એડબ્લ્યુએસ દ્વારા બનાવટની તારીખ દ્વારા ડેટાને સ ort ર્ટિંગ ફફડાટ માં વિસ્તૃત કરો

AWS એમ્પ્લીફાઈમાં ડેટા સોર્ટિંગમાં નિપુણતા

મોબાઇલ એપ્લીકેશન વિકસાવવા માટે ઘણી વખત ડેટાને આનયન અને પ્રદર્શિત કરવાની જરૂર પડે છે જે માત્ર કાર્યાત્મક નથી પણ વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ પણ હોય છે. AWS Amplify Gen 2 નો ઉપયોગ કરીને ફ્લટર ડેવલપર તરીકે, તમને સર્વરથી સીધા જ ડેટાને સૉર્ટ કરવા જેવી મોટે ભાગે મૂળભૂત લાગતી વસ્તુનો અમલ કરવામાં પડકારોનો સામનો કરવો પડી શકે છે. 🚀

આ દૃશ્યમાં, તમે એક Android એપ્લિકેશન પર કામ કરી રહ્યાં છો જે સર્વરથી પોસ્ટ્સ લડે છે. જો કે, પોસ્ટ્સ સફળતાપૂર્વક પુન rie પ્રાપ્ત કરવા છતાં, તેઓ અનસોર્ટેડ રીતે દેખાય છે. આ પોસ્ટ્સને તેમની બનાવટની તારીખ દ્વારા સીધા સર્વર પર સ ort ર્ટ કરવાથી નોંધપાત્ર પ્રોસેસિંગ સમય બચાવી શકાય છે અને એપ્લિકેશન પ્રભાવને વધારી શકે છે.

દસ્તાવેજીકરણ દ્વારા શોધવાની અને અસ્પષ્ટ માર્ગદર્શન પ્રાપ્ત કરવાની હતાશા એ ખૂબ પરિચિત છે. ઘણા વિકાસકર્તાઓ આ મુદ્દાનો સામનો કરે છે, ખાસ કરીને જ્યારે AWS એમ્પ્લીફાઇ જેવા શક્તિશાળી પરંતુ જટિલ માળખા સાથે વ્યવહાર કરે છે. પ્રોજેક્ટની સમયમર્યાદાને પહોંચી વળવા અને ગુણવત્તાવાળા સ software ફ્ટવેરને પહોંચાડવા માટે આ અવરોધોને અસરકારક રીતે દૂર કરવું જરૂરી છે.

આ લેખ તમારી એપ્લિકેશનમાં આ સ sort ર્ટિંગ સમસ્યાને હલ કરવાની વિશિષ્ટતાઓમાં ડાઇવ કરે છે. અમે વર્તમાન કોડ સ્ટ્રક્ચરની તપાસ કરીશું અને તમારા ડેટાને સર્વરથી સીધા સ orted ર્ટ કરવા માટે સ્પષ્ટ, અમલીકરણ સોલ્યુશનની રૂપરેખા આપીશું. ચાલો આ રોડ બ્લોકને શીખવાની તકમાં ફેરવીએ! .

AWS એમ્પ્લીફાઇ સાથે ફફડાટમાં ડેટાને optim પ્ટિમાઇઝ કરવા

સ્ક્રિપ્ટોએ સામાન્ય મુદ્દાના વિકાસકર્તાઓનો સામનો પૂરો પાડ્યો છે: સર્વરથી રચાયેલ ડેટાને સ્ટ્રક્ચર્ડ અને optim પ્ટિમાઇઝ રીતે સ ort ર્ટિંગ. પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ AWS એમ્પ્લીફાઇના લાભ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે ModelQuery.list ડેટાબેઝમાંથી પોસ્ટ્સ મેળવવા માટે. જેવા ફિલ્ટર્સનો ઉપયોગ સ્વીકાર્યું અને સ્વચાલિત વ્યક્તિ બિનજરૂરી ડેટા પ્રોસેસિંગ ઘટાડીને માત્ર સંબંધિત રેકોર્ડ જ પરત કરવામાં આવે છે તેની ખાતરી કરે છે. ઉમેરીને QuerySortBy અને QuerySortOrder, એપ્લિકેશન પર મોકલતા પહેલા ડેટા સીધા સર્વર પર સ orted ર્ટ કરવામાં આવે છે, પ્રદર્શન અને વપરાશકર્તા અનુભવને વધારતા. .

