野狗 Sync 分析2 - 数据排序_wilddog sync-优快云博客

本文介绍了WilddogSync中的数据排序方法，包括orderByChild、orderByKey、orderByValue及orderByPriority，并通过实例演示了每种排序方式的具体效果。

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(//...);
//orderByKey
reference.child("orderTest").orderByKey().addChildEventListener(//...);
//orderByValue
reference.child("orderTest").orderByValue().addChildEventListener(//...);
//orderByPriority
reference.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：

排序方法	排序规则
orderByChild	以传入的节点名称作为排序字段进行排序，如”name” 和 “age”字段
orderByKey	是以节点key值作为排序字段进行排序
orderByValue	无法直观得出排序依据，其实是通过计算对象的Hash值作为排序依据
orderByPriority	设置的节点优先级

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。