במדריך למתחילים הזה תלמדו איך לפתח את Firebase Data Connect באפליקציה באופן מקומי, בלי להגדיר מכונה של SQL בסביבת הייצור. תצטרכו:
- מוסיפים את Firebase Data Connect לפרויקט Firebase.
- הגדרת סביבת פיתוח שכוללת תוסף של Visual Studio Code לעבודה עם מכונה מקומית.
- לאחר מכן נסביר איך:
- יצירת סכימה לאפליקציית סרטים
- מגדירים שאילתות ומוטציות שישמשו באפליקציה
- בדיקת השאילתות והמוטציות באמצעות נתונים לדוגמה במהלך בדיקה במהדורת אימולטור מקומית
- יצירת ערכות SDK עם סוגים מוגדרים ושימוש בהן באפליקציה
- פורסים את הסכימה, השאילתות והנתונים הסופיים בענן (אופציונלי, עם שדרוג לתוכנית Blaze).
בחירת תהליך פיתוח מקומי
ב-Data Connect יש שתי דרכים להתקין כלי פיתוח ולעבוד באופן מקומי.
דרישות מוקדמות
כדי להשתמש במדריך למתחילים הזה, נדרשים הדברים הבאים:
- פרויקט Firebase. אם עדיין לא יצרתם חשבון, תוכלו לעשות זאת במסוף Firebase.
הגדרת סביבת הפיתוח
- יוצרים ספרייה חדשה לפרויקט המקומי.
מריצים את הפקודה הבאה בספרייה החדשה שיצרתם.
curl -sL https://firebase.tools/dataconnect | bash
הסקריפט הזה מנסה להגדיר את סביבת הפיתוח ולהפעיל סביבת פיתוח משולבת (IDE) מבוססת-דפדפן. סביבת הפיתוח המשולבת הזו מספקת כלים, כולל תוסף מובנה ל-VS Code, שיעזרו לכם לנהל את הסכימה ולהגדיר שאילתות ומוטציות לשימוש באפליקציה, וגם ליצור ערכות SDK עם סוגים מוגדרים.
alias dataconnect='curl -sL https://firebase.tools/dataconnect | bash'
הגדרת ספריית הפרויקט
כדי להגדיר את הפרויקט המקומי, צריך לאתחל את ספריית הפרויקט. בחלון ה-IDE, לוחצים על סמל Firebase בחלונית הימנית כדי לפתוח את ממשק המשתמש של התוסף Data Connect ל-VS Code:
- לוחצים על הלחצן כניסה באמצעות חשבון Google.
- לוחצים על הלחצן Connect a Firebase project ובוחרים את הפרויקט שיצרתם קודם במסוף.
- לוחצים על הלחצן Run firebase init.
לוחצים על הלחצן Start emulators.
יצירת סכימה
בספריית הפרויקט ב-Firebase, בקובץ /dataconnect/schema/schema.gql
, מתחילים להגדיר סכימה של GraphQL בנושא סרטים.
סרט
ב-Data Connect, שדות GraphQL ממופים לעמודות. הסרט כולל את id
,
title
, imageUrl
וגם genre
. Data Connect מזהה סוגי נתונים בסיסיים: String
ו-UUID
.
מעתיקים את קטע הקוד הבא או מסירים את ההערות מהשורות המתאימות בקובץ.
# 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
מעתיקים את קטע הקוד הבא או מסירים את ההערות מהשורות המתאימות בקובץ.
# 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
}
שימו לב שהשדה movie
ממופה לסוג Movie
.
Data Connect מבינה שמדובר בקשר בין Movie
לבין MovieMetadata
, ותנהל את הקשר הזה בשבילך.
מידע נוסף על סכימות של Data Connect זמין במסמכי התיעוד
הוספת נתונים לטבלאות
בחלונית העריכה של סביבת הפיתוח המשולבת יופיעו לחצני CodeLens מעל סוגי GraphQL בקובץ /dataconnect/schema/schema.gql
. אפשר להשתמש בלחצנים Add data (הוספת נתונים) ו-Run (Local) (הפעלה (מקומית)) כדי להוסיף נתונים למסד הנתונים המקומי.
