在 Python（boto3）中讀取 DynamoDB 所有項目

DynamoDB 沒有「select all」— 讀取整個表格意味著一個你要分頁到底的 scan。每個回應最多帶 1 MB；boto3 內建的 scan paginator 會為你跨每一頁追蹤 LastEvaluatedKey。

Code

import boto3

client = boto3.client("dynamodb")

paginator = client.get_paginator("scan")

items = []
for page in paginator.paginate(TableName="Music"):
    items.extend(page["Items"])

print(f"Table holds {len(items)} items")

說明

paginator 才是重點 — 單次 scan 呼叫並不會回傳整個表格；它最多回傳 1 MB。client.get_paginator("scan") 會發出後續請求（把 LastEvaluatedKey 餵回作為 ExclusiveStartKey）直到表格耗盡 — 也就是人們納悶項目為何「不見了」時忘掉的那個迴圈。（要自己手動處理？只要回應含有 LastEvaluatedKey 就持續呼叫。）
記憶體 — items 持有整個表格。對大表格，請在迴圈內處理每一個 page（寫入檔案、串流、彙整），而非一路累積。
在大表格上更快：平行 scan — 傳入 Segment=i, TotalSegments=N 並執行 N 個 worker（thread/process），每個各自對自己的 segment 分頁。總成本相同，但實際耗時大幅降低。
成本 — 完整 scan 每次執行都會讀取（並計費）每個項目的每個位元組。ProjectionExpression 縮小的是回應，而非帳單；別把 scan 放在熱路徑上 — 那是 query 與存取模式設計的用武之地。
項目以 DynamoDB JSON 回傳（{"S": ...}）。偏好原生的 Python 型別？請用 resource API（table.scan + 手動的 LastEvaluatedKey 迴圈 — resource API 沒有 paginator）。

改用視覺化操作

單純看看一個表格，不需要指令稿：下載 DynoTable 即可在分頁的格線中瀏覽任何表格 — 它會為你翻過 scan 的分頁，沒有迴圈可寫錯。而在你 scan 並付費之前，DynamoDB 定價計算機會顯示完整讀取一次你的表格實際花多少。

References

最後驗證於 2026-07-13，對照上方連結的 AWS 官方文件。

在 Python（boto3）中讀取 DynamoDB 所有項目

Code

說明

改用視覺化操作

相關範例

References

以視覺化方式建構此請求