem"
            ],
            "Effect": "Allow",
            "Resource": [
                "arn:aws:dynamodb:region:account:table/Posts",
                "arn:aws:dynamodb:region:account:table/Posts/*",
                "arn:aws:dynamodb:region:account:table/locationReadings",
                "arn:aws:dynamodb:region:account:table/locationReadings/*",
                "arn:aws:dynamodb:region:account:table/temperatureReadings",
                "arn:aws:dynamodb:region:account:table/temperatureReadings/*"
            ]
        }
    ]
}

單一資料表批次

警告

BatchPutItem和BatchDeleteItem與衝突偵測和解決方案搭配使用時不受支援。必須停用這些設定，以避免可能發生的錯誤。

例如，假設有一個名為 Posts 的資料表，您想要利用批次操作來新增和移除此資料表的項目。使用下面的模式，注意到對於查詢，我們將傳遞一個列表IDs：


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]
}

schema {
    query: Query
    mutation: Mutation
}

使用下列「請求對應範本」將解析器附加至batchAdd()欄位。這會自動擷取 GraphQL input PostInput 類型的每個項目，並建置 BatchPutItem 作業所需的對應圖：


#set($postsdata = [])
#foreach($item in ${ctx.args.posts})
    $util.qr($postsdata.add($util.dynamodb.toMapValues($item)))
#end

{
    "version" : "2018-05-29",
    "operation" : "BatchPutItem",
    "tables" : {
        "Posts": $utils.toJson($postsdata)
    }
}

在此情況中的回應映射範本只是簡單的直接傳遞，但是該資料表名稱會以 ..data.Posts 的形式附加至內容物件，如下所示：


$util.toJson($ctx.result.data.Posts)

現在導航到 AWS AppSync控制台的查詢頁面並運行以下batchAdd突變：


mutation add {
    batchAdd(posts:[{
            id: 1 title: "Running in the Park"},{
            id: 2 title: "Playing fetch"
        }]){
            id
            title
    }
}

您應該會看到列印在畫面上的結果，並且可以透過 DynamoDB 主控台獨立驗證這兩個值都寫入貼文表。

接下來，使用下列「請求對應範本」將解析器附加至batchGet()欄位。這會自動擷取 GraphQL ids:[] 類型的每個項目，並建置 BatchGetItem 作業所需的對應圖：


#set($ids = [])
#foreach($id in ${ctx.args.ids})
    #set($map = {})
    $util.qr($map.put("id", $util.dynamodb.toString($id)))
    $util.qr($ids.add($map))
#end

{
    "version" : "2018-05-29",
    "operation" : "BatchGetItem",
    "tables" : {
        "Posts": {
            "keys": $util.toJson($ids),
            "consistentRead": true,
            "projection" : {
                "expression" : "#id, title",
                "expressionNames" : { "#id" : "id"}
                }
        }
    }
}

回應映射範本仍然只是簡單的直接傳遞，該資料表名稱也會再次地以 ..data.Posts 的形式附加至內容物件：


$util.toJson($ctx.result.data.Posts)

現在返回 AWS AppSync主控台的 [查詢] 頁面，並執行下列batchGet 查詢：


query get {
    batchGet(ids:[1,2,3]){
        id
        title
    }
}

這應該會針對您先前所新增的兩個 id 值，傳回其結果。請注意，值為 null 的 id 傳回了 3 值。這是因為在 Posts 資料表中，尚未有任何記錄具有該值。另請注意，傳 AWS AppSync回結果的順序與傳入查詢的金鑰相同，這是代表您 AWS AppSync 執行的額外功能。因此，如果切換到 batchGet(ids:[1,3,2)，順序將會變更。您也會知道哪個 id 傳回 null 值。

最後，使用以下「請求映射模板」將解析器附加到batchDelete()字段中。這會自動擷取 GraphQL ids:[] 類型的每個項目，並建置 BatchGetItem 作業所需的對應圖：


#set($ids = [])
#foreach($id in ${ctx.args.ids})
    #set($map = {})
    $util.qr($map.put("id", $util.dynamodb.toString($id)))
    $util.qr($ids.add($map))
#end

{
    "version" : "2018-05-29",
    "operation" : "BatchDeleteItem",
    "tables" : {
        "Posts": $util.toJson($ids)
    }
}

回應映射範本仍然只是簡單的直接傳遞，該資料表名稱也會再次地以 ..data.Posts 的形式附加至內容物件：


$util.toJson($ctx.result.data.Posts)

