我正在使用以下代码通过DynamoDB查询进行查询和分页:
class DecimalEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, o):
if isinstance(o, decimal.Decimal):
return str(o)
return super(DecimalEncoder, self).default(o)
def run(date: int, start_epoch: int, end_epoch: int):
dynamodb = boto3.resource('dynamodb',
region_name='REGION',
config=Config(proxies={'https': 'PROXYIP'}))
table = dynamodb.Table('XYZ')
response = table.query(
# ProjectionExpression="#yr, title, info.genres, info.actors[0]", #THIS IS A SELECT STATEMENT
# ExpressionAttributeNames={"#yr": "year"}, #SELECT STATEMENT RENAME
KeyConditionExpression=Key('date').eq(date) & Key('uid').between(start_epoch, end_epoch)
)
for i in response[u'Items']:
print(json.dumps(i, cls=DecimalEncoder))
while 'LastEvaluatedKey' in response:
response = table.scan( ##IS THIS INEFFICIENT CODE?
# ProjectionExpression=pe,
# FilterExpression=fe,
# ExpressionAttributeNames=ean,
ExclusiveStartKey=response['LastEvaluatedKey']
)
for i in response['Items']:
print(json.dumps(i, cls=DecimalEncoder))
尽管此代码有效,但它的运行速度极其慢,我担心'response = table.scan
'是此结果。我的印象是查询比扫描要快得多(因为扫描需要表的整个迭代)。这段代码会导致数据库表的完整迭代吗?
这可能是一个单独的问题,但是这样做有更有效的方法(带有代码示例)吗?我尝试使用Boto3的分页功能,但也无法在查询中使用它。
答案 0 :(得分:1)
不幸的是,是的,“扫描”操作将读取整个表。您没有说表的分区键是什么,但是如果它是一个日期,那么您在这里真正要做的就是读取一个分区,而这实际上是“查询”操作更有效的方法,因为它可以直接跳到所需的分区,而不用扫描整个表来查找它。
即使使用Query,您仍然仍然需要像以前一样进行分页,因为分区中仍有很多项目的可能性。但是至少您不会扫描整个表。
顺便说一句,扫描整个表将花费大量读取操作。您可以询问AWS占您多少读物,这可以帮助您发现读物过多的情况-除了您注意到的明显缓慢之外。
答案 1 :(得分:1)
Nadav Har'El提供的答案是解决此问题的关键。我通过执行初始DynamoDB查询来错误地使用DynamoDB分页代码示例,但是随后使用scan进行分页!
正确的方法是最初使用查询AND进行分页:
class DecimalEncoder(json.JSONEncoder):
def default(self, o):
if isinstance(o, decimal.Decimal):
return str(o)
return super(DecimalEncoder, self).default(o)
def run(date: int, start_epoch: int, end_epoch: int):
dynamodb = boto3.resource('dynamodb',
region_name='REGION',
config=Config(proxies={'https': 'PROXYIP'}))
table = dynamodb.Table('XYZ')
response = table.query(
KeyConditionExpression=Key('date').eq(date) & Key('uid').between(start_epoch, end_epoch)
)
for i in response[u'Items']:
print(json.dumps(i, cls=DecimalEncoder))
while 'LastEvaluatedKey' in response:
response = table.query(
KeyConditionExpression=Key('date').eq(date) & Key('uid').between(start_epoch, end_epoch),
ExclusiveStartKey=response['LastEvaluatedKey']
)
for i in response['Items']:
print(json.dumps(i, cls=DecimalEncoder))
我仍然将Nadav Har'El的回答标记为正确,因为正是他的回答导致了此代码示例。