正如前文摘要所述，本文将介绍如何将 Android 应用中 Cloud Firestore 的数据处理逻辑迁移至服务器端，从而提高应用的性能和可维护性。
在 Android 应用开发中，直接在客户端执行大量的 Firestore CRUD（创建、读取、更新、删除）操作可能会导致应用运行缓慢，并且代码量庞大。为了解决这个问题，我们可以将这些操作转移到服务器端，并通过 API 调用与客户端进行通信。这样，客户端只需要负责 UI 展示和用户交互，而服务器端则负责数据处理和存储。
数据模型设计
首先，我们需要定义一个与 Firestore 文档结构相对应的 Java 类。例如，如果 Firestore 中存储的是用户信息，可以创建一个 User 类：
public class User {
public String uid;
public String name;
public String email;
public User() {}
public User(String uid, String name, String email) {
this.uid = uid;
this.name = name;
this.email = email;
}
// Getters and setters (optional)
}这个类中的字段需要与 Firestore 文档中的字段名称一致。
使用 toObjects() 方法简化数据转换
Firestore 的 QuerySnapshot 类提供了一个非常方便的方法 toObjects()，可以将查询结果直接转换为 Java 对象列表，从而避免手动遍历 DocumentSnapshot 并逐个创建对象。
例如，以下代码展示了如何使用 toObjects() 方法获取用户列表：
public void onSuccess(QuerySnapshot queryDocumentSnapshots) {
List users = queryDocumentSnapshots.toObjects(User.class);
// 现在 users 包含了所有的 User 对象
// 可以将 users 传递给 fi.onFollowingRetrieved(users);
} 这段代码将 QuerySnapshot 中的所有文档转换为 User 对象，并将它们存储在一个 List
获取文档 ID 列表
如果只需要获取文档的 ID 列表，可以使用 Java Stream API 进行转换。假设文档 ID 对应于 User 类的 uid 字段，可以使用以下代码：
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public void onSuccess(QuerySnapshot queryDocumentSnapshots) {
List users = queryDocumentSnapshots.toObjects(User.class);
List userIds = users.stream().map(user -> user.uid).collect(Collectors.toList());
// 现在 userIds 包含了所有的用户 ID
// 可以将 userIds 传递给 fi.onFollowingRetrieved(userIds);
} 这段代码首先使用 toObjects() 方法将 QuerySnapshot 转换为 List
注意事项与性能优化
-
限制查询结果数量： Firestore 查询的性能与返回的文档数量成正比。如果查询返回大量的文档，可能会导致性能下降。为了避免这种情况，可以使用 limit() 方法限制查询结果的数量。例如：
db.collection("users").limit(10).get().addOnSuccessListener(...);这段代码将查询结果限制为最多 10 个文档。
数据分页： 如果需要获取大量的数据，可以考虑使用分页技术。将数据分成多个页面，每次只加载一个页面。可以使用 startAfter() 和 endBefore() 方法来实现分页。
索引优化： 确保 Firestore 集合中创建了适当的索引，以提高查询性能。
总结
通过将 Cloud Firestore 的数据处理逻辑迁移至服务器端，并利用 Firestore 的 toObjects() 方法和 Java Stream API，可以显著提高 Android 应用的性能和可维护性。同时，需要注意限制查询结果数量，并进行适当的索引优化，以确保最佳的性能表现。这种方法不仅可以减少客户端的代码量，还可以提高应用的响应速度，从而改善用户体验。
