Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway · レッスン

LambdaとDynamoDBの統合

DynamoDBに対してCRUD操作を行うLambda関数を開発し、データ駆動型のサーバーレスバックエンドを構築します。

レッスン 3/411 ステップ

「LambdaとDynamoDBの統合」はCoddyKit上の無料Serverless Backend with AWS Lambda & API Gatewayレッスンです。これはレッスン3/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはServerless Backend with AWS Lambda & API Gateway学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Serverless Backend with AWS Lambda & API Gatewayコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Lambda & DynamoDB: The Power Duo

Welcome to integrating AWS Lambda with DynamoDB! This combination is a cornerstone for building powerful, serverless backends.

AWS Lambda provides the compute power to run your code without managing servers, while DynamoDB offers a fast, flexible NoSQL database that scales automatically.

Together, they allow you to create data-driven applications that handle create, read, update, and delete (CRUD) operations efficiently.

Granting Lambda DynamoDB Access

Before your Lambda function can interact with DynamoDB, it needs permission. This is managed through an IAM Role attached to your Lambda function.

The IAM role must have a policy that grants specific DynamoDB actions, such as:

dynamodb:PutItem (for creating/updating)
dynamodb:GetItem (for reading)
dynamodb:UpdateItem (for modifying parts of an item)
dynamodb:DeleteItem (for removing items)

Always follow the principle of least privilege: grant only the permissions necessary.

Connecting from Lambda with Boto3

In a Python Lambda function, you'll use the AWS SDK for Python, Boto3, to interact with DynamoDB. First, you need to initialize a DynamoDB client or resource.

The boto3.resource('dynamodb') approach is often preferred as it provides a higher-level, object-oriented interface.

Try running this example to see how to initialize the client:

import boto3
import json

def lambda_handler(event, context):
    # Initialize DynamoDB resource
    dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
    table_name = 'my-coddykit-table' # Placeholder
    table = dynamodb.Table(table_name)

    print(f"Connected to table: {table_name}")

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('DynamoDB client initialized!')
    }

# For local testing/runnable snippet
if __name__ == '__main__':
    print("Running handler locally...")
    lambda_handler({}, {})

Creating & Replacing Items (PutItem)

The put_item() method is used to create a new item or completely replace an existing item in a DynamoDB table.

If an item with the same primary key already exists, put_item() will overwrite it entirely.
If no item with that primary key exists, it will create a new one.

This operation is useful when you want to ensure an item exists with specific attributes, or you need to replace all its attributes.

PutItem in Action

Here's a Lambda function demonstrating how to use put_item() to add or update an item. We'll use a placeholder table name and item details from the event.

Run the code to see the simulated item creation!

import boto3
import json

def lambda_handler(event, context):
    dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
    # Use a placeholder table name
    table = dynamodb.Table('my-coddykit-table')

    item_id = event.get('itemId', 'P001')
    item_name = event.get('itemName', 'New Product')

    table.put_item(
        Item={
            'itemId': item_id,
            'itemName': item_name,
            'category': 'Electronics'
        }
    )
    print(f"Added/updated item: {item_id}")
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps(f'Item {item_id} processed!')
    }

# For local testing/runnable snippet
if __name__ == '__main__':
    mock_event = {'itemId': 'P002', 'itemName': 'Coddy Phone'}
    lambda_handler(mock_event, {})

Reading Items (GetItem)

To retrieve a single item from a DynamoDB table, you use the get_item() method. This operation requires you to provide the full primary key of the item.

If your table has a simple primary key (only a Partition Key), you'll provide just that value. If it has a composite primary key (Partition Key and Sort Key), you must provide both.

get_item() is highly efficient for direct lookups.

GetItem in Action

This Lambda function shows how to retrieve an item using its itemId (assuming it's our primary key). The response will contain the item's attributes if found.

Run this example to see how get_item() works.

import boto3
import json

def lambda_handler(event, context):
    dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
    # Use a placeholder table name
    table = dynamodb.Table('my-coddykit-table')

    item_id = event.get('itemId', 'P001') # Assume 'itemId' is the primary key

    response = table.get_item(
        Key={'itemId': item_id}
    )
    item = response.get('Item')

    if item:
        print(f"Found item: {item}")
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps(item)
        }
    else:
        print(f"Item {item_id} not found.")
        return {
            'statusCode': 404,
            'body': json.dumps(f'Item {item_id} not found.')
        }

# For local testing/runnable snippet
if __name__ == '__main__':
    mock_event = {'itemId': 'P002'} # Try to get an item
    lambda_handler(mock_event, {})

Modifying Parts of an Item (UpdateItem)

The update_item() method allows you to modify specific attributes of an existing item without replacing the entire item.

This is more efficient than put_item() if you only need to change a few attributes. It requires an UpdateExpression to specify which attributes to modify and how.

Update expressions can add, set, remove, or delete attributes.

Removing Items (DeleteItem)

To delete an item from a DynamoDB table, you use the delete_item() method. Similar to get_item(), you must provide the full primary key of the item you wish to remove.

Once an item is deleted, it cannot be recovered through this operation. Be cautious when using delete_item(), especially in production environments.

Quick Check: DynamoDB Operations

You need to create a new user profile in your DynamoDB Users table. If a user with the same ID already exists, you want to completely overwrite their old profile with the new data. Which Boto3 method should your Lambda function use?

対話的なレッスンで答える

Recap: Lambda & DynamoDB Integration

Great job! You've learned how to integrate AWS Lambda with DynamoDB to build data-driven serverless applications.

We covered the importance of IAM permissions for secure access.
You saw how to use the Boto3 SDK to connect from Python Lambda.
We explored the core CRUD operations: put_item() (create/replace), get_item() (read), update_item() (modify), and delete_item() (remove).

This knowledge is crucial for developing robust serverless backends!

無料で開始

AI チューターと学ぶ Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway — 無料

ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。

コース: 12
レッスン: 48

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よくある質問

「LambdaとDynamoDBの統合」レッスンは無料ですか？

はい。「LambdaとDynamoDBの統合」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Serverless Backend with AWS Lambda & API Gatewayコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Serverless Backend with AWS Lambda & API Gatewayコースには全4レッスンが含まれています。

「LambdaとDynamoDBの統合」で何を学びますか？

DynamoDBに対してCRUD操作を行うLambda関数を開発し、データ駆動型のサーバーレスバックエンドを構築します。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでServerless Backend with AWS Lambda & API Gatewayを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Serverless Backend with AWS Lambda & API Gatewayを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのServerless Backend with AWS Lambda & API Gatewayは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン3/4です。

「LambdaとDynamoDBの統合」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このServerless Backend with AWS Lambda & API Gatewayレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのServerless Backend with AWS Lambda & API Gatewayレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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