认识CoreData - MagicalRecord
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到目前为止,已经将
CoreData
相关的知识点都讲完了。在这篇文章中,主要讲一个
CoreData
第三方库-MagicalRecord
。目前为止这个第三方在Github
上有9500+的Star
,是所有CoreData
第三方库中使用最多、功能最全的。在文章的后面还会对CoreData
做一个总结,以及对本系列所有文章做一个总结。文章中如有疏漏或错误,还请各位及时提出,谢谢!😊
占位图
MagicalRecord
CoreData
是苹果自家推出的一个持久化框架,使用起来更加面向对象。但是在使用过程中会出现大量代码,而且CoreData
学习曲线比较陡峭,如果掌握不好,在使用过程中很容易造成其他问题。
国外开发者开源了一个基于CoreData
封装的第三方——MagicalRecord
,就像是FMDB
封装SQLite
一样,MagicalRecord
封装的CoreData
,使得原生的CoreData
更加容易使用。并且MagicalRecord
降低了CoreData
的使用门槛,不用去手动管理之前的PSC
、MOC
等对象。
根据Github
上MagicalRecord
的官方文档,MagicalRecord
的优点主要有三条:
1. 清理项目中CoreData
代码
2. 支持清晰、简单、一行式的查询操作
3. 当需要优化请求时,可以获取NSFetchRequest
进行修改
添加MagicalRecord到项目中
将MagicalRecord
添加到项目中,和使用其他第三方一样,可以通过下载源码和CocoaPods
两种方式添加。
1. 从Github下载MagicalRecord源码,将源码直接拖到项目中,后续需要手动更新源码。
2. 也可以通过CocoaPods
安装MagicalRecord
,需要在Podfile
中加入下面命令,后续只需要通过命令来更新。
pod "MagicalRecord"
在之前创建新项目时,通过勾选"Use Core Data"
的方式添加CoreData
到项目中,会在AppDelegate
文件中生成大量CoreData
相关代码。如果是大型项目,被占用的位置是很重要的。而对于MagicalRecord
来说,只需要两行代码即可。
- (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions {
// 初始化CoreData堆栈,也可以指定初始化某个CoreData堆栈
[MagicalRecord setupCoreDataStack];
return YES;
}
- (void)applicationWillTerminate:(UIApplication *)application {
// 在应用退出时,应该调用cleanUp方法
[MagicalRecord cleanUp];
}
MagicalRecord
是支持CoreData
的.xcdatamodeld
文件的,使得CoreData
这一优点可以继续使用。建立数据结构时还是像之前使用CoreData
一样,通过.xcdatamodeld
文件的方式建立。
支持iCloud
CoreData
是支持iCloud
的,MagicalRecord
对iCloud
相关的操作也做了封装,只需要使用MagicalRecord+iCloud.h
类中提供的方法,就可以进行iCloud
相关的操作。
例如下面是MagicalRecord+iCloud.h
中的一个方法,需要将相关参数传入即可。
+ (void)setupCoreDataStackWithiCloudContainer:(NSString *)containerID localStoreNamed:(NSString *)localStore;
创建上下文
MagicalRecord
对上下文的管理和创建也比较全面,下面是MagicalRecord
提供的部分创建和获取上下文的代码。因为是给NSManagedObjectContext
添加的Category
,可以直接用NSManagedObjectContext
类调用,使用非常方便。
但是需要注意,虽然系统帮我们管理了上下文对象,对于耗时操作仍然要放在后台线程中处理,并且在主线程中进行UI操作。
+ [NSManagedObjectContext MR_context] 设置默认的上下文为它的父级上下文,并发类型为NSPrivateQueueConcurrencyType
+ [NSManagedObjectContext MR_newMainQueueContext] 创建一个新的上下文,并发类型为NSMainQueueConcurrencyType
