本文介绍了在 DynamoDB 中实现自增 ID 的两种常用方法，由于 DynamoDB 本身不支持像 MySQL 那样的原生自增功能，因此需要通过原子计数器或利用排序键的特性来实现。文章详细讲解了每种方法的实现原理、代码示例、优缺点以及适用场景，帮助开发者选择最适合自身业务需求方案。
在关系型数据库中，自增 ID 是一种常见的需求，可以方便地生成唯一且有序的标识符。然而，DynamoDB 作为 NoSQL 数据库，并不直接支持自增 ID 的功能。本文将介绍两种在 DynamoDB 中实现类似功能的常用方法。
方法一：使用原子计数器
原子计数器是一种利用 DynamoDB 的原子性操作来实现自增 ID 的方法。其核心思想是维护一个专门的计数器项，每次需要生成新的 ID 时，通过 UpdateItem 操作原子性地递增该计数器的值，并将递增后的值作为新的 ID。
实现步骤：
- 创建计数器项： 在 DynamoDB 表中创建一个特殊的项，用于存储计数器的值。例如，可以设置分区键为 'orderCounter'，属性名为 'count'。
- 原子递增计数器： 使用 UpdateItem 操作递增计数器的值，并要求 DynamoDB 返回更新后的值。
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('orders')
# 原子递增计数器
response = table.update_item(
Key={'pk': 'orderCounter'},
UpdateExpression="ADD #cnt :val",
ExpressionAttributeNames={'#cnt': 'count'},
ExpressionAttributeValues={':val': 1},
ReturnValues="UPDATED_NEW"
)
# 获取新的 ID 值
next_order_id = response['Attributes']['count']
# 使用新的 ID
table.put_item(
Item={'pk': str(next_order_id), 'deliveryMethod': 'expedited'}
)优点：
- 简单易懂： 实现逻辑清晰，易于理解和维护。
- 保证唯一性： DynamoDB 的原子性操作保证了生成的 ID 的唯一性。
- 无竞争条件： 所有对计数器项的写入都是串行执行的，避免了竞争条件的发生。
缺点：
- 吞吐量限制： 由于所有 ID 的生成都依赖于对同一个计数器项的更新，因此该方法的吞吐量受限于单个 DynamoDB 分区的最大吞吐量。
- 额外的写入成本： 每次生成新的 ID 都需要一次额外的写入操作来更新计数器。
适用场景：
主要增加论坛整合，在后台内置网银，快钱支付宝等实时在线支付平台 支付宝支付方式改成在收银台统一支付 并且修改了收到已付款定单后台显示定单确认功能[这功能非常强大，自动确认] 并且增加了商城内短信功能，商城店主可以自由与会员之间实时交谈。 改正给ID添加积分后，登陆到前台，在 MEMBER LOGIN 下面的积分仍然显示为0的问题 修改 订单确认 中 投递&包装方法 没有根据前面的选择而改
- 对 ID 生成的吞吐量要求不高，例如，订单量较小的系统。
- 对 ID 的唯一性要求非常严格。
方法二：使用排序键
该方法利用 DynamoDB 表的主键中的排序键来实现自增 ID 的功能。其核心思想是利用排序键的排序特性，通过查询当前最大的排序键值，然后递增该值作为新的 ID。
实现步骤：
- 查询最大排序键值： 使用 Query 操作查询具有相同分区键的项集合中最大的排序键值。
- 递增排序键值： 将查询到的最大排序键值递增 1，作为新的 ID。
- 写入新项： 使用 PutItem 操作将包含新 ID 的项写入 DynamoDB 表。为了避免并发写入导致 ID 冲突，可以使用条件表达式 attribute_not_exists(pk) 来确保只有在具有相同分区键和排序键的项不存在时才写入。
import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key
PROJECT_ID = 'projectA'
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
client = dynamodb.Table('projects')
highest_issue_id = 0
saved = False
# 查询最大排序键值
response = client.query(
KeyConditionExpression=Key('pk').eq(PROJECT_ID),
ScanIndexForward=False,
Limit=1
)
# 获取最大排序键值
if response['Count'] > 0:
highest_issue_id = int(response['Items'][0]['sk'])
while not saved:
try:
# 写入新项，并使用条件表达式避免并发写入
response = client.put_item(
Item={
'pk': PROJECT_ID,
'sk': highest_issue_id + 1,
'priority': 'low'
},
ConditionExpression='attribute_not_exists(pk)'
)
saved = True
# 如果条件表达式失败，则说明发生了并发写入，需要重新查询最大排序键值并重试
except dynamodb.meta.client.exceptions.ConditionalCheckFailedException as e:
highest_issue_id = highest_issue_id + 1优点：
- 更高的吞吐量： 可以通过增加分区键的数量来提高吞吐量。
- 减少写入成本： 每次生成新的 ID 只需要一次写入操作。
缺点：
- 实现相对复杂： 需要处理并发写入可能导致的 ID 冲突。
- 需要重试机制： 当发生并发写入时，需要重新查询最大排序键值并重试。
适用场景：
- 对 ID 生成的吞吐量要求较高。
- 可以容忍一定的 ID 冲突概率，并通过重试机制来解决。
总结
本文介绍了在 DynamoDB 中实现自增 ID 的两种常用方法：使用原子计数器和使用排序键。每种方法都有其优缺点和适用场景。开发者应根据自身的业务需求选择最合适的方案。在选择方案时，需要综合考虑吞吐量、唯一性、实现复杂度、成本等因素。
