移动端iOS系统数据库之Realm(三)项目实战

一、项目介绍

项目背景

我们的产品需要本地处理订单，商品等信息，订单数据每日巨增的，由于订单中存的是商品的拷贝所以商品量也是巨增的。本篇文章指在解决这个两个问题，目前我们的本地的数据库使用realm已经能够支持百万级别的数据，并且可能更多。相比于之前使用的sqlite来说性能是指数倍的提高，sqlite支持订单在10万左右查询速度就相当的慢。

二、实战内容

*数据库操作类实战

*建表，以及服务类

*创建商品、订单表举例

*创建1条订单与创建10000订单时间、最终创建100万订单

*100万订单做查询操作

1、业务逻辑梳理

1、数据库工具类RPDataBase继承RLMRealm，负责获取数据库对象，数据库创建以及迁移。

2、RLMOrder、RLMProduct表

3、RLMOrderService负责order的数据库操作

2、基础代码

#import#import@interfaceRPDataBase:RLMRealm+(RPDataBase*)db;+(void)dataBaseMigration;+(BOOL)dropRealmIfNeed;@end

#import"RPDataBase.h"#import@implementationRPDataBase+(RLMRealmConfiguration*)config{staticRLMRealmConfiguration*_config=nil;if(!_config){RLMRealmConfiguration*config=[[RLMRealmConfiguration alloc]init];//配置数据迁移的时候，如果有错误导致崩溃问题，会删除数据库重建，不会崩溃，但是数据会丢失。配置NO数据不会丢失，但是应用会崩溃config.deleteRealmIfMigrationNeeded=YES;NSString*configPath=[[NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory,NSUserDomainMask,YES)lastObject]stringByAppendingString:@"/db.realm"];config.fileURL=[NSURL URLWithString:configPath];//设置realm管理的RLMObjects，管理了那么些表,多个数据库表可以分开管理config.objectClasses=@[NSClassFromString(@"RLMOrder"),NSClassFromString(@"RLMProduct")];_config=config;}return_config;}+(RPDataBase*)db{RPDataBase*configRealm=[RPDataBase realmWithConfiguration:self.config error:nil];returnconfigRealm;}+(void)dataBaseMigration{//使用自定义配置的config realm进行迁移RLMRealmConfiguration*config=self.config;//配置数据版本，每次项目发布加1config.schemaVersion=2;config.migrationBlock=^(RLMMigration*migration,uint64_t oldSchemaVersion){if(oldSchemaVersion<2){}};}+(BOOL)dropRealmIfNeed{//对数据做一些逻辑定义，比如大于10MB才删除数据库return[[NSFileManager defaultManager]removeItemAtPath:self.config.fileURL.path error:nil];}@end

#import@interfaceRLMProduct:RLMObject/**商品 名字*/@propertyNSString*name;/**商品 价格*/@propertyNSString*price;/**商品 图片*/@propertyNSString*imgUrl;@endRLM_ARRAY_TYPE(RLMProduct)#import#import"RLMProduct.h"

@interfaceRLMOrder:RLMObject/**订单号 主键*/@propertyNSString*orderNumber;/**订单价格*/@propertyNSString*orderAmount;/**订单状态*/@propertyNSString*orderStatus;/**订单商品*/@propertyRLMArray*orderItems;@endRLM_ARRAY_TYPE(RLMOrder)

#import#import"RLMOrder.h"@interfaceRLMOrderService:NSObject+(BOOL)saveOrder:(RLMOrder*)order;+(BOOL)saveOrders:(NSArray*)orders;+(RLMOrder*)queryOrderWithOrderNumber:(NSString*)orderNumber;@end

#import"RLMOrderService.h"#import"RPDataBase.h"@implementationRLMOrderService+(BOOL)saveOrder:(RLMOrder*)order{RPDataBase*db=[RPDataBase db];NSError*err;[db beginWriteTransaction];[db addObject:order];[db commitWriteTransaction:&err];returnerr==nil;}+(BOOL)saveOrders:(NSArray*)orders{RPDataBase*db=[RPDataBase db];NSError*err;[db beginWriteTransaction];[db addObjects:orders];[db commitWriteTransaction:&err];returnerr==nil;}+(RLMOrder*)queryOrderWithOrderNumber:(NSString*)orderNumber{if(orderNumber.length<=0){returnnil;}RPDataBase*db=[RPDataBase db];return[RLMOrder objectInRealm:db forPrimaryKey:orderNumber];}@end

-(void)testSavaOrder:(NSInteger)orderCount{//1、1000订单存储，所有订单一个事务NSMutableArray*orders=[NSMutableArray array];for(inti=0;i

创建1个订单所化时间，0.049

image.png

image.png

创建1000个订单所化时间，0.16

{Code_execution_time([selftestSavaOrder:1000];)}

image.png

创建100000个订单所化时间：8.250910 s

{Code_execution_time([selftestSavaOrder:100000];)}

image.png

最终创建100W的订单

image.png

接下来 测试在100W订单中查询一条订单所化时间：0.035s

{//用主键查询Code_execution_time([RLMOrderService queryOrderWithOrderNumber:@"1501221933.706494_827227"];)}

image.png

{//用where条件查询Code_execution_time(RLMOrder*order=[RLMOrderService queryOrderWhere:@"orderNumber = '1501221933.706399_827221'"];)NSLog(@"%@",order);}

image.png

打印代码执行时间宏

#defineCode_execution_time(...)\CFAbsoluteTime time = CFAbsoluteTimeGetCurrent(); \__VA_ARGS__; \NSLog(@"代码行：%d 执行时间为：%lf s",__LINE__,CFAbsoluteTimeGetCurrent()-time);

三、项目总结

1、上面测试均在模拟器测试，在真机测试性能差不多。

2、综上所示，realm的性能是非常了不起的，数据支持轻松突破100万，对我们移动端如果需要支持本地存储大量数据来说是不错的选择。

3、realm数据库经量在同一个线程访问，操作速度是非常快，所以用主线程就可以，多线程访问会增加额外的开销（如果没用用运行时进行优化），并且每个线程访问到的数据库，可能数据不一致，每次获得realm数据库实例都是一个副本。

4、频繁的事务操作也会造成额外的开销，尽量把所有的数据库操作放在同一个事务中。

代码在这里：https://github.com/icoder20150719/Realm-