Сортування даних за датою створення за допомогою AWS Amplify в Flutter

Оволодіння сортуванням даних в AWS AMPLIFY

Розробка мобільних додатків часто вимагає отримання та відображення даних у спосіб, який є не лише функціональним, але й зручним для користувача. Як розробник Flutter, який використовує AWS Amplify Gen 2, ви можете зіткнутися з труднощами під час впровадження чогось, здавалося б, простого, наприклад сортування даних безпосередньо з сервера. 🚀

У цьому сценарії ви працюєте над додатком для Android, який отримує публікації з сервера. Однак, незважаючи на успішне отримання публікацій, вони з’являються несортовано. Сортування цих публікацій за датою їх створення безпосередньо на сервері може зберегти значний час обробки та підвищити продуктивність додатків.

Розчарування від пошуку в документації та отримання нечітких вказівок надто знайоме. Багато розробників стикаються з цією проблемою, особливо коли мають справу з потужними, але складними фреймворками, такими як AWS Amplify. Важливо ефективно подолати ці перешкоди, щоб вкластися в терміни виконання проекту та надати якісне програмне забезпечення.

Ця стаття розповідає про особливості вирішення цієї проблеми сортування у вашій програмі. Ми вивчимо поточну структуру коду та окреслимо чітке, реалізоване рішення для сортування ваших даних безпосередньо з сервера. Давайте перетворимо цей блокпост на можливість навчання! ✨

Оптимізація сортування даних у Flutter за допомогою AWS AMPLIFION

Надані сценарії вирішують поширену проблему, з якою стикаються розробники: сортування даних, отриманих із сервера, у структурований та оптимізований спосіб. Перший сценарій зосереджений на використанні AWS Amplify ModelQueries.list отримати публікації з бази даних. Використання фільтрів, таких як Зізнаються і Авточекдоне гарантує, що повертаються лише відповідні записи, зменшуючи непотрібну обробку даних. Додавши Querysortby і QuerySortOrder, дані сортуються безпосередньо на сервері перед надсиланням до програми, що покращує продуктивність і покращує взаємодію з користувачем. 🚀

Наприклад, у додатку соціальних медіа ви можете захотіти, щоб користувачі спочатку бачили останні публікації. Цей сценарій сортує повідомлення за їхніми Часова позначка У порядку висхідного забезпечення, що забезпечує хронологічний показ. Друге рішення занурюється у створення спеціального рішення в AWS AppSync за допомогою VTL. Цей підхід дозволяє тонкозернистим контролем над тим, як відфільтровані та сортуються дані безпосередньо на рівні бекенду, що робить їх більш ефективними для більших наборів даних або більш складних запитів. Приклад додає логіку сортування до запиту DynamoDB для впорядкування потоку даних.

Третє доповнення включає тести на одиницю для підтвердження функціональності як сценаріїв на стороні клієнта, так і сервера. Використовуючи тестування Flutter, ці тести гарантують, що дані правильно відсортовані, перевіряючи хронологічний порядок часових позначок. Наприклад, ви можете імітувати список публікацій із часовими позначками та програмно підтвердити їх замовлення. Цей метод запобігає майбутнім регресіям та забезпечує впевненість у впровадженні. 🎯

Кожен сценарій зосереджений на модульності та оптимізації. Використання safePrint гарантує, що помилки реєструються без збоїв у додатку, поки ApiException керованість додає рівень міцності. Застосовуючи найкращі практики у Flutter і AWS Amplify, надані рішення заощаджують час розробки та підвищують надійність додатків. За допомогою цих сценаріїв розробники можуть ефективно вирішувати проблеми сортування, забезпечуючи інтуїтивно зрозуміле та ефективне представлення даних у своїх програмах.

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');
    }
  });
}

Підвищення ефективності запитів даних у AWS Amplify

Під час розробки надійних програм за допомогою AWS Amplify і Flutter важливо оптимізувати методи отримання даних для кращої масштабованості та продуктивності. Сортування даних безпосередньо на сервері не тільки зменшує обчислення на стороні клієнта, але й мінімізує витрати на передачу даних. Використовуючи розширені можливості запитів, наприклад сортування за допомогою Querysortby, розробники можуть переконатися, що дані готові до використання, щойно вони досягнуть клієнта. Цей підхід особливо корисний під час роботи з великими наборами даних або програмами реального часу. 🔍

Іншим аспектом, який слід розглянути, є проектування моделей даних таким чином, щоб підтримувати ефективне надсилання запитів. Наприклад, включаючи поле позначки часу, наприклад Часова позначка, забезпечує точне хронологічне сортування. Правильна індексація полів у базі даних ще більше підвищує ефективність сортування запитів. Наприклад, у DynamoDB налаштування вторинних індексів забезпечує швидший доступ до відсортованих або відфільтрованих даних. Ця стратегія має вирішальне значення в додатках, де продуктивність є пріоритетом, наприклад у стрічках новин або трекерах активності. 📈

Нарешті, інтеграція тестів на одиницю та механізми налагодження забезпечує надійність реалізованих рішень. Написання всебічних тестових випадків для таких функцій getListPosts Перевіряє правильність відповідей сервера та ефективність логіки сортування. Більше того, інструменти для журналу, як -от safePrint, надайте цінну інформацію про потенційні проблеми під час запитів API, що дозволяє швидше вирішити та обслуговувати. Поєднуючи ці методи, розробники можуть створювати високоефективні та орієнтовані на користувачі програми.