本指南演示了使用 Python 将数据高效插入 AWS DynamoDB,重点关注大型数据集。 我们将介绍:表创建(如果需要)、随机数据生成和批量写入,以实现最佳性能和节省成本。 需要 boto3
库;使用pip install boto3
安装它。
1。 DynamoDB 表设置:
首先,我们建立一个 AWS 会话并定义 DynamoDB 表的区域:
import boto3 from botocore.exceptions import ClientError dynamodb = boto3.resource('dynamodb', region_name='us-east-1') table_name = 'My_DynamoDB_Table_Name'
create_table_if_not_exists()
函数检查表是否存在,如果不存在,则使用主键 (id
) 创建它:
def create_table_if_not_exists(): try: table = dynamodb.Table(table_name) table.load() print(f"Table '{table_name}' exists.") return table except ClientError as e: if e.response['Error']['Code'] == 'ResourceNotFoundException': print(f"Creating table '{table_name}'...") table = dynamodb.create_table( TableName=table_name, KeySchema=[{'AttributeName': 'id', 'KeyType': 'HASH'}], AttributeDefinitions=[{'AttributeName': 'id', 'AttributeType': 'S'}], ProvisionedThroughput={'ReadCapacityUnits': 5, 'WriteCapacityUnits': 5} ) table.meta.client.get_waiter('table_exists').wait(TableName=table_name) print(f"Table '{table_name}' created.") return table else: print(f"Error: {e}") raise
2。随机数据生成:
我们将使用 id
、name
、timestamp
和 value
生成示例记录:
import random import string from datetime import datetime def generate_random_string(length=10): return ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=length)) def generate_record(): return { 'id': generate_random_string(16), 'name': generate_random_string(8), 'timestamp': str(datetime.utcnow()), 'value': random.randint(1, 1000) }
3。批量数据写入:
batch_write()
函数利用 DynamoDB 的 batch_writer()
进行高效的批量插入(每批最多 25 个项目):
def batch_write(table, records): with table.batch_writer() as batch: for record in records: batch.put_item(Item=record)
4。主要工作流程:
main函数统筹建表、数据生成、批量写入:
def main(): table = create_table_if_not_exists() records_batch = [] for i in range(1, 1001): record = generate_record() records_batch.append(record) if len(records_batch) == 25: batch_write(table, records_batch) records_batch = [] print(f"Wrote {i} records") if records_batch: batch_write(table, records_batch) print(f"Wrote remaining {len(records_batch)} records") if __name__ == '__main__': main()
5。结论:
此脚本利用批量写入来优化大量数据的 DynamoDB 交互。 请记住调整参数(批量大小、记录计数等)以满足您的特定需求。 考虑探索高级 DynamoDB 功能以进一步增强性能。
以上是使用 Python 高效批量写入 DynamoDB:分步指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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