תחילת העבודה עם Firebase Data Connect באופן מקומי

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
    • פריסה של 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, צריך את הדברים הבאים:

  • פרויקט Firebase. אם עדיין לא יצרתם חשבון, תוכלו לעשות זאת במסוף Firebase.

הגדרת סביבת הפיתוח

  1. יוצרים ספרייה חדשה לפרויקט המקומי.

  2. 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:

  1. לוחצים על הלחצן כניסה באמצעות חשבון Google.
  2. לוחצים על הלחצן Connect a Firebase project ובוחרים את הפרויקט שיצרתם קודם במסוף.
  3. לוחצים על הלחצן Run firebase init.

  4. 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 ב-/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:

  1. ב-schema.gql, לוחצים על הלחצן Add data מעל הצהרת הסוג Movie.
    לחצן הוספת נתונים של CodeLens ל-Firebase Data Connect
  2. בקובץ Movie_insert.gql שנוצר, מקודדים את הנתונים של שלושת השדות.
  3. לוחצים על הלחצן Run (Local).
    לחצן ההפעלה של CodeLens ל-Firebase Data Connect
  4. חוזרים על השלבים הקודמים כדי להוסיף רשומה לטבלה MovieMetadata, ומספקים את הערך של id של הסרט בשדה movieId, כפי שמופיע בהנחיה במונטיזציה (mutation) שנוצרה של MovieMetadata_insert.

כדי לוודא שהנתונים נוספו במהירות:

  1. חזרה ב-schema.gql, לוחצים על הלחצן Read data מעל להצהרת הטיפוס Movie.
  2. 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 הלחצן של 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:

  1. לוחצים על הלחצן Add SDK to app (הוספת ה-SDK לאפליקציה).

  2. בתיבת הדו-שיח שמופיעה, בוחרים ספרייה שמכילה את הקוד של האפליקציה. Data Connect. קוד ה-SDK ייוצר ויישמר שם.

  3. בוחרים את פלטפורמת האפליקציה, שימו לב שקוד ה-SDK נוצר באופן מיידי בתיקייה שנבחרה.

איך משתמשים ב-SDK שנוצר כדי להפעיל שאילתות ומוטציות מאפליקציות לקוח (אינטרנט, Android,‏ iOS, ‏ Flutter).

פריסה של הסכימה והשאילתה בסביבת הייצור

אחרי שתסיימו את ההגדרה המקומית באפליקציה, תוכלו לפרוס את הסכימה, הנתונים והשאילתות בענן. כדי להגדיר מכונה של Cloud SQL, תצטרכו תוכנית Blaze.

  1. עוברים לקטע Data Connect במסוף Firebase ויוצרים מכונה של Cloud SQL לניסיון בחינם.

  2. ב-Terminal המובנה ב-IDE, מריצים את הפקודה firebase init dataconnect ובוחרים את Region/Service ID שיצרתם עכשיו במסוף.

  3. בוחרים באפשרות 'Y' כשמופיעה ההודעה 'File dataconnect/dataconnect.yaml already exists, Overwrite?'.

  4. בממשק המשתמש של התוסף ל-VS Code, לוחצים על הלחצן פריסה בסביבת הייצור.

  5. 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: