Třídění dat podle data vytvoření s AWS Amplify in Flutter

Zvládnutí třídění dat v AWS Amplify

Vývoj mobilních aplikací často vyžaduje načítání a zobrazování dat způsobem, který není jen funkční, ale také uživatelsky přívětivý. Jako vývojář Flutter využívající AWS Amplify Gen 2 se můžete setkat s výzvami při implementaci něčeho zdánlivě základního, jako je třídění dat přímo ze serveru. 🚀

V tomto scénáři pracujete na aplikaci Android, která načítá příspěvky ze serveru. I přes úspěšné získávání příspěvků se však objevují netříděným způsobem. Třídění těchto příspěvků podle data tvorby přímo na serveru může ušetřit významný čas zpracování a zvýšit výkon aplikace.

Frustrace vyhledávání prostřednictvím dokumentace a přijetí vágního pokynu je až příliš známá. Mnoho vývojářů čelí tomuto problému, zejména při řešení výkonných, ale složitých rámců, jako je AWS Amplify. Je nezbytné efektivně řešit tyto překážky tak, aby splňovaly termíny projektu a doručily kvalitní software.

Tento článek se ponoří do specifik řešení tohoto problému třídění ve vaší aplikaci. Zkoumáme aktuální strukturu kódu a nastíníme jasné a implementovatelné řešení, jak se vaše data roztřídit přímo ze serveru. Přeměňme tento zátah na příležitost k učení! ✨

Optimalizace třídění dat ve Flutter s AWS Amplify

Skripty poskytly řešení, které se vypořádá s běžným problémem, který vývojáři čelí: třídění dat získaných ze serveru strukturovaným a optimalizovaným způsobem. První skript se zaměřuje na využití AWS Amplify ModelQueries.list načíst příspěvky z databáze. Použití filtrů jako IsAccepted a Autocheckdone Zajišťuje, že jsou vráceny pouze relevantní záznamy, což snižuje zbytečné zpracování dat. Přidáním Querysortby a Querysorder, data jsou tříděna přímo na serveru před odesláním do aplikace, zvyšují výkon a uživatelský zážitek. 🚀

Například v aplikaci sociálních médií možná budete chtít, aby uživatelé nejprve viděli nejprve nejnovější příspěvky. Tento skript třídí příspěvky podle jejich Časové razítko ve vzestupném pořadí, což zajišťuje chronologické zobrazení. Druhé řešení se ponoří do vytvoření vlastního resolveru v AWS AppSync pomocí VTL. Tento přístup umožňuje jemnou kontrolu nad tím, jak jsou data filtrována a tříděna přímo na úrovni backendu, což je efektivnější pro větší datové sady nebo složitější dotazy. Příklad přidává k požadavku DynamoDB logiku řazení, aby se zefektivnil tok dat.

Třetí přírůstek zahrnuje testy jednotek pro ověření funkčnosti skriptů na straně klienta i na straně serveru. Pomocí testovacího rámce Flutter tyto testy zajišťují, že data jsou správně tříděna kontrolou chronologického pořadí časových razítek. Můžete například simulovat seznam příspěvků s časovými razítky a programově ověřit jejich pořadí. Tato metoda zabraňuje budoucím regresím a poskytuje důvěru v implementaci. 🎯

Každý skript se zaměřuje na modularitu a optimalizaci. Použití safePrint zajišťuje, že chyby jsou protokolovány bez pádu aplikace Apiexception Manipulace přidává vrstvu robustnosti. Použitím osvědčených postupů ve Flutter a AWS Amplify, poskytovaná řešení ušetří čas vývoje a zlepšuje spolehlivost aplikací. S těmito skripty mohou vývojáři efektivně řešit problémy s tříděním a zajistit, aby byla data prezentována intuitivně a efektivně ve svých aplikacích.

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');
    }
  });
}

Zvýšení efektivity datového dotazu v AWS Amplify

Při vývoji robustních aplikací s AWS Amplify a Flutter je nezbytné optimalizovat metody získávání dat pro lepší škálovatelnost a výkon. Třídění dat přímo na serveru nejen snižuje výpočet na straně klienta, ale také minimalizuje režii přenosu dat. Využitím pokročilých možností dotazů, jako je řazení pomocí QuerySortBy, vývojáři mohou zajistit, aby byla data připravena k použití, jakmile dosáhne klienta. Tento přístup je obzvláště prospěšný při práci s velkými datovými sadami nebo aplikacemi v reálném čase. 🔍

Dalším aspektem, který je třeba zvážit, je navrhování datových modelů způsobem, který podporuje efektivní dotazování. Například včetně pole časového razítka, například Časová razítko, umožňuje přesné chronologické řazení. Správné indexování polí v databázi dále zvyšuje výkon třídicích dotazů. Například v DynamoDB umožňuje nastavení sekundárních indexů rychlejší přístup k tříděným nebo filtrovaným datům. Tato strategie je klíčová v aplikacích, kde je prioritou výkon, jako jsou zpravodajské kanály nebo sledovače aktivit. 📈

A konečně integrace testů jednotek a mechanismů ladění zajišťuje spolehlivost implementovaných řešení. Psaní komplexních testovacích případů pro funkce jako getListPosts ověří správnost odpovědí serveru a účinnost třídění logiky. Navíc, nástroje pro protokolování, jako safePrint, poskytují cenné informace o potenciálních problémech během dotazů API, což umožňuje rychlejší řešení a údržbu. Kombinací těchto technik mohou vývojáři vytvářet vysoce efektivní a uživatelsky zaměřené aplikace.