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在DynamoDB中，中跨要跨多個(gè)分區鍵執行查詢(xún)，分區可以使用掃描（Scan）操作。鍵執掃描操作會(huì )遍歷整個(gè)表，行查詢(xún)而不僅僅是中跨特定的分區鍵。但請注意(yi)，分區(′_ゝ`)掃描操作可能會(huì )消耗較多的鍵執讀取容量單位（RCU），因(yin)此不(bu)建議頻繁使用。行查詢(xún)

在 Amazon DynamoDB 中，中跨查詢(xún)操??作是分區針對單個(gè)分區鍵進(jìn)行的，如果(guo)你需要跨多個(gè)分區鍵執行查詢(xún)，鍵執你可以使用掃描（Scan）操作或者使用并行查詢(xún)（Query with Condition）。行查??詢(xún)

1. 使用掃描（Scan）操作

掃描操作會(huì )遍歷表中的中跨所有項目，因此不??受分區鍵的分區限制，掃描操作的鍵執性能可能會(huì )受到數據量的影響，因為需要檢查每個(gè)項目以確定是否滿(mǎn)足過(guò)濾條件。

import boto3dynamodb = boto3.resource('dynamodb')table = dynamodb.Table('YourTableName')response = table.scan( FilterExpression=Attr('YourAttribute').eq('YourValue'))it(╬ ò﹏ó)ems = response['(′?｀)Items']

如果你知道要查詢(xún)的分區鍵值，你可以使用并行查詢(xún)，這意味著(zhù)你需要在多個(gè)分區鍵上執行查詢(xún)操作，然后將結果合并。

import boto3import threadingdynamodb = boto3.resource('dynamodb')table = dynamodb.Table??('YourTableName')假設 parti(?_?;)tion_keys 是一個(gè)包含你要查詢(xún)的分區鍵的(de)列表partition_keys = ['PartitionKey1', 'Part┐(′?｀)┌itionKey2', 'PartitionKey3']def query_pa(′ω｀)rtition(pk): response = table.query( KeyConditionE??xpression=Attr('YourPartitionKey').eq(pk) ) retur(′▽?zhuān)?n response['Items']results = []threads = []for pk(???) in partition_keys: t = threading.Thread(target=query??_partition, args=(pk,)) threa??ds.append(t) t.start()for t in th(╬?益?)reads: t.join() results.extend(t.result)

相關(guān)問(wèn)題與解答

Q1: 掃描操作和查詢(xún)操作有什么區別？

A1: 掃描操作會(huì )檢查表中的所有項目，而查詢(xún)操作只會(huì )檢查特定分區鍵的項目，如果只關(guān)注特定的分區鍵，查詢(xún)操作通常(?????)會(huì )比掃描操作更快。

Q2: 并行查詢(xún)是否會(huì )增加讀取容量單位（Read Capacity(′ω｀) Units）的使用？

A2: 是的，每次查詢(xún)都會(huì )消耗讀取容量單位，如果你并行執行多個(gè)查詢(xún)，將會(huì )消耗更多的讀取容(′?｀)量單位。