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참고
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GraphQL 스키마의 해석기와 필드는 매우 뛰어난 유연성으로 1:1 관계를 갖습니다. 데이터 원본이 스키마와 독립적으로 해석기에 구성되어 있으므로, 스키마를 요구에 가장 잘 맞게 짜맞춰서 다양한 데이터 원본을 통해 GraphQL 유형을 해석하거나 조작할 수 있습니다.
다음 예제 시나리오는 스키마에서 데이터 소스를 혼합하고 일치시키는 방법을 보여줍니다. 시작하기 전에 이전 자습서에 설명된 대로 AWS Lambda, Amazon DynamoDB 및 Amazon OpenSearch Service에 대한 데이터 소스 및 해석기를 설정하는 방법을 숙지하는 것이 좋습니다.
스키마 예제
다음 스키마에는 Post 작업 3개와 Query 작업 3개가 정의된 Mutation 유형이 있습니다.
type Post { id: ID! author: String! title: String content: String url: String ups: Int downs: Int version: Int! } type Query { allPost: [Post] getPost(id: ID!): Post searchPosts: [Post] } type Mutation { addPost( id: ID!, author: String!, title: String, content: String, url: String ): Post updatePost( id: ID!, author: String!, title: String, content: String, url: String, ups: Int!, downs: Int!, expectedVersion: Int! ): Post deletePost(id: ID!): Post }
이 예제에서는 총 6개 해석기를 연결하게 됩니다. 한 가지 가능한 방법은 DynamoDB 해석기 매핑 템플릿 참조에 설명된 대로 이 모든 것을 Posts라고 하는 Amazon DynamoDB 테이블에서 가져와서 AllPosts가 스캔을 실행하고 searchPosts가 쿼리를 실행하도록 하는 것입니다. 하지만 Lambda 또는 OpenSearch Service를 통해 이러한 GraphQL 쿼리를 해석하는 등 사용자의 비즈니스 요구에 맞는 다른 방법도 있습니다.
해석기를 통해 데이터 변경
DynamoDB(또는 Amazon Aurora) 같은 데이터베이스의 결과를 클라이언트로 반환할 때 몇 가지 속성을 변경한 상태로 반환해야 할 수도 있습니다. 클라이언트의 타임스탬프 차이 같은 데이터 형식의 포맷팅이나 이전 버전과의 호환성 문제를 처리하기 위한 것이 이유일 수 있습니다. 설명을 돕기 위해, 다음 예제에서 AWS Lambda 함수는 GraphQL 해석기가 호출될 때마다 난수를 할당하여 블로그 게시물에 대한 좋아요/싫어요 평가를 다룹니다.
'use strict';
const doc = require('dynamodb-doc');
const dynamo = new doc.DynamoDB();
exports.handler = (event, context, callback) => {
const payload = {
TableName: 'Posts',
Limit: 50,
Select: 'ALL_ATTRIBUTES',
};
dynamo.scan(payload, (err, data) => {
const result = { data: data.Items.map(item =>{
item.ups = parseInt(Math.random() * (50 - 10) + 10, 10);
item.downs = parseInt(Math.random() * (20 - 0) + 0, 10);
return item;
}) };
callback(err, result.data);
});
};이 함수는 완벽하게 유효한 Lambda 함수로 GraphQL 스키마의 AllPosts 필드에 연결하여 모든 결과에서 반환하는 쿼리가 좋아요/싫어요에 대한 난수를 가져오도록 합니다.
DynamoDB 및 OpenSearch Service
일부 애플리케이션의 경우 DynamoDB에 대한 단순 조회 쿼리와 변형을 수행할 수 있으며, 백그라운드 프로세스를 통해 문서를 OpenSearch Service로 전송할 수 있습니다. 그런 다음 단순히 searchPosts 해석기를 OpenSearch Service 데이터 소스에 연결하고 GraphQL 쿼리를 사용하여 (DynamoDB에서 가져온 데이터의) 검색 결과를 반환할 수 있습니다. 이 기능은 키워드, 퍼지 워드 일치 또는 지역 검색 조회 등 애플리케이션에 고급 검색 작업 추가 시 매우 유용할 수 있습니다. DynamoDB에서 데이터 전송은 ETL 프로세스를 통해 수행하거나 Lambda을 사용하여 DynamoDB에서 스트리밍할 수 있습니다. AWS 계정의 미국 서부 2(오레곤) 리전에서 다음 AWS CloudFormation 스택을 사용하여 전체 예제를 시작할 수 있습니다.
