Erste Schritte mit Firebase Data Connect

In dieser Kurzanleitung erfahren Sie, wie Sie mit Firebase Data Connect Ihre Web- und mobilen Apps mit einer PostgreSQL-Datenbank verbinden. Aktivitäten in diesem Lab:

Richten Sie Ihr lokales Firebase Data Connect Projektverzeichnis mit VS Code und der Firebase CLI ein.
Generieren Sie Data Connect Schemas, ‑Abfragen und ‑Mutationen basierend auf Ihren App-Ideen in natürlicher Sprache.
Verwenden Sie die stark typisierten SDKs in Ihren Apps, um Data Connect Abfragen und ‑Mutationen auszuführen.
Stellen Sie eine Cloud SQL for PostgreSQL-Instanz, ein Data Connect Schema, Abfragen und Mutationen bereit.

Lokales Projektverzeichnis einrichten

Sie haben zwei Möglichkeiten, lokale Entwicklungstools für Data Connect zu installieren.

Führen Sie in einem Projektverzeichnis den folgenden Befehl aus.

Das Skript installiert die Firebase CLI und die Data Connect VS Code-Erweiterung und führt Sie durch firebase init dataconnect, um Ihr Projekt einzurichten. Wenn Sie VS Code Desktop nicht installiert haben, wird es im Browser geöffnet.
```
curl -sL https://firebase.tools/init/dataconnect | editor=true bash
```
Öffnen Sie den Bildschirm der Data Connect VS Code-Erweiterung, indem Sie im linken Bereich von Visual Studio Code auf das Firebase-Symbol klicken.
Klicken Sie auf Emulatoren starten , um den Emulator mit einer lokalen PGlite-Datenbank auszuführen.

Schema prüfen

Firebase Data Connect verwendet GraphQL, um Ihr Datenmodell zu definieren. Die @table Direktive ordnet einen GraphQL-Typ einer PostgreSQL-Tabelle zu. Felder im Typ werden PostgreSQL-Spalten zugeordnet. Sie können Beziehungen zwischen Tabellen mithilfe von Feldern definieren, die auf andere @table-Typen verweisen, einschließlich m:n-Beziehungen mit Verknüpfungstabellen mit zusammengesetzten Primärschlüsseln.

In der Standardkonfiguration finden Sie die Data Connect Schemadateien in dem dataconnect/schema/ Verzeichnis. Hier sind zwei Beispieltabellen aus dem Filmschema. Ihr Schema kann sich unterscheiden, wenn Sie es mit Gemini generiert haben.

type Movie @table {
  # Every table has an implicit primary key field that looks something like:
  #  id: UUID! @default(expr: "uuidV4()")
  title: String!
  imageUrl: String!
  genre: String
}

type Review @table(key: ["movie", "user"]) {
  user: User!
  movie: Movie!
  rating: Int
  reviewText: String
  reviewDate: Date! @default(expr: "request.time")
}

Weitere Informationen zu Data Connect Schemas

Abfragen und Mutationen entwickeln

Firebase Data Connect verwendet GraphQL für Abfragen und Mutationen. Sie definieren diese in .gql-Dateien und rufen sie über den Namen aus Ihrer App auf. Die GraphQL-Syntax bietet stark typisierte SDKs und eine flexible API, um genau die Daten abzurufen, die Ihre App benötigt.

Daten in Ihrer Datenbank übertragen

Wenn der Emulator ausgeführt wird, können Sie ihn mit Anfangsdaten füllen. Sie können die bereitgestellte Datei dataconnect/seed_data.gql verwenden oder eigene Mutationen schreiben.

Verwenden Sie die Schaltfläche Ausführen (lokal) der Code Lens-Funktion in VS Code, um die Mutationen auszuführen und Ihre lokale PGlite-Datenbank zu füllen.

CodeLens-Schaltfläche „Ausführen“ für Firebase Data Connect

Abfragen und Mutationen prüfen

In der Standardkonfiguration finden Sie die Data Connect Abfragen und ‑Mutationen im dataconnect/example/ Verzeichnis.

