Pemalam pangkalan data React Query: cara melaksanakan pemampatan dan penyahmampatan data

React Query ialah perpustakaan pengurusan negeri yang berkuasa untuk menguruskan pengambilan semula, pengemaskinian dan caching data jauh dalam aplikasi React. Walau bagaimanapun, apabila berurusan dengan jumlah data yang besar, kami mungkin menghadapi masalah dengan pemampatan dan penyahmampatan data. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan pemalam pangkalan data React Query untuk melaksanakan pemampatan dan penyahmampatan data serta memberikan contoh kod khusus.

1. Latar belakang pemampatan dan penyahmampatan data
Apabila kami memproses sejumlah besar data, kos penghantaran dan penyimpanan data adalah pertimbangan penting. Pemampatan data ialah kaedah biasa yang boleh mengurangkan saiz data dan mengurangkan sumber yang diperlukan untuk penghantaran atau penyimpanan rangkaian. Walau bagaimanapun, data yang dimampatkan perlu dinyahmampat sebelum digunakan untuk memulihkan data asal. Dalam React Query, kami boleh menggunakan pemalam pangkalan data untuk mengendalikan pemampatan dan penyahmampatan data.

2. Pengenalan kepada pemalam pangkalan data React Query
React Query menyediakan antara muka pemalam pangkalan data untuk memproses data sebelum pemerolehan dan kemas kini data. Dengan melaksanakan antara muka ini, kami boleh menyesuaikan kaedah pemampatan dan penyahmampatan data untuk memproses pemampatan dan penyahmampatan data dalam React Query.

3. Contoh kod untuk melaksanakan pemampatan dan penyahmampatan data
Berikut ialah contoh kod untuk melaksanakan pemampatan dan penyahmampatan data menggunakan pemalam pangkalan data React Query:

import { ReactQueryConfigProvider, QueryClient, QueryClientProvider, useQuery } from 'react-query';
import LZString from 'lz-string';

const compressData = (data) => {
  const compressedData = LZString.compress(JSON.stringify(data));
  return compressedData;
};

const decompressData = (compressedData) => {
  const decompressedData = LZString.decompress(compressedData);
  return JSON.parse(decompressedData);
};

const queryClient = new QueryClient({
  queries: {
    cacheTime: 300,
    queryFn: async (key) => {
      // 模拟数据获取，返回原始数据
      const res = await fetch(`https://api.example.com/data/${key}`);
      const data = await res.json();
      return data;
    },
    queryKeySerializer: JSON.stringify,
    queryKeyDeserializer: JSON.parse,
    cache: new (class extends Map {
      set(key, value) {
        const compressedValue = compressData(value);
        super.set(key, compressedValue);
      }
      get(key) {
        const compressedValue = super.get(key);
        const value = decompressData(compressedValue);
        return value;
      }
    })(),
  },
});

function App() {
  // 使用自定义的 queryClient
  return (
    <QueryClientProvider client={queryClient}>
      <ReactQueryConfigProvider>
        <MyComponent />
      </ReactQueryConfigProvider>
    </QueryClientProvider>
  );
}

function MyComponent() {
  const { data, isLoading, isError } = useQuery('example', () =>
    fetch('https://api.example.com/data/example').then((res) => res.json())
  );

  if (isLoading) {
    return <div>Loading...</div>;
  }

  if (isError) {
    return <div>Error</div>;
  }

  return <div>Data: {JSON.stringify(data)}</div>;
}

export default App;

Dalam contoh kod di atas, kami menggunakan kaedah LZString 库来实现数据的压缩和解压缩。在查询配置中，我们自定义了一个继承自 Map 的缓存对象，并在其中重写了 set 和 get untuk menyimpan dan dapatkan semula Data dimampatkan dan dinyahmampatkan terlebih dahulu.

4. Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan pemalam pangkalan data React Query untuk melaksanakan kaedah pemampatan dan penyahmampatan data, dan menyediakan contoh kod khusus. Dengan menyesuaikan objek cache dan melaksanakan operasi mampatan dan penyahmampatan di dalamnya, kami boleh mengurangkan saiz data dan mengurangkan kos penghantaran dan penyimpanan rangkaian apabila memproses sejumlah besar data, sekali gus meningkatkan prestasi aplikasi dan pengalaman pengguna. Saya harap artikel ini membantu anda memahami dan menggunakan pemalam pangkalan data React Query.

Atas ialah kandungan terperinci Pemalam pangkalan data React Query: cara melaksanakan pemampatan dan penyahmampatan data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!