หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

สร้างด้วย Firebase Data Connect (Android)

1. ภาพรวม

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้ผสานรวม Firebase Data Connect กับฐานข้อมูล Cloud SQL เพื่อสร้างแอป Android สำหรับรีวิวภาพยนตร์ โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีทำสิ่งต่อไปนี้

เขียนสคีมา GraphQL สำหรับ Firebase Data Connect
เขียนการค้นหาและการเปลี่ยนแปลง
ใช้การตรวจสอบสิทธิ์ของผู้ใช้เพื่อรักษาความปลอดภัยของข้อมูล

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Android Studio เวอร์ชันล่าสุด
โปรแกรมจำลอง Android ที่มี API ระดับ 23 ขึ้นไป

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

วิธีตั้งค่า Firebase Data Connect ด้วยโปรแกรมจำลองในเครื่อง
วิธีออกแบบสคีมาข้อมูลโดยใช้ Data Connect และ GraphQL
วิธีเขียนการค้นหาและการเปลี่ยนแปลงสำหรับแอปรีวิวภาพยนตร์
วิธีสร้าง Kotlin SDK และใช้ในแอป Android
(ไม่บังคับ) วิธีติดตั้งใช้งานบริการ Data Connect ในเวอร์ชันที่ใช้งานจริง

2. ตั้งค่าโปรเจ็กต์ตัวอย่าง

สร้างโปรเจ็กต์ Firebase

ลงชื่อเข้าใช้คอนโซล Firebase โดยใช้บัญชี Google
คลิกปุ่มเพื่อสร้างโปรเจ็กต์ใหม่ แล้วป้อนชื่อโปรเจ็กต์ (เช่น Movie Review)
ชื่อโปรเจ็กต์นี้ใช้เป็นชื่อที่แสดงในอินเทอร์เฟซ Firebase และ Firebase จะสร้างรหัสโปรเจ็กต์ที่ไม่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติตามชื่อโปรเจ็กต์นี้ โปรดทราบว่าคุณคลิกไอคอนแก้ไขเพื่อตั้งรหัสโปรเจ็กต์ที่ต้องการได้ในตอนนี้ แต่จะเปลี่ยนรหัสนี้ไม่ได้หลังจากสร้างโปรเจ็กต์แล้ว

โปรดจดจำรหัสโปรเจ็กต์ไว้ เนื่องจากคุณจะต้องใช้รหัสนี้ในภายหลังเพื่อระบุโปรเจ็กต์ Firebase ใน Firebase CLI หากลืมรหัส คุณจะค้นหารหัสได้ทุกเมื่อในการตั้งค่าโปรเจ็กต์
คลิกต่อไป
หากได้รับแจ้ง ให้อ่านและยอมรับข้อกำหนดของ Firebase แล้วคลิกต่อไป
(ไม่บังคับ) เปิดใช้ความช่วยเหลือจาก AI ในคอนโซล Firebase (เรียกว่า "Gemini ใน Firebase")
สำหรับ Codelab นี้ คุณไม่จำเป็นต้องใช้ Google Analytics ดังนั้นให้ปิดตัวเลือก Google Analytics
คลิกสร้างโปรเจ็กต์ รอให้ระบบจัดสรรโปรเจ็กต์ แล้วคลิกดำเนินการต่อ

ดาวน์โหลดรหัส

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อโคลนโค้ดตัวอย่างสำหรับ Codelab นี้ ซึ่งจะสร้างไดเรกทอรีชื่อ codelab-dataconnect-android ในเครื่องของคุณ

git clone https://github.com/firebaseextended/codelab-dataconnect-android.git

หากไม่มี Git ในเครื่อง คุณก็ดาวน์โหลดโค้ดจาก GitHub ได้โดยตรง

เพิ่มการกำหนดค่า Firebase

ในคอนโซล Firebase ให้เลือกภาพรวมโปรเจ็กต์ในแถบนำทางด้านซ้าย คลิกปุ่ม Android เพื่อเลือกแพลตฟอร์ม เมื่อระบบแจ้งให้ระบุชื่อแพ็กเกจ ให้ใช้ com.google.firebase.example.dataconnect
คลิกลงทะเบียนแอป แล้วทำตามวิธีการเพื่อดาวน์โหลดไฟล์ google-services.json และย้ายไฟล์ไปยังไดเรกทอรี app/ ของโค้ดที่เพิ่งดาวน์โหลด แล้วคลิกถัดไป

