Flutter kullanarak Firebase SQL Connect'i kullanmaya başlama

Bu hızlı başlangıç kılavuzunda, küçük bir örnek veritabanı oluşturup dağıtacak ve bu veritabanına Flutter ön ucundan erişeceksiniz.

Ön koşullar

Bu hızlı başlangıç kılavuzunu tamamlamak için aşağıdakilere ihtiyacınız vardır:

  • Aşağıdaki araçların yüklü olduğu bir ortam:
  • Google Hesabı

Eğitim

Eğitim

1. Projenizi ilk kullanıma hazırlayın

Yeni bir dizin oluşturun ve içinde bir Firebase projesi başlatın. İstendiğinde aşağıdaki seçenekleri belirleyin:

  • Yeni bir Firebase projesi oluşturun.
  • Gemini ile şema oluşturmayın (bu eğitimde, önceden oluşturulmuş bir örnek şema kullanacaksınız).
  • Yeni bir Cloud SQL örneği oluşturun.
  • Flutter şablonu oluşturun.
 
mkdir myproj ; cd myproj
firebase login --reauth
firebase init dataconnect

2. Örnek GraphQL tanımlarını inceleyin

SQL Connect içinde, tüm veritabanı şemalarınızı ve işlemlerinizi GraphQL kullanarak tanımlarsınız. Projenizi başlattığınızda Firebase CLI, başlamanıza yardımcı olmak için bazı örnek tanımlar oluşturdu.

 dataconnect/schema/schema.gql (alıntı) 
type Movie @table {
  title: String!
  imageUrl: String!
  genre: String
}

type MovieMetadata @table {
  movie: Movie! @unique
  rating: Float
  releaseYear: Int
  description: String
}
 dataconnect/example/queries.gql (excerpt) 
query ListMovies @auth(level: PUBLIC) {
  movies {
    id
    title
    imageUrl
    genre
  }
}

3. Şemalarınızı ve işlemlerinizi dağıtma

Veritabanı şemalarınızda, sorgularınızda veya mutasyonlarınızda değişiklik yaptığınızda, değişikliklerinizin veritabanında geçerli olması için bunları dağıtmanız gerekir.

 
firebase deploy --only dataconnect

4. Veritabanını örnek verilerle doldurma

Bu başlangıç verileri, örnek uygulamayı test ederken inceleyebileceğiniz bir şey sunar. Bu adımda, yönetim görevleri için izin verilen rastgele GraphQL'i yürüttüğünüzü unutmayın.

 
firebase dataconnect:execute dataconnect/seed_data.gql

5. Dart istemci SDK'sı oluşturma

Bu komut, GraphQL tanımlarınızı kullanarak özellikle veritabanınız için bir Dart kitaplığı oluşturur. Tüm veritabanı işlemlerini gerçekleştirmek için bu kitaplığı istemci uygulamanızda kullanırsınız.

connector.yaml'ya tanımlar ekleyerek Android için Kotlin, iOS için Swift ve web için JavaScript dahil olmak üzere birden fazla platformda kitaplıklar oluşturabilirsiniz.

 
firebase dataconnect:sdk:generate
 Otomatik olarak oluşturulan Dart SDK'sı (alıntı) 
class ExampleConnector {
  ListMoviesVariablesBuilder listMovies() {
    return ListMoviesVariablesBuilder(dataConnect);
  }

  // ...
}

6. Flutter uygulaması oluşturma

Flutter uygulamasını Firebase projenizi kullanacak şekilde ayarlamak için bu komutları çalıştırın.

flutterfire komutuyla istendiğinde, daha önce oluşturduğunuz Firebase projesini seçin ve hedeflemek istediğiniz platformları belirleyin.

 
cd flutter_app
flutter pub add firebase_core firebase_data_connect
flutterfire configure

7. Örnek bir Flutter istemcisi yazma

flutter_app/lib/main.dart içeriğini bu basit Flutter uygulamasıyla değiştirin.

Uygulamanın, oluşturulan SDK'daki bir işlevi kullanarak gerekli veritabanı erişimini tamamladığını unutmayın.

 
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'package:firebase_data_connect/firebase_data_connect.dart';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:flutter_app/dataconnect_generated/generated.dart';
import 'package:flutter_app/firebase_options.dart';

class MyApp extends StatelessWidget {
  late final Future<QueryResult<ListMoviesData, void>>
  _movieListFuture;

  MyApp({super.key}) {
    _movieListFuture = ExampleConnector.instance
        .listMovies()
        .execute();
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: FutureBuilder(
        future: _movieListFuture,
        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 ?? 0,
            );
          }
          return const CircularProgressIndicator();
        },
      ),
    );
  }
}

Future<void> main() async {
  await Firebase.initializeApp(
    options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
  );
  runApp(MyApp());
}

8. Uygulamayı deneyin

Örnek uygulamayı çalışırken görmek için geliştirme sunucusunu başlatın.

 
flutter run

Sonraki adımlar

SQL Connect VS Code uzantısını deneyin

SQL Connect ile geliştirme yaparken SQL Connect VS Code uzantısını kullanmanızı önemle tavsiye ederiz. Visual Studio Code'u birincil geliştirme ortamınız olarak kullanmasanız bile uzantı, şema ve işlem geliştirmeyi daha kolay hale getiren çeşitli özellikler sunar:

  • SQL Connect'ya özel söz dizimi denetimi ve otomatik tamamlama önerileri sağlayan bir GraphQL dil sunucusu
  • Şema tanımı dosyalarınızdan veri okumanıza ve yazmanıza, işlem tanımlarınızdan sorgu ve mutasyon yürütmenize olanak tanıyan, kodunuzla aynı satırda bulunan CodeLens düğmeleri.
  • Oluşturulan SDK'larınızı GraphQL tanımlarınızla otomatik olarak senkronize tutun.
  • Basitleştirilmiş yerel emülatör kurulumu.
  • Üretim ortamına basitleştirilmiş dağıtım.

Yerel geliştirme için SQL Connect emülatörünü kullanma

Bu eğitimde SQL Connect şemalarının ve işlemlerinin doğrudan canlı sürüme nasıl dağıtılacağı gösterilse de uygulamanızı aktif olarak geliştirirken canlı veritabanınızda değişiklik yapmak istemeyebilirsiniz. Bunun yerine, SQL Connect emülatörünü ayarlayın ve geliştirme çalışmalarınızı canlı sürüm yerine emülatör üzerinde yapın. Emülatör, Cloud SQL üzerinde canlı bir PostgreSQL örneğine benzer şekilde davranan yerel bir PGlite örneği oluşturur.

Uygulamanız için şemaları ve işlemleri nasıl yazacağınızı öğrenin

SQL Connect ile uygulama geliştirirken şemalarınızın ve işlemlerinizin tasarımı, tamamlayacağınız ilk ve en önemli geliştirme görevlerinden biridir.

  • Firebase konsolundaki Gemini, uygulamanızın doğal dil açıklamasına göre SQL Connect şemaları oluşturabilen bir yapay zeka aracıdır. Bu araç, özellikle daha önce ilişkisel veritabanlarıyla çalışmadıysanız çok hızlı bir şekilde başlamanıza yardımcı olabilir.
  • Alternatif olarak, veritabanı şemalarını, sorguları ve mutasyonları doğrudan GraphQL kullanarak yazabilirsiniz. SQL Connect şemaları tasarlama bölümündeki yönergelerle başlayın ve ardından işlemleri nasıl yazacağınızı öğrenmek için takip sayfalarına geçin.