本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# DynamoDB Streams 和存留時間
<a name="time-to-live-ttl-streams"></a>

您可以備份或處理[存留時間](TTL.md) (TTL) 刪除的項目，方法是在資料表上啟用 Amazon DynamoDB Streams 並處理過期項目的串流紀錄。如需詳細資訊，請參閱[讀取及處理串流](Streams.md#Streams.Processing)。

串流紀錄包含使用者身分欄位 `Records[{{<index>}}].userIdentity`。

存留時間程序在過期後刪除的項目具有下列欄位：
+ `Records[{{<index>}}].userIdentity.type`

  `"Service"`
+ `Records[{{<index>}}].userIdentity.principalId`

  `"dynamodb.amazonaws.com"`

**注意**  
在全域資料表中使用 TTL 時，執行 TTL 的區域會設定 `userIdentity` 欄位。複寫刪除時，在其他區域中不會設定此欄位。

下列 JSON 顯示單一串流紀錄的相關部分。

```
"Records": [
    {
        ...

        "userIdentity": {
            "type": "Service",
            "principalId": "dynamodb.amazonaws.com"
        }

        ...

    }
]
```

## 使用 DynamoDB Streams 和 Lambda 封存 TTL 已刪除的項目
<a name="streams-archive-ttl-deleted-items"></a>

合併 [DynamoDB 存留時間 (TTL)](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/TTL.html)、[DynamoDB Streams](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/Streams.html) 和 [AWS Lambda](https://aws.amazon.com/lambda/) 可協助簡化封存資料、降低 DynamoDB 儲存成本並降低程式碼複雜性。使用 Lambda 做為串流使用者具有許多優勢，最顯著的是與其他使用者 (例如 Kinesis Client Library (KCL)) 相比，成本降低。透過 Lambda 使用事件時，您不會因為 DynamoDB 串流上的 `GetRecords` API 呼叫而需要付費，而且 Lambda 可藉由識別串流事件中的 JSON 模式提供事件篩選功能。透過事件模式內容篩選，您最多可以定義五個不同的篩選條件來控制哪些事件要傳送到 Lambda 進行處理。這有助於減少對 Lambda 函式的調用、簡化程式碼並降低總體成本。

雖然 DynamoDB Streams 包含所有資料修改，例如 `Create`、`Modify` 和 `Remove` 動作，這可能會導致不必要的調用封存 Lambda 函式。例如，假設有一個資料表每小時有 200 萬個資料修改流入串流中，但其中不到 5% 的項目刪除將在 TTL 程序中過期且需要進行封存。搭配 [Lambda 事件來源篩選條件](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/invocation-eventfiltering.html)，Lambda 函式每小時只會調用 100,000 次。使用事件篩選，您只需為所需的調用付費，而不是在沒有事件篩選的情況下為 200 萬次的調用付費。

事件篩選套用至 [Lambda 事件來源映射](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/invocation-eventsourcemapping.html)，它是一種資源，可從選定的事件 (DynamoDB 串流) 中讀取並調用 Lambda 函式。在下圖中，您可以看到 Lambda 函式如何透過串流和事件篩選條件使用存留時間已刪除的項目。

![透過 TTL 程序刪除的項目，會啟動使用串流和事件篩選條件的 Lambda 函式。](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/amazondynamodb/latest/developerguide/images/streams-lambda-ttl.png)


### DynamoDB 存留時間事件篩選條件模式
<a name="ttl-event-filter-pattern"></a>

將以下 JSON 新增至事件來源映射[篩選條件](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/API_FilterCriteria.html)，可僅對 TTL 刪除的項目調用 Lambda 函式：

```
{
    "Filters": [
        {
            "Pattern": { "userIdentity": { "type": ["Service"], "principalId": ["dynamodb.amazonaws.com"] } }
        }
    ]
}
```

### 建立 AWS Lambda 事件來源映射
<a name="create-event-source-mapping"></a>

使用以下程式碼片段建立已篩選的事件來源映射，您可以將它連接到資料表的 DynamoDB 串流。每個程式碼區塊都包含事件篩選條件模式。

------
#### [ AWS CLI ]

```
aws lambda create-event-source-mapping \
--event-source-arn 'arn:aws:dynamodb:eu-west-1:012345678910:table/test/stream/2021-12-10T00:00:00.000' \
--batch-size 10 \
--enabled \
--function-name test_func \
--starting-position LATEST \
--filter-criteria '{"Filters": [{"Pattern": "{\"userIdentity\":{\"type\":[\"Service\"],\"principalId\":[\"dynamodb.amazonaws.com\"]}}"}]}'
```

------
#### [ Java ]

```
LambdaClient client = LambdaClient.builder()
        .region(Region.EU_WEST_1)
        .build();

Filter userIdentity = Filter.builder()
        .pattern("{\"userIdentity\":{\"type\":[\"Service\"],\"principalId\":[\"dynamodb.amazonaws.com\"]}}")
        .build();

FilterCriteria filterCriteria = FilterCriteria.builder()
        .filters(userIdentity)
        .build();

CreateEventSourceMappingRequest mappingRequest = CreateEventSourceMappingRequest.builder()
        .eventSourceArn("arn:aws:dynamodb:eu-west-1:012345678910:table/test/stream/2021-12-10T00:00:00.000")
        .batchSize(10)
        .enabled(Boolean.TRUE)
        .functionName("test_func")
        .startingPosition("LATEST")
        .filterCriteria(filterCriteria)
        .build();

try{
    CreateEventSourceMappingResponse eventSourceMappingResponse = client.createEventSourceMapping(mappingRequest);
    System.out.println("The mapping ARN is "+eventSourceMappingResponse.eventSourceArn());

}catch (ServiceException e){
    System.out.println(e.getMessage());
}
```

------
#### [ Node ]

```
const client = new LambdaClient({ region: "eu-west-1" });

const input = {
    EventSourceArn: "arn:aws:dynamodb:eu-west-1:012345678910:table/test/stream/2021-12-10T00:00:00.000",
    BatchSize: 10,
    Enabled: true,
    FunctionName: "test_func",
    StartingPosition: "LATEST",
    FilterCriteria: { "Filters": [{ "Pattern": "{\"userIdentity\":{\"type\":[\"Service\"],\"principalId\":[\"dynamodb.amazonaws.com\"]}}" }] }
}

const command = new CreateEventSourceMappingCommand(input);

try {
    const results = await client.send(command);
    console.log(results);
} catch (err) {
    console.error(err);
}
```

------
#### [ Python ]

```
session = boto3.session.Session(region_name = 'eu-west-1')
client = session.client('lambda')

try:
    response = client.create_event_source_mapping(
        EventSourceArn='arn:aws:dynamodb:eu-west-1:012345678910:table/test/stream/2021-12-10T00:00:00.000',
        BatchSize=10,
        Enabled=True,
        FunctionName='test_func',
        StartingPosition='LATEST',
        FilterCriteria={
            'Filters': [
                {
                    'Pattern': "{\"userIdentity\":{\"type\":[\"Service\"],\"principalId\":[\"dynamodb.amazonaws.com\"]}}"
                },
            ]
        }
    )
    print(response)
except Exception as e:
    print(e)
```

------
#### [ JSON ]

```
{
  "userIdentity": {
     "type": ["Service"],
     "principalId": ["dynamodb.amazonaws.com"]
   }
}
```

------