Inizia a utilizzare Firebase Data Connect localmente

Nota: Firebase Data Connect è in Anteprima pubblica. Data Connect sarà soggetto ai "Termini delle offerte pre-GA" nella sezione Termini specifici dei servizi dei Termini di servizio della piattaforma Google Cloud. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per ulteriori informazioni, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Nota: segui questa guida rapida locale se vuoi provare Data Connect con un progetto del piano Spark. In questa guida, creerai la prototipazione in locale con un emulatore e un database locale. Se invece vuoi aggiungere Data Connect a un progetto Blaze Plan e configurare un servizio e un database Cloud SQL, prova la guida introduttiva alla produzione.

In questa guida rapida, scoprirai come compilare Firebase Data Connect nella tua applicazione localmente senza configurare un'istanza SQL di produzione. Imparerai a:

• Aggiungi Firebase Data Connect al tuo progetto Firebase.
• Configura un ambiente di sviluppo che includa un'estensione di Visual Studio Code per lavorare con un'istanza locale.
• Ti mostreremo come:
  • Creare uno schema per un'app di film
  • Definisci le query e le mutazioni che verranno utilizzate nella tua app
  • Testa le query e le mutazioni con dati di esempio su un emulatore locale
  • Genera SDK fortemente tipizzati e utilizzali nella tua app
  • Esegui il deployment dello schema, delle query e dei dati finali nel cloud (facoltativo, con un upgrade del piano Blaze).

Trova un repository di app per la configurazione rapida e crea un'app Data Connect completa seguendo il nostro codelab per il web. I Codelab per Android e iOS saranno disponibili a breve.

Scegli un flusso di sviluppo locale

Data Connect offre due modi per installare gli strumenti di sviluppo e lavorare localmente.

Installazione automatica (macOS o Linux) Installazione manuale (Windows)

Prerequisiti

Per utilizzare questa guida rapida, devi avere quanto segue.

• Visual Studio Code.
• Un'installazione di Node.js, utilizzando nvm-windows per Windows o nvm per macOS o Linux.
• Un progetto Firebase. Se non ne hai ancora creato uno, fallo nella console Firebase.

Configura l'ambiente di sviluppo

1. Crea una nuova directory per il progetto locale.
2. Apri VS Code nella nuova directory.
3. Installa l'estensione Firebase Data Connect dal Visual Studio Marketplace.

Configura la directory del progetto

Per configurare il progetto locale, inizializza la directory del progetto. Nella finestra IDE, nel riquadro a sinistra, fai clic sull'icona di Firebase per aprire l'interfaccia utente dell'estensione VS Code di Data Connect:

1. Fai clic sul pulsante Accedi con Google.
2. Fai clic sul pulsante Collega un progetto Firebase e seleziona il progetto che hai creato in precedenza nella console.
3. Fai clic sul pulsante Esegui firebase init.

4. Fai clic sul pulsante Avvia emulatori.

   Nota: nel terminale integrato, verifica che gli emulatori configurati si avviino. Una volta avviati, dovresti vedere l'aggiornamento dell'interfaccia utente dell'estensione con i dettagli dell'emulatore.

Crea uno schema

Nella directory del progetto Firebase, nel file /dataconnect/schema/schema.gql, inizia a definire uno schema GraphQL sui film.

Film

In Data Connect, i campi GraphQL vengono mappati alle colonne. Il film ha id, title, imageUrl e genre. Data Connect riconosce i tipi di dati primitivi: String e UUID.

Copia lo snippet seguente o rimuovi il commento dalle righe corrispondenti nel file.

# By default, a UUID id key will be created by default as primary key.
# If you want to specify a primary key, say title, which you can do through
# the @table(key: "title") directive
type Movie @table {
  id: UUID! @default(expr: "uuidV4()")
  title: String!
  imageUrl: String!
  genre: String
}

MovieMetadata

Copia lo snippet seguente o rimuovi il commento dalle righe corrispondenti nel file.

# Movie - MovieMetadata is a one-to-one relationship
type MovieMetadata @table {
  # This time, we omit adding a primary key because
  # you can rely on Data Connect to manage it.

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

Tieni presente che il campo movie è mappato a un tipo di Movie. Data Connect è consapevole che si tratta di un rapporto tra Movie e MovieMetadata e gestirà questo rapporto per te.

Scopri di più sugli schemi di Data Connect nella documentazione

Aggiungere dati alle tabelle

Nel riquadro dell'editor IDE, vedrai i pulsanti CodeLens sopra i tipi GraphQL in /dataconnect/schema/schema.gql. Puoi utilizzare i pulsanti Aggiungi dati e Esegui (locale) per aggiungere dati al database locale.

