Клиентские SDK Firebase Data Connect позволяют вызывать запросы и изменения на стороне сервера непосредственно из приложения Firebase. Пользовательский клиентский SDK создается параллельно с разработкой схем, запросов и изменений, которые вы развертываете в службе Data Connect . Затем вы интегрируете методы из этого SDK в свою клиентскую логику.
Как мы уже упоминали, важно отметить, что запросы и изменения Data Connect не отправляются клиентским кодом и не выполняются на сервере. Вместо этого при развертывании операции Data Connect сохраняются на сервере, как и облачные функции. Это означает, что вам необходимо развернуть соответствующие изменения на стороне клиента, чтобы не нарушать работу существующих пользователей (например, в старых версиях приложения).
Вот почему Data Connect предоставляет вам среду разработки и инструменты, которые позволяют создавать прототипы схем, запросов и мутаций, развернутых на сервере. Он также автоматически генерирует клиентские SDK во время создания прототипа.
После повторного обновления служб и клиентских приложений обновления как на стороне сервера, так и на стороне клиента готовы к развертыванию.
Создайте свой Kotlin SDK
Как и в большинстве проектов Firebase, работа над клиентским кодом Firebase Data Connect происходит в локальном каталоге проекта. И расширение Data Connect VS Code, и интерфейс командной строки Firebase являются важными локальными инструментами для создания клиентского кода и управления им.
Параметры создания SDK привязаны к нескольким записям в файле dataconnect.yaml , созданном при инициализации проекта.
Инициализировать создание SDK
В вашconnector.yaml добавьте свой outputDir , package и (для веб-SDK) packageJsonDir . connectorId: movies
generate:
kotlinSdk:
outputDir: ../../../src/main/java/com/myapplication
package: com.myapplication
Замените outputDir путем к каталогу, в который будет помещен сгенерированный код; этот путь указан относительно каталога, содержащего сам файл connector.yaml . Замените package оператором пакета Kotlin, который будет использоваться в сгенерированных файлах, или опустите package , чтобы использовать пакет по умолчанию.
Обновляйте SDK во время прототипирования
Если вы создаете прототипы в интерактивном режиме с помощью расширения Data Connect VS Code и его эмулятора Data Connect , исходные файлы SDK автоматически генерируются и обновляются, пока вы изменяете файлы .gql определяющие схемы, запросы и мутации. Это может быть полезной функцией в рабочих процессах горячей (повторной) загрузки.
.gql , а также автоматически обновлять источники SDK.Альтернативно вы можете использовать CLI для повторного создания SDK при каждом изменении файлов .gql:
firebase dataconnect:sdk:generate --watchСоздание SDK для интеграции и производственных выпусков.
В некоторых сценариях, например при подготовке источников проекта к отправке на CI-тесты, вы можете вызвать интерфейс командной строки Firebase для пакетного обновления.
В этих случаях используйте firebase dataconnect:sdk:generate .
Настройка клиентского кода
Включите Data Connect в свой клиентский код
Чтобы настроить клиентский код для использования Data Connect и созданного вами SDK, сначала следуйте стандартным инструкциям по настройке Firebase .
Затем добавьте следующее в раздел plugins в app/build.gradle.kts :
// The Firebase team tests with version 1.8.22; however, other 1.8 versions,
// and all newer versions are expected work too.
kotlin("plugin.serialization") version "1.8.22" // MUST match the version of the Kotlin compiler
Затем добавьте следующее в раздел dependencies в app/build.gradle.kts :
implementation("com.google.firebase:firebase-dataconnect:16.0.0-beta03")
implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.7.3")
implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-serialization-core:1.5.1")
implementation("com.google.firebase:firebase-auth:23.1.0") // Optional
implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck:18.0.0") // Optional
Инициализация Android SDK Data Connect
Инициализируйте экземпляр Data Connect используя информацию, которую вы использовали для настройки Data Connect (все доступно на вкладке Data Connect консоли Firebase ).