દાખલા તરીકે, સોશિયલ મીડિયા એપ્લિકેશનમાં, તમે ઇચ્છો છો કે વપરાશકર્તાઓ પહેલા સૌથી તાજેતરની પોસ્ટ્સ જોવા મળે. આ સ્ક્રિપ્ટ તેમના દ્વારા પોસ્ટ્સને સ .ર્ટ કરે છે ટાઈમસ્ટેમ્પ ચડતા ક્રમમાં, કાલક્રમિક પ્રદર્શનની ખાતરી કરવી. બીજું સોલ્યુશન VTL નો ઉપયોગ કરીને AWS AppSync માં કસ્ટમ રિઝોલ્વર બનાવવા માટે ડાઇવ કરે છે. આ અભિગમ ડેટાને કેવી રીતે ફિલ્ટર કરવામાં આવે છે અને બેકએન્ડ સ્તર પર સીધો સૉર્ટ કરવામાં આવે છે તેના પર ઝીણવટભર્યા નિયંત્રણની મંજૂરી આપે છે, જે તેને મોટા ડેટાસેટ્સ અથવા વધુ જટિલ પ્રશ્નો માટે વધુ કાર્યક્ષમ બનાવે છે. ઉદાહરણ ડેટા ફ્લોને સુવ્યવસ્થિત કરવા માટે ડાયનામોડીબી વિનંતીમાં સૉર્ટિંગ લોજિક ઉમેરે છે.

ત્રીજા ઉમેરામાં ક્લાયંટ-સાઇડ અને સર્વર-સાઇડ સ્ક્રિપ્ટો બંનેની કાર્યક્ષમતાને માન્ય કરવા માટે એકમ પરીક્ષણોનો સમાવેશ થાય છે. ફ્લટરના ટેસ્ટિંગ ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ કરીને, આ પરીક્ષણો સુનિશ્ચિત કરે છે કે ટાઇમસ્ટેમ્પના કાલક્રમિક ક્રમને ચકાસીને ડેટાને યોગ્ય રીતે સૉર્ટ કરવામાં આવ્યો છે. ઉદાહરણ તરીકે, તમે ટાઇમસ્ટેમ્પ સાથે પોસ્ટ્સની સૂચિનું અનુકરણ કરી શકો છો અને તેમના ઓર્ડરને પ્રોગ્રામેટિકલી માન્ય કરી શકો છો. આ પદ્ધતિ ભવિષ્યના રીગ્રેશનને અટકાવે છે અને અમલીકરણમાં વિશ્વાસ પ્રદાન કરે છે. 🎯

દરેક સ્ક્રિપ્ટ મોડ્યુલારિટી અને ઓપ્ટિમાઇઝેશન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. નો ઉપયોગ સલામત ચીજવસ્તુ એપને ક્રેશ કર્યા વિના ભૂલો લોગ થયેલ છે તેની ખાતરી કરે છે, જ્યારે ApiException હેન્ડલિંગ મજબૂતાઈનો એક સ્તર ઉમેરે છે. ફ્લટર અને એડબ્લ્યુએસ એમ્પ્લીફાઇમાં શ્રેષ્ઠ પ્રયાસો લાગુ કરીને, પ્રદાન કરેલા ઉકેલો વિકાસનો સમય બચાવે છે અને એપ્લિકેશનની વિશ્વસનીયતામાં સુધારો કરે છે. આ સ્ક્રિપ્ટો સાથે, વિકાસકર્તાઓ સ sort ર્ટિંગના મુદ્દાઓને અસરકારક રીતે હલ કરી શકે છે, ખાતરી કરે છે કે ડેટા તેમની એપ્લિકેશનોમાં સાહજિક અને અસરકારક રીતે રજૂ કરવામાં આવે છે.

