Сортировка данных по дате создания с AWS Amplify в Flutter

Освоение сортировки данных в AWS Amplify

Разработка мобильных приложений часто требует получения и отображения данных не только функциональным, но и удобным для пользователя способом. Как разработчик Flutter, использующий AWS Amplify Gen 2, вы можете столкнуться с трудностями при реализации чего-то, казалось бы, простого, например сортировки данных непосредственно с сервера. 🚀

В этом сценарии вы работаете над приложением Android, которое получает сообщения с сервера. Однако, несмотря на успешное получение сообщений, они появляются в неотсортированном виде. Сортировка этих сообщений по дате их создания непосредственно на сервере может значительно сэкономить время обработки и повысить производительность приложения.

Разочарование поиска в результате документации и получения смутного руководства слишком знакомо. Многие разработчики сталкиваются с этой проблемой, особенно при работе с мощными, но сложными структурами, такими как AWS Amplify. Важно эффективно устранить эти препятствия для достижения сроков проекта и обеспечения качественного программного обеспечения.

В этой статье рассматриваются особенности решения проблемы сортировки в вашем приложении. Мы рассмотрим текущую структуру кода и наметим четкое и реализуемое решение для сортировки ваших данных непосредственно с сервера. Давайте превратим это препятствие в возможность обучения! ✨

Оптимизация сортировки данных в Flutter с AWS Amplify

Сценарии предоставили решающую работу, с которыми сталкиваются разработчики общей проблемы: сортировка данных, полученных с сервера структурированным и оптимизированным способом. Первый сценарий фокусируется на использовании AWS Amplify ModelQueries.list для получения сообщений из базы данных. Использование фильтров типа Isaccepted и АВТОПРОВЕРКА ГОТОВА гарантирует, что возвращаются только соответствующие записи, сокращая ненужную обработку данных. Добавив QuerySortBy и QuerySortOrderданные сортируются непосредственно на сервере перед отправкой в ​​приложение, что повышает производительность и удобство работы с пользователем. 🚀

Например, в приложении в социальных сетях вы можете сначала увидеть самые последние сообщения. Этот сценарий сортирует посты по их Временная метка в порядке возрастания, обеспечивая хронологическое отображение. Второе решение заключается в создании собственного преобразователя в AWS AppSync с использованием VTL. Этот подход обеспечивает детальный контроль над тем, как данные фильтруются и сортируются непосредственно на внутреннем уровне, что делает его более эффективным для больших наборов данных или более сложных запросов. В примере к запросу DynamoDB добавляется логика сортировки для оптимизации потока данных.

Третье дополнение включает в себя модульные тесты для проверки функциональности как клиентских, так и на серверных сценариях. Используя структуру тестирования Flutter, эти тесты гарантируют, что данные правильно отсортированы путем проверки хронологического порядка временных метров. Например, вы можете смоделировать список сообщений с временными метками и проверить их заказ программно. Этот метод предотвращает будущие регрессии и обеспечивает уверенность в реализации. 🎯

Каждый скрипт ориентирован на модульность и оптимизацию. Использование SafePrint гарантирует, что ошибки регистрируются без сбоя приложения, в то время как Апиксапление Работа добавляет слой надежности. Применяя передовые практики в Flutter и AWS Amplify, предоставленные решения сохраняют время разработки и повышают надежность приложений. С помощью этих сценариев разработчики могут эффективно решать проблемы сортировки, обеспечивая интуитивно и эффективно представленные данные в их приложениях.

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');
    }
  });
}

Повышение эффективности запросов данных в AWS Amplify

При разработке надежных приложений с AWS Amplify и Flutter важно оптимизировать методы поиска данных для лучшей масштабируемости и производительности. Сортировка данных непосредственно на сервере не только снижает вычисление на стороне клиента, но и сводит к минимуму накладные расходы передачи данных. Используя расширенные возможности запросов, такие как сортировка с QuerySortby, разработчики могут гарантировать, что данные будут готовы к использованию, как только они достигнут клиента. Этот подход особенно полезен при работе с большими наборами данных или приложениями реального времени. 🔍

Еще один аспект, который следует учитывать, — это разработка моделей данных таким образом, чтобы поддерживать эффективные запросы. Например, включив поле метки времени, например Временная метка, обеспечивает точную хронологическую сортировку. Правильная индексация полей в базе данных дополнительно повышает производительность сортировки запросов. Например, в DynamoDB настройка вторичных индексов обеспечивает более быстрый доступ к отсортированным или отфильтрованным данным. Эта стратегия имеет решающее значение в приложениях, где производительность является приоритетом, такой как новостные каналы или трекеры деятельности. 📈

Наконец, интеграция модульных тестов и механизмов отладки обеспечивает надежность реализованных решений. Написание комплексных тестовых примеров для таких функций, как getListPosts проверяет правильность ответов сервера и эффективность логики сортировки. Кроме того, инструменты журналирования, такие как safePrint, предоставить ценную информацию о потенциальных проблемах во время запросов API, обеспечивая более быстрое разрешение и обслуживание. Объединив эти методы, разработчики могут создавать высокоэффективные и ориентированные на пользователя приложения.