DataStore — CRUD (Create Read Update Delete)
Прощай Redux, MobX, Apollo! Грань между бэкендом и фронтендом сломана! Инновационый шаг эволюции стейт менеджеров.
Одна из самых сложных задачах при разработке веб и мобильных приложений — это синхронизация данных между устройствами и выполнение автономных операции. В идеале, когда устройство находится в автономном режиме, ваши клиенты должны иметь возможность продолжать использовать ваше приложение не только для доступа к данным, но также для их создания и изменения. Когда устройство возвращается в оперативный режим, приложение должно повторно подключиться к бэкэнду, синхронизировать данные и разрешить конфликты, если таковые имеются. Для правильной обработки всех крайних случаев требуется много недифференцированного кода, даже при использовании кэша AWS AppSync SDK на устройстве с автономными мутациями и дельта-синхронизацией.
Amplify DataStore предоставляет постоянное хранилище на устройстве для записи, чтения и наблюдения за изменениями данных, если вы подключены к Интернету или в автономном режиме, а также позволяет легко синхронизировать данные с облаком и между устройствами.
Amplify DataStore позволяет разработчикам писать приложения, используя распределенные данные, без написания дополнительного кода для автономного или онлайн-сценария.
Вы можете использовать Amplify DataStore для автономного использования в режиме «только локальный» без учетной записи AWS или предоставить весь бэкэнд с помощью AWS AppSync и Amazon DynamoDB.
DataStore включает в себя Delta Sync с использованием вашего бэкенда GraphQL и несколько стратегий разрешения конфликтов.
Преимущества DataStore от AWS Amplify над Redux, MobX, Apollo, Relay, селектрорами, деселекторами и прочими флаксами:
Сравнивать AWS Amplify с Redux, MobX не корректно, так как AWS Amplify это не только стейт-менеджер, но и клиент-сервер, поэтому в классе клиент-сервер мы будем сравнивать его с Apollo и Relay.
#1. Real time из коробки.
Не думаю, что можно считать бизнес серьезным, если у его мобильного приложения отсустствуют события подписок реализованых на технологии web sockets. А многие ли приложения в наше время работают на web sockets? Думаю нет, по причине того, что real time это дополнительная работа разработчиков на бэке и фронтенде. Для нас же, fullStack serverless разработчиков на AWS Amplify, real time идет из коробки, как на фронте так и на бэке и нам не надо писать код реализации для интеграции вэбсокетов на каждую модель, так как он генерируется автоматически, также как и написание документации для всего нашего сгенерированого кода, имплементированого в наш проект на основоании инструкции GraphQL схемы. Чтобы не пугать громкими словами, я покажу вам пример, из прошлого урока, того как в AWS Amplify определяется Store:
Так определяется модель в сторе, не только для фронтенда, но и для бэкенда. Один источник правды для фронтенда и для бэкенда. Да да, вижу я, что еще не раз повтрою это в своей жизни, так как это киллер фича и панч лайн vs Redux, MobX, Apollo, Relay.
Вот именно эта отличная от Redux, MobX, Apollo архитектура, стерает грань между бэкендом и фронтендом. И ставит AWS Amplify DataStore над всеми
Все!!! Если вы с бэкенда, то вам больше не нужно писать резолверы к базе данных и тащить подписки на каждую модель данных.
Serverless — это когда разработчикам бэкенда пришла пора учить фронтенд, так как их услуги нужны исключительно легаси проектам, не шагающим в ногу со временем, от чего и не живущими real time.
2. Генерация кода.
Что такое кодогенерация вы можете прочитать и без меня в википедии, если конечно же не знаете его значения, которое и в этом панче напоминает нам о себе. Old schoolщик? Юзаем fetch или axios? Отправляя запросы в дремучий лес API, который еще и сами пишим в связке с Redux, MobX, Apollo, Relay. Так вот вам еще одна новость дня! Вам больше не нужно писать эти запросы к API, вам их нужно только вызвать. Это значит, что больше не нужно создавать эту немаленькую папочку с кодом запроса к серверу, так как в AWS Amplify DataStore они также генерируются в вашем проекте на основании вашего стора, определенго все той же GraphQL схемы их первого пункта. И вполняется это одной командой:
npm run amplify-modelgen
В итоге получаем папку models с генерированным кодом.
И папка graphql после пуша на сервер, со всем запросом во Flow, TS или ваниле JavaScript.
3. Offline data & cloud sync
Не нужно писать дополнительный код, для отправки запроса на сервер, после выхода приложения в онлайн. Иногда вы попадаете в ненадежную ситуацию, но вам лучше подождать дольше, чем явно провалить операцию. У Apollo есть apollo-link-retry который обеспечивает экспоненциальный откат и запросы на сервер между попытками по умолчанию. Правда он (в настоящее время) не обрабатывает повторы для ошибок GraphQL в ответе, только для сетевых ошибок. У Redux, MobX понятное дело под капотом этого решения нет так как они не клиенты и приходится задествовать сторние мидлвари, по причине того, что REST как дедушка на пенсии с поддержкой любимых внуков. Подробный разбор GraphQL vs REST. У AWS Amplify DataStore есть не только аналог apollo-link-retry , но и встроенная в него и настраиваемая привычную знакомая модель программирования с автоматическим контролем версий, обнаружением конфликтов и разрешением в облаке.
