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我有原生的 iOS 和 Android 应用程序，可以与我的网络服务器同步数据。应用程序的一个要求是它们可以离线工作，因此数据存储在 sqlite 数据库中的应用程序上。
应用程序通过一系列 REST 调用与服务器通信，这些调用从服务器发送 JSON 供应用程序存储在它们的数据库中。
我的问题
这个数据的规模非常大，有些表可以有百万条记录，而手机数据库的最终大小可以接近 100mb。
REST 端点必须限制其数据，并且必须使用不同的偏移量多次调用才能实现整个同步。
所以我正在寻找提高这个过程效率的方法。
我的想法
我的想法是创建一个在服务器上运行的脚本，该脚本将从服务器数据库创建一个 sqlite 文件，将其压缩并将其放在某个地方供应用程序下载。有效地创建服务器当前数据的快照。
应用程序将下载此快照，但仍必须调用它们的 REST 方法，以防快照发生后发生变化。
问题
这会为我的网络应用程序增加另一层复杂性，我想知道这是否是正确的方法。人们在同步大量数据时是否使用其他技术？
最佳答案
这是一个复杂的问题，因为答案应该取决于您的限制:
数据多久更改一次？如果太频繁，那么快照将很快过时，因此应用程序将有效地大量更新数据。此外，对于大量数据，应用程序会在同步上浪费 CPU 时间(即使用户没有主动使用所有这些数据!)，或者可能会很快与服务器不同步 - 这对于 iOS 尤其如此与 Android 应用程序相比，应用程序的后台功能非常有限(只有小窗口，受到限制)。
该数据库是只读的吗？您正在向服务器发送更新吗？如果是这样，那么您需要准备冲突解决技术和案例，其中数据被修改，但不会立即发布到服务器。
您需要支持数据库方案更改时的情况。实际上，在您的方法中，您需要为不同版本的应用程序准备好多个(初始)数据库。
如果没有对数据库进行太多更新并且常规下载方式效率不高(这就是您通常描述的:通过多个 REST 调用发送数百万条记录非常痛苦)，您的想法很好。
但是，谨防撞墙:如果数据变化很大，并且您被迫每天在每台设备上更新数万/数十万条记录，那么您可能需要考虑一种完全不同的方法:一个这可能需要您的应用程序仅支持部分离线模式(对于最近/重要的项目)或数据模型的混合方法(因此在用户想要编辑某些内容时对最新数据执行实时请求)。
关于android - 在移动应用程序和网络服务器之间同步大量数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51211660/