# DynamoDBのSDK（Python/Boto3）での操作入門

## 目次

1. はじめに
2. AWS DynamoDBとは
3. Boto3のセットアップ
   - 3-1. Boto3のインストール
   - 3-2. 認証情報の設定
4. テーブルの操作
   - 4-1. テーブルの作成
   - 4-2. テーブルの一覧取得
   - 4-3. テーブルの削除
5. アイテムの操作
   - 5-1. アイテムの追加
   - 5-2. アイテムの取得
   - 5-3. アイテムの更新
   - 5-4. アイテムの削除
6. クエリとスキャン
   - 6-1. クエリ
   - 6-2. スキャン
7. まとめ

## 1. はじめに

AWS DynamoDBは、完全マネージド型のNoSQLデータベースサービスであり、高速かつ柔軟なスケーリングが可能です。このガイドでは、PythonのBoto3ライブラリを使用してDynamoDBを操作する方法を詳しく説明します。Boto3は、Python向けのAWS SDKで、AWSのサービスを簡単に利用するためのAPIを提供しています。

## 2. AWS DynamoDBとは

DynamoDBは、AWSが提供するNoSQLデータベースサービスで、スケーラビリティ、可用性、高速なデータアクセスを重視しています。テーブルとしてデータを保存し、アイテムはキーと属性によって構成されます。

## 3. Boto3のセットアップ

### 3-1. Boto3のインストール

まず、PythonでBoto3を使用するためにインストールします。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 3-2. 認証情報の設定

Boto3を使用するには、AWSの認証情報を設定する必要があります。環境変数、AWS構成ファイル、またはプログラム内で直接設定できます。ここではAWS構成ファイルを使用する方法を紹介します。

`~/.aws/credentials`ファイルを作成し、以下の内容を設定します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 4. テーブルの操作

### 4-1. テーブルの作成

テーブルを作成するには、以下のコードを使用します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-2. テーブルの一覧取得

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-3. テーブルの削除

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5. アイテムの操作

### 5-1. アイテムの追加

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-2. アイテムの取得

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-3. アイテムの更新

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-4. アイテムの削除

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. クエリとスキャン

### 6-1. クエリ

クエリを使用すると、特定の条件に基づいてテーブル内の項目を取得できます。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 6-2. スキャン

スキャンは、テーブル内のすべてのアイテムを反復処理しますが、効率的ではないため、フィルタリング条件を使用して慎重に使用する必要があります。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 7. まとめ

DynamoDBとBoto3を組み合わせることで、AWSの強力なNoSQLデータベースサービスをPythonコード内で簡単に操作できます。テーブルやアイテムの操作、クエリやスキャンなど、基本的な操作を効果的に行うことで、アプリケーションのデータベース要件を効率的に満たすことができます。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# DynamoDBのSDK（Python/Boto3）での操作入門

## 目次

1. はじめに
2. AWS DynamoDBとは
3. Boto3のセットアップ
   - 3-1. Boto3のインストール
   - 3-2. 認証情報の設定
4. テーブルの操作
   - 4-1. テーブルの作成
   - 4-2. テーブルの一覧取得
   - 4-3. テーブルの削除
5. アイテムの操作
   - 5-1. アイテムの追加
   - 5-2. アイテムの取得
   - 5-3. アイテムの更新
   - 5-4. アイテムの削除
6. クエリとスキャン
   - 6-1. クエリ
   - 6-2. スキャン
7. まとめ

## 1. はじめに

AWS DynamoDBは、完全マネージド型のNoSQLデータベースサービスであり、高速かつ柔軟なスケーリングが可能です。このガイドでは、PythonのBoto3ライブラリを使用してDynamoDBを操作する方法を詳しく説明します。Boto3は、Python向けのAWS SDKで、AWSのサービスを簡単に利用するためのAPIを提供しています。

## 2. AWS DynamoDBとは

DynamoDBは、AWSが提供するNoSQLデータベースサービスで、スケーラビリティ、可用性、高速なデータアクセスを重視しています。テーブルとしてデータを保存し、アイテムはキーと属性によって構成されます。

## 3. Boto3のセットアップ

### 3-1. Boto3のインストール

まず、PythonでBoto3を使用するためにインストールします。

```bash
pip install boto3
```

### 3-2. 認証情報の設定

Boto3を使用するには、AWSの認証情報を設定する必要があります。環境変数、AWS構成ファイル、またはプログラム内で直接設定できます。ここではAWS構成ファイルを使用する方法を紹介します。

`~/.aws/credentials`ファイルを作成し、以下の内容を設定します。

```
[default]
aws_access_key_id = YOUR_ACCESS_KEY
aws_secret_access_key = YOUR_SECRET_KEY
region = YOUR_REGION
```

## 4. テーブルの操作

### 4-1. テーブルの作成

テーブルを作成するには、以下のコードを使用します。

```python
import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.create_table(
    TableName='ExampleTable',
    KeySchema=[
        {
            'AttributeName': 'Id',
            'KeyType': 'HASH'  # Partition key
        }
    ],
    AttributeDefinitions=[
        {
            'AttributeName': 'Id',
            'AttributeType': 'S'
        }
    ],
    ProvisionedThroughput={
        'ReadCapacityUnits': 5,
        'WriteCapacityUnits': 5
    }
)

table.meta.client.get_waiter('table_exists').wait(TableName='ExampleTable')
print("Table status:", table.table_status)
```

### 4-2. テーブルの一覧取得

```python
client = boto3.client('dynamodb')
response = client.list_tables()
print("Tables:", response['TableNames'])
```

### 4-3. テーブルの削除

```python
table = dynamodb.Table('ExampleTable')
table.delete()
```

## 5. アイテムの操作

### 5-1. アイテムの追加

```python
table.put_item(
    Item={
        'Id': '123',
        'Name': 'John Doe',
        'Age': 30
    }
)
```

### 5-2. アイテムの取得

```python
response = table.get_item(
    Key={
        'Id': '123'
    }
)
item = response['Item']
print(item)
```

### 5-3. アイテムの更新

```python
table.update_item(
    Key={
        'Id': '123'
    },
    UpdateExpression='SET Age = :val1',
    ExpressionAttributeValues={
        ':val1': 31
    }
)
```

### 5-4. アイテムの削除

```python
table.delete_item(
    Key={
        'Id': '123'
    }
)
```

## 6. クエリとスキャン

### 6-1. クエリ

クエリを使用すると、特定の条件に基づいてテーブル内の項目を取得できます。

```python
response = table.query(
    KeyConditionExpression=Key('Id').eq('123')
)
for item in response['Items']:
    print(item)
```

### 6-2. スキャン

スキャンは、テーブル内のすべてのアイテムを反復処理しますが、効率的ではないため、フィルタリング条件を使用して慎重に使用する必要があります。

```python
response = table.scan(
    FilterExpression=Attr('Age').lt(35)
)
for item in response['Items']:
    print(item)
```

## 7. まとめ

DynamoDBとBoto3を組み合わせることで、AWSの強力なNoSQLデータベースサービスをPythonコード内で簡単に操作できます。テーブルやアイテムの操作、クエリやスキャンなど、基本的な操作を効果的に行うことで、アプリケーションのデータベース要件を効率的に満たすことができます。 

DynamoDBのSDK（Python/Boto3）での操作入門

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