כדי להוסיף רשומות לטבלאות Movie
ו-MovieMetadata
:
- ב-
schema.gql
, לוחצים על הלחצן Add data מעל הצהרת הסוגMovie
.
- בקובץ
Movie_insert.gql
שנוצר, מקודדים את הנתונים של שלושת השדות. - לוחצים על הלחצן Run (Local).
- חוזרים על השלבים הקודמים כדי להוסיף רשומה לטבלה
MovieMetadata
, ומספקים את הערך שלid
של הסרט בשדהmovieId
, כפי שמופיע בהנחיה במונטיזציה שנוצרה שלMovieMetadata_insert
.
כדי לוודא במהירות שהנתונים נוספו:
- חזרה ב-
schema.gql
, לוחצים על הלחצן Read data מעל להצהרת הטיפוסMovie
. - בקובץ
Movie_read.gql
שנוצר, לוחצים על הלחצן Run (Local) כדי להריץ את השאילתה.
מידע נוסף על מוטציות של Data Connect זמין במסמכי התיעוד
הגדרת השאילתה
עכשיו מגיע החלק הכי כיף: נגדיר את השאילתות שתצטרכו באפליקציה. כמפתחים, אתם רגילים לכתוב שאילתות SQL ולא שאילתות GraphQL, ולכן יכול להיות שבהתחלה זה ייראה לכם קצת שונה.
עם זאת, GraphQL הוא מצומצם הרבה יותר ומאובטח יותר מבחינת סוגים מ-SQL גולמי. בנוסף, התוסף שלנו ל-VS Code מקל על חוויית הפיתוח.
מתחילים לערוך את הקובץ /dataconnect/connector/queries.gql
. כדי לקבל את כל הסרטים, צריך להשתמש בשאילתה כזו.
# 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
}
}
מריצים את השאילתה באמצעות לחצן CodeLens שנמצא בקרבת מקום.
תכונה מעניינת מאוד היא היכולת להתייחס ליחסים של מסד הנתונים כגרף. מכיוון שלרשומה MovieMetadata
יש שדה movie
שמפנה לסרט, אפשר להטמיע את השדה ולקבל מידע על פרטי הסרט. כדאי לנסות להוסיף את הסוג שנוצר movieMetadata_on_movie
לשאילתה ListMovies
.
query ListMovies @auth(level: PUBLIC) {
movies {
id
title
imageUrl
genre
movieMetadata_on_movie {
rating
}
}
}
מידע נוסף על שאילתות של Data Connect זמין במסמכי התיעוד
יצירת ערכות SDK ושימוש בהן באפליקציה
בחלונית הימנית של סביבת הפיתוח המשולבת, לוחצים על סמל Firebase כדי לפתוח את ממשק המשתמש של התוסף Data Connect ל-VS Code:
- לוחצים על הלחצן Add SDK to app (הוספת ה-SDK לאפליקציה).
בתיבת הדו-שיח שתופיע, בוחרים ספרייה שמכילה את הקוד של האפליקציה. קוד ה-SDK של Data Connect ייווצר ויישמר שם.
בוחרים את פלטפורמת האפליקציה, שימו לב שקוד ה-SDK נוצר באופן מיידי בתיקייה שנבחרה.
שימוש ב-SDK כדי להפעיל את השאילתה מאפליקציה
אפשר להשתמש ב-SDK שנוצר על ידי Data Connect כדי להטמיע קריאה לשאילתה ListMovies
. לאחר מכן תוכלו להריץ את השאילתה הזו באופן מקומי באמצעות אמולטור Data Connect.
אינטרנט
- מוסיפים את Firebase לאפליקציית האינטרנט.
בקובץ הראשי של אפליקציית React:
- מייבאים את ה-SDK שנוצר
- הוספת כלי למדידה לאפליקציה כדי להתחבר לאמולטור Data Connect
- קריאה לשיטות Data Connect.