現在返回 AWS AppSync控制台的「查詢」頁面，並運行以下batchDelete突變：


mutation delete {
    batchDelete(ids:[1,2]){ id }
}

id 1 和 2 的記錄現在應已刪除。如果重新執行先前的 batchGet() 查詢，這些應該會傳回 null。

多重資料表批次

警告

BatchPutItem和BatchDeleteItem與衝突偵測和解決方案搭配使用時不受支援。必須停用這些設定，以避免可能發生的錯誤。

AWS AppSync 還可讓您跨表執行批次作業。來試試建置更複雜的應用程式。試想建置一個寵物健康狀態 (Pet Health) 應用程式，其中會有感應器呈報寵物的位置和體溫。感應器是由電池供電，而且每隔幾分鐘就會試著連線到網路。當傳感器建立連接時，它將其讀數發送給我們的 AWS AppSync API。觸發條件接著就會分析資料，然後將儀表板呈現給寵物的主人。讓我們著重介紹感應器與後端資料存放區之間的互動。

先決條件是，讓我們先建立兩個 DynamoDB 表；locationReadings將儲存感測器位置讀數，並temperatureReadings儲存感測器溫度讀數。這兩個資料表碰巧擁有相同的主索引鍵結構：sensorId (String) 為分割區索引鍵、timestamp (String) 為排序索引鍵。

讓我們使用下列 GraphQL 結構描述：


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
}

BatchPutItem -記錄傳感器讀數

感應器必須能夠在連線到網際網路之後傳送其讀數。GraphQL 欄位Mutation.recordReadings是API他們將用來執行此操作的欄位。讓我們附上一個解析器，使我們API的生活。

選取欄位旁邊的「附加Mutation.recordReadings」。在下一個畫面中，選取在教學課程開始時所建立的同一個 BatchTutorial 資料來源。

讓我們來新增下列請求映射範本：

請求映射範本


## Convert tempReadings arguments to DynamoDB objects
#set($tempReadings = [])
#foreach($reading in ${ctx.args.tempReadings})
    $util.qr($tempReadings.add($util.dynamodb.toMapValues($reading)))
#end

## Convert locReadings arguments to DynamoDB objects
#set($locReadings = [])
#foreach($reading in ${ctx.args.locReadings})
    $util.qr($locReadings.add($util.dynamodb.toMapValues($reading)))
#end

{
    "version" : "2018-05-29",
    "operation" : "BatchPutItem",
    "tables" : {
        "locationReadings": $utils.toJson($locReadings),
        "temperatureReadings": $utils.toJson($tempReadings)
    }
}

如您所見，BatchPutItem 操作可讓我們指定多個資料表。

讓我們使用下列回應映射範本。

回應映射範本


## If there was an error with the invocation
## there might have been partial results
#if($ctx.error)
    ## Append a GraphQL error for that field in the GraphQL response
    $utils.appendError($ctx.error.message, $ctx.error.message)
#end
## Also returns data for the field in the GraphQL response
$utils.toJson($ctx.result.data)

進行批次操作時，呼叫可能會同時傳回錯誤和結果。在這種情況中，我們可以隨意進行一些額外的錯誤處理。

注意：$utils.appendError() 的使用類似於 $util.error()，主要差別在於前者不會中斷映射範本的評估，而是在欄位出現錯誤時發出訊號，但允許範本的評估，進而將資料傳回給呼叫程式。如果應用程式需要傳回部分結果，建議您使用 $utils.appendError()。

儲存解析程式並瀏覽至主控台的 [查詢] 頁面 AWS AppSync 。讓我們開始傳送一些感應器讀數吧！

執行下列的變動：


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
    }
  }
}

我們會在一次的變動中傳送 10 個感應器讀數，讀數的資料會分置於兩個資料表。使用 DynamoDB 主控台來驗證資料是否同時顯示在locationReadings和temperatureReadings表中。

BatchDeleteItem -刪除傳感器讀數

同樣地，我們也需要刪除分批的感應器讀數。讓我們使用 Mutation.deleteReadings GraphQL 欄位來進行這項動作。選取欄位旁邊的「附加Mutation.recordReadings」。在下一個畫面中，選取在教學課程開始時所建立的同一個 BatchTutorial 資料來源。

