ഫ്ലട്ടറിലെ AWS ആംപ്ലിഫൈ ഉപയോഗിച്ച് സൃഷ്‌ടിച്ച തീയതി പ്രകാരം ഡാറ്റ അടുക്കുന്നു

AWS ആംപ്ലിഫൈയിൽ ഡാറ്റ സോർട്ടിംഗ് മാസ്റ്ററിംഗ്

മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് പലപ്പോഴും പ്രവർത്തനരഹിതമായ രീതിയിൽ ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കുകയും ഉപയോക്തൃ സൗഹൃദമായും ലഭ്യമാക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. Aws ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഫ്ലെറ്റർ ഡെവലപ്പർ എന്ന നിലയിൽ Gen 2 രൂപയായി, സെർവറിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് അടുക്കാൻ അടിസ്ഥാനപരമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന എന്തെങ്കിലും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികൾ നിങ്ങൾക്ക് നേരിടാം. പതനം

ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, സെർവറിൽ നിന്ന് പോസ്റ്റുകൾ ലഭ്യമാക്കുന്ന ഒരു Android ആപ്പിലാണ് നിങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, പോസ്റ്റുകൾ വിജയകരമായി വീണ്ടെടുത്തിട്ടും, അവ അടുക്കാത്ത രീതിയിൽ ദൃശ്യമാകുന്നു. ഈ പോസ്‌റ്റുകൾ സൃഷ്‌ടിച്ച തീയതി പ്രകാരം സെർവറിൽ നേരിട്ട് അടുക്കുന്നത് ഗണ്യമായ പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം ലാഭിക്കുകയും ആപ്പ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.

ഡോക്യുമെൻ്റേഷനിലൂടെ തിരയുന്നതിൻ്റെയും അവ്യക്തമായ മാർഗനിർദേശം സ്വീകരിക്കുന്നതിൻ്റെയും നിരാശ എല്ലാവർക്കും പരിചിതമാണ്. പല ഡവലപ്പർമാരും ഈ പ്രശ്നം നേരിടുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും AWS Amplify പോലുള്ള ശക്തവും എന്നാൽ സങ്കീർണ്ണവുമായ ചട്ടക്കൂടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. പ്രോജക്റ്റ് സമയപരിധി പാലിക്കുന്നതിനും ഗുണനിലവാരമുള്ള സോഫ്റ്റ്‌വെയർ വിതരണം ചെയ്യുന്നതിനും ഈ തടസ്സങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി പരിഹരിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

നിങ്ങളുടെ ആപ്പിലെ ഈ സോർട്ടിംഗ് പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രത്യേകതകളിലേക്ക് ഈ ലേഖനം മുഴുകുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ സെർവറിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് അടുക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ നിലവിലെ കോഡ് ഘടന പരിശോധിച്ച് വ്യക്തവും നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്നതുമായ ഒരു പരിഹാരത്തിൻ്റെ രൂപരേഖ തയ്യാറാക്കും. നമുക്ക് ഈ റോഡ് ബ്ലോക്ക് ഒരു പഠന അവസരമാക്കി മാറ്റാം! ✨

AWS ആംപ്ലിഫൈ ഉപയോഗിച്ച് ഫ്ലട്ടറിൽ ഡാറ്റ സോർട്ടിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

നൽകിയ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഒരു പൊതുവായ ഇഷ്യു ഡെവലപ്പർമാരെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു: ഒരു സെർവറിൽ നിന്ന് വീണ്ടെടുത്ത ഡാറ്റ ക്രമീകരിക്കൽ ക്രമീകരിച്ചു. ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് കാത്തിരിക്കുന്നതിനെ സ്വാധീനിക്കുന്നതിലേക്ക് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു മോഡൽക്വറികൾ.ലിസ്റ്റ് ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്നുള്ള പോസ്റ്റുകൾ ലഭ്യമാക്കുന്നതിന്. പോലുള്ള ഫിൽറ്ററുകളുടെ ഉപയോഗം ഇഷ്ടാനുസൃതമായി ഒപ്പം ഓട്ടോചേക്ഡോൺ പ്രസക്തമായ റെക്കോർഡുകൾ മാത്രമേ മടങ്ങിവരുന്നതെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, അനാവശ്യ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കുറയ്ക്കുന്നു. ചേർക്കുന്നതിലൂടെ QuerySortBy ഒപ്പം അന്വേഷണവത്കൃത, ആപ്പിലേക്ക് അയയ്‌ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ സെർവറിൽ നേരിട്ട് അടുക്കി, പ്രകടനവും ഉപയോക്തൃ അനുഭവവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. 🚀

ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സോഷ്യൽ മീഡിയ അപ്ലിക്കേഷനിൽ, ആദ്യം ഉപയോക്താക്കൾ ആദ്യം ഏറ്റവും പുതിയ പോസ്റ്റുകൾ കാണാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഹോട്ടുകൾ അവയുടെ പോസ്റ്റുകൾ ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ആരോഹണ ക്രമത്തിൽ, കാലക്രമ പ്രദർശനം ഉറപ്പാക്കുന്നു. രണ്ടാമത്തെ പരിഹാരം VTL ഉപയോഗിച്ച് AWS AppSync-ൽ ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത റിസോൾവർ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം, ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യപ്പെടുകയും ബാക്കെൻഡ് തലത്തിൽ നേരിട്ട് അടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു എന്നതിൽ സൂക്ഷ്മമായ നിയന്ത്രണം അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കോ ​​കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ അന്വേഷണങ്ങൾക്കോ ​​ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു. ഡാറ്റാ ഫ്ലോ സ്‌ട്രീംലൈൻ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള DynamoDB അഭ്യർത്ഥനയിലേക്ക് സോർട്ടിംഗ് ലോജിക്ക് ഉദാഹരണം ചേർക്കുന്നു.