Из минусов AWS Amplify хочу назвать то, что хуки Apollo c его loading и error из коробки сокращают количество написаного кода на фронте, поэтому написал open source библиотеку, которая решает это недоразумение.
В конце этого урока мы соберем с вами это мобильное приложение c использованием Amplify DataStore:
Поехали!
Данный урок является продолжением урока по аутентификции, так как работа с DataStore будет выполняться аутентифицированым пользователем. Поэтому, если вы его не прошли, то вернитесь на шаг назад.
Чат поддержки AWS Amplify: Telegram
Финальный код этой части можно найти на Github.
Клонируем репозиторий
Если вы продолжаете прошлый урок, то можете сразу перейти к шагу 5
git clone https://github.com/fullstackserverless/startup.git
Переходим в папку проекта
cd startup
Install dependencies
yarn
or
npm install
Регистрируем свой AWS account
Шаг для тех, кто еще не зарегистрирован на AWS Регестрируемся согласно этой инструкции 📃 и по видео учебнику 📺 чекаем все 5 шагов.
Внимание!!!
Потребуется банковская карта 💳, где должно быть более 1$ 💵
Там же смотрим и ставим Amplify Command Line Interface (CLI)
Инициализация AWS Amplify в проект React Native
В корневой директории проекта React Native инициализируем наш AWS Amplify проект
amplify init
Отвечаем на вопросы:
Проект инициализацировался 🚀
Подключаем плагин аутентификации
Теперь, когда приложение находится в облаке, вы можете добавить некоторые функции, такие как предоставление пользователям возможности зарегистрироваться в нашем приложении и войти в систему.
Командой
amplify add auth
подключаем функцию аутентификации. Выбираем конфигурацию по умолчанию. Это добавляет конфигурации ресурсов auth локально в ваш каталог ampify/backend/auth
#Выбираем профиль, который мы хотим использовать. default. Enter и как пользователи будут входить в систему. Email(За SMS списывают деньги).
Отправляем изменения в облако 💭
amplify push
✔ All resources are updated in the cloud
Собераем проект и проверяем работоспособность аутентификации.
amplify-app
Самый быстрый способ начать работу c DataStore — использовать npx-скрипт amplify-app.
npx amplify-app@latest
Установка зависимостей
Подробная установка здесь
Если у вас React Native Cli, то
yarn add @aws-amplify/datastore @react-native-community/netinfo @react-native-community/async-storage
И если вы используете React Native> 0.60, то выполните следующую команду для iOS:
cd ios && pod install && cd ..
Подключаем плагин API(App Sync)
Если подключали его в прошлом уроке, то пропускаем этот шаг. Если нет то, подключаем плагин API
amplify add api
После выбранных пунктов откроется схема GraphQL в amplify/backend/api/<datasourcename>/schema.graphql
куда вставляем эту модель:
Подробней о ней здесь
Генерация моделей
Моделирование ваших данных и создание моделей, используемых DataStore, — это первый шаг к началу работы. GraphQL используется в качестве общего языка для JavaScript, iOS и Android для этого процесса, а также используется в качестве сетевого протокола при синхронизации с облаком. GraphQL также поддерживает некоторые функции, такие как Automerge в AppSync. Генерация модели может быть выполнена с помощью сценария NPX или из командной строки с помощью Amplify CLI.
Вам не нужна учетная запись AWS для ее запуска и локального использования DataStore, однако, если вы хотите синхронизироваться с облаком, рекомендуется установить и настроить Amplify CLI как в прошлом уроке.
Так как схему мы описали в прошлом уроке, то сейчас нам достаточно запустить команду
npm run amplify-modelgen
и получить сгенерированную модель в папке src/models
Обновляем API
Включаем DataStore для всего API
amplify update api
Отправляем изменения в облако 💭
amplify push
✔ All resources are updated in the cloud
READ
Создаем экран JobsMain src/screens/Jobs/JobsMain.js
На этом экране мы сделаем запрос Query, с опцией пагинации, где число через хук useQuery и он нам вернет массив, который мы отправим в Flatlist.
Для раскрытия подробностей вакансии создаем экран JobDetail src/screens/Jobs/JobDetail.js
CREATE UPDATE DELETE
Создаем экран JobAdd src/screens/Jobs/JobAdd.js , где мы выполняем функции CREATE UPDATE DELETE
и в screens/Jobs/index.js экспортируем экраны
Навигация
Добавляем импорт экранов Jobs и подключаем их в StackNavigator
Кнопка Jobs
Редактируем экран User в screens/Authenticator/User/index.js
Собираем приложение и тестируем
Done ✅
References:
https://learning.oreilly.com/library/view/full-stack-serverless/9781492059882/
https://www.altexsoft.com/blog/engineering/graphql-core-features-architecture-pros-and-cons/
https://engineering.fb.com/core-data/graphql-a-data-query-language/