אפשר להעתיק את קטע הקוד הבא ולהריץ אותו כאפליקציה עצמאית.
import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom/client'; import { connectDataConnectEmulator } from 'firebase/data-connect'; // Generated queries. // Update as needed with the path to your generated SDK. import { listMovies, ListMoviesData } from '@movie-app/movies'; const dataConnect = getDataConnect(connectorConfig); connectDataConnectEmulator(dataConnect, 'localhost', 9399); function App() { const [movies, setMovies] = useState<ListMoviesData['movies']>([]); useEffect(() => { listMovies.then(res => setMovies(res.data)); }, []); return ( movies.map(movie => <h1>{movie.title}</h1>); ); } const root = ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')); root.render(<App />);
Swift
- מוסיפים את Firebase לאפליקציה ל-iOS.
כדי להשתמש ב-SDK שנוצר, צריך להגדיר אותו כיחס תלות ב-Xcode.
בסרגל הניווט העליון של Xcode, בוחרים באפשרות File > Add Package Dependencies > Add Local ובוחרים את התיקייה שמכילה את הקובץ
Package.swift
שנוצר.במתווך הראשי של האפליקציה:
- מייבאים את ה-SDK שנוצר
- הוספת כלי למדידה לאפליקציה כדי להתחבר לאמולטור Data Connect
- קריאה לשיטות Data Connect.
אפשר להעתיק את קטע הקוד הבא ולהריץ אותו כאפליקציה עצמאית.
import SwiftUI import FirebaseDataConnect // Generated queries. // Update as needed with the package name of your generated SDK. import <CONNECTOR-PACKAGE-NAME> let connector = DataConnect.moviesConnector // Connect to the emulator on "127.0.0.1:9399" connector.useEmulator() // (alternatively) if you're running your emulator on non-default port: // connector.useEmulator(port: 9999) struct ListMovieView: View { @StateObject private var queryRef = connector.listMovies.ref() var body: some View { VStack { Button { Task { do { try await refresh() } catch { print("Failed to refresh: \(error)") } } } label: { Text("Refresh") } // use the query results in a view ForEach(queryRef.data?.movies ?? [], id: \.self.id) { movie in Text(movie.title) } } } @MainActor func refresh() async throws { _ = try await queryRef.execute() } struct ContentView_Previews: PreviewProvider { static var previews: some View { ListMovieView() } }
Kotlin Android
- מוסיפים את Firebase לאפליקציה ל-Android.
כדי להשתמש ב-SDK שנוצר, צריך להגדיר את Data Connect כיחס תלות ב-Gradle.
מעדכנים את
plugins
ואתdependencies
ב-app/build.gradle.kts
.plugins { // Use whichever versions of these dependencies suit your application. // The versions shown here were the latest as of December 03, 2024. // Note, however, that the version of kotlin("plugin.serialization") must, // in general, match the version of kotlin("android"). id("com.android.application") version "8.7.3" id("com.google.gms.google-services") version "4.4.2" val kotlinVersion = "2.1.0" kotlin("android") version kotlinVersion kotlin("plugin.serialization") version kotlinVersion } dependencies { // Use whichever versions of these dependencies suit your application. // The versions shown here were the latest versions as of December 03, 2024. implementation("com.google.firebase:firebase-dataconnect:16.0.0-beta03") implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.9.0") implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-serialization-core:1.7.3") // These dependencies are not strictly required, but will very likely be used // when writing modern Android applications. implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:1.9.0") implementation("androidx.appcompat:appcompat:1.7.0") implementation("androidx.activity:activity-ktx:1.9.3") implementation("androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:2.8.7") implementation("com.google.android.material:material:1.12.0") }
בפעילות הראשית של האפליקציה:
- מייבאים את ה-SDK שנוצר
- הוספת כלי למדידה לאפליקציה כדי להתחבר לאמולטור Data Connect
- קריאה לשיטות Data Connect.
