浅谈BaseActivity写法，促使我们更高效开发

Posted 2023-04-23

参考技术A

1、屏幕横竖屏切换，androidManifest中将不用再写android:screenOrientation="portrait"
2、ButterKnife绑定页面
3、沉浸式实现
4、携带数据的页面跳转
5、应用被强杀检测
6、标题栏统一实现
7、仿ios侧滑finish页面实现
8、Loading页面统一实现（可替换成骨架图）
9、点击Edittext弹出软键盘，点击空白区域让软键盘消失
10、结合MVP模式下的BaseActivity

我们经常开发的app，一般情况下都是手机上的应用，我想大家已经设置了强制竖屏，因为横屏没有特殊要求没有必要去设置，设置了反而会出现更多问题，其次说一下8.0更新问题，页面同时设置了android:screenOrientation="portrait"和透明属性，8.0运行会出现Only fullscreen opaque activities can request orientation异常，大概意思为“只有不透明的全屏activity可以自主设置界面方向”，我们或许会引用一些第三方SDK到项目中，也许第三方会用到透明属性，我们可能在AndroidManifest中会申明android:screenOrientation="portrait"后导致莫名其妙的奔溃（小概率事件，但不排除），所以建议在BaseActivity设置比较优（当你做侧滑返回以后就不会觉得我说这么啰嗦了）

ButterKnife这个快速申明控件省了我们多少findViewById的时间，推荐使用，详细写一写可能有人没用过此控件
1、依赖

2、onCreate绑定页面 onDestroy取消绑定

为了让用户感受更好的体验效果，所以我们会选择设置沉浸式，每个页面大多数都会设置一种效果，所以直接在BaseActivity设置即可

问：如果有页面不想设置此效果
答：在对应Activity重写setStatusBar()，做自定义操作

跳转页面 startActivity(new Intent(this, MainActivity.class));不改装这已经是最简洁了，你要记住，程序员是比较懒的，能少写就少写

跳转页面startActivity(MainActivity.class);嗯。。。少写了几个字母

手机开了N多个应用，可能导致内存不足，所以GC就出来工作了，也许你的App就是被杀的对象（保活处理移步其他文章），我们需要检测到APP是否被杀
思路：
（1）APP被杀，可以跳转到闪屏页，再跳转到MainActivity，但可能MainActivity还存在，我想让MainActivity彻底消失，所以我的思路是跳转到MainActivity，将MainActivity finish再跳转到闪屏页，再往其他页面跳转
（2）那怎么样检测APP是否被杀呢，我进入到APP后将一个参数设置个值，如果APP被杀，也就是说我们当时设置的值已经不存在了，当我们检测到这个值和我们当时设置的值不匹配说明APP被杀了
1、新建个常量类AppStatusConstant

2、新建个单例模式，用来保存值

3、进入到闪屏页我便给appStatus赋值

4、在BaseActivity的onCreate中去检测这个值是否是我们设置过的值

5、MainActivity中接收传过来的信息，然后调整到闪屏页

每个页面大多数都会有个标题栏，实现方式我们都会，下面我介绍另一种方式，我把标题栏写到BaseActivity布局中，这样在对应的Activity就不用一遍一遍的写了，但是弊端是多了一层嵌套
思路：我们在BaseActivity申明一个布局，其子Activity的xml塞入到父布局的一个控件中，这样就每个子Activity都会有统一的控件了（标题栏）
1、首先新建个关于title的xml，app_title.xml(供参考)

2、创建父布局的xml，activity.xml

3、都创建好了就该给BaseActivity设置布局了

实现侧滑会有很多弊端，在此就不细讲实现方式了，给大家演示一种，但是想完美实现还需进一步完善，第三方库实现，方法在BaseActivity写

看了一个大神写的一个框架，超级来感觉呀 spruce-android ，在BaseActivity封装简单的给大家演示下，具体封装大家去实现

在我们使用Edittext时，软键盘弹出了，写完字之后，想让它消失，不去处理想让软键盘消失需要点击软键盘中的消失按钮，显然不是很方便的方法，我们想点击非Edittext任何地方都让软键盘（也可以点击Edittext让软键盘消失），请往下看，有俩种实现方法
（1）、第一种实现方法，扩展性差

（2）、第二种实现方法（推荐使用）

使用方法：在对应的Activity重写hideSoftByEditViewIds()和filterViewByIds()，传入需要弹出的软键盘的ID

mysql中Mysql模糊查询like效率，以及更高效的写法和sql优化方法

(仅，网络收集，未印证)

mysql中Mysql模糊查询like效率，以及更高效的写法和sql优化方法

在使用msyql进行模糊查询的时候，很自然的会用到like语句，通常情况下，在数据量小的时候，不容易看出查询的效率，但在数据量达到百万级，千万级的时候，查询的效率就很容易显现出来。这个时候查询的效率就显得很重要！

一般情况下like模糊查询的写法为（field已建立索引）：

SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%';

上面的语句用explain解释来看，SQL语句并未用到索引，而且是全表搜索，如果在数据量超大的时候，可想而知最后的效率会是这样

对比下面的写法：

SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like 'keyword%';

这样的写法用explain解释看到，SQL语句使用了索引，搜索的效率大大的提高了！

但是有的时候，我们在做模糊查询的时候，并非要想查询的关键词都在开头，所以如果不是特别的要求，"keywork%"并不合适所有的模糊查询

这个时候阿里巴巴就问到了我，如何解决上面的这个问题？

我们可以使用下面的方法：

LOCATE(substr,str), LOCATE(substr,str,pos)

第一个语法返回substr在字符串str 的第一个出现的位置。第二个语法返回子符串 substr 在字符串str，从pos处开始的第一次出现的位置。如果substr 不在str 中，则返回值为0 。

SELECT LOCATE('xbar',`foobar`); 
###返回0 

SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`); 
###返回4

SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`,5);
###返回7

SELECT `column` FROM `table` WHERE LOCATE('keyword', `field`)>0

备注：keyword是要搜索的内容，field为被匹配的字段，查询出所有存在keyword的数据

2.POSITION('substr' IN `field`)方法

position可以看做是locate的别名，功能跟locate一样

SELECT `column` FROM `table` WHERE POSITION('keyword' IN `filed`)

3.INSTR(`str`,'substr')方法

SELECT `column` FROM `table` WHERE INSTR(`field`, 'keyword' )>0 

除了上述的方法外，还有一个函数FIND_IN_SET

FIND_IN_SET(str1,str2):

返回str2中str1所在的位置索引，其中str2必须以","分割开。

使用like，还是使用locate  position高效的前提条件是查询的字段上面已经建立起了索引。

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。
6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。
23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。