記事の内容

　ローカル上のCSVファイルにあるデータをDynamoDB上に登録する。また現在時点のDynamoDBのデータをローカルにCSV出力する必要が出てきたため、簡易的な実装を行いました。メモがてら記事に

構成とDB外観

構成

　構成は以下の通りです。DynamoDBへアクセスする度にログが残るよう、ClaoudWatchと連携しています。

aws.png

DB外観

　テーブル名がkokyakuパーティションキーがidとなっています。今回はサンプルとして予め2件のデータを登録した状態でスタートします。

スクリーンショット 2021-02-23 2.01.22.png

IAMロール

　まず始めにIAMロールを作成します。ここでロールを作成せずとも後述のLambda作成のタイミングでそちらの画面上からIAMロールを作成することもできるのですが、そうやって作成されたロールを別に作成したLambda関数にアタッチするとデフォルトで作成されるはずのCloudWatchロググループが作成されない現象が起こってしまいます。なので、予めロールから先に作ってしまった方が何かと良いかと思います。
ロールですが、DyanomoDBとCloudWatchへのアクセスポリシーが必要になります。[ロールの作成]->[一般的なユースケースでLambdaを選択]した後、以下の２つのポリシーをアタッチします。

スクリーンショット 2021-02-23 2.07.29.png

Lambda

　ソースコードはこちら

lambda_function.py
import json
import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key


dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('kokyaku')


def table_scan():
    scan_data = table.scan()
    items = scan_data['Items']
    # scanしたデータのログ出力
    print(items)

    return items


def table_put(id, mail, phone):
    response = table.put_item(
        Item={
            'id': id,
            'mail': mail,
            'phone': phone
        }
    )

    # HTTPステータスコードが正常だった場合レスポンスログ出力
    if response['ResponseMetadata']['HTTPStatusCode'] != 200:
        print(response)
    else:
        print('Successed.')

    return response


def lambda_handler(event, context):
    # event log の出力
    print(event)
    operation = event['operation']

    try:
        if operation == 'scan':
            return table_scan()

        elif operation == 'put':
            id = event['id']
            mail = event['mail']
            phone = event['phone']
            return table_put(id, mail, phone)

    except Exception as e:
        print("Error Exception.")
        print(e)

Lambda上でテストケースを作成し、挙動を確認します。

テストケース1とそのレスポンス

テストケース

{
  "operation": "scan"
}

レスポンス

[
  {
    "id": "001",
    "mail": "aaaa_bbbb@example.com",
    "phone": "080-1111-2222"
  },
  {
    "id": "002",
    "mail": "xxxxxbcd@example.com",
    "phone": "090-1111-1111"
  }
]

テストケース2と結果

テストケース

{
  "operation": "put",
  "id": "003",
  "mail": "sasasa-kukuku@example.com",
  "phone": "090-1234-5678"
}

結果

dynamodb3.png

API Gateway

　次にAPI Gatewayを実装していきます。メソッドはGETとPUTを用意し、DBからデータを取得してくる方(SCAN)をGET、DBにデータを登録する方(PUT)をPOSTで実装します。

　まずGETのメソッドを作成し、先ほど作成したLambda関数をアタッチすることで、Lambda関数がわのトリガーとして現在作成中のAPI Gatwayが設定されます。次に[統合リクエスト]から以下のようにマッピングテンプレートを設定します。

マッピングテンプレート.png

　作成したところでAPIのテストを行います。

apiテスト.png

からクエリ文字列にoperation=scanを渡し、テストボタンを押下します。ステータスコード200とともに以下のレスポンスが返ってくるかと思います。

[
  {
    "id": "001",
    "mail": "aaaa_bbbb@example.com",
    "phone": "080-1111-2222"
  },
  {
    "id": "003",
    "mail": "sasasa-kukuku@example.com",
    "phone": "090-1234-5678"
  },
  {
    "id": "002",
    "mail": "xxxxxbcd@example.com",
    "phone": "090-1111-1111"
  }
]

テストが成功するのを確認したのち、任意のステージ名にAPIをデプロイします。更に生成されたエンドポイントが正常に動作していることを確認するために {生成されたエンドポイント}?operation=scanのURLをブラウザから叩いてみます。

(沢山、関係ないデータが出ていますがこの後の操作で色々データを追加した後にURLを叩いているだけなので気にしないでください。)

ブラウザ.png

　同様の方法でにPOSTメソッドも実装します。実装後は以下のようにコマンドを叩いて挙動を確認します。jqコマンドをパイプで渡すことで、レスポンスを整形しています。

$ curl -X POST '{生成されたエンドポイント}?operation=put&id=006&mail=fffffyyxxooo@example.com&phone=080-8899-2233' | jq

結果
dynamodb6.png

ローカルの実装

　ローカルのディレクトリ構成は以下の通りです。

.
├── DynamoDB.csv  // DynamoDBからエクスポートした結果
├── input.csv  // DynamoDBに新規登録するデータ
└── main.py

main.pyのコードはこちら

main.py
import argparse
import json
import requests
import pandas as pd


SCAN_ENDPOINT = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
PUT_ENDPOINT = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-o', '--operation', type=str, required=True)

args = parser.parse_args()
OPERATION = args.operation


def main():
    if OPERATION == 'scan':
        url = SCAN_ENDPOINT + '?' + f'operation={OPERATION}'
        res = requests.get(url)
        res = res.json()
        ids, mails, phones = [], [], []
        for row in res:
            ids.append(row['id'])
            mails.append(row['mail'])
            phones.append(row['phone'])

        df = pd.DataFrame()
        df['id'] = ids
        df['mail'] = mails
        df['phone'] = phones
        df = df.sort_values('id')
        df = df.reset_index(drop=True)
        df.to_csv('DynamoDB.csv', index=False, header=['id', 'mail', 'phone'])

        print(df.head())

    if OPERATION == 'put':
        df = pd.read_csv('input.csv', dtype=str)

        cnt = 0
        for i in range(df.shape[0]):
            idx = df.iloc[i, 0]
            mail = df.iloc[i, 1]
            phone = df.iloc[i, 2]

            url = PUT_ENDPOINT + \
                '?' + f'operation={OPERATION}' + \
                f'&id={idx}&mail={mail}&phone={phone}'
            res = requests.post(url)
            status_code = res.status_code
            if status_code != 200:
                print(f'Error {status_code}')
                print(f'ID:{id} was not registered.')
            else:
                cnt += 1

        if cnt == df.shape[0]:
            print('\nAll data success.')


if __name__ == '__main__':
    main()

DynamoDBからCSVをエクスポート

　以下のようにコマンドライン引数を渡すことでDynamoDBのデータをCSVファイルとしてエクスポートできます。

$ python main.py -o scan

出力されたCSV

id,mail,phone
001,aaaa_bbbb@example.com,080-1111-2222
002,xxxxxbcd@example.com,090-1111-1111
003,sasasa-kukuku@example.com,090-1234-5678
004,abcdefg@example.com,070-2222-4444
005,zzzzzzzzz@example.com,090-8888-7777
006,fffffyyxxooo@example.com,080-8899-2233

ローカルCSVファイルのデータをDynamoDBに新規登録

$ python main.py -o put

ローカルCSV

id,mail,phone
007,aaaa_bbbb@example.com,080-1111-0000
008,xxxxxbcd@example.com,090-1111-0000
009,sasasa-kukuku@example.com,090-0000-5670

結果
dynamodb9.png