DynamoDB 中的批量写入操作是否使用多线程策略？答案

【问题标题】：Does the bulk write operation in DynamoDB utilize a multi-threading strategy?DynamoDB 中的批量写入操作是否使用多线程策略？
【发布时间】：2022-01-15 15:12:30
【问题描述】：

我正在将条目写入 DynamoDB 表：

import time
...

for item in my_big_map.items():
    Ddb_model(column1=item[0], column2=item[1], column_timestamp=time.time()).save()

我怀疑这很慢，所以我正在考虑使用诸如concurrent.futures 之类的多线程策略将每个条目写入表：

def write_one_entry(item):
    Ddb_model(column1=item[0], column2=item[1], column_timestamp=time.time()).save()

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.map(write_one_entry, my_big_map.items())

但是，我在 PynamoDB 的文档中发现了这种 batch writes 的做法。看起来这是一种加速写入操作的便捷方式。

是否也使用了多线程策略？

PynamoDB 实现是否比使用concurrent.futures 进行批量写入更好？

【问题讨论】：

没有回答你的问题，但是 - 你为什么不使用 SDK？
我正在研究由前任工程师编写的既定包。我不知道为什么选择了 Pynamo。如果我切换到 SDK，这将是一个严重的重构项目……我应该切换的任何理由？

标签： python-3.x multithreading amazon-web-services amazon-dynamodb pynamodb

【解决方案1】：

我怀疑这很慢

正确，您没有利用 BatchWriteItem API，它允许您写入最多 16 MB 的数据（或最多 25 个创建/删除请求）。

它本质上是大量的PutItem 和/或DeleteItem 请求（请注意，您不能通过BatchWriteItem 更新项目）。不使用此 API 意味着您将失去 AWS 一次性组合更新操作所带来的性能和网络改进。

是否也使用了多线程策略？

不，它不需要特别 - 只需要一个批量 API 的接口。

主要的速度提升将来自 AWS 方面的批处理，而不是本地。

PynamoDB 实现是否比使用concurrent.futures 进行批量写入更好？

是的，因为重要的是实际使用批量 API，而不是如何迭代数据，以获得最大利益。

您的 concurrent.futures 实现将比您的原始代码更快，但仍然没有利用 BatchWriteItem API。 您正在加快调用 AWS 的速度，但您正在仍然在my_big_map.items() 中为每个项目发送请求，这将占用最多的时间。

无论您是否使用context managers or iterators，PynamoDB 似乎都在使用批量 API 查看 source code，因此您最好使用 PynamoDB 实现，该实现还将为您处理项目分页等引擎盖。

重要的是您使用了BatchWriteItem API，它将为您提供所需的速度改进。

PynamoDB 的批处理可以让你做到这一点（以及 AWS 的 Boto3）。

【讨论】：