DynamoDBの削除処理：BatchGetItemとDeleteItem、Apache Spark、AWS Parallel Data Processing、DynamoDB Streamsを比較検討

2024-04-13

DynamoDBから大量のアイテムを削除する方法

BatchGetItem と DeleteItem を使用する

この方法は、アイテムを小バッチ (最大 25 アイテム) に分割し、それぞれに対して BatchGetItem と DeleteItem API を呼び出すことで、一連のトランザクションを使用してアイテムを削除します。この方法は、アイテム数が比較的少なく、許容されるスループットが低い場合に適しています。

メリット:

シンプルで使いやすい
トランザクションを使用してデータ整合性を保証

大量の場合、スループットが制限される
アイテムサイズが大きい場合、パフォーマンスが低下する

この方法は、Apache Spark や AWS Parallel Data Processing などのビッグデータ処理フレームワークを使用して、DynamoDB からアイテムを大規模に削除します。これらのフレームワークは、並列処理を使用してアイテムを効率的に削除できるため、大量のアイテムを処理する場合に適しています。

Apache Spark や AWS Parallel Data Processing の設定と使用方法を理解する必要がある
コードが複雑になる可能性がある

DynamoDB Streams を使用して削除トリガーをセットアップする

この方法は、DynamoDB Streams を使用してアイテムの削除イベントを監視し、削除されたアイテムを別の処理システム (AWS Lambda など) に送信することで、アイテムを削除します。この方法は、アイテムが削除されたときに自動的に処理を実行する必要がある場合に適しています。

アイテムが削除されたときに自動的に処理を実行できる
コードを別途記述する必要がない

追加の処理システムが必要

最適な方法を選択する

DynamoDB から大量のアイテムを削除する方法を選択する際には、以下の要素を考慮する必要があります。

削除するアイテムの数
アイテムのサイズ
許容されるパフォーマンス要件
開発リソース
専門知識

上記を参考に、それぞれの方法の長所と短所を比較検討し、要件に合った最適な方法を選択してください。

DynamoDBから大量のアイテムを削除するサンプルコード

import boto3

# DynamoDBクライアントを作成
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')

# テーブル名とプライマリキー名を指定
table_name = 'MyTable'
primary_key = 'id'

# 削除するアイテムのバッチサイズを指定
batch_size = 25

# 削除処理を実行
last_key = None
while True:
    if last_key is None:
        # 最初のバッチを取得
        response = dynamodb.Table(table_name).batch_get_item(
            Keys={primary_key: [{'S': item_id} for item_id in range(batch_size)]}
        )
    else:
        # 次のバッチを取得
        response = dynamodb.Table(table_name).batch_get_item(
            Keys={primary_key: [{'S': item['id']['S']} for item in response['Responses']['Items']]},
            LastEvaluatedKey=last_key
        )

    # 取得したアイテムを削除
    if 'Items' in response['Responses']:
        deleted_items = [{primary_key: {'S': item['id']['S']}} for item in response['Responses']['Items']]
        dynamodb.Table(table_name).batch_write_item(
            DeleteRequest={
                'TableName': table_name,
                'DeleteItems': deleted_items
            }
        )
        last_key = response['Responses']['LastEvaluatedKey']
    else:
        # すべてのアイテムを処理したので終了
        break

Apache Spark を使用する

import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import SparkSession

# Sparkセッションを作成
spark = SparkSession.builder.appName('DeleteDynamoDBItems').getOrCreate()

# DynamoDBテーブルからデータを読み込む
dynamodb_df = spark.read.format('dynamodb').options(table_name='MyTable').load()

# 削除するアイテムを条件で抽出
delete_df = dynamodb_df.where(F.col('condition_column') == 'delete_value')

# アイテムを削除
delete_df.write.format('dynamodb').options(table_name='MyTable').mode('Delete').save()

import boto3
import json

# Lambda関数を作成
def lambda_handler(event, context):
    # DynamoDBイベントから削除されたアイテムを取得
    for record in event['Records']:
        dynamodb_event = json.loads(record['kinesis']['data'])
        item = dynamodb_event['dynamodb']['NewImage']['id']['S']

        # 削除されたアイテムを処理
        print(f'Item deleted: {item}')

# DynamoDB StreamsイベントをLambda関数にトリガーするように設定
dynamodb = boto3.client('dynamodb')
dynamodb.stream_destination(
    StreamArn='<stream-arn>',
    DestinationArn='<lambda-function-arn>'
)

注意事項

上記はあくまでもサンプルコードであり、本番環境で使用する場合には、適切なエラー処理やパフォーマンスの最適化などの対策が必要です。

また、DynamoDB から大量のアイテムを削除する場合は、スループットや課金コストなどの制限事項に注意する必要があります。

DynamoDBから大量のアイテムを削除するその他の方法

DynamoDB Export Toolは、DynamoDBテーブルのデータをCSV、JSON、またはParquet形式のファイルにエクスポートし、そのファイルを別のストレージに保存するツールです。エクスポートされたファイルから不要なアイテムを削除し、その後、そのファイルをDynamoDBに再インポートすることで、削除処理を実行できます。

アイテムサイズが大きい場合でも処理できる

エクスポートとインポートの処理に時間がかかる
データの一貫性を保つために、DynamoDBテーブルをロックする必要がある

AWS Glue を使用する

AWS Glueは、データ変換、抽出、ロード (ETL) 処理をワークフローとして実行できるサーバーレスサービスです。AWS Glueを使用して、DynamoDBテーブルからデータを抽出、変換、および別のデータストアにロードすることで、削除処理を実行できます。

スケーラブルで、大量のデータを処理できる
ワークフローを使用して複雑な処理を自動化できる

AWS Glueの使用方法を理解する必要がある

DynamoDB データマネージャーを使用する

DynamoDB Data Managerは、DynamoDBテーブルのバックアップ、復元、および移行を容易にするオープンソースツールです。DynamoDB Data Managerを使用して、DynamoDBテーブルのデータを別のストレージにエクスポートし、そのファイルを編集して不要なアイテムを削除し、その後、そのファイルをDynamoDBに再インポートすることで、削除処理を実行できます。