Mit verschachtelten Abfragen können Sie relationale Daten genau abfragen.

query ListMovies @auth(level: PUBLIC, insecureReason: "Anyone can list all movies and their reviews.") {
  movies {
    title imageUrl genre
    reviews_on_movie {
      rating reviewDate
      user { username }
    }
  }
}

Data Connect hilft Ihnen, sichere Abfragen und Mutationen mit Firebase Auth zu erstellen.

Um Ihre App zu schützen, können Web- und mobile Apps nur auf Data Connect Abfragen und Mutationen mit @auth Direktiven zugreifen. Abfragen und Mutationen können sicher auf die Firebase Auth-UID zugreifen indem sie einen Ausdruck wie {field}_expr: "auth.uid" verwenden.

mutation AddReview($movieId: UUID!, $rating: Int!, $reviewText: String!) @auth(level: USER) {
  review_upsert(
    data: {
      userId_expr: "auth.uid"
      movieId: $movieId
      rating: $rating
      reviewText: $reviewText
    }
  )
}

Weitere Informationen zu Data Connect Abfragen Weitere Informationen zu Data Connect Mutationen Weitere Informationen zu Data Connect Auth

Abfragen und Mutationen generieren

Sie müssen kein GraphQL-Experte sein, um Data Connect effektiv zu nutzen. Sie können Data Connect Abfragen und ‑Mutationen aus Beschreibungen in natürlicher Sprache generieren.

Geben Sie in einer beliebigen .gql-Datei # ein, um einen Kommentar zu beginnen, und beschreiben Sie eine Abfrage oder Mutation. Verwenden Sie dann die Schaltfläche Vorgang generieren/optimieren der Code Lens-Funktion, um den GraphQL-Vorgang zu generieren.

CodeLens-Schaltfläche „Generieren“ für Firebase Data Connect

Generiertes SDK in Ihrer App verwenden

firebase init dataconnect richtet automatisch typsichere SDKs für Apps in Ihrem Projekt ein. Bei Bedarf können Sie das SDK manuell mit der Schaltfläche SDK zur App in der Data Connect VS Code-Erweiterung oder durch Ausführen von firebase init dataconnect:sdk hinzufügen.

Web

Fügen Sie Ihrer Web-App Firebase hinzu.

In der Hauptdatei Ihrer React-App:

Importieren Sie das generierte SDK:

// Update as needed with the path to your generated SDK.
import { listMovies, ListMoviesData } from '@dataconnect/generated';

Instrumentieren Sie Ihre App, um eine Verbindung zum Data Connect Emulator herzustellen:

import { connectDataConnectEmulator } from 'firebase/data-connect';

const dataConnect = getDataConnect(connectorConfig);
connectDataConnectEmulator(dataConnect, 'localhost', 9399);

Rufen Sie Data Connect Methoden auf.

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

Fügen Sie Ihrer iOS-App Firebase hinzu.
Wenn Sie das generierte SDK verwenden möchten, konfigurieren Sie es in Xcode als Abhängigkeit.

Wählen Sie in der oberen Navigationsleiste von Xcode File > Add Package Dependencies > Add Local (Datei > Paketabhängigkeiten hinzufügen > Lokal hinzufügen) aus und wählen Sie den Ordner mit der generierten Datei Package.swift aus.

Im Haupt-Delegate Ihrer App:

Importieren Sie das Data Connect SDK und das generierte SDK:

import FirebaseDataConnect
// Generated queries.
// Update as needed with the package name of your generated SDK.
import <CONNECTOR-PACKAGE-NAME>

let connector = DataConnect.moviesConnector

Instrumentieren Sie Ihre App, um eine Verbindung zum Data Connect Emulator herzustellen:

// 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)

Rufen Sie Data Connect Methoden auf:

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 ?? []) { 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

Fügen Sie Ihrer Android-App Firebase hinzu.

