在 Designing the State Shape 一章中,文档建议将您的状态保存在一个由 ID 键控的对象中:
将每个实体保存在一个以 ID 作为键存储的对象中,并使用 ID 从其他实体或列表中引用它。
他们继续说
将应用程序的状态视为数据库。
我正在处理过滤器列表的状态形状,其中一些将打开(它们显示在弹出窗口中),或已选择选项。当我阅读“将应用程序的状态视为数据库”时,我想到将它们视为 JSON 响应,因为它会从 API(本身由数据库支持)返回。
所以我认为它是
[{
id: '1',
name: 'View',
open: false,
options: ['10', '11', '12', '13'],
selectedOption: ['10'],
parent: null,
},
{
id: '10',
name: 'Time & Fees',
open: false,
options: ['20', '21', '22', '23', '24'],
selectedOption: null,
parent: '1',
}]
但是,文档建议的格式更像是
{
1: {
name: 'View',
open: false,
options: ['10', '11', '12', '13'],
selectedOption: ['10'],
parent: null,
},
10: {
name: 'Time & Fees',
open: false,
options: ['20', '21', '22', '23', '24'],
selectedOption: null,
parent: '1',
}
}
从理论上讲,只要 数据是可序列化的(在“状态”标题下), 就没有关系。
所以我很高兴地采用了对象数组方法,直到我开始编写我的 reducer。
使用 object-keyed-by-id 方法(以及自由使用扩展语法),reducer 的 OPEN_FILTER
部分变为
switch (action.type) {
case OPEN_FILTER: {
return { ...state, { ...state[action.id], open: true } }
}
而使用对象数组方法,它更冗长(并且依赖辅助函数)
switch (action.type) {
case OPEN_FILTER: {
// relies on getFilterById helper function
const filter = getFilterById(state, action.id);
const index = state.indexOf(filter);
return state
.slice(0, index)
.concat([{ ...filter, open: true }])
.concat(state.slice(index + 1));
}
...
所以我的问题有三个:
- reducer 的简单性是否是采用 object-keyed-by-id 方法的动机?这种状态形状还有其他优点吗?
和
2)似乎对象键控的方法使得处理 API 的标准 JSON 输入/输出变得更加困难。 (这就是为什么我首先使用对象数组的原因。)所以如果你使用这种方法,你是否只使用一个函数在 JSON 格式和状态形状格式之间来回转换它?这看起来很笨拙。 (尽管如果您提倡这种方法,那么您的部分推理是否比上面的对象数组缩减器更简单?)
和
- 我知道 Dan Abramov 将 redux 设计为理论上与状态数据结构无关(正如 “按照惯例,顶级状态是一个对象或其他一些键值集合,如 Map,但从 _技术上讲它可以是任何类型_,” 强调我的)。但是考虑到上述情况,是否只是“建议”将其保留为由 ID 键入的对象,或者是否存在其他无法预料的痛点我将通过使用使其成为对象的数组来运行,以至于我应该中止它计划并尝试坚持使用 ID 键控的对象?
原文由 nickcoxdotme 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
Q1:reducer 的简单性是因为不必搜索数组来找到正确的条目。不必搜索数组是优点。选择器和其他数据访问器可能并且经常通过
id
访问这些项目。每次访问都必须搜索数组成为性能问题。当您的阵列变大时,性能问题会急剧恶化。此外,随着您的应用程序变得越来越复杂,在更多地方显示和过滤数据,问题也会变得更加严重。这种组合可能是有害的。 By accessing the items byid
, the access time changes fromO(n)
toO(1)
, which for largen
(here array items) makes一个巨大的差异。Q2:您可以使用
normalizr
来帮助您从 API 到存储的转换。从 normalizr V3.1.0 开始,您可以使用 denormalize 走另一条路。也就是说,应用程序通常更多地是消费者而不是数据生产者,因此通常更频繁地转换为存储。Q3:您使用数组遇到的问题与其说是存储约定和/或不兼容性问题,不如说是性能问题。