AWS DynamoDB如何查询所有sort key为post的全量数据

推荐方案：使用全局二级索引（GSI） #

直接对原表做全表扫描效率极低，用GSI可以实现高效查询，操作步骤如下：

步骤1：创建GSI #

在你的DynamoDB表中新增一个全局二级索引，配置规则：

• GSI的分区键设置为原表的排序键字段（通常单表设计中该字段命名为SK，也就是你存储"post"值的字段）
• GSI的排序键可按需选择，比如需要按帖子发布时间排序就选create_time字段，无特殊排序需求用原表的分区键（通常为PK）即可
• 投影属性按需配置：只需要帖子的部分字段就选「指定属性」，需要全量字段就选「全部」
  创建完成后等待DynamoDB完成索引数据回填即可使用。

步骤2：查询GSI获取全量帖子 #

直接对该GSI发起Query请求即可，无需遍历全表：

• 查询条件设置为 GSI分区键 = "post"
• 数据量较大需要翻页时，用返回的LastEvaluatedKey作为后续请求的ExclusiveStartKey做分页查询即可

以下是Python boto3的示例代码：

import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('你的表名')
posts = []

# 首次查询
response = table.query(
    IndexName='你创建的GSI的名称',
    KeyConditionExpression=Key('SK').eq('post')
)
posts.extend(response['Items'])

# 分页拉取剩余数据
while 'LastEvaluatedKey' in response:
    response = table.query(
        IndexName='你创建的GSI的名称',
        KeyConditionExpression=Key('SK').eq('post'),
        ExclusiveStartKey=response['LastEvaluatedKey']
    )
    posts.extend(response['Items'])

临时小数据量可选方案：全表扫描 #

如果你的表总数据量极小（千条以内），仅做临时查询，也可以直接扫原表实现，生产环境禁止使用该方案：

response = table.scan(
    FilterExpression=Key('SK').eq('post')
)
posts = response['Items']

注意：Scan操作会遍历全表所有数据，哪怕符合条件的条目很少，也会消耗和全表数据量匹配的读容量，数据量大时成本极高、响应延迟极长。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者plutolaser