Tri des données par date de création avec AWS Amplify dans Flutter

Maîtrise le tri des données dans AWS Amplify

Le développement d'applications mobiles nécessite souvent de récupérer et d'afficher des données d'une manière non seulement fonctionnelle mais également conviviale. En tant que développeur Flutter utilisant AWS Amplify Gen 2, vous pourriez rencontrer des difficultés lors de la mise en œuvre de quelque chose qui semble basique, comme trier les données directement à partir du serveur. 🚀

Dans ce scénario, vous travaillez sur une application Android qui récupère les publications du serveur. Cependant, malgré la récupération réussie des messages, ils apparaissent de manière non triée. Trier ces publications par date de création directement sur le serveur peut permettre de gagner un temps de traitement important et d'améliorer les performances de l'application.

La frustration liée à la recherche dans la documentation et à l’obtention de conseils vagues n’est que trop familière. De nombreux développeurs sont confrontés à ce problème, en particulier lorsqu'ils utilisent des frameworks puissants mais complexes comme AWS Amplify. Il est essentiel de surmonter ces obstacles efficacement pour respecter les délais des projets et fournir des logiciels de qualité.

Cet article plonge dans les détails de la résolution de ce problème de tri dans votre application. Nous examinerons la structure de code actuelle et décrivons une solution claire et implémentable pour faire trié vos données directement à partir du serveur. Transformons ce barrage routier en une opportunité d'apprentissage! ✨

Optimisation du tri des données en flottement avec AWS Amplify

Les scripts ont fourni des abordants à un problème commun à faire face aux développeurs: tri les données récupérées à partir d'un serveur de manière structurée et optimisée. Le premier script se concentre sur la mise en tir ModelQueries.list pour récupérer les messages de la base de données. L'utilisation de filtres comme ESTACCEPTÉ et Autocheckdone garantit que seuls les enregistrements pertinents sont renvoyés, réduisant ainsi le traitement inutile des données. En ajoutant le Querysortby et QuerrySortOrder, les données sont triées directement sur le serveur avant d'être envoyées à l'application, améliorant ainsi les performances et l'expérience utilisateur. 🚀

Par exemple, dans une application de réseau social, vous souhaiterez peut-être que les utilisateurs voient en premier les publications les plus récentes. Ce script trie les messages selon leur Horodatage par ordre croissant, assurant une affichage chronologique. La deuxième solution plonge dans la création d'un résolveur personnalisé dans AWS Appsync à l'aide de VTL. Cette approche permet un contrôle à grain fin sur la façon dont les données sont filtrées et triées directement au niveau du backend, ce qui la rend plus efficace pour les ensembles de données plus importants ou les requêtes plus complexes. L'exemple ajoute une logique de tri à la demande DynamoDB pour rationaliser le flux de données.

Le troisième ajout comprend des tests unitaires pour valider les fonctionnalités des scripts côté client et côté serveur. En utilisant le cadre de test de Flutter, ces tests garantissent que les données sont correctement triées en vérifiant l'ordre chronologique des horodatages. Par exemple, vous pouvez simuler une liste de messages avec des horodatages et valider leur commande par programme. Cette méthode empêche les régressions futures et assure la confiance dans la mise en œuvre. 🎯

Chaque script se concentre sur la modularité et l'optimisation. L'utilisation de saillie s'assure que les erreurs sont enregistrées sans écraser l'application, tandis que APIException la manipulation ajoute une couche de robustesse. En appliquant les meilleures pratiques de Flutter et AWS Amplify, les solutions fournies permettent de gagner du temps de développement et d'améliorer la fiabilité des applications. Grâce à ces scripts, les développeurs peuvent résoudre efficacement les problèmes de tri, garantissant ainsi que les données sont présentées de manière intuitive et efficace dans leurs applications.

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');
    }
  });
}

Amélioration de l'efficacité des requêtes de données dans AWS Amplify

Lorsque vous développez des applications robustes avec AWS Amplify and Flutter, il est essentiel d'optimiser les méthodes de récupération des données pour une meilleure évolutivité et performances. Le tri des données directement sur le serveur réduit non seulement le calcul côté client, mais minimise également les frais généraux de transfert de données. En tirant parti des capacités de requête avancées, comme le tri avec Querysortby, les développeurs peuvent s'assurer que les données sont prêtes à être utilisées dès qu'elles parviennent au client. Cette approche est particulièrement avantageuse lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données ou des applications en temps réel. 🔍

Un autre aspect à considérer est la conception de modèles de données d'une manière qui prend en charge une interrogation efficace. Par exemple, y compris un champ d'horodatage, comme Horodatage, permet un tri chronologique précis. Une indexation appropriée des champs dans la base de données améliore encore les performances des requêtes de tri. Par exemple, dans DynamoDB, la configuration des index secondaires permet un accès plus rapide aux données triées ou filtrées. Cette stratégie est cruciale dans les applications où la performance est une priorité, comme les flux d'actualités ou les trackers d'activités. 📈

Enfin, l'intégration de tests unitaires et de mécanismes de débogage garantit la fiabilité des solutions mises en œuvre. Rédaction de cas de tests complets pour des fonctions telles que getListPosts valide l'exactitude des réponses du serveur et l'efficacité de la logique de tri. De plus, les outils de journalisation, comme safePrint, fournir des informations précieuses sur les problèmes potentiels lors des requêtes API, permettant une résolution et une maintenance plus rapides. En combinant ces techniques, les développeurs peuvent créer des applications très efficaces et axées sur l'utilisateur.