Classificació de dades per data de creació amb AWS Amplify a Flutter

Dominar l'ordenació de dades a AWS Amplify

El desenvolupament d'aplicacions mòbils sovint requereix obtenir i mostrar dades de manera que no sigui només funcional, sinó que també sigui fàcil d'utilitzar. Com a desenvolupador de Flutter que utilitza AWS Amplify Gen 2, podríeu trobar reptes per implementar alguna cosa aparentment bàsica, com ara ordenar dades directament del servidor. 🚀

En aquest escenari, esteu treballant en una aplicació d'Android que recull les publicacions del servidor. Tanmateix, tot i recuperar correctament les publicacions, apareixen de manera no ordenada. Ordenar aquestes publicacions per data de creació directament al servidor pot estalviar un temps de processament important i millorar el rendiment de l'aplicació.

És massa familiar la frustració de cercar la documentació i rebre orientacions vagues. Molts desenvolupadors s’enfronten a aquest problema, sobretot quan es tracten de marcs potents però complexos com AWS Amplify. És imprescindible abordar aquests obstacles de manera eficient per complir els terminis del projecte i oferir programes de qualitat.

Aquest article s’endinsa en els detalls de resolució d’aquest problema d’ordenació a la vostra aplicació. Examinarem l'estructura de codi actual i descriu una solució clara i implementable per obtenir les vostres dades directament des del servidor. Convertim aquest bloqueig de carreteres en una oportunitat d’aprenentatge! ✨

Optimització de l'ordenació de dades a Flutter amb AWS Amplify

Els scripts proporcionats aborden un problema comú als desenvolupadors: ordenar dades recuperades d’un servidor de manera estructurada i optimitzada. El primer script se centra en aprofitar AWS Amplify's ModelQueries.list per obtenir publicacions de la base de dades. L'ús de filtres com S'ACCEPTA i Autocheckdone Assegura que només es retornen els registres rellevants, reduint el processament innecessari de dades. Afegint el QuerySortby i QuerySortRerder, les dades s'ordenen directament al servidor abans d'enviar-se a l'aplicació, millorant el rendiment i l'experiència de l'usuari. 🚀

Per exemple, en una aplicació de xarxes socials, potser voldreu que els usuaris vegin les publicacions més recents primer. Aquest guió ordena publicacions del seu Marca de temps En ordre ascendent, assegurant la pantalla cronològica. La segona solució es converteix en la creació d’un resolver personalitzat a AWS AppSync mitjançant VTL. Aquest enfocament permet un control de gra fi sobre com es filtren i es ordenen les dades directament a nivell de backend, cosa que la fa més eficient per a conjunts de dades més grans o consultes més complexes. L’exemple afegeix una lògica d’ordenació a la sol·licitud de DynAmodb per agilitzar el flux de dades.

La tercera addició inclou proves d’unitats per validar la funcionalitat tant dels scripts del client com del servidor. Utilitzant el marc de proves de Flutter, aquestes proves asseguren que les dades s’ordenen correctament comprovant l’ordre cronològic de les marques de temps. Per exemple, podríeu simular una llista de publicacions amb segments de temps i validar la seva comanda de manera programàtica. Aquest mètode impedeix regressions futures i proporciona confiança en la implementació. 🎯

Cada script se centra en la modularitat i l’optimització. L'ús de safePrint s'assegura que els errors es registren sense bloquejar l'aplicació, mentre que ApiException La manipulació afegeix una capa de robustesa. Aplicant les bones pràctiques a Flutter i AWS Amplify, les solucions proporcionades estalvien temps de desenvolupament i milloren la fiabilitat de l’aplicació. Amb aquests scripts, els desenvolupadors poden resoldre de manera eficient els problemes d’ordenació, garantint que les dades es presentin de manera intuïtiva i eficaç a les seves aplicacions.