3. ตั้งค่า Data Connect

การติดตั้ง

การติดตั้งอัตโนมัติ

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ในไดเรกทอรี codelab-dataconnect-android

curl -sL https://firebase.tools/dataconnect | bash

สคริปต์นี้พยายามตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาให้คุณและเปิด IDE บนเบราว์เซอร์ IDE นี้มีเครื่องมือต่างๆ รวมถึงส่วนขยาย VS Code ที่มาพร้อมกับแพ็กเกจล่วงหน้า เพื่อช่วยคุณจัดการสคีมา และกำหนดการค้นหาและการเปลี่ยนแปลงที่จะใช้ในแอปพลิเคชัน รวมถึงสร้าง SDK ที่มีการพิมพ์อย่างเข้มงวด

หลังจากเรียกใช้สคริปต์แล้ว VS Code ควรเปิดขึ้นโดยอัตโนมัติ

หมายเหตุ: หากคุณติดตั้ง VS Code เวอร์ชันเดสก์ท็อปไว้แล้ว สคริปต์ควรเปิดโดยอัตโนมัติ หากสคริปต์ทำงานไม่สำเร็จ ให้ทำตามขั้นตอนการติดตั้งด้วยตนเองด้านล่าง

การติดตั้งด้วยตนเอง

ติดตั้ง Visual Studio Code
ติดตั้ง Node.js
เปิดไดเรกทอรี codelab-dataconnect-android ใน VS Code
ติดตั้งส่วนขยาย Firebase Data Connect จาก Visual Studio Code Marketplace

เริ่มต้น Data Connect ในโปรเจ็กต์

ในแผงด้านซ้าย ให้คลิกไอคอน Firebase เพื่อเปิด UI ของส่วนขยาย Data Connect VS Code

คลิกปุ่มลงชื่อเข้าใช้ด้วย Google หน้าต่างเบราว์เซอร์จะเปิดขึ้น ให้ทำตามวิธีการเพื่อลงชื่อเข้าใช้ส่วนขยายด้วยบัญชี Google
คลิกปุ่มเชื่อมต่อโปรเจ็กต์ Firebase แล้วเลือกโปรเจ็กต์ที่คุณสร้างไว้ก่อนหน้านี้ในคอนโซล

คลิกปุ่มเรียกใช้ firebase init แล้วทำตามขั้นตอนในเทอร์มินัลที่ผสานรวม

กำหนดค่าการสร้าง SDK

เมื่อคลิกปุ่มเรียกใช้ firebase init ส่วนขยาย Firebase Data Connect ควรเริ่มต้นไดเรกทอรี dataconnect/ ให้คุณ

ใน VS Code ให้เปิดไฟล์ dataconnect/connector/connector.yaml แล้วคุณจะเห็นการกำหนดค่าเริ่มต้น หากต้องการให้เห็นภาพการสร้างโค้ดในโค้ดแล็บนี้ได้ง่ายขึ้น ให้เปลี่ยน connectorId เป็น movies และเปลี่ยนแพ็กเกจเป็น com.google.firebase.example.dataconnect.generated

connectorId: movies
generate:
  kotlinSdk:
    outputDir: ../../app/src/main/java
    package: com.google.firebase.example.dataconnect.generated