ക്ലയൻ്റ്-സൈഡ്, സെർവർ-സൈഡ് സ്ക്രിപ്റ്റുകളുടെ പ്രവർത്തനക്ഷമത സാധൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ മൂന്നാമത്തെ കൂട്ടിച്ചേർക്കലിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഫ്ലട്ടറിൻ്റെ ടെസ്റ്റിംഗ് ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിച്ച്, ടൈംസ്റ്റാമ്പുകളുടെ കാലക്രമം പരിശോധിച്ച് ഡാറ്റ ശരിയായി അടുക്കുന്നുവെന്ന് ഈ ടെസ്റ്റുകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾക്ക് ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പോസ്റ്റുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് അനുകരിക്കാനും അവയുടെ ഓർഡർ പ്രോഗ്രമാറ്റിക്കായി സാധൂകരിക്കാനും കഴിയും. ഈ രീതി ഭാവിയിലെ തിരിച്ചടികൾ തടയുകയും നടപ്പിലാക്കുന്നതിൽ ആത്മവിശ്വാസം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. 🎯

ഓരോ സ്ക്രിപ്റ്റും മോഡറിറ്റിയും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ന്റെ ഉപയോഗം സേച്ഛാവസ്ഥ അപ്ലിക്കേഷൻ തകർക്കാതെ പിശകുകൾ ലോഗിൻ ചെയ്യുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു Apiexcection കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ഒരു പാളി ഒരു പാളി ചേർക്കുന്നു. മികച്ച രീതികൾ ഫ്ലട്ടറുകളിൽ പ്രയോഗിച്ചുകൊണ്ട്, അവസരങ്ങളിൽ, നൽകിയ പരിഹാരങ്ങൾ വികസന സമയത്തെ സംരക്ഷിച്ച് അപ്ലിക്കേഷൻ വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുക. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഡവലപ്പർമാർക്ക് സോർട്ടിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുമെന്നും ഡാറ്റ ഉറപ്പാക്കൽ അവയുടെ അപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അവബോധവും കാര്യക്ഷമമായും അവതരിപ്പിക്കുന്നു.

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');
    }
  });
}

ഡാറ്റാ അന്വേഷണ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുക

AWS Amplify, Flutter എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ശക്തമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുമ്പോൾ, മികച്ച സ്കേലബിളിറ്റിക്കും പ്രകടനത്തിനും ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കൽ രീതികൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. സെർവറിൽ ഡാറ്റ നേരിട്ട് അടുക്കുന്നത് ക്ലയൻ്റ് സൈഡ് കമ്പ്യൂട്ടേഷൻ കുറയ്ക്കുക മാത്രമല്ല, ഡാറ്റാ ട്രാൻസ്ഫർ ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉപയോഗിച്ച് അടുക്കുന്നത് പോലെയുള്ള വിപുലമായ അന്വേഷണ ശേഷികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ Chorksorty, ക്ലയന്റിലെത്തുമ്പോൾ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാൻ തയ്യാറാണെന്ന് ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും. വലിയ ഡാറ്റാസറ്റുകളോ തത്സമയ ആപ്ലിക്കേഷനുകളോ ഉപയോഗിച്ച് ജോലി ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും പ്രയോജനകരമാണ്. പതനം

പരിഗണിക്കേണ്ട മറ്റൊരു വശം കാര്യക്ഷമമായ അന്വേഷണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന തരത്തിൽ ഡാറ്റ മോഡലുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, ടൈംസ്റ്റാമ്പ് ഫീൽഡ് ഉൾപ്പെടെ ടൈംസ്റ്റാമ്പ്, കൃത്യമായ ക്രോണോളജിക്കൽ സോർട്ടിംഗ് പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഡാറ്റാബേസിലെ ഫീൽഡുകളുടെ ശരിയായ ഇൻഡക്‌സിംഗ് അന്വേഷണങ്ങൾ അടുക്കുന്നതിൻ്റെ പ്രകടനം കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, DynamoDB-യിൽ, ദ്വിതീയ സൂചികകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നത് അടുക്കിയതോ ഫിൽട്ടർ ചെയ്തതോ ആയ ഡാറ്റയിലേക്ക് വേഗത്തിൽ ആക്സസ് അനുവദിക്കുന്നു. വാർത്താ ഫീഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ആക്റ്റിവിറ്റി ട്രാക്കറുകൾ പോലുള്ള പ്രകടനത്തിന് മുൻഗണന നൽകുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഈ തന്ത്രം നിർണായകമാണ്. 📈

അവസാനമായി, യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകളും ഡീബഗ്ഗിംഗ് സംവിധാനങ്ങളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് നടപ്പാക്കിയ പരിഹാരങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യത ഉറപ്പാക്കുന്നു. പോലുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് സമഗ്ര ടെസ്റ്റ് കേസുകൾ എഴുതുന്നു getListPosts സെർവർ പ്രതികരണങ്ങളുടെയും സോർട്ടിംഗ് യുക്തിയുടെ കാര്യക്ഷമതയും സാധൂകരിക്കുന്നു. മാത്രമല്ല, ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ safePrint, API ചോദ്യങ്ങൾക്കിടയിൽ മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുക, വേഗത്തിൽ പ്രമേയവും പരിപാലനവും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഈ ടെക്നിക്കുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡവലപ്പർമാർക്ക് വളരെ കാര്യക്ഷമവും ഉപയോക്തൃ കേന്ദ്രീകൃതവുമായ അപേക്ഷകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.