CoreData
Core Data比SQLite做了更进一步的封装，SQLite提供了数据的存储模型，并提供了一系列API，你可以通过API读写数据库，去处理想要处理的数据。但是SQLite存储的数据和你编写代码中的数据（比如一个类的对象）并没有内置的联系，必须你自己编写代码去一一对应。
而Core Data却可以解决一个数据在持久化层和代码层的一一对应关系。也就是说，你处理一个对象的数据后，通过保存接口，它可以自动同步到持久化层里，而不需要你去实现额外的代码。
数据模型中的“表格” - Entity
“属性” - Attributes
“关系” - Relationship
to one和to many
通过type可以设置1对1或者1对多
NSPersistentContainer 仓库管理者
用于创建对象。
let container = NSPersistentContainer(name: "Model")
container.loadPersistentStores { (description, error) in
if let error = error {
fatalError("Error: \(error)")
}
print("Load stores success")
}
}
表格属性信息的提供者 -NSManagedObjectModel
let entities = container.managedObjectModel.entities
print("Entity count = \(entities.count)\n")
for entity in entities {
print("Entity: \(entity.name!)")
for property in entity.properties {
print("Property: \(property.name)")
}
print("")
}
}
Entity: Book
Property: isbm
Property: name
Property: page
Property: borrowedBy
Entity: Reader
Property: idCard
Property: name
Property: borrow
数据业务的操作员 - NSManagedObjectContext
增
let context = container.viewContext
let book = NSEntityDescription.insertNewObject(forEntityName: "Book",
into: context) as! Book
book.name = name
book.isbm = isbm
book.page = Int32(pageCount)
if context.hasChanges {
do {
try context.save()
print("Insert new book(\(name)) successful.")
} catch {
print("\(error)")
}
}
查
let context = container.viewContext
let fetchBooks = NSFetchRequest<Book>(entityName: "Book")
do {
let books = try context.fetch(fetchBooks)
print("Books count = \(books.count)")
for book in books {
print("Book name = \(book.name!)")
}
} catch {
}
筛选 NSPredicate
let context = container.viewContext
let fetchBooks = NSFetchRequest<Book>(entityName: "Book")
fetchBooks.predicate = NSPredicate(format: "name = \"算法（第4版）\"")
do {
let books = try context.fetch(fetchBooks)
print("Books count = \(books.count)")
for book in books {
print("Book name = \(book.name!)")
}
} catch {
print("\(error)")
}
改
let fetchBooks = NSFetchRequest<Book>(entityName: "Book")
fetchBooks.predicate = NSPredicate(format: "isbm = \"9787115293800\"")
do {
let books = try context.fetch(fetchBooks)
if !books.isEmpty {
books[0].name = "算法（第5版）"
if context.hasChanges {
try context.save()
print("Update success.")
}
}
} catch {
print("\(error)")
}
删
let fetchBooks = NSFetchRequest<Book>(entityName: "Book")
fetchBooks.predicate = NSPredicate(format: "isbm = \"9787115293800\"")
do {
let books = try context.fetch(fetchBooks)
for book in books {
context.delete(books[0])
}
if context.hasChanges {
try context.save()
}
} catch {
print("\(error)")
}
注意事项
- 确保数据模型（ManagedObjectModel）在设计阶段的正确性，因为后续的更改可能会导致数据迁移问题。同时注意数据格式问题，避免不必要的转换。
- 数据迁移
- 性能优化，尽量避免在主线程执行耗时的coredata操作
- 错误处理，注意数据不一致或者崩溃。
- 数据库备份。注意排除数据库文件，指定需要备份的数据，导出，然后考虑是否上传等。
- 版本控制。
Releam
Realm 的优势：
性能：Realm 的底层存储引擎专门为移动设备设计，因此通常比 Core Data 更快。这在大型数据集上特别明显，因为它采用了零复制的架构。
简单易用的 API：Realm 提供了直观的面向对象的 API，使开发人员能够更容易地创建、查询和管理数据。它不需要繁琐的配置或复杂的操作。
自动数据同步：Realm 支持自动数据同步，允许实时更新和数据共享，特别适用于需要实时数据的应用程序，如聊天应用或协作工具。
多平台支持：Realm 可以轻松支持多个平台，包括 iOS、Android、macOS 和其他平台。这使得跨平台开发更容易。
开源和活跃的社区：Realm 是开源的，拥有一个活跃的社区，提供广泛的文档和支持。
Realm 的劣势：
学习曲线：虽然 Realm 的 API 简单易用，但对于那些熟悉 Core Data 或其他 ORM 框架的开发人员来说，可能需要一些时间来适应。
少量学习资源：相对于 Core Data，Realm 的学习资源和教程数量较少，因此在解决问题时可能需要更多自学。
注意事项
版本管理：
Realm 数据库的数据模型版本管理非常重要。每当你更改数据模型时，都应该创建一个新的数据模型版本，并编写相应的数据迁移代码以确保平滑的升级。Realm支持数据模型版本控制，但需要谨慎处理数据迁移。
let config = Realm.Configuration(
schemaVersion: 2, // 新的数据模型版本
migrationBlock: { migration, oldSchemaVersion in
if oldSchemaVersion < 2 {
// 在旧数据模型版本（1）上执行迁移逻辑
migration.enumerateObjects(ofType: Person.className()) { oldObject, newObject in
// 执行迁移逻辑，例如属性重命名或数据转换
let firstName = oldObject!["name"] as! String
newObject!["firstName"] = firstName
newObject!["lastName"] = ""
}
}
}
)
// 使用新的配置打开 Realm 数据库
let realm = try! Realm(configuration: config)