讓我們使用下列請求映射範本。

請求映射範本


## Convert tempReadings arguments to DynamoDB primary keys
#set($tempReadings = [])
#foreach($reading in ${ctx.args.tempReadings})
    #set($pkey = {})
    $util.qr($pkey.put("sensorId", $reading.sensorId))
    $util.qr($pkey.put("timestamp", $reading.timestamp))
    $util.qr($tempReadings.add($util.dynamodb.toMapValues($pkey)))
#end

## Convert locReadings arguments to DynamoDB primary keys
#set($locReadings = [])
#foreach($reading in ${ctx.args.locReadings})
    #set($pkey = {})
    $util.qr($pkey.put("sensorId", $reading.sensorId))
    $util.qr($pkey.put("timestamp", $reading.timestamp))
    $util.qr($locReadings.add($util.dynamodb.toMapValues($pkey)))
#end

{
    "version" : "2018-05-29",
    "operation" : "BatchDeleteItem",
    "tables" : {
        "locationReadings": $utils.toJson($locReadings),
        "temperatureReadings": $utils.toJson($tempReadings)
    }
}

這個回應映射範本和我們用於 Mutation.recordReadings 的相同。

回應映射範本


## If there was an error with the invocation
## there might have been partial results
#if($ctx.error)
    ## Append a GraphQL error for that field in the GraphQL response
    $utils.appendError($ctx.error.message, $ctx.error.message)
#end
## Also return data for the field in the GraphQL response
$utils.toJson($ctx.result.data)

儲存解析程式並瀏覽至主控台的 [查詢] 頁面 AWS AppSync 。現在，讓我們刪除一些感應器讀數吧！

執行下列的變動：


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
    }
  }
}

透過 DynamoDB 主控台驗證這兩個讀數是否已從locationReadings和temperatureReadings表中刪除。

BatchGetItem -檢索讀數

我們寵物健康狀態 (Pet Health) 應用程式另一個常用的操作，就是在特定的時間點擷取感應器的讀數。試試將解析程式連接到結構描述中的 Query.getReadings GraphQL 欄位。選取 Attach (附加)，然後在下一個畫面上，選取在教學課程開始時所建立的同一個 BatchTutorial 資料來源。

讓我們來新增下列請求映射範本。

請求映射範本


## Build a single DynamoDB primary key,
## as both locationReadings and tempReadings tables
## share the same primary key structure
#set($pkey = {})
$util.qr($pkey.put("sensorId", $ctx.args.sensorId))
$util.qr($pkey.put("timestamp", $ctx.args.timestamp))

{
    "version" : "2018-05-29",
    "operation" : "BatchGetItem",
    "tables" : {
        "locationReadings": {
            "keys": [$util.dynamodb.toMapValuesJson($pkey)],
            "consistentRead": true
        },
        "temperatureReadings": {
            "keys": [$util.dynamodb.toMapValuesJson($pkey)],
            "consistentRead": true
        }
    }
}

請注意，我們現在正在使用該BatchGetItem操作。

我們的回應映射範本將會有些微的不同，因為我們選擇傳回 SensorReading 清單。讓我們將叫用結果映射到所需的結構。

回應映射範本


## Merge locationReadings and temperatureReadings
## into a single list
## __typename needed as schema uses an interface
#set($sensorReadings = [])

#foreach($locReading in $ctx.result.data.locationReadings)
    $util.qr($locReading.put("__typename", "LocationReading"))
    $util.qr($sensorReadings.add($locReading))
#end

#foreach($tempReading in $ctx.result.data.temperatureReadings)
    $util.qr($tempReading.put("__typename", "TemperatureReading"))
    $util.qr($sensorReadings.add($tempReading))
#end

$util.toJson($sensorReadings)

儲存解析程式並瀏覽至主控台的 [查詢] 頁面 AWS AppSync 。現在，讓我們擷取感應器讀數吧！

執行下列的查詢：


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
    }
  }
}

我們已經成功示範了使用. AWS AppSync

錯誤處理

在中 AWS AppSync，資料來源作業有時會傳回部分結果。我們將會使用部分結果這個詞彙，來表示操作的輸出包含一些資料和錯誤的情況。由於錯誤處理本質上是應用程式特定的，因此可 AWS AppSync 讓您有機會處理回應對應範本中的錯誤。如果發生解析程式呼叫錯誤，在文字內容中會出現 $ctx.error。呼叫錯誤一律包含訊息和類型，可做為 $ctx.error.message 和 $ctx.error.type 屬性存取。在回應映射範本呼叫期間，您可以用三種方式來處理部分結果：

