Duomenų rūšiavimas pagal sukūrimo datą naudojant AWS Amplify programoje „Flutter“.

Duomenų rūšiavimo valdymas naudojant AWS Amplify

Norint sukurti mobiliąsias programas, dažnai reikia gauti ir rodyti duomenis ne tik funkcionaliais, bet ir patogiais vartotojams. Kaip plazdėjimo kūrėjas, naudojantis AWS amplify Gen 2, galite susidurti su iššūkiais įgyvendindami kažką, atrodytų, pagrindinį, pavyzdžiui, rūšiuoti duomenis tiesiai iš serverio. 🚀

Šiame scenarijuje jūs dirbate prie „Android“ programos, kurioje pateikiami įrašai iš serverio. Nepaisant to, kad sėkmingai gaudami įrašus, jie pasirodo nerūšiuoti. Rūšiuoti šiuos įrašus pagal jų kūrimo datą tiesiai serveryje galite sutaupyti reikšmingą apdorojimo laiką ir sustiprinti programos našumą.

Nusivylimas ieškant dokumentų ir gavus miglotų nurodymų yra per daug pažįstamas. Daugelis kūrėjų susiduria su šia problema, ypač kai susiduria su galingomis, bet sudėtingomis sistemomis, tokiomis kaip AWS Amplify. Labai svarbu veiksmingai spręsti šias kliūtis, kad būtų laikomasi projekto terminų ir tiekiama kokybiška programinė įranga.

Šis straipsnis pasinėrė į šios rūšiavimo problemos sprendimo specifiką jūsų programoje. Išnagrinėsime dabartinę kodo struktūrą ir aprašysime aiškų, įgyvendinamą sprendimą, kad jūsų duomenys būtų sutvarkyti tiesiai iš serverio. Paverskime šį kliūtį mokymosi galimybe! ✨

Duomenų rūšiavimo optimizavimas plazdėjimas su AWS amplify

Pateikti scenarijai sprendžia dažną problemą, su kuria susiduria kūrėjai: iš serverio gautų duomenų rūšiavimą struktūrizuotu ir optimizuotu būdu. Pirmasis scenarijus skirtas AWS Amplify panaudojimui ModelQueries.list Norėdami gauti įrašus iš duomenų bazės. Filtrų naudojimas patinka ISACcepted ir AUTOMATINIS PATIKRINIMAS užtikrina, kad būtų grąžinami tik atitinkami įrašai, sumažinant nereikalingą duomenų apdorojimą. Pridėjus QuerySortBy ir QuerySortOrder, Duomenys yra rūšiuojami tiesiogiai serveryje prieš siunčiant į programą, padidinant našumą ir vartotojo patirtį. 🚀

Pavyzdžiui, socialinės žiniasklaidos programoje galbūt norėsite, kad vartotojai pirmiausia pamatytų naujausius įrašus. Šis scenarijus rūšiuoja jų žinutes Laiko žyma didėjimo tvarka, užtikrinant chronologinį atvaizdavimą. Antrasis sprendimas susijęs su pasirinktinio sprendiklio kūrimu AWS AppSync naudojant VTL. Šis metodas leidžia tiksliai valdyti, kaip duomenys filtruojami ir rūšiuojami tiesiogiai pagrindiniame lygmenyje, todėl jis yra efektyvesnis didesniems duomenų rinkiniams arba sudėtingesnėms užklausoms. Pavyzdyje prie „DynamoDB“ užklausos pridedama rūšiavimo logika, siekiant supaprastinti duomenų srautą.

Trečiame papildyme yra vienetų testai, skirti patvirtinti tiek kliento, tiek serverio scenarijų funkcionalumą. Naudojant „Flutter“ bandymo sistemą, šie testai užtikrina, kad duomenys teisingai rūšiuojami tikrinant chronologinę laiko žymų tvarką. Pvz., Galite modeliuoti įrašų sąrašą su laiko žymomis ir patvirtinti jų užsakymą programiškai. Šis metodas užkerta kelią būsimoms regresijoms ir suteikia pasitikėjimo įgyvendinimu. 🎯

Kiekviename scenarijuje pagrindinis dėmesys skiriamas moduliškumui ir optimizavimui. Naudojimas „SafePrint“ užtikrina, kad klaidos būtų registruojamos neužstigiant programos „Apiexception“ valdymas prideda tvirtumo sluoksnį. Taikant geriausią „Flutter“ ir „AWS Amplify“ praktiką, pateikti sprendimai taupo kūrimo laiką ir pagerina programų patikimumą. Naudodami šiuos scenarijus kūrėjai gali efektyviai išspręsti rūšiavimo problemas, užtikrindami, kad duomenys jų programose būtų pateikiami intuityviai ir efektyviai.

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');
    }
  });
}

Stiprina duomenų užklausų efektyvumą AWS amplify

Kuriant tvirtas programas, kurių AWS amplifikuoja ir plazdina, būtina optimizuoti duomenų gavimo metodus, kad būtų geresnis mastelio keitimas ir našumas. Duomenų rūšiavimas tiesiogiai serveryje ne tik sumažina kliento skaičiavimą, bet ir sumažina duomenų perdavimo pridėtines išlaidas. Pasinaudojant išplėstinėmis užklausų galimybėmis, tokiomis kaip rūšiavimas su QuerySortBy, kūrėjai gali užtikrinti, kad duomenys būtų paruošti naudoti, kai tik pasieks klientą. Šis metodas ypač naudingas dirbant su dideliais duomenų rinkiniais arba realaus laiko programomis. 🔍

Kitas aspektas, į kurį reikia atsižvelgti, yra duomenų modelių kūrimas taip, kad būtų palaikoma veiksminga užklausa. Pavyzdžiui, įtraukiant laiko žymos lauką, pvz Laiko žyma, leidžia tiksliai chronologiškai rūšiuoti. Tinkamas duomenų bazės laukų indeksavimas dar labiau pagerina užklausų rūšiavimo našumą. Pavyzdžiui, „DynamoDB“ antrinių indeksų nustatymas leidžia greičiau pasiekti surūšiuotus arba filtruotus duomenis. Ši strategija yra labai svarbi programose, kuriose našumas yra prioritetas, pvz., naujienų kanaluose ar veiklos stebėjimo priemonėse. 📈

Galiausiai vienetinių testų ir derinimo mechanizmų integravimas užtikrina įdiegtų sprendimų patikimumą. Išsamių bandymų pavyzdžių rašymas tokioms funkcijoms kaip getListPosts Patvirtina serverio atsakymų teisingumą ir rūšiavimo logikos efektyvumą. Be to, registravimo įrankiai, pavyzdžiui, safePrint, suteikia vertingų įžvalgų apie galimas problemas API užklausų metu, kad būtų galima greičiau išspręsti ir prižiūrėti. Derindami šiuos metodus, kūrėjai gali sukurti labai efektyvias ir į vartotoją orientuotas programas.