+ [NSManagedObjectContext MR_newPrivateQueueContext] 创建一个新的上下文,并发类型为NSPrivateQueueConcurrencyType
+ [NSManagedObjectContext MR_contextWithParent:] 创建一个新的上下文,允许自定义父级上下文,并发类型为NSPrivateQueueConcurrencyType
+ [NSManagedObjectContext MR_contextWithStoreCoordinator:] 创建一个新的上下文,并允许自定义持久化存储协调器,并发类型为NSPrivateQueueConcurrencyType
+ [NSManagedObjectContext MR_defaultContext] 获取默认上下文对象,项目中最基础的上下文对象,并发类型是NSMainQueueConcurrencyType
增删改查
MagicalRecord
对NSManagedObject
添加了一个Category
,将增删改查等操作放在这个Category
中,使得这些操作可以直接被NSManagedObject
类及其子类调用。
.1. 增
对于托管模型的创建非常简单,不需要像之前还需要进行上下文的操作,现在这都是MagicalRecord
帮我们完成的。
// 创建并插入到上下文中
Employee *emp = [Employee MR_createEntity];
.2. 删
// 从上下文中删除当前对象
[emp MR_deleteEntity];
.3. 改
// 获取一个上下文对象
NSManagedObjectContext *defaultContext = [NSManagedObjectContext MR_defaultContext];
// 在当前上下文环境中创建一个新的Employee对象
Employee *emp = [Employee MR_createEntityInContext:defaultContext];
emp.name = @"lxz";
emp.brithday = [NSDate date];
emp.height = @1.7;
// 保存修改到当前上下文中
[defaultContext MR_saveToPersistentStoreAndWait];
.4. 查
// 执行查找操作,并设置排序条件
NSArray *empSorted = [Employee MR_findAllSortedBy:@"height" ascending:YES];
自定义NSFetchRequest
下面示例代码中,Employee
根据已有的employeeFilter
谓词对象,创建了employeeRequest
请求对象,并将请求对象做修改后,从MOC
中获取请求结果,实现自定义查找条件。
NSPredicate *employeeFilter = [NSPredicate predicateWithFormat:@"name LIKE %@", @"*lxz*"];
NSFetchRequest *employeeRequest = [Employee MR_requestAllWithPredicate:employeeFilter];
employeeRequest.fetchOffset = 10;
employeeRequest.fetchLimit = 10;
NSArray *employees = [Employee MR_executeFetchRequest:employeeRequest];
参数设置
.1. 可以通过修改MR_LOGGING_DISABLED
预编译指令的值,控制log
打印。
#define MR_LOGGING_DISABLED 1
.2.MagicalRecord
在DEBUG
模式下,对模型文件发生了更改,并且没有创建新的模型文件版本。MagicalRecord
默认会将旧的持久化存储删除,创建新的持久化存储。
MagicalRecord中文文档
MagicalRecord
的使用方法还有很多,这里只是将一些比较常用的拿出来讲讲,其他就不一一讲解了。在Github
上有国人翻译的MagicalRecord
官方文档,翻译的非常全面,而且是实时更新的。
这篇文章关于MagicalRecord
的部分,也是参考文章来写的,我这里就犯了个懒😓。。。
CoreData优缺点总结
无论是什么东西,肯定不会是绝对完美的,CoreData
也是如此。CoreData
被设计出来后,对比其他本地持久化方案有自己独有的优势,也有比较严重的问题。
