移动端数据库新王者:realm

realm

介绍

realm是一个跨平台移动数据库引擎,支持iOS、OS X(Objective‑C和Swift)以及Android。
2014年7月发布。由YCombinator孵化的创业团队历时几年打造,是第一个专门针对移动平台设计的数据库。目标是取代SQLite。
为了彻底解决性能问题,核心数据引擎用C++打造,并不是建立在SQLite之上的ORM。如果对数据引擎实现想深入了解可以查看:Realm 核心数据库引擎探秘。因此得到的收益就是比普通的ORM要快很多,甚至比单独无封装的SQLite还要快。
因为是ORM,本身在设计时也针对移动设备(iOS、Android),所以非常简单易用,学习成本很低。

碾压级性能

数据引自:introducing-realm
每秒能在20万条数据中进行查询后count的次数。realm每秒可以进行30.9次查询后count。


在20万条中进行一次遍历查询,数据和前面的count相似:realm一秒可以遍历20万条数据31次,而coredata只能进行两次查询。

这是在一次事务每秒插入数据的对比,realm每秒可以插入9.4万条记录,在这个比较里纯SQLite的性能最好,每秒可以插入17.8万条记录。然而封装了SQLite的FMDB的成绩大概是realm的一半。

简单易用

实例代码语言是Objective‑C。
Realm对象和其他对象没有太大区别,只是需要继承RLMObject

@interface Dog : RLMObject
@property NSString *name;
@property NSInteger age;
@end

Dog *mydog = [[Dog alloc] init];

存储起来也非常简单,获取数据库实例,在一个事务中进行写入。

RLMRealm *realm = [RLMRealm defaultRealm];

[realm transactionWithBlock:^{
    [realm addObject:mydog];
}];

方便的查询,可以在一个查询结果中再进行查询。查询的条件有着丰富的支持。

RLMResults *r = [Dog objectsWhere:@"age > 8"];
 
// Queries are chainable
r = [r objectsWhere:@"name contains 'Rex' AND  name BEGINSWITH '大'"];

zero-copy和懒加载

在通常的数据库中,数据大多数时间都静静地呆在硬盘当中。当你访问 NSManagedObject 对象中的某个属性的时候,Core Data 会将这个请求转换为一组 SQL 语句,如果还未连接数据库的话则创建一个数据库连接,然后将这个 SQL 语句发送给硬盘,执行检索,从匹配检索的结果中读取所有的数据,然后将它们放到内存当中(也就是内存分配)。然而,这时候你需要对其格式进行反序列化(deserialize),因为硬盘上存储的格式不能直接在内存中使用,这意味着你需要调整位,以便 CPU 能够对其进行处理。
然而Realm跳过了整个拷贝数据到内存的过程,称之为zero-copy。做到这点是因为文件始终是内存映射的,无论文件是或否在内存当中,你都能够访问文件的任何内容。关于核心文件格式的重要一点就是,确保硬盘上的文件格式都是内存可读的,这样就无需执行任何反序列化操作了。
这样就带来了一个问题,难道数据全加载到内存里了?所以这里懒加载应运而生,比如在查询到一组数据后,只有当你真正访问对象的时候才真正加载进来。

VS SQLite

SQLite第一个版本发布于2000年,至今已16年。以当今的角度来看,它的编程抽象程度非常低。业务上我们其实只想把这些对象存进去,可以查询出来。
即便已经是封装过的FMDB,要写这样的代码心里也依旧难受:

FMDatabase *db = [FMDatabase databaseWithPath:@"/tmp/tmp.db"];
if (![db open]) {
    [db release];
    return;
}

NSString *sql = @"create table bulktest1 (id integer primary key autoincrement, x text);"
                 "create table bulktest2 (id integer primary key autoincrement, y text);"
                 "create table bulktest3 (id integer primary key autoincrement, z text);"
                 "insert into bulktest1 (x) values ('XXX');"
                 "insert into bulktest2 (y) values ('YYY');"
                 "insert into bulktest3 (z) values ('ZZZ');";

success = [db executeStatements:sql];

sql = @"select count(*) as count from bulktest1;"
       "select count(*) as count from bulktest2;"
       "select count(*) as count from bulktest3;";

success = [self.db executeStatements:sql withResultBlock:^int(NSDictionary *dictionary) {
    NSInteger count = [dictionary[@"count"] integerValue];
    XCTAssertEqual(count, 1, @"expected one record for dictionary %@", dictionary);
    return 0;
}];

