Realm .NET SDK 20.1.0版本发布:关键更新与兼容性调整
项目简介
Realm .NET SDK是一个面向.NET开发者的移动数据库解决方案,它为开发者提供了高性能、易用的本地数据存储能力。Realm数据库以其卓越的性能和简洁的API著称,特别适合移动应用开发场景,能够帮助开发者轻松实现数据持久化和同步功能。
版本核心变更
20.1.0版本带来了几项重要的架构调整和功能改进,开发者需要特别关注这些变化对现有项目可能产生的影响。
平台支持调整
本次更新最显著的变化是对部分平台支持的调整:
-
UWP ARM32支持移除:由于Windows SDK已不再支持32位ARM架构,Realm .NET SDK也相应移除了对UWP在arm32平台的支持。这意味着开发者如果需要在ARM设备上运行UWP应用,必须确保应用以64位模式运行。
-
Xamarin支持进入维护阶段:随着微软官方在2023年5月宣布Xamarin生命周期结束,Realm团队也决定将Xamarin支持标记为"已弃用"。虽然现有功能仍可继续使用,但团队将不再针对Xamarin平台进行主动测试和验证。
-
.NET 6支持即将结束:考虑到.NET 8已成为最新的长期支持(LTS)版本,团队宣布对.NET 6的支持进入弃用阶段。虽然当前版本仍能在.NET 6环境下运行,但建议开发者尽快将项目升级至.NET 8,以获得长期稳定的支持。
关键问题修复
本次更新包含了多个重要的问题修复:
-
复杂查询稳定性提升:修复了在某些平台上(特别是iOS设备)执行包含多个OR条件组合的查询时可能导致的崩溃问题。这类查询在之前的版本中可能触发严格的弱排序检查失败。
-
主键类型迁移改进:解决了在迁移过程中更改主键类型但未提供迁移函数时可能出现的断言失败问题。这一修复使得数据库架构变更更加稳定可靠。
-
Android 14+设备兼容性:针对运行Android 14及以上版本的Pixel设备,修复了可能导致应用完全锁死的Realm打开问题。这对于确保应用在新版Android系统上的稳定性至关重要。
技术建议与升级指南
对于正在使用或计划使用Realm .NET SDK的开发者,建议采取以下措施:
-
平台兼容性评估:检查项目当前的目标平台和框架版本,确保它们与新版SDK的支持范围相匹配。特别是使用Xamarin或.NET 6的项目,应考虑制定升级计划。
-
测试策略调整:由于Xamarin支持状态的变化,建议增加对Xamarin项目的自动化测试覆盖率,以尽早发现可能的兼容性问题。
-
渐进式升级:对于大型项目,可以采用分阶段升级策略,先升级到20.1.0版本解决已知问题,再逐步迁移到更新的.NET版本。
-
性能监控:在升级后,应特别关注复杂查询的性能表现,验证OR条件组合查询的稳定性是否如预期得到改善。
未来展望
随着.NET生态系统的持续演进,Realm .NET SDK也在不断调整其支持策略。开发者可以预期未来的版本将更加专注于现代.NET平台的支持,包括对.NET 8的全面优化以及对即将发布的.NET版本的早期适配。同时,团队可能会进一步简化代码库,移除对老旧平台的支持,以集中精力提升核心功能的性能和稳定性。
对于依赖Realm数据库的项目,建议保持对SDK更新动态的关注,并制定长期的升级路线图,以确保应用能够持续获得最佳的性能表现和安全更新。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00