DynamoDb me parece una buena opción para utilizar una base de datos (no relacional) en la nube.

DynamoDb se puede utilizar en diferentes tamaños de proyectos desde proyectos pequeños a muy grandes, con todas son bondades de tiempos de respuesta bajos y gran escalabilidad.

에제르치시오

Vamos almacenar los resultados de los partidos de futbol de una o mas ligas.

요구 사항:

Tener una cueenta de AWS

Tener configuradas las credenciales de AWS en la maquina(en la consola de mac o linux ejecutar AWS configure para definir el Access key ID). Se utiliza este metodo solo por ser 'practico', no es consejable productivo para.entorn

Tener instalado python y la libreria boto3(pip install boto3)

편집자

비주얼 스튜디오 코드

1) Inicialmente se debe importar la librería de boto3 e iniciar el recurso para la utilización de DynamoDB

import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key
dynamodb = boto3.resource("dynamodb")

2) Creación de la tabla PartidosFutbol con la Partition Key Liga (tipo string) y la Sort Key Partido (tipo string)

dynamodb.create_table(
        TableName='PartidosFutbol',
        KeySchema=[
            {
                'AttributeName': 'Liga',
                'KeyType': 'HASH'  # Partition key
            },
            {
                'AttributeName': 'Partido',
                'KeyType': 'RANGE'  # Sort key
            }
        ],
        #Se deben crear las llaves nuevamente con su tipo de dato
        AttributeDefinitions=[
            {
                'AttributeName': 'Liga',
                'AttributeType': 'S'  # Se utiliza S para tipos de datos String y N para numeros
            },
            {
                'AttributeName': 'Partido',
                'AttributeType': 'S'
            }

        ],
        ProvisionedThroughput={
            'ReadCapacityUnits': 5,
            'WriteCapacityUnits': 5
        }
    )

3) Vamos a ingresar el resultado de un partido de futbol
Chelsea 1 - 2 Machester City de la Premier League, jugado 2021년 9월 26일

table = dynamodb.Table("PartidosFutbol")
table.put_item(Item={
    "Liga": "Premier League#2021/22",
    "Partido":"Chelsea#Manchester City#2021/09/26",
    "Local":"Chelsea",
    "Visitante":"Manchester City",
    "MarcadorLocal":1,
    "MarcadorVisitante": 2,
    "Fecha":"2021/09/26"

})

4) Revisando el resultado final no fue Chelsea 1 - 2 Manchester City, el resultado final fue: Chelsea 0 - 1 Manchester City. 실제 데이터에 대한 정보 제공에 대한 정보 제공

table.update_item(
                Key={
                    "Liga": "Premier League#2021/22",
                    "Partido": "Chelsea#Manchester City#2021/09/26"
                },
                UpdateExpression="set MarcadorVisitante=:marcador_visitante,MarcadorLocal=:marcador_local",
                ExpressionAttributeValues={
                    ":marcador_visitante":1,
                    ":marcador_local":0
                },
                ReturnValues="UPDATED_NEW"
            )

Es importante tener en cueenta, para las realizaciones se debe usar siempre el Partition Key y el Sort Key siempre y cuando este ultimo se haya definido en la tabla.

5) Como nuestra base de datos tiene muy poca información, vamos a registrar mas resultados.

partidos = []
partido1 = {"Liga": "Premier League#2021/22","Partido":"Arsenal#Tottenham Hotspur#2021/09/26","Local":"Arsenal","Visitante":"Tottenham","MarcadorLocal":3,"MarcadorVisitante": 1,"Fecha":"2021/09/25"}
partido2 = {"Liga": "LaLiga#2021/22","Partido":"Athletic Bilbao#Rayo Vallecano#2021/09/21","Local":"Athletic Bilbao","Visitante":"Rayo Vallecano","MarcadorLocal":1,"MarcadorVisitante": 2,"Fecha":"2021/09/21"}
partidos.append(partido1)
partidos.append(partido2)
with table.batch_writer() as batch:
    for p in partidos:
        content = {
            "Liga": p["Liga"],
            "Partido":p["Partido"],
            "Local":p["Local"],
            "Visitante":p["Visitante"],
            "MarcadorLocal":p["MarcadorLocal"],
            "MarcadorVisitante": p["MarcadorVisitante"],
            "Fecha":p["Fecha"]
        }
        batch.put_item(Item=content)

batch_writer: escribir o borrar muchos datos de manera eficiente.

6)Ahora vamos a Consultar los partidos de la liga inglesa.

table.query(KeyConditionExpression=Key('Liga').eq("Premier League#2021/22"),                   
                        ProjectionExpression="table.query(KeyConditionExpression=Key('Liga').eq("Premier League#2021/22"),                   
                        ProjectionExpression="#L,MarcadorLocal,Visitante,MarcadorVisitante",
                        ExpressionAttributeNames = {'#L': 'Local'}
),MarcadorLocal,Visitante,MarcadorVisitante",
                        ExpressionAttributeNames = {'#L': 'Local'}
)

ProjectionExpression: Se utiliza para definir que columnas va a retornar la Consulta
ExpressionAttributeNames: las columnas의 별칭을 정의하는 데 사용됩니다.

En este caso se utiliza el alias #L para la columna Local ya que Local es una palabra reservada de DynamoDB

7)Ahora queremos traer un partido especifico de la liga española.

table.query(KeyConditionExpression=Key('Liga').eq("LaLiga#2021/22") & Key("Partido").eq("Athletic Bilbao#Rayo Vallecano#2021/09/21")
)

8) En este paso vamos a traer los partido por una fecha especifica.

table.query(KeyConditionExpression=Key('Liga').eq("Premier League#2021/22"),                   
                        FilterExpression= 'Fecha = :Fecha',
                        ExpressionAttributeValues= { 
                        ':Fecha': '2021/09/25'
                        }
)

9) CRUD vamos a eliminar un partido de nuestra tabla.

table.delete_item(
            Key={
                'Liga': "Premier League#2021/22",
                "Partido":"Chelsea#Manchester City#2021/09/26"
            },
            ConditionExpression="MarcadorLocal = :marcador_local and MarcadorVisitante =:marcador_visante",
            ExpressionAttributeValues={
                ":marcador_local": 0,
                ":marcador_visante": 1,
            }
        )

삭제_항목에 대한 세부적인 정의는 파티션 키와 정렬 키의 정의에 따라 결정됩니다.

참조

Boto3
Documentación DynamoDB

Me pueden encontrar ko