iOS MagicalRecord 数据库管理详解

今天介绍下iOS数据持久化存储之一:数据库。

苹果为我们提供了抽象化的数据库管理工具CoreData,其本质依旧是生成sqlite文件存储在沙盒目录下,只是封装成对象,免去了我们写sql语句的烦恼,MagicalRecord是一个第三方开源库,封装了系统的CoreData,使代码不再那么晦涩难懂。

一、创建数据库文件 右键New File 创建CoreData DataModel 其实就是一个可视化的数据库


屏幕快照 2018-07-12 15.39.55.png

我们起名为StudyMRSqlite 如下图生成了这个StudyMRSqlite.scdatamodeld


屏幕快照 2018-07-12 15.43.34.png

二、创建一张表,然后点击左下角的Add Entity 增加一张表 我们给这张表起名为StudyModel


屏幕快照 2018-07-12 15.46.39.png

构建表结构 点击Attributes左下角的加号 在这张表中 增加int类型的age和string类型的name两个元素


屏幕快照 2018-07-12 15.48.01.png

选择语言 我的工程使用OC所以选择了Objective_C


屏幕快照 2018-07-12 14.38.38.png

!!!接下来敲黑板 一定要把StudyModel右侧面板的Codegen改为 Manual/None ,不然你后面create nsmanagerobject subclass时会报重复定义的错误,到时候你肯定还会哭着回来找我🤣


屏幕快照 2018-07-12 14.38.55.png

三、创建model文件 Editor——create nsmanagerobject subclass


屏幕快照 2018-07-12 14.42.11.png

生成了四个文件 相当于我们的model文件,接下来用到数据库的时候需要引入其中两个.h头文件


屏幕快照 2018-07-12 15.59.37.png

可以看到其中就有我们刚才添加的两个属性name和age,


屏幕快照 2018-07-12 16.01.28.png

四、在AppDelegate的didFinishLaunchingWithOptions方法里 初始化数据库,并起名为MyRunningDataBase.sqlite 这个初始化方法是创建一个可以数据迁移的数据库,因为我们线上的用户会有一些数据在库中,当我们下个版本改了表结构的时候再次上线需要将老用户的数据迁移到新的表中,这样就不会丢失数据了。

- (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions {
    //名字为MyRunningDataBase.sqlite 可以数据迁移的数据库 相应的还有其他的初始化方法 可以去查看API
    [MagicalRecord setupCoreDataStackWithAutoMigratingSqliteStoreNamed:@"MyRunningDataBase.sqlite"];
    
    NSString *path = [[NSPersistentStore MR_urlForStoreName:@"MyRunningDataBase.sqlite"] absoluteString];
    path = [path stringByReplacingOccurrencesOfString:@"%20" withString:@" "];
}
- (void)applicationWillTerminate:(UIApplication *)application {
    //关闭数据库
    [MagicalRecord cleanUp];
}

在模拟器下运行,打印MyRunningDataBase.sqlite的沙盒路径,点击MAC桌面——前往文件夹进入沙盒,通过沙盒可以看到其本质还是创建.sqlite 文件


屏幕快照 2018-07-12 15.15.11.png
屏幕快照 2018-07-12 15.15.11.png

打开这个MyRunningDataBase.sqlite文件可以看到如下图所示内容


屏幕快照 2018-07-12 15.16.10.png

五、再说说数据迁移Editor —— Add Model Version


屏幕快照 2018-07-12 15.31.52.png

使用默认名字StudyMRSqlite 2即可


屏幕快照 2018-07-12 15.31.59.png

在右侧面板选择StudyMRSqlite 2为当前版本 这样线上的用户数据就会迁移到新表中


屏幕快照 2018-07-12 16.23.19.png

接下来开始上代码

OK 接下来说说MagicalRecord的增删改查

增加数据

    StudyModel *student = [StudyModel MR_createEntity];//新建一条记录
    student.name = @"张三";
    student.age  = arc4random()%100 + 1;
    [[NSManagedObjectContext MR_defaultContext] MR_saveToPersistentStoreAndWait];//保存数据

查询数据 多种方式查询 用的较多的就是谓词查询

    //1.谓词多条件查询 实际应用中用的最多的就是这种 给几个变量 然后查出来符合条件的model排序给一个model数组
    NSPredicate *predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"name=%@ && age=%d",@"李四",18];//多条件谓词查询
    NSArray *dataArr = [StudyModel MR_findAllSortedBy:@"age" ascending:YES withPredicate:predicate];//按照年龄大小排序
    for (StudyModel *student in dataArr)
    {
        NSLog(@"%@ %lld",student.name,student.age);
    }
    
    //2.根据某一条件查询
    NSArray *dataArr2 = [StudyModel MR_findByAttribute:@"name" withValue:@"李四"];
    for (StudyModel *student in dataArr2)
    {
        NSLog(@"dataArr2%@ %lld",student.name,student.age);
    }
    
    //这张表中所有的数据
    NSArray *dataArr3 = [StudyModel MR_findAll];
    for (StudyModel *student in dataArr3)
    {
        NSLog(@"dataArr3%@ %lld",student.name,student.age);
    }

改变数据 先根据条件查出来再修改

    //根据条件查询出内容然后修改
    NSPredicate *predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"name=%@",@"张三",18];//多条件谓词查询
    NSArray *dataArr = [StudyModel MR_findAllSortedBy:@"age" ascending:YES withPredicate:predicate];//按照年龄大小排序
    for (StudyModel *student in dataArr)
    {
        student.age = 119;//修改数据
    }
    [[NSManagedObjectContext MR_defaultContext] MR_saveToPersistentStoreAndWait];//保存数据

删除数据 先根据条件查出来再删除

    //1.根据某些条件删除数据
    NSPredicate *predicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"name=%@ && age=%d",@"张三",18];//多条件谓词查询
    NSArray *dataArr = [StudyModel MR_findAllSortedBy:@"age" ascending:YES withPredicate:predicate];//按照年龄大小排序
    for (StudyModel *student in dataArr)
    {
        [student MR_deleteEntity];//删除
    }
    [[NSManagedObjectContext MR_defaultContext] MR_saveToPersistentStoreAndWait];//保存数据
    
    //删除一张表中所有的数据
    [StudyModel MR_truncateAll];
    [[NSManagedObjectContext MR_defaultContext] MR_saveToPersistentStoreAndWait];

写了个小Demo 点这里

以上。

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 213,254评论 6 492
  • 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 90,875评论 3 387
  • 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 158,682评论 0 348
  • 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 56,896评论 1 285
  • 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 66,015评论 6 385
  • 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 50,152评论 1 291
  • 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 39,208评论 3 412
  • 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 37,962评论 0 268
  • 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 44,388评论 1 304
  • 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 36,700评论 2 327
  • 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 38,867评论 1 341
  • 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 34,551评论 4 335
  • 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 40,186评论 3 317
  • 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 30,901评论 0 21
  • 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 32,142评论 1 267
  • 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 46,689评论 2 362
  • 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 43,757评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容