ความหมายของแต่ละรายการมีดังนี้

connectorId - ชื่อที่ไม่ซ้ำกันสำหรับตัวเชื่อมต่อนี้
outputDir - เส้นทางที่ระบบจะจัดเก็บ Data Connect SDK ที่สร้างขึ้น เส้นทางนี้สัมพันธ์กับไดเรกทอรีที่มีไฟล์ connector.yaml
package - ชื่อแพ็กเกจที่จะใช้ใน SDK ที่สร้างขึ้น

เริ่มโปรแกรมจำลอง Firebase

ใน VS Code ให้คลิกปุ่มเริ่มโปรแกรมจำลอง

คุณควรเห็นโปรแกรมจำลองเริ่มทำงานในเทอร์มินัลแบบผสานรวม หากเริ่มต้นอย่างถูกต้อง คุณควรเห็นเอาต์พุตที่มีลักษณะดังนี้

กำหนดค่าแอป Android ให้ใช้โปรแกรมจำลองในเครื่อง

เปิด Android Studio
ในหน้าจอต้อนรับของ Android Studio ให้คลิกปุ่มเปิดแล้วเลือกไดเรกทอรี codelab-dataconnect-android รอให้ Gradle ซิงค์
เมื่อการซิงค์ Gradle เสร็จสมบูรณ์ ให้เปิดไฟล์ app/src/main/java/com/google/firebase/example/dataconnect/MainActivity.kt แล้วเรียกใช้ useEmulator()

import com.google.firebase.example.dataconnect.generated.MoviesConnector
import com.google.firebase.example.dataconnect.generated.instance

class MainActivity : ComponentActivity() {
  ...

  // Initialize Firebase Data Connect
  MoviesConnector.instance.dataConnect.useEmulator("10.0.2.2", 9399)

  ...
}

4. กำหนดสคีมาและป้อนข้อมูลล่วงหน้าในฐานข้อมูล

ในส่วนนี้ คุณจะได้กำหนดโครงสร้างและความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีหลักในแอปพลิเคชันภาพยนตร์ในสคีมา ระบบจะแมปเอนทิตี เช่น Movie, User และ Review กับตารางฐานข้อมูล โดยสร้างความสัมพันธ์โดยใช้ Firebase Data Connect และคำสั่งสคีมา GraphQL

เอนทิตีและความสัมพันธ์หลัก

Movie ประเภทนี้มีรายละเอียดสำคัญ เช่น ชื่อ ประเภท และแท็ก ซึ่งแอปใช้สำหรับการค้นหาและโปรไฟล์ภาพยนตร์ ประเภท User จะติดตามการโต้ตอบของผู้ใช้ เช่น รีวิวและรายการโปรด Review เชื่อมต่อผู้ใช้กับภาพยนตร์ ทำให้แอปแสดงคะแนนและความคิดเห็นที่ผู้ใช้สร้างขึ้นได้

ตารางผู้ใช้

ประเภทผู้ใช้จะกำหนดเอนทิตีผู้ใช้ที่โต้ตอบกับภาพยนตร์โดยการเขียนรีวิวหรือเพิ่มภาพยนตร์ลงในรายการโปรด

ใน VS Code ให้เปิดไฟล์ dataconnect/schema/schema.gql แล้วยกเลิกการแสดงความคิดเห็น (หรือเพิ่ม) คำจำกัดความตาราง User

# Users
# Suppose a user can leave reviews for movies
# user  -> reviews is a one to many relationship,
# movie -> reviews is a one to many relationship
# movie <-> user is a many to many relationship
type User @table {
  id: String! @col(name: "user_auth")
  username: String! @col(name: "username", dataType: "varchar(50)")
  # The following are generated by the user: User! field in the Review table
  # reviews_on_user 
  # movies_via_Review
}

ตารางภาพยนตร์

ประเภทภาพยนตร์จะกำหนดโครงสร้างหลักสำหรับเอนทิตีภาพยนตร์ รวมถึงฟิลด์ต่างๆ เช่น ชื่อ ประเภท ปีที่เผยแพร่ และการจัดประเภท