Объект ConnectorConfig
Для SDK требуется объект конфигурации соединителя.
Этот объект автоматически создается на основе serviceId и location в dataconnect.yaml , а также connectorId в connector.yaml .
Получение экземпляра соединителя
Теперь, когда вы настроили объект конфигурации, получите экземпляр соединителя Data Connect . Код для вашего соединителя будет создан эмулятором Data Connect . Если имя вашего соединителя — movies , а пакет Kotlin — com.myapplication , как указано в connector.yaml , то получите объект соединителя, вызвав:
val connector = com.myapplication.MoviesConnector.instance
Запуск запросов и мутаций
С помощью объекта соединителя вы можете выполнять запросы и мутации, как определено в исходном коде GraphQL. Предположим, что в вашем соединителе определены следующие операции:
mutation createMovie($title: String!, $releaseYear: Int!, $genre: String!, $rating: Int!) {
movie_insert(data: {
title: $title
releaseYear: $releaseYear
genre: $genre
rating: $rating
})
}
query getMovieByKey($key: Movie_Key!) {
movie(key: $key) { id title }
}
query listMoviesByGenre($genre: String!) {
movies(where: {genre: {eq: $genre}}) {
id
title
}
}
то вы можете создать и получить фильм следующим образом:
val connector = MoviesConnector.instance
val addMovieResult1 = connector.createMovie.execute(
title = "Empire Strikes Back",
releaseYear = 1980,
genre = "Sci-Fi",
rating = 5
)
val movie1 = connector.getMovieByKey.execute(addMovieResult1.data.key)
println("Empire Strikes Back: ${movie1.data.movie}")
Вы также можете получить несколько фильмов:
val connector = MoviesConnector.instance
val addMovieResult2 = connector.createMovie.execute(
title="Attack of the Clones",
releaseYear = 2002,
genre = "Sci-Fi",
rating = 5
)
val listMoviesResult = connector.listMoviesByGenre.execute(genre = "Sci-Fi")
println(listMoviesResult.data.movies)
Вы также можете собрать Flow , который будет выдавать результат только тогда, когда новый результат запроса будет получен с помощью вызова метода execute() запроса.
val connector = MoviesConnector.instance
connector.listMoviesByGenre.flow(genre = "Sci-Fi").collect { data ->
println(data.movies)
}
connector.createMovie.execute(
title="A New Hope",
releaseYear = 1977,
genre = "Sci-Fi",
rating = 5
)
connector.listMoviesByGenre.execute(genre = "Sci-Fi") // will cause the Flow to get notified
Создайте прототип и протестируйте свое приложение для Android.
Инструментизация клиентов для использования локального эмулятора
Вы можете использовать эмулятор Data Connect как из расширения Data Connect VS Code, так и из CLI.
Инструментирование приложения для подключения к эмулятору одинаково для обоих сценариев.
val connector = MoviesConnector.instance
// Connect to the emulator on "10.0.2.2:9399"
connector.dataConnect.useEmulator()
// (alternatively) if you're running your emulator on non-default port:
connector.dataConnect.useEmulator(port = 9999)
// Make calls from your app
Для перехода к производственным ресурсам закомментируйте строки подключения к эмулятору.
Типы данных в Data Connect SDK
Сервер Data Connect представляет общие и пользовательские типы данных GraphQL. В SDK они представлены следующим образом.
| Тип подключения данных | Котлин |
|---|---|
| Нить | Нить |
| Int | Целое (32-битное целое число) |
| Плавать | Двойное (64-битное число с плавающей запятой) |
| логическое значение | логическое значение |
| UUID | java.util.UUID |
| Дата | com.google.firebase.dataconnect.LocalDate (было java.util.Date до 16.0.0-beta03) |
| Временная метка | com.google.firebase.Timestamp |
| Int64 | Длинный |
| Любой | com.google.firebase.dataconnect.AnyValue |