import 'package:amplify_flutter/amplify.dart';
import 'package:amplify_datastore_plugin_interface/amplify_datastore_plugin_interface.dart';
import 'models/PostData.dart';
Future<List<PostData?>> getSortedPosts({int limit = 40}) async {
  try {
    final request = ModelQueries.list<PostData>(
      PostData.classType,
      where: PostData.ISACCEPTED.eq(false)
             .and(PostData.AUTOCHECKDONE.eq(true)),
      limit: limit,
      sortBy: [
        QuerySortBy(field: 'TimeStamp', order: QuerySortOrder.ascending),
      ],
    );
    final response = await Amplify.API.query(request: request).response;
    if (response.data == null || response.data!.items.isEmpty) {
      print('No posts found or error: \${response.errors}');
      return [];
    }
    return response.data!.items;
  } on ApiException catch (e) {
    print('Query failed: \$e');
    return [];
  }
}

# In your AWS AppSync Console, update the resolver for the PostData model
# Add the following VTL (Velocity Template Language) code to sort by TimeStamp
## Request Mapping Template ##
#set($limit = $context.args.limit)
#set($filter = $util.transform.toDynamoDBFilterExpression($ctx.args.where))
#set($query = {
  "expression": "IsAccepted = :isAccepted and AutocheckDone = :autocheckDone",
  "expressionValues": {
    ":isAccepted": { "BOOL": false },
    ":autocheckDone": { "BOOL": true }
  }})
$util.qr($query.put("limit", $limit))
$util.qr($query.put("sort", [{
  "field": "TimeStamp",
  "order": "ASC"
}]))
$util.toJson($query)

## Response Mapping Template ##
$util.toJson($ctx.result.items)

import 'package:flutter_test/flutter_test.dart';
import 'package:your_app_name/data_service.dart';
void main() {
  test('Verify posts are sorted by creation date', () async {
    final posts = await getSortedPosts();
    expect(posts, isNotEmpty);
    for (var i = 0; i < posts.length - 1; i++) {
      expect(posts[i]!.TimeStamp.compareTo(posts[i + 1]!.TimeStamp) <= 0,
          true,
          reason: 'Posts are not sorted');
    }
  });
}

Millora de l'eficiència de la consulta de dades a AWS Amplify

Quan es desenvolupen aplicacions robustes amb AWS Amplify i Flutter, és essencial optimitzar els mètodes de recuperació de dades per a una millor escalabilitat i rendiment. L'ordenació de dades directament al servidor no només redueix el càlcul del client, sinó que també minimitza la sobrecàrrega de transferència de dades. Aprofitant les capacitats de consulta avançades, com ara ordenar amb QuerySortby, els desenvolupadors poden assegurar-se que les dades estiguin a punt per utilitzar-se tan aviat com arribin al client. Aquest enfocament és especialment beneficiós quan es treballa amb grans conjunts de dades o aplicacions en temps real. 🔍

Un altre aspecte a tenir en compte és dissenyar models de dades d'una manera que admeti la consulta eficient. Per exemple, incloure un camp de marca de temps, com ara Marca de temps, permet una ordenació cronològica precisa. La indexació adequada dels camps de la base de dades millora encara més el rendiment de les consultes d'ordenació. Per exemple, a DynamoDB, la configuració d'índexs secundaris permet un accés més ràpid a les dades ordenades o filtrades. Aquesta estratègia és crucial en aplicacions on el rendiment és una prioritat, com ara els canals de notícies o els seguidors d'activitat. 📈

Finalment, la integració de proves d’unitats i mecanismes de depuració garanteix la fiabilitat de les solucions implementades. Escriure casos de prova integrals per a funcions com getListPosts Valida la correcció de les respostes del servidor i l'eficiència de la lògica d'ordenació. A més, les eines de registre, com ara safePrint, proporcionen informació valuosa sobre problemes potencials durant les consultes de l'API, la qual cosa permet una resolució i un manteniment més ràpids. En combinar aquestes tècniques, els desenvolupadors poden crear aplicacions molt eficients i centrades en l'usuari.