ใน VS Code ให้เปิดไฟล์ dataconnect/schema/schema.gql แล้วยกเลิกการแสดงความคิดเห็น (หรือเพิ่ม) คำจำกัดความตาราง Movie

# Movies
type Movie @table {
  # The below parameter values are generated by default with @table, and can be edited manually.
  # implies directive `@col(name: "movie_id")`, generating a column name
  id: UUID! @default(expr: "uuidV4()")
  title: String!
  imageUrl: String!
  genre: String
}

ตาราง MovieMetadata

ประเภท MovieMetadata จะสร้างความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อหนึ่งกับประเภทภาพยนตร์ ซึ่งรวมถึงข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ผู้กำกับภาพยนตร์

ใน VS Code ให้เปิดไฟล์ dataconnect/schema/schema.gql แล้วยกเลิกการแสดงความคิดเห็น (หรือเพิ่ม) คำจำกัดความตาราง MovieMetadata

# Movie - MovieMetadata is a one-to-one relationship
type MovieMetadata @table {
  # @unique indicates a 1-1 relationship
  movie: Movie! @unique 
  # movieId: UUID <- this is created by the above reference
  rating: Float
  releaseYear: Int
  description: String
}

ตรวจสอบตาราง

ประเภทรีวิวแสดงถึงเอนทิตีรีวิวและลิงก์ประเภทผู้ใช้และภาพยนตร์ในความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่ม (ผู้ใช้ 1 คนสามารถเขียนรีวิวได้หลายรายการ และภาพยนตร์แต่ละเรื่องอาจมีรีวิวได้หลายรายการ)

ใน VS Code ให้เปิดไฟล์ dataconnect/schema/schema.gql แล้วยกเลิกการแสดงความคิดเห็น (หรือเพิ่ม) คำจำกัดความตาราง Review

# Reviews
type Review @table(name: "Reviews", key: ["movie", "user"]) {
  id: UUID! @default(expr: "uuidV4()")
  user: User!
  movie: Movie!
  rating: Int
  reviewText: String
  reviewDate: Date! @default(expr: "request.time")
}

ฟิลด์และค่าเริ่มต้นที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ

สคีมาใช้การแสดงผล เช่น @default(expr: "uuidV4()") เพื่อสร้างรหัสและการประทับเวลาที่ไม่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติ เช่น ระบบจะป้อนข้อมูลฟิลด์รหัสในประเภทภาพยนตร์และรีวิวด้วย UUID โดยอัตโนมัติเมื่อสร้างระเบียนใหม่

แทรกข้อมูลจำลอง

เมื่อกำหนดสคีมาแล้ว ตอนนี้คุณก็ป้อนข้อมูลจำลองลงในฐานข้อมูลล่วงหน้าเพื่อทำการทดสอบได้

ใน VS Code ให้เปิด dataconnect/moviedata_insert.gql ตรวจสอบว่าโปรแกรมจำลองในส่วนขยาย Firebase Data Connect ทำงานอยู่
คุณควรเห็นปุ่มเรียกใช้ (ในเครื่อง) ที่ด้านบนของไฟล์ คลิกเพื่อแทรกข้อมูลภาพยนตร์จำลองลงในฐานข้อมูล

ตรวจสอบเทอร์มินัลการดำเนินการ Data Connect เพื่อยืนยันว่าได้เพิ่มข้อมูลเรียบร้อยแล้ว

เมื่อมีข้อมูลแล้ว ให้ไปที่ขั้นตอนถัดไปเพื่อดูวิธีสร้างคําค้นหาใน Data Connect

5. สร้างการค้นหาเพื่อแสดงภาพยนตร์

เริ่มต้นด้วยการสร้างการค้นหาเพื่อแสดงภาพยนตร์ สำหรับภาพยนตร์แต่ละเรื่อง คุณจะดึงข้อมูลรหัส ชื่อ imageUrl และประเภท

