野狗 Sync 分析2 - 数据排序
来源:互联网 发布:c语言putchar函数 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 07:36
数据排序分析
接着上一篇来讲,我们获取数据往往是对数据有排序要求的,那么在 Wilddog Sync 中怎样实现排序的需求的?
排序方式
野狗提供了四种排序方式:
orderByChild(value)orderByKey()orderByValue()orderByPriority()
我们使用代码测试一下这四种排序方式不同之处。
首先我们要构造一个无序的列表,使用Random随机模拟一个列表就可以了,生成代码如下:
//定义随机姓名列表 private List<String> nameLst=new ArrayList<>(); nameLst.add("Ann"); ... Random random=new Random(System.currentTimeMillis()); for (int i=0;i<=5;i++){ int nextInt = random.nextInt(1000); Map<String,Object> map=new ArrayMap<>(); map.put("name",nameLst.get(random.nextInt(24))); map.put("age", random.nextInt(100)); reference.child("orderTest").child(String.valueOf(nextInt)) .setValue(map,random.nextInt(100)); }
注意这一句 ,我们使用了 setValue(map,priority)
方法为节点设置了优先级。
reference.child().setValue(map,random.nextInt(100));
运行之后生成的数据结构如下:
"orderTest":{ { "159": { "age": 28, "name": "Hanna" }, "50": { "age": 17, "name": "Nauti" }, "659": { "age": 20, "name": "Ted" }, "711": { "age": 7, "name": "Google" }, "849": { "age": 79, "name": "Oppo" }, "951": { "age": 54, "name": "David" } }}
接下来我们分别设置四种监听并打印日志,代码如下:
//orderByChild使用name字段排序reference.child("orderTest").orderByChild("name").addChildEventListener(//...);//orderByChild使用age字段排序reference.child("orderTest").orderByChild("age").addChildEventListener(//...);//orderByKeyreference.child("orderTest").orderByKey().addChildEventListener(//...);//orderByValuereference.child("orderTest").orderByValue().addChildEventListener(//...);//orderByPriorityreference.child("orderTest").orderByPriority().addChildEventListener(//...);
排序结果:
E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 951, value = {.priority=83.0, name=David, age=54} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 711, value = {.priority=14.0, name=Google, age=7} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 159, value = {.priority=93.0, name=Hanna, age=28} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 50, value = {.priority=89.0, name=Nauti, age=17} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 849, value = {.priority=41.0, name=Oppo, age=79} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 659, value = {.priority=83.0, name=Ted, age=20} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 711, value = {.priority=14.0, name=Google, age=7} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 50, value = {.priority=89.0, name=Nauti, age=17} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 659, value = {.priority=83.0, name=Ted, age=20} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 159, value = {.priority=93.0, name=Hanna, age=28} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 951, value = {.priority=83.0, name=David, age=54} }E/orderByChild : onChildAdded:DataSnapshot { key = 849, value = {.priority=41.0, name=Oppo, age=79} }E/orderByKey : onChildAdded:DataSnapshot { key = 50, value = {.priority=89.0, name=Nauti, age=17} }E/orderByKey : onChildAdded:DataSnapshot { key = 159, value = {.priority=93.0, name=Hanna, age=28} }E/orderByKey : onChildAdded:DataSnapshot { key = 659, value = {.priority=83.0, name=Ted, age=20} }E/orderByKey : onChildAdded:DataSnapshot { key = 711, value = {.priority=14.0, name=Google, age=7} }E/orderByKey : onChildAdded:DataSnapshot { key = 849, value = {.priority=41.0, name=Oppo, age=79} }E/orderByKey : onChildAdded:DataSnapshot { key = 951, value = {.priority=83.0, name=David, age=54} }E/orderByValue : onChildAdded:DataSnapshot { key = 50, value = {.priority=89.0, name=Nauti, age=17} }E/orderByValue : onChildAdded:DataSnapshot { key = 159, value = {.priority=93.0, name=Hanna, age=28} }E/orderByValue : onChildAdded:DataSnapshot { key = 659, value = {.priority=83.0, name=Ted, age=20} }E/orderByValue : onChildAdded:DataSnapshot { key = 711, value = {.priority=14.0, name=Google, age=7} }E/orderByValue : onChildAdded:DataSnapshot { key = 849, value = {.priority=41.0, name=Oppo, age=79} }E/orderByValue : onChildAdded:DataSnapshot { key = 951, value = {.priority=83.0, name=David, age=54} }E/orderByPriority : onChildAdded:DataSnapshot { key = 711, value = {.priority=14.0, name=Google, age=7} }E/orderByPriority : onChildAdded:DataSnapshot { key = 849, value = {.priority=41.0, name=Oppo, age=79} }E/orderByPriority : onChildAdded:DataSnapshot { key = 659, value = {.priority=83.0, name=Ted, age=20} }E/orderByPriority : onChildAdded:DataSnapshot { key = 951, value = {.priority=83.0, name=David, age=54} }E/orderByPriority : onChildAdded:DataSnapshot { key = 50, value = {.priority=89.0, name=Nauti, age=17} }E/orderByPriority : onChildAdded:DataSnapshot { key = 159, value = {.priority=93.0, name=Hanna, age=28} }
总结:
1/可以很明显的看出排序的规则:
应用实践
通过以上实验我们了解了排序的规则和排序的依据。
语义分析
分析一下每一个方法的语义:
1/orderByChild
orderByChild的 Child 指的是对子节点数据 value 的某一个字段进行排序。
2/ orderByKey
orderByKey 是对子节点 key 进行排序。
3/orderByValue
分为两种情况,如果 value 是可排序的,例如 int/double 等值类型则会按值排序,Char 和 String 按字典顺序排序。
注意一点字符串的排序顺序,例如数据为:
{ "test1": "abcd", "test2": "Abcd", "test3": "bbcd", "test4": "Bbcd", "test5": "aBcd", "test6": "ABcd", "test7": "bBcd", "test8": "BBcd"}
排序结果是:
E/value: onChildAdded:DataSnapshot { key = test6, value = ABcd }E/value: onChildAdded:DataSnapshot { key = test2, value = Abcd }E/value: onChildAdded:DataSnapshot { key = test8, value = BBcd }E/value: onChildAdded:DataSnapshot { key = test4, value = Bbcd }E/value: onChildAdded:DataSnapshot { key = test5, value = aBcd }E/value: onChildAdded:DataSnapshot { key = test1, value = abcd }E/value: onChildAdded:DataSnapshot { key = test7, value = bBcd }E/value: onChildAdded:DataSnapshot { key = test3, value = bbcd }
看到了吧,和你预想的结果是否一致呢,在使用的时候要注意到字符串排序的顺序性。
第二种情况下如果value是一个对象,则将其做哈希运算,然后使用哈希值排序,当然这种排序通常来说是无意义的,实践中这种情况不要使用orderByValue。
4/orderByPriority
orderByPriority是对我们 setValue()
时添加的Priority进行排序,如果没有添加Priority,则不会排序。
返回的结果是升序的
注意到,所有返回的数据都是升序(ASC)的,如果想使用降序(DESC)需要自己对返回的数据进行降序处理。
只能设置一次排序操作
在使用SQL时,我们有时会对多个字段进行排序。
SELECT * FROM table1 ORDER BY field1,field2 ASC
但是在Wilddog Sync 中并不支持多字段排序,那我们如果同时为一个路径下的数据设置两次OrderBy监听会怎样呢?
reference.child("orderTest").orderByChild("name").orderByPriority().addChildEventListener(
对不起,不支持这样的方式,每次只能使用一种排序方式。
java.lang.IllegalArgumentException: You can't combine multiple orderBy calls!
经常排序使用规则表达式建立索引
如果需要经常对数据进行排序查询,而数据量也很大的情况下,这时就建议使用规则表达式 建立索引的方式。这样可以降低资源消耗,同时提升查询效率。
什么是规则表达式?以后再讲,知道有这个神奇的东西就可以了。
我们现在已经研究了如何获取数据,如何对数据进行排序,下一篇我会分析一下如何使用数据筛选功能过滤掉不需要的数据。
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