对于一个本地持久化方案的选取,还是要根据公司业务需求,来选择一个适合项目的方案,并没有哪个方案是万能的。
优点
-
可以设置关联关系,也就是之前讲过的关联属性,关联属性可以和当前对象一起被
MOC
操作。
例如Company
关联一个Person
对象,对Company
进行操作时,也可以通过点语法从Company
中获取Person
,Person
的修改会随着Company
一起被持久化。
如果用SQLite
实现起来是很麻烦的,但CoreData
可以很容易的完成,这也是CoreData
更加面向对象的一种体现。 -
更加面向对象,将之前
Model
层的表示和持久化合二为一。把数据库的交互和对象的转换封装起来,使用时不需要接触到任何SQLite
相关的代码,直接使用托管对象即可。 -
开发效率比较快,可以很快的封装一个基于
CoreData
实现的Model
层,而不需要太多的代码就可以实现。 -
可以很好的防范
SQL注入
的问题。对于SQLite
来说,如果是用FMDB
并且用?占位符
,也可以防范SQL注入
的问题。 -
可视化化效果好且结构清晰。将模型文件内部的结构,以及实体之间的对应关系等,以可视化的结构展现出来。
-
对
OC
原生编程支持非常好,支持keyPath
操作方式。例如设置NSPredicate
查找条件时,可以使用keyPath
的点语法设置属性。而其他持久化存储对于这点支持的不太好,需要编写很复杂的查找条件,看起来也不太好理解。
毕竟是Apple
自家推出的,所以对OC
融合度比较高,可以很好的配合和使用OC
对象。 -
设置一对一或一对多的关系,设置关系后做存储和查询也非常方便,这是非常便于开发的。如果对于性能没有苛刻的要求,并且持久化对象之间关系比较复杂,比较推荐使用
CoreData
。
缺点
-
灵活性不如
SQLite
,CoreData
是对SQLite
的一个封装,上层不能直接对数据库进行操作。处理任何数据都要按照CoreData
内部的实现逻辑执行,而不能自定义执行逻辑,对执行逻辑没有可控性。 -
进行大量数据处理时比较吃力,性能明显低于直接操作
SQLite
数据库,而且内存占用非常大,需要手动做内存控制。
当执行一个操作时涉及的数据比较多,需要将所有相关的托管对象加载到内存中,而且中间还涉及到对象的转换等操作。这样对性能和内存的消耗都是非常大的,和涉及到的数据量成正比。 -
因为
CoreData
底层是用SQLite
实现的,可以在CoreData
的基础上,直接编写SQL语句
对数据库进行操作。但是并不推荐这样做,在一个项目中应该只有一种持久化的主体方案。而且如果这两种方式混用的话,对于后期维护是非常困难的。
如果出现这样的需求,最好直接去用SQLite。 -
CoreData入门门槛比较高,很难很好的掌握。
很多人都说CoreData
不好用,这个原因很大一部分都是因为使用方式的问题。CoreData
框架学习难度比较大,导致很多人都只是简单的使用CoreData
,这些用法很多都是不合理的,很多的高级用法并没有用到。
写在最后
到目前为止CoreData
系列的六篇文章就都写完了,文章中可能存在一些没有注意的问题,还请各位提出。博客中包括CoreData
在内的所有文章永久更新维护,会不断将新知识添加到对应的文章中,也会对落后的文章进行重写。
在第一篇文章中也说到,我接触CoreData
时间也不是很长,这系列文章更像是我学习的一个总结。但是我确实是很认真的在写,文章内容也是检查了很多遍,防止错字或者语法问题。知识点总结的还是比较全面的,在后续我还会更深入的学习CoreData
,也可能会推出后续文章。
许多人对于CoreData
有很多意见,认为CoreData
有各种各样的问题,这并不是空穴来风。在我学习CoreData
的过程中,也发现CoreData
确实存在诸多问题,例如查询性能略差、灵活性等。所以在使用CoreData
的时候,还是根据公司业务需求来权衡是否使用CoreData
。
好多同学都问我有Demo
没有,其实文章中贴出的代码组合起来就是个Demo
。后来想了想,还是给本系列文章配了一个简单的Demo
,方便大家运行调试,后续会给所有博客的文章都加上Demo
。
Demo
只是来辅助读者更好的理解文章中的内容,应该博客结合Demo
一起学习,只看Demo
还是不能理解更深层的原理。Demo
中几乎每一行代码都会有注释,各位可以打断点跟着Demo
执行流程走一遍,看看各个阶段变量的值。
Demo地址:刘小壮的Github
这两天更新了一下文章,将CoreData
系列的六篇文章整合在一起,做了一个PDF
版的《CoreData Book》,放在我Github上了。PDF
上有文章目录,方便阅读。
如果你觉得不错,请把PDF帮忙转到其他群里,或者你的朋友,让更多的人了解CoreData,衷心感谢!😁