ডেটা কানেক্ট স্কিমা, প্রশ্ন এবং মিউটেশন

Firebase Data Connect আপনাকে Google Cloud SQL এর মাধ্যমে পরিচালিত আপনার PostgreSQL দৃষ্টান্তগুলির জন্য সংযোগকারী তৈরি করতে দেয়৷ এই সংযোগকারীগুলি আপনার ডেটা ব্যবহার করার জন্য একটি স্কিমা, প্রশ্ন এবং মিউটেশনের সংমিশ্রণ।

শুরু করুন গাইড পোস্টগ্রেএসকিউএল-এর জন্য একটি মুভি রিভিউ অ্যাপ স্কিমা প্রবর্তন করেছে, এবং পোস্টগ্রেএসকিউএল-এর জন্য কীভাবে Data Connect স্কিমা ডিজাইন করা যায় তা এই গাইডটি গভীরভাবে দেখে।

এই গাইড স্কিমা উদাহরণ সহ Data Connect প্রশ্ন এবং মিউটেশনগুলিকে জোড়া দেয়। কেন Data Connect স্কিমা সম্পর্কে একটি গাইডে প্রশ্ন (এবং মিউটেশন ) নিয়ে আলোচনা করবেন? অন্যান্য GraphQL-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মের মতো, Firebase Data Connect হল একটি ক্যোয়ারী-প্রথম ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম, তাই একজন ডেভেলপার হিসেবে, আপনার ডেটা মডেলিং-এ আপনি আপনার ক্লায়েন্টদের প্রয়োজনীয় ডেটার বিষয়ে চিন্তা করবেন, যা আপনার জন্য আপনার ডেভেলপ করা ডেটা স্কিমাকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করবে। প্রকল্প

এই নির্দেশিকাটি মুভি পর্যালোচনার জন্য একটি নতুন স্কিমা দিয়ে শুরু হয়, তারপর সেই স্কিমা থেকে প্রাপ্ত প্রশ্ন এবং মিউটেশনগুলিকে কভার করে এবং শেষ পর্যন্ত মূল Data Connect স্কিমার সমতুল্য একটি SQL তালিকা প্রদান করে৷

সিনেমা পর্যালোচনা অ্যাপের স্কিমা

কল্পনা করুন আপনি এমন একটি পরিষেবা তৈরি করতে চান যা ব্যবহারকারীদের সিনেমা পর্যালোচনা জমা দিতে এবং দেখতে দেয়।

এই ধরনের একটি অ্যাপের জন্য আপনার একটি প্রাথমিক স্কিমা প্রয়োজন। জটিল রিলেশনাল প্রশ্ন তৈরি করতে আপনি পরে এই স্কিমাটি প্রসারিত করবেন।

সিনেমার টেবিল

সিনেমার স্কিমাতে মূল নির্দেশাবলী রয়েছে যেমন:

  • @table , যা আমাদের singular এবং plural আর্গুমেন্ট ব্যবহার করে অপারেশন নাম সেট করতে দেয়
  • @col স্পষ্টভাবে কলামের নাম সেট করতে
  • ডিফল্ট সেট করার অনুমতি দিতে @default
# Movies
type Movie
  @table(name: "Movies", singular: "movie", plural: "movies", key: ["id"]) {
  id: UUID! @col(name: "movie_id") @default(expr: "uuidV4()")
  title: String!
  releaseYear: Int @col(name: "release_year")
  genre: String
  rating: Int @col(name: "rating")
  description: String @col(name: "description")
}

সার্ভারের মান এবং কী স্কেলার

মুভি রিভিউ অ্যাপটি দেখার আগে, আসুন Data Connect সার্ভারের মান এবং কী স্কেলারগুলিকে পরিচয় করিয়ে দেওয়া যাক৷

সার্ভার মান ব্যবহার করে, আপনি কার্যকরভাবে সার্ভারকে নির্দিষ্ট সার্ভার-সাইড এক্সপ্রেশন অনুযায়ী সঞ্চিত বা সহজেই গণনাযোগ্য মান ব্যবহার করে আপনার টেবিলে ক্ষেত্রগুলিকে গতিশীলভাবে পপুলেট করতে দিতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করতে পারেন একটি টাইমস্ট্যাম্প প্রয়োগ করে যখন ফিল্ডটি updatedAt: Timestamp! @default(expr: "request.time")

কী স্কেলারগুলি হল সংক্ষিপ্ত অবজেক্ট শনাক্তকারী যা ডেটা কানেক্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার স্কিমাগুলির মূল ক্ষেত্রগুলি থেকে একত্রিত হয়৷ মূল স্কেলারগুলি দক্ষতা সম্পর্কে, যা আপনাকে আপনার ডেটার পরিচয় এবং গঠন সম্পর্কে একটি একক কলের তথ্য খুঁজে পেতে দেয়৷ এগুলি বিশেষভাবে উপযোগী হয় যখন আপনি নতুন রেকর্ডে ক্রমিক ক্রিয়া সম্পাদন করতে চান এবং আসন্ন ক্রিয়াকলাপগুলিতে পাস করার জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারীর প্রয়োজন হয় এবং এছাড়াও আপনি অতিরিক্ত জটিল ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদন করার জন্য রিলেশনাল কীগুলি অ্যাক্সেস করতে চান৷