กำหนดการค้นหา

ใน VS Code ให้เปิดไฟล์ dataconnect/connector/queries.gql แล้วยกเลิกการแสดงความคิดเห็น (หรือเพิ่ม) การค้นหา ListMovies

query ListMovies @auth(level: PUBLIC) {
  movies {
    id
    title
    imageUrl
    genre
  }
}

หากต้องการทดสอบคําค้นหาใหม่ ให้คลิกปุ่มเรียกใช้ (ในเครื่อง) เพื่อเรียกใช้คําค้นหากับฐานข้อมูลในเครื่อง รายการภาพยนตร์จากฐานข้อมูลควรแสดงในส่วน "ผลลัพธ์" ของเทอร์มินัลการดำเนินการเชื่อมต่อข้อมูล

เรียกใช้จากแอป Android

ตอนนี้เมื่อทดสอบคําค้นหาในโปรแกรมจำลองการเชื่อมต่อข้อมูลแล้ว ก็ถึงเวลาเพิ่มคำค้นหาลงในแอป

ใน Android Studio ให้เปิดไฟล์ app/src/main/java/com/google/firebase/example/dataconnect/MoviesScreen.kt แล้วเพิ่มโค้ดต่อไปนี้เพื่อแสดงรายการภาพยนตร์ในรูปแบบตารางกริด

import com.google.firebase.example.dataconnect.generated.ListMoviesQuery
import com.google.firebase.example.dataconnect.generated.MoviesConnector
import com.google.firebase.example.dataconnect.generated.execute
import com.google.firebase.example.dataconnect.generated.instance

@Composable
fun MoviesScreen(
    onMovieClicked: (id: String) -> Unit
) {
    var movies by remember { mutableStateOf(emptyList<ListMoviesQuery.Data.MoviesItem>()) }
    LaunchedEffect(Unit) {
        // Queries need to be executed in a coroutine context
        try {
          movies = MoviesConnector.instance.listMovies.execute().data.movies
        } catch (e: Exception) {
          // Will be done at a later step
        }
    }
    LazyVerticalGrid(GridCells.Adaptive(150.dp)) {
        items(movies) { movie ->
            MovieCard(
                movieId = movie.id.toString(),
                movieTitle = movie.title,
                movieImageUrl = movie.imageUrl,
                movieGenre = movie.genre,
                onMovieClicked = {
                    onMovieClicked(movie.id.toString())
                }
            )
        }
    }
}

เรียกใช้แอป

ใน Android Studio ให้คลิกปุ่มเรียกใช้เพื่อเปิดแอปในโปรแกรมจำลอง Android

เมื่อเปิดแอปแล้ว คุณควรเห็นหน้าจอที่มีลักษณะดังนี้

6. สร้างการค้นหารายละเอียดภาพยนตร์

ตอนนี้แอปแสดงภาพยนตร์ได้แล้ว มาสร้างการค้นหาเพื่อแสดงรายละเอียดของภาพยนตร์แต่ละเรื่องกัน

กำหนดการค้นหา

ใน VS Code ให้เปิดไฟล์ dataconnect/connector/queries.gql แล้วยกเลิกการแสดงความคิดเห็น (หรือเพิ่ม) การค้นหา GetMovieById

# Get movie by id
query GetMovieById($id: UUID!) @auth(level: PUBLIC) {
  movie(id: $id) {
    id
    title
    imageUrl
    genre
    metadata: movieMetadata_on_movie {
      rating
      releaseYear
      description
    }
    reviews: reviews_on_movie {
      id
      reviewText
      reviewDate
      rating
      user {
        id
        username
      }
    }
  }
}