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');
    }
  });
}

AWS વિસ્તૃત ડેટા ક્વેરી કાર્યક્ષમતામાં વધારો

AWS એમ્પ્લીફાઈ અને ફ્લટર સાથે મજબૂત એપ્લીકેશન વિકસાવતી વખતે, વધુ સારી માપનીયતા અને પ્રદર્શન માટે ડેટા પુનઃપ્રાપ્તિ પદ્ધતિઓને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવી આવશ્યક છે. સર્વર પર સીધો ડેટા સૉર્ટ કરવાથી માત્ર ક્લાયન્ટ-સાઇડ કમ્પ્યુટેશનમાં ઘટાડો થતો નથી પરંતુ ડેટા ટ્રાન્સફર ઓવરહેડ પણ ઘટાડે છે. અદ્યતન ક્વેરી ક્ષમતાઓનો લાભ લઈને, જેમ કે સૉર્ટિંગ QuerySortBy, વિકાસકર્તાઓ સુનિશ્ચિત કરી શકે છે કે ડેટા ક્લાયંટ સુધી પહોંચતાની સાથે જ તેનો ઉપયોગ કરવા માટે તૈયાર છે. મોટા ડેટાસેટ્સ અથવા રીઅલ-ટાઇમ એપ્લિકેશનો સાથે કામ કરતી વખતે આ અભિગમ ખાસ કરીને ફાયદાકારક છે. .

ધ્યાનમાં લેવાનું બીજું પાસું એ છે કે ડેટા મોડેલોની રચના એ રીતે કે જે કાર્યક્ષમ ક્વેરીંગને ટેકો આપે. ઉદાહરણ તરીકે, ટાઇમસ્ટેમ્પ ક્ષેત્ર સહિત, જેમ કે ટાઈમસ્ટેમ્પ, ચોક્કસ કાલક્રમિક સ ing ર્ટિંગને સક્ષમ કરે છે. ડેટાબેઝમાં ફીલ્ડ્સનું યોગ્ય અનુક્રમણિકા સ ing ર્ટિંગ ક્વેરીઝના પ્રભાવને વધારે છે. દાખલા તરીકે, ડાયનામોડીબીમાં, ગૌણ અનુક્રમણિકાઓ સેટ કરવાથી સ orted ર્ટ કરેલા અથવા ફિલ્ટર કરેલા ડેટાની ઝડપી access ક્સેસની મંજૂરી મળે છે. આ વ્યૂહરચના એપ્લિકેશનોમાં નિર્ણાયક છે જ્યાં કામગીરી એક અગ્રતા છે, જેમ કે ન્યૂઝ ફીડ્સ અથવા પ્રવૃત્તિ ટ્રેકર્સ. .

છેલ્લે, એકમ પરીક્ષણો અને ડિબગીંગ મિકેનિઝમ્સને એકીકૃત કરવાથી અમલમાં મૂકાયેલા ઉકેલોની વિશ્વસનીયતા સુનિશ્ચિત થાય છે. જેવા કાર્યો માટે વ્યાપક પરીક્ષણ કેસો લખવા getListPosts સર્વર જવાબોની શુદ્ધતા અને સ ing ર્ટિંગ તર્કની કાર્યક્ષમતાને માન્ય કરે છે. તદુપરાંત, લ ging ગિંગ ટૂલ્સ, જેમ કે safePrint, એપીઆઇ ક્વેરીઝ દરમિયાન સંભવિત મુદ્દાઓની મૂલ્યવાન આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરો, ઝડપી ઠરાવ અને જાળવણીને સક્ષમ કરો. આ તકનીકોને જોડીને, વિકાસકર્તાઓ ખૂબ કાર્યક્ષમ અને વપરાશકર્તા-કેન્દ્રિત એપ્લિકેશનો બનાવી શકે છે.