aws cliの最新化

aws cliがインストールされていることを前提に進めます。
ただしcliが最新化されていないとチュートリアル通り進めないので念の為最新化しましょう。

$ pip install awscli --upgrade --user

Aurora Serverless clusterの作成

ここからは、本家チュートリアルとほぼ同じです。2018年11月現在でTokyoリージョンではAurora ServerlessをデータストアとしたAppsyncは利用できないみたいなので、バージニア北部リージョンで試します。

aws rds create-db-cluster --db-cluster-identifier http-endpoint-test  --master-username USERNAME \
 --master-user-password COMPLEX_PASSWORD --engine aurora --engine-mode serverless \
 --region us-east-1

AWS Secrets Manager からDBの認証情報を追加

rds clusterへアクセスするための認証情報を作成します。
ローカルに「creds.json」というファイル名を作成し、以下のように記述してください。

{
    "username": "USERNAME",
    "password": "COMPLEX_PASSWORD"
}

以下コマンドでrds clusterへアクセスするための認証をSecrets Managerを登録します。

aws secretsmanager create-secret --name HttpRDSSecret --secret-string ./creds.json --region us-east-1

ちなみに自分はこの方法ではうまくいきませんでした・・
マネジメントコンソールから直接登録しても問題無かったので、今回はその方法で回避しました。

■ Secret Managerのマネジメントコンソール
https://console.aws.amazon.com/secretsmanager/home?region=us-east-1#/home

こんな感じで登録しました。

DB&スキーマの作成

DB&スキーマの作成を行なっていきます。ここは本家チュートリアルとほぼ同じです。

aws rds-data execute-sql --db-cluster-or-instance-arn "arn:aws:rds:us-east-1:XXXXXXXXXXXX:cluster:http-endpoint-test" \
--schema "mysql"  --aws-secret-store-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:XXXXXXXXXXXX:secret:XXXXX-XXXXXX"  \
--region us-east-1 --sql-statements "create DATABASE TESTDB"

aws rds-data execute-sql --db-cluster-or-instance-arn "arn:aws:rds:us-east-1:XXXXXXXXXXXX:cluster:http-endpoint-test" \
 --schema "mysql"  --aws-secret-store-arn "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:XXXXXXXXXXXX:secret:XXXXX-XXXXXX" \
 --region us-east-1 \
 --sql-statements "create table Pets(id varchar(200), type varchar(200), price float)" --database "TESTDB"

--aws-secret-store-arnには先ほどマネジメントコンソールから作成したsecretのARNを指定してください。

AppSyncのスキーマを作成

Appsyncのスキーマを作成していきます。ここから本家とは少し違いSubscriptionの設定を追加しています。また、subscriptionの動作確認で用いないmutationは削除しています。

input CreatePetInput {
	type: PetType
	price: Float!
}

type Mutation {
	createPet(input: CreatePetInput!): Pet
}

type Pet {
	id: ID!
	type: PetType
	price: Float
}

enum PetType {
	dog
	cat
	fish
	bird
	gecko
}

type Query {
	listPets: [Pet]
}

type Subscription {
	createPet(id: ID, type: PetType, price: Float): Pet
		@aws_subscribe(mutations: ["createPet"])
}

schema {
	query: Query
	mutation: Mutation
	subscription: Subscription
}

データソースの指定

AppsyncのデータソースにAuroraを指定します。
AppsyncのSchema > Data Sources > Create data sources から先ほど作成したAuroraを指定します。

Resolverの設定

AppsyncのスキーマとAuroraのスキーマをマッピングさせます。

AppsyncのSchema > ResolverからcreatePetの「Attach」ボタンを選択します。(以下の画像ではすでにAuroraのマッピングが完了しているため「aurora」となっています)

request mapping template を以下のように設定します。ここも本家と同じです。

# set($id=$utils.autoId())
{
    "version": "2018-05-29",
    "statements": [
        "insert into Pets VALUES ('$id', '$ctx.args.input.type', $ctx.args.input.price)",
        "select * from Pets WHERE id = '$id'"
    ]
}

response mapping template を以下のように設定します。

$utils.toJson($utils.rds.toJsonObject($ctx.result)[1][0])

以上で設定は終了です。
あとはAmplifyなどでsubscribeしてやればmutationをリアルタイムに検知できるようになります。