เรียกใช้จากแอป Android

ใน Android Studio ให้เปิดไฟล์ app/src/main/java/com/google/firebase/example/dataconnect/MovieDetailScreen.kt แล้วเพิ่มโค้ดต่อไปนี้

importcom.google.firebase.example.dataconnect.generated.GetMovieByIdQuery
importcom.google.firebase.example.dataconnect.generated.MoviesConnector
importcom.google.firebase.example.dataconnect.generated.execute
importcom.google.firebase.example.dataconnect.generated.instance

@Composable
fun MovieDetailScreen(
    movieId: String
) {
    var movie by remember { mutableStateOf<GetMovieByIdQuery.Data.Movie?>(null) }
    LaunchedEffect(Unit) {
        movie = MoviesConnector.instance.getMovieById.execute(
            UUID.fromString(movieId)
        ).data.movie
    }
    if (movie == null) {
        LoadingScreen()
    } else {
        MovieDetails(
            movieTitle = movie!!.title,
            movieImageUrl = movie!!.imageUrl,
            movieGenre = movie!!.genre,
            movieRating = movie!!.metadata?.rating,
            movieReleaseYear = movie!!.metadata?.releaseYear,
            movieDescription = movie!!.metadata?.description,
        )
    }
}

เรียกใช้แอป

ใน Android Studio ให้คลิกปุ่มเรียกใช้เพื่อเปิดแอปในโปรแกรมจำลอง Android

7. สร้างการเปลี่ยนแปลงเพื่อแทรกผู้ใช้

ตอนนี้แอปแสดงข้อมูลได้แล้ว ก็ถึงเวลาเพิ่มข้อมูลใหม่จากแอป เพื่อให้การดำเนินการดังกล่าวปลอดภัย คุณควรใช้การตรวจสอบสิทธิ์ Firebase

สำหรับ Codelab นี้ แอปจะใช้การตรวจสอบสิทธิ์แบบไม่ระบุตัวตนเพื่อลงชื่อเข้าใช้ผู้ใช้ แต่หากต้องการแอปที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น ให้ลองใช้วิธีการตรวจสอบสิทธิ์อื่น เช่น การตรวจสอบสิทธิ์ทางอีเมล/รหัสผ่าน หรือผู้ให้บริการข้อมูลประจำตัวแบบรวม

กำหนดการเปลี่ยนแปลง

ใน VS Code ให้เปิดไฟล์ dataconnect/connector/mutations.gql แล้วยกเลิกการแสดงความคิดเห็น (หรือเพิ่ม) การค้นหา UpsertUser

# Upsert (update or insert) a user's username based on their auth.uid
mutation UpsertUser($username: String!) @auth(level: USER) {
  user_upsert(
    data: {
      id_expr: "auth.uid"
      username: $username
    }
  )
}

เรียกใช้จากแอป Android

ใน Android Studio ให้เปิดapp/src/main/java/com/google/firebase/example/dataconnect/MainActivity.ktไฟล์และเรียกใช้การเปลี่ยนแปลง

import com.google.firebase.example.dataconnect.generated.execute

LaunchedEffect(Unit) {
  // If there's no user signed in, sign in an anonymous user
  if (firebaseAuth.currentUser == null) {
    firebaseAuth.signInAnonymously().await()
    val newUsername = getRandomUsername()
    MoviesConnector.instance.upsertUser.execute(newUsername)
  }
}

เรียกใช้แอป

ใน Android Studio ให้คลิกปุ่มเรียกใช้เพื่อเปิดแอปในโปรแกรมจำลอง Android

8. ขอแสดงความยินดี

ขอแสดงความยินดี คุณเพิ่ม Firebase Data Connect ลงในแอป Android เรียบร้อยแล้ว

ตอนนี้คุณทราบขั้นตอนสำคัญที่จำเป็นในการตั้งค่า Data Connect, สร้างการค้นหาและการเปลี่ยนแปลง และจัดการการตรวจสอบสิทธิ์ของผู้ใช้แล้ว

