每日一题:数据持久化

每日一题:数据持久化

安卓提供了三种方式用于简单的数据持久化功能:
文件储存,SharedPreference存储,数据库储存。

面试率: ★★☆☆☆

面试提醒

数据存储是Android中数据持久化的一个概念,我们需要根据不同的实际需求来存储文件,例如:

  • sp -> 开个记录,启动标记
  • raw -> 静态文件,音视频
  • assets -> 较大的资源文件,音视频
  • cache -> 图片缓存
  • sdcard -> 大文件,音视频
  • databases -> 数据库db文件
  • KeyStore -> 私钥,公钥文件

上面简单说明了不通路径的存储类型,为了更好理解我们应该进一步去弄懂不同路径下的特性.

面试技巧

是否具备数据持久化的相关经验,下面三个问题值得吗?

  • 存储种类
    正确的使用Android特有的存储方式才能保证项目的效率与安全.因此面试有必要准备下保证能说出这些种类的使用与区别.
  • 存储安全
    有些文件涉及到安全问题如一些公私钥文件,有些甚至直接写到代码中,正确的方式应该是存放在assets内.
  • 项目应用
    项目那些地方需要持久化,具体如何做.

面试题

下面是对几种数据存储抽取的一些问题,难度不大,比较简单.因此同学们只要记住就可以了.

文件存储

内部存储

  1. 调用Context的openFileOutput()函数,填入文件名和操作模式,它会返回一个FileOutputStream对象。
  2. 通过FileOutputStream对象的write()函数写入数据。
  3. FileOutputStream对象的close ()函数关闭流。

提问:

  • 保存编译时的静态文件?
    应该把文件保存在项目的 res/raw/ 目录下,你可以通过 openRawResource()方法去打开它.

  • 保存内存缓存文件?
    文件的存储目录( /data/data/包名/cache )是一个应用专门来保存临时缓存文件的内存目录,可以使用getCacheDir()去打开一个文件.

外部存储

getExternalStorageState方法来获取路径

提问:
外面的部分机型存储路径是否不同,如何解决?

SP存储

Activity用SharedPreferences保存数据的大小有木有限制?

sp的数据是存储在xml下的,那么xml有没限制大小呢,答案是没有.

简单的数据与配置信息,SharedPreferences 是首选,如果数据比较大的情况下可以选择DB或者file存储.

SharedPreferences什么数据都可以保存吗?

SharedPreferences适用于存储一些有键值对的数据类型,并且只能存储基本类型,即int,long,boolean,String 和 float。事实上它就相当于一个 Map,唯一不同的就是 Map 中的 Value 可以是任何对象,而 SharedPreferences中的 Value 只能是基本数据类型。

SharedPreference.Editor的apply和commit方法异同?

这两个方法的区别在于:

  1. apply没有返回值而commit返回boolean表明修改是否提交成功
  2. apply是将修改数据原子提交到内存, 而后异步真正提交到硬件磁盘, 而commit是同步的提交到硬件磁盘,因此,在多个并发的提交commit的时候,他们会等待正在处理的commit保存到磁盘后在操作,从而降低了效率。而apply只是原子的提交到内容,后面有调用apply的函数的将会直接覆盖前面的内存数据,这样从一定程度上提高了很多效率。
  3. apply方法不会提示任何失败的提示。

由于在一个进程中,sharedPreference是单实例,一般不会出现并发冲突,如果对提交的结果不关心的话,建议使用apply,当然需要确保提交成功且有后续操作的话,还是需要用commit的。

对比几种存储数据的方式,做如下总结:

•   简单的数据与配置信息,SharedPreferences 是首选
•   如果数据量太大,SharedPreferences 不够用,可以考虑使用数据库
•   对于结构化的数据,一定要使用数据库,虽然会显得比较麻烦,但是后续的使用中会获益无穷
•   普通文件就是指文本文件,二进制文件,多媒体文件等等
•   尽量不要去创建文件,,利用 API 提供的文件存储方式去存储文件(SharedPreferences,数据库)
•   如果一定要创建文件,假设该文件是私密文件或者重要文件,则一定要保存在内部存储中,反之存放到外部存储即可
•   使用网络存储时要避免传输大数据量数据,应注意对网络传输方式的优化(减少请求次数等)
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