אפשר להעתיק את קטע הקוד הבא ולהריץ אותו כאפליקציה עצמאית.
import android.os.Bundle import android.widget.TextView import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity import androidx.lifecycle.Lifecycle import androidx.lifecycle.lifecycleScope import androidx.lifecycle.repeatOnLifecycle import kotlinx.coroutines.launch private val connector = com.myapplication.MoviesConnector.instance .apply { // Connect to the emulator on "10.0.2.2:9399" (default port) dataConnect.useEmulator() // (alternatively) if you're running your emulator on non-default port: // dataConnect.useEmulator(port = 9999) } class MainActivity : AppCompatActivity() { override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { super.onCreate(savedInstanceState) setContentView(R.layout.activity_main) val textView: TextView = findViewById(R.id.text_view) lifecycleScope.launch { lifecycle.repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) { val result = connector.listMovies.runCatching { execute { } } val newTextViewText = result.fold( onSuccess = { val titles = it.data.movies.map { it.title } "${titles.size} movies: " + titles.joinToString(", ") }, onFailure = { "ERROR: ${it.message}" } ) textView.text = newTextViewText } } } }
Flutter
- מוסיפים את Firebase לאפליקציה ב-Flutter.
- מתקינים את ה-CLI של flutterfire
dart pub global activate flutterfire_cli
. - מריצים את
flutterfire configure
. בפונקציה הראשית של האפליקציה:
- מייבאים את ה-SDK שנוצר
- הוספת כלי למדידה לאפליקציה כדי להתחבר לאמולטור Data Connect
- קריאה לשיטות Data Connect.
אפשר להעתיק את קטע הקוד הבא ולהריץ אותו כאפליקציה עצמאית.
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'firebase_options.dart';
// Generated queries.
// Update as needed with the path to your generated SDK
import 'movies_connector/movies.dart';
void main() async {
WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
MoviesConnector.instance.dataConnect
.useDataConnectEmulator(Uri.base.host, 443, isSecure: true);
runApp(const MyApp());
}
class MyApp extends StatelessWidget {
const MyApp({super.key});
@override
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
home: Scaffold(
body: Column(children: [
ConstrainedBox(
constraints: const BoxConstraints(maxHeight: 200),
child: FutureBuilder(
future: MoviesConnector.instance.listMovies().execute(),
builder: (context, snapshot) {
if (snapshot.connectionState == ConnectionState.done) {
return ListView.builder(
scrollDirection: Axis.vertical,
itemBuilder: (context, index) => Card(
child: Text(
snapshot.data!.data.movies[index].title,
)),
itemCount: snapshot.data!.data.movies.length,
);
}
return const CircularProgressIndicator();
}),
)
])));
}
}
פריסה של הסכימה והשאילתה בסביבת הייצור
אחרי שתגדירו את האפליקציה באופן מקומי, תוכלו לפרוס את הסכימה, הנתונים והשאילתות בענן. כדי להגדיר מכונה של Cloud SQL, צריך פרויקט בתוכנית Blaze.
עוברים לקטע Data Connect במסוף Firebase ויוצרים מכונה של Cloud SQL לניסיון בחינם.
במסוף המובנה של IDE, מריצים את הפקודה
firebase init dataconnect
ובוחרים את Region/Service ID שיצרתם עכשיו במסוף.בוחרים באפשרות 'Y' כשמופיעה ההודעה 'File dataconnect/dataconnect.yaml already exists, Overwrite?'.
בחלון ה-IDE, בממשק המשתמש של התוסף ל-VS Code, לוחצים על הלחצן פריסה בסביבת הייצור.
אחרי הפריסה, עוברים למסוף Firebase כדי לוודא שהסכימה, הפעולות והנתונים הועלאו לענן. אמורה להיות לכם אפשרות להציג את הסכימה ולהריץ את הפעולות במסוף. המכונה של Cloud SQL for PostgreSQL תתעדכן עם הסכימה והנתונים שנוצרו והופעלו.
השלבים הבאים
בודקים את הפרויקט שנפרס ומכירים כלים נוספים:
- הוספת נתונים למסד הנתונים, בדיקה ושינוי של הסכימות ומעקב אחרי שירות Data Connect במסוף Firebase.
מידע נוסף זמין במסמכי התיעוד. לדוגמה, אחרי שמשלימים את המדריך למתחילים:
- מידע נוסף על פיתוח של סכימות, שאילתות ומוטציות
- מידע נוסף על יצירת ערכות SDK ללקוח ועל קריאה לשאילתות ולמוטציות מקוד הלקוח ב-אינטרנט, ב-Android, ב-iOS וב-Flutter.