Per aggiungere record alle tabelle Movie e MovieMetadata:

1. In schema.gql, fai clic sul pulsante Aggiungi dati sopra la dichiarazione del tipo Movie.
   
2. Nel file Movie_insert.gql generato, inserisci i dati hardcoded per i tre campi.
3. Fai clic sul pulsante Esegui (locale).
   
4. Ripeti i passaggi precedenti per aggiungere un record alla tabella MovieMetadata, fornendo il id del film nel campo movieId, come richiesto nella mutazione MovieMetadata_insert generata.

Per verificare rapidamente che i dati siano stati aggiunti:

1. Torna in schema.gql e fai clic sul pulsante Leggi dati sopra la dichiarazione di tipo Movie.
2. Nel file Movie_read.gql risultante, fai clic sul pulsante Esegui (locale) per eseguire la query.

Scopri di più sulle mutazioni di Data Connect nella documentazione

Definire la query

Ora la parte divertente: definiamo le query di cui avrai bisogno nella tua applicazione. In qualità di sviluppatore, sei abituato a scrivere query SQL anziché query GraphQL, quindi all'inizio può sembrare un po' diverso.

Tuttavia, GraphQL è molto più conciso e sicuro dal punto di vista del tipo rispetto a SQL non elaborato. Inoltre, la nostra estensione VS Code semplifica l'esperienza di sviluppo.

Inizia a modificare il file /dataconnect/connector/queries.gql. Se vuoi recuperare tutti i film, utilizza una query come questa.

# File `/dataconnect/connector/queries.gql`

# @auth() directives control who can call each operation.
# Anyone should be able to list all movies, so the auth level is set to PUBLIC
query ListMovies @auth(level: PUBLIC) {
  movies {
    id
    title
    imageUrl
    genre
  }
}

Esegui la query utilizzando il pulsante CodeLens nelle vicinanze.

Una funzionalità davvero interessante è la possibilità di trattare le relazioni del database come un grafo. Poiché un record MovieMetadata ha un campo movie che fa riferimento a un film, puoi nidificare il campo e recuperare le informazioni su le informazioni sul film. Prova ad aggiungere il tipo movieMetadata_on_movie generato alla query ListMovies.

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

Scopri di più sulle query Data Connect nella documentazione

Genera SDK e utilizzali nella tua app

Nel riquadro a sinistra dell'IDE, fai clic sull'icona di Firebase per aprire l'interfaccia utente dell'estensione Data Connect di VS Code:

1. Fai clic sul pulsante Aggiungi SDK all'app.

2. Nella finestra di dialogo visualizzata, seleziona una directory contenente il codice per la tua app. Il codice dell'SDK Data Connect verrà generato e salvato lì.

   Nota: se non hai ancora una directory per le app, per il momento puoi creare e selezionare una nuova directory per il codice SDK e collegarla alla tua app in un secondo momento.

3. Seleziona la piattaforma della tua app, quindi tieni presente che il codice SDK viene generato immediatamente nella directory selezionata.

Scopri come utilizzare l'SDK generato per chiamare query e mutazioni dalle app client (web, Android, iOS, Flutter).

Esegui il deployment dello schema e della query in produzione

Una volta completata la configurazione locale nell'app, puoi eseguire il deployment di schema, dati e query nel cloud. Per configurare un'istanza Cloud SQL, devi avere un progetto con piano Blaze.

1. Vai alla sezione Data Connect della console Firebase e crea un'istanza Cloud SQL di prova senza costi.

   Nota: il provisioning dell'istanza Cloud SQL per PostgreSQL può richiedere fino a 15 minuti. Non potrai eseguire il deployment finché l'istanza non sarà pronta.

2. Nel terminale integrato dell'IDE, esegui firebase init dataconnect e seleziona l'ID regione/servizio che hai appena creato nella console.

3. Seleziona "Y" quando viene visualizzato il messaggio "Il file dataconnect/dataconnect.yaml esiste già. Vuoi sovrascriverlo?".

4. Nella finestra dell'IDE, nell'interfaccia utente dell'estensione VS Code, fai clic sul pulsante Esegui il deployment in produzione.

5. Una volta eseguito il deployment, vai alla console Firebase per verificare che lo schema, le operazioni e i dati siano stati caricati sul cloud. Dovresti essere in grado di visualizzare lo schema ed eseguire le operazioni anche sulla console. L'istanza Cloud SQL per PostgreSQL verrà aggiornata con lo schema e i dati generati di cui è stato eseguito il deployment finale.

Passaggi successivi

Esamina il progetto di cui è stato eseguito il deployment e scopri altri strumenti:

• Aggiungi dati al database, controlla e modifica gli schemi e monitora il servizio Data Connect nella console Firebase.

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione. Ad esempio, poiché hai completato la guida rapida:

• Scopri di più sullo sviluppo di schemi, query e mutazioni
• Scopri come generare SDK client e chiamare query e mutazioni dal codice client per web, Android, iOS e Flutter.