藉由只傳回資料來抑制呼叫錯誤
藉由停止進行回應映射範本的評估 (這不會傳回任何資料)，來產生錯誤 (使用 $util.error(...))。
附加錯誤 (使用 $util.appendError(...))，而且也傳回資料

讓我們透過 DynamoDB 的批次操作來示範上述三點！

DynamoDB 批次操作

使用 DynamoDB 批次操作時，批次作業就有可能部分完成。也就是說，請求的項目或索引鍵可以有一些尚未處理完成。如果 AWS AppSync 無法完成批次，則會在前後關聯上設定未處理的項目和呼叫錯誤。

我們將會使用 Query.getReadings 欄位組態 (取自於本教學課程先前區段所說明的 BatchGetItem 操作) 來建置錯誤處理功能。這次，讓我們假設在執行 Query.getReadings 欄位時，temperatureReadings DynamoDB 資料表用盡了佈建的輸送量。DynamoDB 在第二次嘗試處理批次中的 AWS AppSync 剩餘元素ProvisionedThroughputExceededException時提出了一個。

以下JSON代表 DynamoDB 批次叫用之後，但在評估回應對應範本之前的序列化內容。


{
  "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": []
}

對於內容的幾個注意事項：

呼叫錯誤已在$ctx.error上下文中設定 AWS AppSync，且錯誤類型已設定為 DynamoDB:。ProvisionedThroughputExceededException
即使出現錯誤，也會針對每個資料表對應結果 ($ctx.result.data)
未處理的索引鍵可透過 $ctx.result.data.unprocessedKeys 取得。在這裡， AWS AppSync 由於表吞吐量不足，因此無法使用密鑰：1sensorId，時間戳：17：21：05.000 + 08：00）檢索該項目。

注意：對於 BatchPutItem，則為 $ctx.result.data.unprocessedItems。如果是 BatchDeleteItem，則為 $ctx.result.data.unprocessedKeys。

讓我們用三種不同的方式來處理這項錯誤。

1. 抑制呼叫錯誤

傳回資料而不處理呼叫錯誤，可有效地抑制錯誤，讓指定 GraphQL 欄位的結果一律成功。

我們所編寫的回應映射範本，只熟悉和著重於結果的資料。

回應映射範本：


$util.toJson($ctx.result.data)

GraphQL 回應：


{
  "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
      }
    ]
  }
}

錯誤回應中不會加入任何錯誤，因為只處理了資料。

2. 丟出錯誤來中止範本的執行

如果從用戶端的角度，部分故障應視為完全故障，則您可以中止範本的執行，來防止傳回資料。$util.error(...) 公用程式方法可確實完成這項動作。

回應映射範本：


## there was an error let's mark the entire field
## as failed and do not return any data back in the response
#if ($ctx.error)
    $util.error($ctx.error.message, $ctx.error.type, null, $ctx.result.data.unprocessedKeys)
#end

$util.toJson($ctx.result.data)

GraphQL 回應：


{
  "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. (...)"
    }
  ]
}

即使 DynamoDB 批次作業可能已經傳回一些結果，我們還是選擇丟出錯誤，如此 getReadings GraphQL 欄位為 null，而錯誤也會加入到 GraphQL 回應的 errors (錯誤) 區塊。

3. 附加錯誤，以同時傳回資料和錯誤

在某些情況中，為提供更好的使用者體驗，應用程式可以傳回部分結果，並通知其用戶端有未處理的項目。用戶端可以決定是否要重試，或是轉譯錯誤後傳回給最終使用者。$util.appendError(...) 是一項公用程式方法，可讓應用程式的設計人員將錯誤附加於文字內容，但不會干擾到範本的評估，進而完成前述的動作。評估範本之後， AWS AppSync 會將任何內容錯誤附加至 GraphQL 回應的錯誤區塊來處理這些錯誤。

回應映射範本：


#if ($ctx.error)
    ## pass the unprocessed keys back to the caller via the `errorInfo` field
    $util.appendError($ctx.error.message, $ctx.error.type, null, $ctx.result.data.unprocessedKeys)
#end

$util.toJson($ctx.result.data)

我們轉發了 GraphQL 響應的錯誤塊內的調用錯誤和 unprocessedKeys 元素。該getReadings字段還從locationReadings表中返回部分數據，您可以在下面的響應中看到。

GraphQL 回應：


{
  "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": [
        {
          "line": 58,
          "column": 3
        }
      ],
      "message": "You exceeded your maximum allowed provisioned throughput for a table or for one or more global secondary indexes. (...)"
    }
  ]
}

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