Tablestore:Function Compute の使用

ステップ 1：データテーブルの Stream 機能の有効化

Function Compute (FC) の Tablestore トリガーは、Stream 機能に依存してデータテーブルから増分データ変更を取得します。まず、ターゲットデータテーブルの Stream 機能を有効にする必要があります。

Tablestore トリガーは、中国 (北京)、中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (深セン)、日本 (東京)、シンガポール、ドイツ (フランクフルト)、中国 (香港) のリージョンでサポートされています。

1. Tablestore コンソールにログインします。上部のナビゲーションバーで、インスタンスが配置されているリージョンを選択し、ターゲットインスタンスのエイリアスをクリックします。

2. インスタンス詳細 ページで、テーブル リスト内のターゲットデータテーブルの名前をクリックします。

3. トンネル タブをクリックし、Stream 情報 の右側にある 有効化 をクリックします。

4. Stream の有効化 ダイアログボックスで、ログの有効期限 を設定し、有効化 をクリックします。

   ログの有効期限 は、時間単位のゼロ以外の整数である必要があります。最大値は 168 時間です。ログの有効期限は一度設定すると変更できません。慎重に値を設定してください。

ステップ 2：イベント関数の作成と設定

Tablestore トリガーを作成する際、現在の関数と同じリージョンにある Tablestore インスタンスとデータテーブルのみを選択できます。関数とターゲットデータテーブルが同じリージョンにあることを確認してください。

1. Function Compute コンソールにログインします。上部のナビゲーションバーで、ご利用の Tablestore インスタンスと同じリージョンを選択します。

2. 左側のナビゲーションウィンドウで、関数管理 > 関数 をクリックします。

3. 関数の作成 をクリックし、イベント関数 を選択してから、イベント関数の作成 をクリックします。

4. 以下のように関数パラメーターを設定します。詳細な設定手順については、「イベント関数の作成」をご参照ください。

   • 関数名：関数の名前です。名前は同一アカウントおよび同一リージョン内で一意である必要があり、命名規則に従う必要があります。

   • ランタイム：組み込みランタイム と、Python や Java などの使い慣れた言語とバージョンを選択することを推奨します。この例では Python 3.12 を使用します。

   • コードアップロード方法：FC にコードをアップロードする方法を選択します。この例では、ZIP のアップロード を選択します。サンプルコード tablestore_trigger_example.zip をダウンロードしてアップロードできます。

5. 作成 をクリックして関数を作成します。

ステップ 3：イベント関数のテストと検証

Tablestore トリガーを設定する前に、イベントをシミュレートして関数をテストします。Tablestore トリガーはエンコーディングに CBOR フォーマットを使用します。テストでは、これを JSON フォーマットでシミュレートできます。

1. 関数詳細 ページで、関数のテスト の横にあるドロップダウン矢印をクリックし、テストパラメーターの設定 をクリックします。

2. イベント名 (例：test-event) を入力し、テキストエディターに以下のサンプルイベントを入力してから OK をクリックします。

   {
       "Version": "Sync-v1",
       "Records": [
           {
               "Type": "PutRow",
               "Info": {
                   "Timestamp": 1506416585740836
               },
               "PrimaryKey": [
                   {
                       "ColumnName": "pk_0",
                       "Value": 1506416585881590900
                   },
                   {
                       "ColumnName": "pk_1",
                       "Value": "2017-09-26 17:03:05.8815909 +0800 CST"
                   },
                   {
                       "ColumnName": "pk_2",
                       "Value": 1506416585741000
                   }
               ],
               "Columns": [
                   {
                       "Type": "Put",
                       "ColumnName": "attr_0",
                       "Value": "hello_table_store",
                       "Timestamp": 1506416585741
                   },
                   {
                       "Type": "Put",
                       "ColumnName": "attr_1",
                       "Value": 1506416585881590900,
                       "Timestamp": 1506416585741
                   }
               ]
           }
       ]
   }

3. 関数のテスト をクリックし、テストが完了するのを待ちます。実行が成功すると、OK が返されます。ログ出力 をクリックして実行ログを表示します。

   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO] Begin to handle event
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO] --------------------------------------------------
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO] Event Type: PutRow
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO] Timestamp: 1506416585740836
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO] Primary Keys:
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO]   Name: pk_0, Value: 1506416585881590900
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO]   Name: pk_1, Value: 2017-09-26 17:03:05.8815909 +0800 CST
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO]   Name: pk_2, Value: 1506416585741000
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO] Attribute Columns:
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO]   Type: Put, Name: attr_0, Value: hello_table_store, Timestamp: 1506416585741
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO]   Type: Put, Name: attr_1, Value: 1506416585881590900, Timestamp: 1506416585741
   2025-11-24 16:02:59 1-69241131-15e0c7d6-8ec1eb81c700 [INFO] --------------------------------------------------

ステップ 4：トリガーの設定と検証

関数のテストと検証が完了したら、Tablestore トリガーを設定してデータテーブルの変更に自動的に応答するようにします。その後、データ操作を実行してトリガーの機能を検証します。

1. 関数詳細 ページで トリガー タブをクリックし、トリガーの作成 をクリックします。

2. 以下のようにトリガーパラメーターを設定します。

   • トリガータイプ：Tablestore を選択します。

   • 名前：test_trigger などのカスタムトリガー名を入力します。

   • インスタンス：ターゲットの Tablestore インスタンスを選択します。

   • テーブル：ターゲットのデータテーブルを選択します。

3. OK をクリックしてトリガーを作成します。

4. Tablestore データテーブルにデータの行を挿入または更新します。この例では、Tablestore コンソールで行を挿入する方法を示します。

5. 関数詳細 ページで ログ タブをクリックして、関数の呼び出しログと結果を表示します。操作 列で リクエストログ をクリックして詳細なログ情報を表示します。

   2025-11-24 16:30:12 1-69241793-15071122-c8e16b8b5ce5 [INFO] Begin to handle event
   2025-11-24 16:30:12 1-69241793-15071122-c8e16b8b5ce5 [INFO] --------------------------------------------------
   2025-11-24 16:30:12 1-69241793-15071122-c8e16b8b5ce5 [INFO] Event Type: PutRow
   2025-11-24 16:30:12 1-69241793-15071122-c8e16b8b5ce5 [INFO] Timestamp: 1763973009228992
   2025-11-24 16:30:12 1-69241793-15071122-c8e16b8b5ce5 [INFO] Primary Keys:
   2025-11-24 16:30:12 1-69241793-15071122-c8e16b8b5ce5 [INFO]   Name: id, Value: 8
   2025-11-24 16:30:12 1-69241793-15071122-c8e16b8b5ce5 [INFO]   Name: name, Value: test-name
   2025-11-24 16:30:12 1-69241793-15071122-c8e16b8b5ce5 [INFO] Attribute Columns:
   2025-11-24 16:30:12 1-69241793-15071122-c8e16b8b5ce5 [INFO]   Type: Put, Name: age, Value: 18, Timestamp: 1763973009229
   2025-11-24 16:30:12 1-69241793-15071122-c8e16b8b5ce5 [INFO] --------------------------------------------------