在 Amazon DynamoDB 中，查询操作是针对单个分区键进行的，如果你需要跨多个分区键执行查询，你可以使用扫描（Scan）操作或者使用并行查询（Query with Condition）。

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1. 使用扫描（Scan）操作

扫描操作会遍历表中的所有项目，因此不受分区键的限制，扫描操作的性能可能会受到数据量的影响，因为需要检查每个项目以确定是否满足过滤条件。

import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('YourTableName')
response = table.scan(
    FilterExpression=Attr('YourAttribute').eq('YourValue')
)
items = response['Items']

2. 使用并行查询（Query with Condition）

如果你知道要查询的分区键值，你可以使用并行查询，这意味着你需要在多个分区键上执行查询操作，然后将结果合并。

import boto3
import threading
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('YourTableName')
假设 partition_keys 是一个包含你要查询的分区键的列表
partition_keys = ['PartitionKey1', 'PartitionKey2', 'PartitionKey3']
def query_partition(pk):
    response = table.query(
        KeyConditionExpression=Attr('YourPartitionKey').eq(pk)
    )
    return response['Items']
results = []
threads = []
for pk in partition_keys:
    t = threading.Thread(target=query_partition, args=(pk,))
    threads.append(t)
    t.start()
for t in threads:
    t.join()
    results.extend(t.result)

相关问题与解答

Q1: 扫描操作和查询操作有什么区别？

A1: 扫描操作会检查表中的所有项目，而查询操作只会检查特定分区键的项目，如果只关注特定的分区键，查询操作通常会比扫描操作更快。

Q2: 并行查询是否会增加读取容量单位（Read Capacity Units）的使用？

A2: 是的，每次查询都会消耗读取容量单位，如果你并行执行多个查询，将会消耗更多的读取容量单位。

文章名称：DynamoDB中怎么跨多个分区键执行查询
本文链接：https://chengdu.cdxwcx.cn/article/dhesccg.html