ขั้นตอนถัดไป

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับราคา
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยในการดำเนินงาน
นำไปใช้งานจริง (ส่วนถัดไป)
ดูวิธีค้นหาความคล้ายกันของเวกเตอร์

ไม่บังคับ: นำไปใช้งานจริง

จนถึงตอนนี้ แอปนี้ใช้เฉพาะโปรแกรมจำลอง Firebase เท่านั้น หากต้องการดูวิธีติดตั้งใช้งานแอปนี้ในโปรเจ็กต์ Firebase จริง ให้ทำตามขั้นตอนถัดไป

9. (ไม่บังคับ) ทำให้แอปใช้งานได้

ที่ผ่านมาแอปนี้ทำงานแบบออฟไลน์ทั้งหมด และข้อมูลทั้งหมดจะอยู่ใน Firebase Emulator Suite ในส่วนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าโปรเจ็กต์ Firebase เพื่อให้แอปนี้ทำงานในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงได้

หมายเหตุ: หากต้องการติดตั้งใช้งานในอินสแตนซ์ที่ใช้งานจริง คุณจะต้องอัปเกรดโปรเจ็กต์ Firebase จากแพ็กเกจ Spark (ไม่มีค่าใช้จ่าย) เป็นแพ็กเกจ Blaze คุณต้องใช้แพ็กเกจ Blaze เนื่องจาก Firebase Data Connect ผสานรวมกับ Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL ซึ่งต้องมีการเรียกเก็บเงิน ตรวจสอบว่าคุณได้เปิดใช้การเรียกเก็บเงินในคอนโซล Firebase แล้ว

เปิดใช้การตรวจสอบสิทธิ์ Firebase

ในคอนโซล Firebase ให้ไปที่ส่วนการตรวจสอบสิทธิ์ แล้วคลิกเริ่มต้นใช้งาน ไปที่แท็บวิธีการลงชื่อเข้าใช้ แล้วเลือกตัวเลือกการลงชื่อเข้าใช้แบบไม่ระบุตัวตนจากผู้ให้บริการ

เปิดใช้วิธีการลงชื่อเข้าใช้แบบไม่ระบุชื่อ แล้วคลิกบันทึก

ทําให้สคีมา Firebase Data Connect ใช้งานได้

สำคัญ: หากเป็นการติดตั้งใช้งานสคีมาในโปรเจ็กต์เป็นครั้งแรก กระบวนการนี้จะสร้างอินสแตนซ์ Cloud SQL PostgreSQL ซึ่งอาจใช้เวลาประมาณ 15 นาที คุณจะใช้งานไม่ได้จนกว่าอินสแตนซ์ Cloud SQL จะพร้อมและผสานรวมกับ Firebase Data Connect

ใน UI ของส่วนขยาย Firebase Data Connect VS Code ให้คลิกทําให้ใช้งานจริง
คุณอาจต้องตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงสคีมาและอนุมัติการแก้ไขที่อาจทำให้เกิดความเสียหาย ระบบจะแจ้งให้คุณทำดังนี้
- ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงสคีมาโดยใช้ firebase dataconnect:sql:diff
- เมื่อพอใจกับการเปลี่ยนแปลงแล้ว ให้ใช้การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวโดยใช้โฟลว์ที่เริ่มโดย firebase dataconnect:sql:migrate

ระบบจะอัปเดตอินสแตนซ์ Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL ด้วยสคีมาและข้อมูลที่ปรับใช้ขั้นสุดท้าย คุณตรวจสอบสถานะได้ในคอนโซล Firebase

ตอนนี้คุณสามารถคลิกเรียกใช้ (การผลิต) ในแผง Firebase Data Connect เพื่อเพิ่มข้อมูลลงในสภาพแวดล้อมการผลิตได้เช่นเดียวกับที่ทำกับโปรแกรมจำลองในเครื่อง