Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

итерация по ключам раздела Dynamodb

Я использую AWS.DynamoDB.DocumentClient. Я хочу перебрать элементы и условно обновить их.

У меня есть таблица, которая содержит 4000 элементов. Когда я просматриваю таблицу, даже если использую ProjectionExpression, я получаю только 480 результатов. Это связано с ограничением размера сканирования (1 МБ). Я почти уверен, что если я получу только ключи разделов, они будут меньше 1 МБ.

Есть несколько похожих вопросов о сканировании определенных элементов. Но я борюсь не с этим. Что я могу сделать, чтобы вывести список всех ключей разделов моей таблицы? Спасибо.

Вот моя операция сканирования;

docClient.scan({
  TableName: "Recipes",
  "ProjectionExpression": "#key",
  "ExpressionAttributeNames": {
    "#key": "id"
   }
 }, async (err, recipes) => {
   console.log("scanned recipes:" + recipes.Items.length)
   //output: 477 (but the list have 4000 items)
 }
amazon-web-services amazon-dynamodb dynamodb-queries
11.10.2020

Ответы:


1

Можете ли вы показать scan операцию, которую вы пробовали, но она у вас не работает?

Для меня сработало следующее (мой ключ раздела называется PK)


ddbClient.scan(
  {
    "TableName": "<MY TABLE NAME>",
    "ProjectionExpression": "#PK,
    "ExpressionAttributeNames": {
      "#PK": "PK"
    }
  }
)

Имейте в виду, что DynamoDB будет учитывать весь размер элемента при вычислении ограничения в 1 МБ, даже если вы используете выражение проекции, которое ограничивает ответ лишь несколькими атрибутами. Если ваш scan результат возвращает LastEvaluatedKey, вы знаете, что DynamoDB разбивает результаты на страницы.

11.10.2020
  • Я обновил свой пост. Когда я регистрирую отсканированные элементы, я вижу только свойство id по своему желанию. Я предполагаю, что Dynamodb по-прежнему учитывает размер всего элемента при сканировании. 12.10.2020
  • Это правильно. DynamoDB будет учитывать весь размер элемента при вычислении ограничения в 1 МБ, даже если вы используете выражение проекции, ограничивающее ответ лишь несколькими атрибутами. Если результат сканирования возвращает LastEvaluatedKey, вы знаете, что DynamoDB разбивает результаты на страницы. 12.10.2020
  • Можете ли вы добавить эту информацию к своему основному ответу? Так что я могу отметить это как решение. 12.10.2020

    • 2

    Я нашел решение в документальном фильме. ExclusiveStartKey - это ответ. https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/GettingStarted.NodeJs.04.html

    12.10.2020
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..