AWS の DynamoDB に保存されたデータを Python から取得する方法をご紹介します。
今回は scan を使ったデータ取得 に絞って解説します。
前提条件
- AWS CLI がインストール済み
- Python3 系と boto3 がインストール済み
1. AWS CLI でプロファイルを設定する
まずは認証情報を~/.aws/config, ~/.aws/credentialsに登録します。
aws configure --profile my-profile
「my-profile」は自分の好きなプロファイル名に設定してください。
コマンド実施後：
AWS Access Key ID [None]: <アクセスキー>
AWS Secret Access Key [None]: <シークレットアクセスキー>
Default region name [None]: <リージョン名>
Default output format [None]: <出力フォーマット>
各情報を入力すると my-profile という名前で~/.aws/config, ~/.aws/credentialsに認証情報が保存されます。
アクセスキーとシークレットアクセスキーは、以下の記事などを参考に作成できます。
リージョン名は以下の方法で確認可能です。
- AWS マネジメントコンソールで右上のリージョンドロップダウンに現在選択中のリージョン名が表示されます（例：
ap-northeast-1）
出力フォーマットはboto3に影響しないので、何も入力せずEnterで問題ないです。
2. boto3 でセッションを作成する
boto3 側で先ほどのプロファイルを使用します。
import boto3
# プロファイルを指定し、セッションを取得
session = boto3.Session(profile_name="my-profile")
# DynamoDB リソースを取得
dynamodb = session.resource("dynamodb")
# テーブル指定
table = dynamodb.Table("取得したいテーブル名")
3. scan でデータを取得する
DynamoDB の scan を使ってデータを取り出します。
例えば「Subject 属性が math のアイテム」を取得する場合、
from boto3.dynamodb.conditions import Attr
response = table.scan(
FilterExpression=Attr("Subject").eq("math")
)
items = response.get("Items", [])
# ページング処理（全件取得する場合）
while "LastEvaluatedKey" in response:
response = table.scan(
FilterExpression=Attr("Subject").eq("math"),
ExclusiveStartKey=response["LastEvaluatedKey"]
)
items.extend(response.get("Items", []))
# 結果を出力
for item in items:
print(item)
4. scan で使える条件一覧
Attr を使うと、DynamoDB の属性に対してフィルタ条件を指定できます。
代表的な条件を表にまとめてみました。
| 条件 | サンプルコード | 説明 |
|---|---|---|
eq |
Attr("age").eq(30) |
age が 30 のアイテム |
ne |
Attr("status").ne("done") |
status が done 以外 |
lt |
Attr("score").lt(50) |
score が 50 未満 |
lte |
Attr("score").lte(80) |
score が 80 以下 |
gt |
Attr("price").gt(1000) |
price が 1000 より大きい |
gte |
Attr("price").gte(5000) |
price が 5000 以上 |
between |
Attr("date").between("2025-01-01", "2025-01-31") |
期間内のデータ |
begins_with |
Attr("name").begins_with("A") |
name が "A" で始まる |
contains |
Attr("tags").contains("urgent") |
tags に "urgent" が含まれる |
is_in |
Attr("type").is_in(["A", "B", "C"]) |
type が A, B, C のいずれか |
5. 注意点
-
scanはテーブル全体を読み込むため、コストが高く速度も遅い - 小規模テーブルや簡単なフィルタには便利だが、大規模テーブルでは
queryを検討する必要あり - 大量データを扱う場合は必ずページング処理を入れる 必要あり
まとめ
-
scanを使うと DynamoDB の全件検索ができる - boto3 では
Attrを使ってフィルタ条件を指定可能 -
scanは便利だけど非効率なので、queryの検討も必要
次回は query を使って パーティションキーで効率的にデータを取得する方法 を解説予定です！