使用 NoSQL 键值数据存储构建应用程序

入门指南

简介

模块 2：插入和检索数据

创建书店应用程序的数据表，插入数据和检索数据

简介

在本模块中，我们需要调用 DynamoDB CreateTable API 接口为书店应用程序创建一个数据表。然后，使用 PartiQL 插入数据项，并测试检索数据项。我们先来了解一下 PartiQL，PartiQL 是一种兼容 SQL 的查询语言，可以用来查询以不同索引方式存储的数据，而不会受结构的层级限制。如需了解有关 PartiQL 的更多信息，请参阅 Amazon DynamoDB 开发人员指南中的“什么是 PartiQL？”文档。

时长

15 分钟

前提条件

已有一个 AWS 账户。如果您还没有 AWS 账户，请先创建和配置账户。更多信息，请参阅设置环境。
运行 pip install boto3 命令安装的 AWS SDK

操作步骤

步骤 1：创建表

使用以下表结构创建一个表，用于存储产品目录中的书籍数据。更多信息，请参阅创建一个表：

Title（字符串）：书名字段
Author（字符串）：书籍的作者字段
Category（字符串）：书籍类别字段，例如历史、传记和科幻
Formats（映射）：指定销售的不同书籍格式，如精装、平装和有声读物，及其在库存系统中的项目编号

您还需要为这个表创建由 Author 和 Title 组成的复合主键。

下面的 Python 代码用于调用 CreateTable API 接口创建名为 Books 的表。在此代码中，需注意下列几点：

在这个脚本中，CreateTable API 接口的调用请求中使用 KeySchema 参数指定表的复合主键。
在 DynamoDB 中，您可以分别设置读容量和写容量。这样，您可以根据应用程序的业务需求精细调整配置，避免因过度配置而产生的高昂费用。

import boto3

# boto3 is the AWS SDK library for Python.
# We can use the low-level client to make API calls to DynamoDB.
client = boto3.client('dynamodb', region_name='us-east-1')

try: 
resp = client.create_table( 
TableName=\"Books\", 
# Declare your Primary Key in the KeySchema argument 
KeySchema=[ 
{ 
"AttributeName": "Author", 
"KeyType": "HASH" 
}, 
{ 
"AttributeName": "Title", 
"KeyType": "RANGE" 
} 
],
# Any attributes used in KeySchema or Indexes must be declared in AttributeDefinitions 
AttributeDefinitions=[ 
{ 
"AttributeName": "Author", 
"AttributeType": "S" 
}, 
{ 
"AttributeName": "Title", 
"AttributeType": "S" 
} 
],
# ProvisionedThroughput controls the amount of data you can read or write to DynamoDB per second. 
# You can control read and write capacity independently. 
ProvisionedThroughput={ 
"ReadCapacityUnits": 1, 
"WriteCapacityUnits": 1 
} 
) 
print("Table created successfully!")except Exception as e: 
print("Error creating table:") 
print(e)

步骤 2：向 Books 表中插入数据项

创建一个名为 partiqlbatch.json 的文件。文件中包含以下内容：

[
    {
        "Statement": "INSERT INTO "Books" value {'Author': 'Antje Barth', 'Title': 'Data Science on AWS','Category': 'Technology', 'Formats': { 'Hardcover': 'J4SUKVGU', 'Paperback': 'D7YF4FCX' } }"
    },
    {
        "Statement": "INSERT INTO "Books" value {'Author': 'Julien Simon', 'Title': 'Learn Amazon SageMaker','Category': 'Technology', 'Formats': { 'Hardcover': 'Q7QWE3U2','Paperback': 'ZVZAYY4F', 'Audiobook': 'DJ9KS9NM' } }"
    },
    {
        "Statement": "INSERT INTO "Books" value {'Author': 'James Patterson', 'Title': 'Along Came a Spider','Category': 'Suspense', 'Formats': { 'Hardcover': 'C9NR6RJ7','Paperback': '37JVGDZG', 'Audiobook': '6348WX3U' } }"
    },
    {
        "Statement": "INSERT INTO "Books" value {'Author': 'Dr. Seuss', 'Title': 'Green Eggs and Ham','Category': 'Children', 'Formats': { 'Hardcover': 'GVJZQ7JK','Paperback': 'A4TFUR98', 'Audiobook': 'XWMGHW96' } }"
    },
    {
        "Statement": "INSERT INTO "Books" value {'Author': 'William Shakespeare', 'Title': 'Hamlet', 'Category': 'Drama', 'Formats': { 'Hardcover': 'GVJZQ7JK','Paperback': 'A4TFUR98', 'Audiobook': 'XWMGHW96' } }"
    }
]

在您的命令行工具中，运行以下命令导入书籍数据：

aws dynamodb batch-execute-statement -–statements file://partiqlbatch.json

现在，您已将五本书籍的数据载入表中。每本书籍的数据都包括 Author 和 Title 属性，即表的主键字段，以及 Category 和 Formats 属性。每个属性都有一个类型，它可以是简单类型，例如字符串类型的 Category 属性；也可以是复杂类型，例如 map 类型的 Formats 属性。

步骤 3：从 Books 表中检索数据项

以下代码用于检索单个数据项，即 Antje Barth 所著的 Data Science on AWS 一书。

import boto3
 
dynamodb = boto3.client('dynamodb', region_name='us-east-1') 
resp = dynamodb.execute_statement(Statement='SELECT * FROM Books WHERE Author = \'Antje Barth\' AND Title = \'Data Science on AWS\'')
print(resp['Items'])

返回结果应如下所示：

{'Author': 'Antje Barth', 'Title': 'Data Science on AWS','Category': 'Technology', 'Formats': { 'Hardcover': 'J4SUKVGU', 'Paperback': 'D7YF4FCX' }}

总结

在本模块中，我们学习了如何调用 DynamoDB CreateTable API 接口为书店应用程序创建一个数据表，并使用 PartiQL 在这个数据表中插入和检索数据项。

下一项：查询和二级索引

前往下一个模块