이 예제의 스키마를 통해 다음과 같이 DynamoDB 해석기를 사용하여 게시물을 추가할 수 있습니다.
mutation add { putPost(author:"Nadia" title:"My first post" content:"This is some test content" url:"https://aws.amazon.com/appsync/" ){ id title } }
이렇게 하면 DynamoDB에 데이터가 기록되고, Lambda를 통해 Amazon OpenSearch Service로 데이터를 스트리밍합니다. 그러면 다양한 필드로 모든 게시물을 검색할 수 있습니다. 예를 들면 데이터가 Amazon OpenSearch Service에 있으므로 다음과 같이 공백으로만 이루어졌더라도 자유 형식의 텍스트를 사용하여 작성자나 콘텐츠 필드를 검색할 수 있습니다.
query searchName{ searchAuthor(name:" Nadia "){ id title content } } query searchContent{ searchContent(text:"test"){ id title content } }
데이터가 DynamoDB에 직접 기록되므로 allPosts{...} 및 singlePost{...} 쿼리를 사용하여 테이블에 대해 효율적인 목록이나 항목 조회 작업을 수행할 수 있습니다. 이 스택은 DynamoDB 스트림에 대해 다음 예제 코드를 사용합니다.
참고:: 이 코드는 예제일 뿐입니다.
var AWS = require('aws-sdk');
var path = require('path');
var stream = require('stream');
var esDomain = {
endpoint: 'https://opensearch-domain-name.REGION.es.amazonaws.com',
region: 'REGION',
index: 'id',
doctype: 'post'
};
var endpoint = new AWS.Endpoint(esDomain.endpoint)
var creds = new AWS.EnvironmentCredentials('AWS');
function postDocumentToES(doc, context) {
var req = new AWS.HttpRequest(endpoint);
req.method = 'POST';
req.path = '/_bulk';
req.region = esDomain.region;
req.body = doc;
req.headers['presigned-expires'] = false;
req.headers['Host'] = endpoint.host;
// Sign the request (Sigv4)
var signer = new AWS.Signers.V4(req, 'es');
signer.addAuthorization(creds, new Date());
// Post document to ES
var send = new AWS.NodeHttpClient();
send.handleRequest(req, null, function (httpResp) {
var body = '';
httpResp.on('data', function (chunk) {
body += chunk;
});
httpResp.on('end', function (chunk) {
console.log('Successful', body);
context.succeed();
});
}, function (err) {
console.log('Error: ' + err);
context.fail();
});
}
exports.handler = (event, context, callback) => {
console.log("event => " + JSON.stringify(event));
var posts = '';
for (var i = 0; i < event.Records.length; i++) {
var eventName = event.Records[i].eventName;
var actionType = '';
var image;
var noDoc = false;
switch (eventName) {
case 'INSERT':
actionType = 'create';
image = event.Records[i].dynamodb.NewImage;
break;
case 'MODIFY':
actionType = 'update';
image = event.Records[i].dynamodb.NewImage;
break;
case 'REMOVE':
actionType = 'delete';
image = event.Records[i].dynamodb.OldImage;
noDoc = true;
break;
}
if (typeof image !== "undefined") {
var postData = {};
for (var key in image) {
if (image.hasOwnProperty(key)) {
if (key === 'postId') {
postData['id'] = image[key].S;
} else {
var val = image[key];
if (val.hasOwnProperty('S')) {
postData[key] = val.S;
} else if (val.hasOwnProperty('N')) {
postData[key] = val.N;
}
}
}
}
var action = {};
action[actionType] = {};
action[actionType]._index = 'id';
action[actionType]._type = 'post';
action[actionType]._id = postData['id'];
posts += [
JSON.stringify(action),
].concat(noDoc?[]:[JSON.stringify(postData)]).join('\n') + '\n';
}
}
console.log('posts:',posts);
postDocumentToES(posts, context);
};DynamoDB 스트림을 사용하여 id를 기본 키로 하는 DynamoDB 테이블에 이 부분을 연결하면, 원본에 대한 모든 변경 내용이 OpenSearch Service 도메인으로 스트리밍됩니다. 이 구성에 대한 자세한 내용은 DynamoDB Streams 설명서를 참조하십시오.
