Поэтому сравнивать sqlite и hive нельзя так как это делаете вы, с SQL никто так не работает.
Код бенчмарка не я делал, я просто ссылку на него дал. Насколько я вижу, там используются встроенные в пакет SqfLite методы github.com/hivedb/hive_benchmark/blob/master/lib/sqlite_store.dart
Если сравнивать, как это принято в рамках github и готового теста на быстродействие, то вы можете форкнуть бенчмарк и доказать свою позицию в цифрах.
Совсем не круто, когда список всего нескольких тысяч элементов, при удалении одного из них и далее записи в кеш или при поиске по кешу — начинает тормозить.
Вот так написал, чтоб не бросать тень на Dart\Flutter — они реально очень быстрые.
Вот тут код бенчмарка github.com/hivedb/hive_benchmark
Например, когда идет обновление нескольких десятков анализов юзера по связанным формулам.
В этом случае возникают сотни\тысячи запросов с индексами, которые начинают (согласно графика в начале статьи) выполняться до нескольких секунд.
Думаю много таких кейсов в реальной разработке.
У нас есть.
Так тут UI как раз не причем совсем. Есть разные варианты хранения данных и у них разная скорость чтения\записи.
Наверное я не очень подробно расписал, что данная проблема возникает, когда мы с кешем работаем.
В реальном вопросе чем больше процент насыщенных жиров и чем меньше полиненасыщенных — тем лучше.
А откуда такая информация? Когда я делал исследование про жиры, то по данным ВОЗ (и другим) насыщенных жировов рекомендуют не более 10% в день. Инфа тут.
Если вам вдруг интересно, то можете попробовать поэкспериментировать над внедрением паттерна питания и проверить как он изменит ваши привычки (я один из исследователей Lifext).
Если через полгода напишите некий отчет, то и вклад в развитие сделаете :)
Полное описание вот тут и тут.
Суть в том, что мы внедряем всего 2 привычки:
1. Не есть и не пить ничего кроме воды за Х часов до сна. Например за 3 часа или за 2 или за 4.
2. Между последней едой и сном прогулка — начать можно с любой, например 15 минут или 1 км по трекеру, как удобнее.
Больше ничего не ограничивать. По нашим наблюдениям + это наша гипотеза, такой подход позволяет гармонично создавать долговременные привычки и постепенно выправляет сопутствующие вредные привычки.
Обращение ко всем — если вы решитесь экспериментировать, то мы можем организовать менторство + систему помощи и отчетов.
Считать что-то ерундой это ваше право.
Просто замечу, что исследование велось европейской командой, а приведенная информация взята из статьи «Система вывода отходов мозга», написанной одной из участниц доктором Хелен Бенвенисте (M.D., Ph.D.)
Не только Альцгеймер, если жить долго, то возможно множество потенциальных нарушений работы мозга. Вот тут про то как метаболический переход позволяет уменьшить шансы подобных нарушений
Во время сна эффективность вывода растет почти в 2 раза. При этом, на качество сна отрицательно влияет еда перед ним. Поэтому лучше не есть за 3-4 часа до сна.
Да, я согласен. Тут речь все таки про блок паттерн и программирование в реактивном стиле.
Если интересно, можем сделать простой пример и посмотреть как будет выглядеть код в разных стилях.
For example, the metabolic switch may occur in someone who runs for 1 hour (during which time they use approximately 600 calories) beginning 4 hours after their most recent meal.
Для точного измерения надо купить кетометр и с его помощью настроить свой режим, чтобы регулярно переключать метаболизм.
Мы планируем к лету типовые паттерны расписать, на примере нескольких человек и разных вариантах режима.
Пока смотрим вот на это дивайс www.amazon.com/Keto-Mojo-Glucose-Testing-Ketogenic-Carrying/dp/B0789G8KTG
Классный вопрос, совсем это упустил. Порылся в provider, так как новая версия вышла совсем недавно, то нет готовых best practices.
Однако разработчики сразу предусмотрели этот момент и добавили callback. Пример, который получился ниже, github обновил.
Вот тут можно скопировать приложение и запустить 2 вида тестов, там подробно описано как и что habr.com/ru/post/485002
использовал эту статью + официальные доки.
Код бенчмарка не я делал, я просто ссылку на него дал. Насколько я вижу, там используются встроенные в пакет SqfLite методы
github.com/hivedb/hive_benchmark/blob/master/lib/sqlite_store.dart
Если сравнивать, как это принято в рамках github и готового теста на быстродействие, то вы можете форкнуть бенчмарк и доказать свою позицию в цифрах.
Вот так написал, чтоб не бросать тень на Dart\Flutter — они реально очень быстрые.
Например, когда идет обновление нескольких десятков анализов юзера по связанным формулам.
В этом случае возникают сотни\тысячи запросов с индексами, которые начинают (согласно графика в начале статьи) выполняться до нескольких секунд.
Думаю много таких кейсов в реальной разработке.
У нас есть.
Наверное я не очень подробно расписал, что данная проблема возникает, когда мы с кешем работаем.
Но это все, конечно, нуждается в проверках и доказательствах.
Понял. Сознание пропустило, так как я вообще ничего не жарю :)
А откуда такая информация? Когда я делал исследование про жиры, то по данным ВОЗ (и другим) насыщенных жировов рекомендуют не более 10% в день. Инфа тут.
Если через полгода напишите некий отчет, то и вклад в развитие сделаете :)
Полное описание вот тут и тут.
Суть в том, что мы внедряем всего 2 привычки:
1. Не есть и не пить ничего кроме воды за Х часов до сна. Например за 3 часа или за 2 или за 4.
2. Между последней едой и сном прогулка — начать можно с любой, например 15 минут или 1 км по трекеру, как удобнее.
Больше ничего не ограничивать. По нашим наблюдениям + это наша гипотеза, такой подход позволяет гармонично создавать долговременные привычки и постепенно выправляет сопутствующие вредные привычки.
Обращение ко всем — если вы решитесь экспериментировать, то мы можем организовать менторство + систему помощи и отчетов.
Просто замечу, что исследование велось европейской командой, а приведенная информация взята из статьи «Система вывода отходов мозга», написанной одной из участниц доктором Хелен Бенвенисте (M.D., Ph.D.)
Вот тут про то как метаболический переход позволяет уменьшить шансы подобных нарушений
Если интересно, можем сделать простой пример и посмотреть как будет выглядеть код в разных стилях.
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5913738
пишут
Для точного измерения надо купить кетометр и с его помощью настроить свой режим, чтобы регулярно переключать метаболизм.
Мы планируем к лету типовые паттерны расписать, на примере нескольких человек и разных вариантах режима.
Пока смотрим вот на это дивайс
www.amazon.com/Keto-Mojo-Glucose-Testing-Ketogenic-Carrying/dp/B0789G8KTG
Однако разработчики сразу предусмотрели этот момент и добавили callback. Пример, который получился ниже, github обновил.
Provider(
create: (_) => SwipesBloc(),
dispose: (_, SwipesBloc swipesBloc) => swipesBloc.dispose(),
),
habr.com/ru/post/485002
использовал эту статью + официальные доки.