Wenn Sie das generierte SDK verwenden möchten, konfigurieren Sie Data Connect in Gradle als Abhängigkeit.

Aktualisieren Sie plugins und dependencies in app/build.gradle.kts.

plugins {
  // Use whichever versions of these dependencies suit your application.
  // The versions shown here were the latest as of March 14, 2025.
  // Note, however, that the version of kotlin("plugin.serialization") must,
  // in general, match the version of kotlin("android").
  id("com.android.application") version "8.9.0"
  id("com.google.gms.google-services") version "4.4.2"
  val kotlinVersion = "2.1.10"
  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 March 14, 2025.
  implementation("com.google.firebase:firebase-dataconnect:16.0.0-beta04")
  implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.10.1")
  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:1.10.1")
  implementation("androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:2.8.7")
  implementation("com.google.android.material:material:1.12.0")
}

In der Hauptaktivität Ihrer App:

Rufen Sie eine Connector-Instanz aus dem generierten SDK ab:

private val connector = com.myapplication.MoviesConnector.instance

Instrumentieren Sie Ihre App, um eine Verbindung zum Data Connect Emulator herzustellen:

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)
  }

Rufen Sie Data Connect Methoden auf.

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

Fügen Sie Ihrer Flutter-App Firebase hinzu.
Installieren Sie die FlutterFire CLI dart pub global activate flutterfire_cli.
Führen Sie flutterfire configure aus.

In der Hauptfunktion Ihrer App:

Importieren Sie das generierte SDK:

// Generated queries.
// Update as needed with the path to your generated SDK

import 'movies_connector/movies.dart';

Instrumentieren Sie Ihre App, um eine Verbindung zum Data Connect Emulator herzustellen:

void main() async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
  await Firebase.initializeApp(
    options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
  );
  
  MoviesConnector.instance.dataConnect
      .useDataConnectEmulator(Uri.base.host, 443, isSecure: true);
  
  runApp(const MyApp());
}

Rufen Sie Data Connect Methoden auf.

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();
            }),
      )
    ])));
  }
}

Für die Produktion bereitstellen

So stellen Sie Ihr Schema, Ihre Abfragen und Mutationen für die Produktion bereit:

Informationen zu Preisen und zur kostenlosen Testversion finden Sie auf der Seite Preise. Für Ihr Projekt ist möglicherweise eine der Firebase Data Connect Testoptionen verfügbar.
Klicken Sie in der Data Connect VS Code-Erweiterung auf die Schaltfläche Für die Produktion bereitstellen oder führen Sie im Terminal Folgendes aus:
```
firebase deploy --only dataconnect
```
Nach der Bereitstellung können Sie in der Firebase Konsole Ihr Schema aufrufen und Abfragen und Mutationen ausführen.

Tipp: Sie können die Cloud SQL-Region, den Instanznamen und den Namen der PostgreSQL Datenbank vor der Bereitstellung in dataconnect.yaml konfigurieren.

Weitere Informationen zu dataconnect.yaml Weitere Informationen zur Verwendung von Data Connect mit Cloud SQL

Nächste Schritte

Nachdem Sie die Kurzanleitung abgeschlossen haben, können Sie Folgendes tun:

Sehen Sie sich ein Repository mit einer Kurzanleitungs-App an und erstellen Sie eine voll funktionsfähige Data Connect App. Folgen Sie dazu unserem Codelab für das Web, Codelab für iOS, oder Codelab für Android.
Fügen Sie Ihrer Datenbank Daten hinzu, prüfen Sie Ihre Schemas und beobachten Sie Ihren Data Connect-Dienst in der Firebase Console.
Richten Sie den Firebase MCP-Server mit KI-gestützten Entwicklungstools wie Gemini Code Assist ein.
Weitere Informationen zur Entwicklung von Schemas, Abfragen und Mutationen
Weitere Informationen zur Verwaltung von PostgreSQL-Schemas mit Data Connect
Weitere Informationen zu Client-SDKs für Web, Android, iOS und Flutter sowie zu Admin-SDKs für Node.js.