[db close];

VS CoreData

详细的比较推荐看这篇:CoreData VS Realm
下面给出一个查询的比较:

// Core Data
let fetchRequest = NSFetchRequest(entityName: "Specimen")
let predicate = NSPredicate(format: "name BEGINSWITH [c]%@", searchString)
fetchRequest.predicate = predicate
let sortDescriptor = NSSortDescriptor(key: "name", ascending: true)
fetchRequest.sortDescriptors = [sortDescriptor]
let error = NSError()
let results = managedObjectContext?.executeFetchRequest(fetchRequest, error:&error)

Realm则简单的多:

// Realm
let predicate = NSPredicate(format: "name BEGINSWITH [c]%@", searchString);
let specimens = Specimen.objectsWithPredicate(predicate).arraySortedByProperty("name", ascending: true)

总结一下Realm对CoreData的优势:

不需要架构Context那种烦人的东西

CoreData 是一个博大精深的技术,不要妄想几天之内可以用的很溜。
不服看看这些书。

支持 NSPredicate

从 CoreData 转过来并没有太多的不适应。

CoreData多个持久化文件很麻烦,Realm轻松支持这个功能

劣势:

是会增加应用大概1MB的体积。CoreData原生支持,不会增加App体积。

虽然看上去很厉害,但是这么新靠谱吗

Realm大部分源码公开在github上:realm。项目在新建不到两年里,已经得到开源社区大量关注:


官方也承诺会持续解决用户反馈的各种问题。也可以直接在他们twitter上去@他们。

就算靠谱,有别人在用吗

推荐阅读这篇博客,作者介绍了他痛下决心抛弃CoreData后,如何安全迁移至Realm:《高速公路换轮胎——为遗留系统替换数据库》。

在多年以前,人们做了个决策,用CoreData做本地存储,替换掉NSUserDefaults。这之间的历史已经远不可考,但自从我加入项目以来,整个团队已经被它高昂的学习曲线、复杂的数据Migration流程以及过时陈旧的设计折磨的苦不堪言。于是我们决心把CoreData换掉。

文/凉粉小刀(简书作者)
原文链接:http://www.jianshu.com/p/d684693f1d77
再看下SO的情况:


已经有大概两万条相关结果,你不是一个人!

需要知道的一些问题

其实我自己觉得这些是可以接受的问题。技术很多时候就是权衡,为了达到一些目的,总是要牺牲掉一些东西。

  • 所有的存储对象需要继承RealmObject
    比如我现在的项目的数据从网络请求回来都会继承自己写的一个方便解析的基类,在这里就需要做出一些适应。
    但是该问题在swift中是不存在的。因为swift是天生的面向协议编程范式。
  • 不能自定义getter、setter
    realm会自动生成getter、setter,如果自定义getter、setter存储就会有影响。如果要规避这个问题,可以通过设置这个对象的忽略属性。
    比如有个属性id,需要自定义setter。可以在对象属性里把id设置为忽略属性,这样realm就不会为它自动生成getter、setter,但是也不会把id存入数据库。接着自定义一个用于存储的属性比如realm_id。在id的setter中可以把把值也赋给realm_id。
    这个问题在swift中也是不存在的,因为swfit中使用的是willset、didset这种通知机制。
  • 查询的结果不是数组
    为了能够支持查询结果的链式查询,realm自定义了一个集合类型。可以枚举,但是不是熟悉的数组了。又因为realm的懒加载机制,所以不建议在数据层把这个枚举转成数组类型。这样的缺点就是上层知道了数据的存储逻辑。严格的说这里不应该让上层知道。但是这样设计也许是为了方便上层进行再次检索,realm有着优越的查询性能。

欢迎关注我的微博:@没故事的卓同学

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,456评论 5 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,370评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,337评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,583评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,596评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,572评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,936评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,595评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,850评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,601评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,685评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,371评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,951评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,934评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,167评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,636评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,411评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容