মুভি মেটাডেটা টেবিল

এখন চলুন মুভি পরিচালকদের ট্র্যাক রাখি, সেইসাথে Movie সাথে ওয়ান টু ওয়ান সম্পর্ক স্থাপন করি।

সম্পর্ক সংজ্ঞায়িত করতে @ref নির্দেশিকা যোগ করুন।

# Movie Metadata
# Movie - MovieMetadata is a one-to-one relationship
type MovieMetadata
  @table(
    name: "MovieMetadata"
  ) {
  # @ref creates a field in the current table (MovieMetadata) that holds the
  # primary key of the referenced type
  # In this case, @ref(fields: "id") is implied
  movie: Movie! @ref
  # movieId: UUID <- this is created by the above @ref
  director: String @col(name: "director")
}

অভিনেতা এবং চলচ্চিত্র অভিনেতা

এরপরে, আপনি চান যে অভিনেতারা আপনার চলচ্চিত্রে অভিনয় করুক, এবং যেহেতু আপনার সিনেমা এবং অভিনেতাদের মধ্যে বহু-থেকে-অনেক সম্পর্ক রয়েছে, তাই একটি যোগদানের টেবিল তৈরি করুন।

# Actors
# Suppose an actor can participate in multiple movies and movies can have multiple actors
# Movie - Actors (or vice versa) is a many to many relationship
type Actor @table(name: "Actors", singular: "actor", plural: "actors") {
  id: UUID! @col(name: "actor_id") @default(expr: "uuidV4()")
  name: String! @col(name: "name", dataType: "varchar(30)")
}
# Join table for many-to-many relationship for movies and actors
# The 'key' param signifies the primary key(s) of this table
# In this case, the keys are [movieId, actorId], the generated fields of the reference types [movie, actor]
type MovieActor @table(key: ["movie", "actor"]) {
  # @ref creates a field in the current table (MovieActor) that holds the primary key of the referenced type
  # In this case, @ref(fields: "id") is implied
  movie: Movie! @ref
  # movieId: UUID! <- this is created by the above @ref, see: implicit.gql
  actor: Actor! @ref
  # actorId: UUID! <- this is created by the above @ref, see: implicit.gql
  role: String! @col(name: "role") # "main" or "supporting"
  # optional other fields
}

ব্যবহারকারী

সবশেষে, আপনার অ্যাপের জন্য ব্যবহারকারীরা।

# Users
# Suppose a user can leave reviews for movies
# user:reviews is a one to many relationship, movie:reviews is a one to many relationship, movie:user is a many to many relationship
type User
  @table(name: "Users", singular: "user", plural: "users", key: ["id"]) {
  id: UUID! @col(name: "user_id") @default(expr: "uuidV4()")
  auth: String @col(name: "user_auth") @default(expr: "auth.uid")
  username: String! @col(name: "username", dataType: "varchar(30)")
  # The following are generated from the @ref in the Review table
  # reviews_on_user
  # movies_via_Review
}

সমর্থিত ডেটা প্রকার

Data Connect @col(dataType:) ব্যবহার করে PostgreSQL প্রকারের অ্যাসাইনমেন্ট সহ নিম্নলিখিত স্কেলার ডেটা প্রকারগুলিকে সমর্থন করে।

Data Connect ধরন গ্রাফকিউএল বিল্ট-ইন টাইপ বা
Data Connect কাস্টম টাইপ
ডিফল্ট PostgreSQL প্রকার সমর্থিত PostgreSQL প্রকার
(বন্ধনীতে ওরফে)
স্ট্রিং গ্রাফকিউএল পাঠ্য পাঠ্য
bit(n), varbit(n)
char(n), varchar(n)
int গ্রাফকিউএল int Int2 (ছোট, ছোট সিরিয়াল),
int4 (পূর্ণসংখ্যা, int, সিরিয়াল)
ভাসা গ্রাফকিউএল float8 float4 (বাস্তব)
float8 (ডবল নির্ভুলতা)
সংখ্যাসূচক (দশমিক)
বুলিয়ান গ্রাফকিউএল বুলিয়ান বুলিয়ান
UUID কাস্টম uuid uuid
Int64 কাস্টম bigint int8 (বড়, বড় সিরিয়াল)
সংখ্যাসূচক (দশমিক)
তারিখ কাস্টম তারিখ তারিখ
টাইমস্ট্যাম্প কাস্টম টাইমস্ট্যাম্পটজ

টাইমস্ট্যাম্পটজ

দ্রষ্টব্য: স্থানীয় সময় অঞ্চল তথ্য সংরক্ষণ করা হয় না.
PostgreSQL রূপান্তর করে এবং UTC এর মতো টাইমস্ট্যাম্প সংরক্ষণ করে।

ভেক্টর কাস্টম ভেক্টর

ভেক্টর

Vertex AI এর সাথে ভেক্টর সাদৃশ্য অনুসন্ধান করুন

  • GraphQL List একটি এক-মাত্রিক অ্যারের মানচিত্র।
    • উদাহরণস্বরূপ, [Int] মানচিত্র int5[] , [Any] মানচিত্র jsonb[]
    • Data Connect নেস্টেড অ্যারে সমর্থন করে না।

অন্তর্নিহিত এবং পূর্বনির্ধারিত প্রশ্ন এবং মিউটেশন

আপনার Data Connect ক্যোয়ারী এবং মিউটেশনগুলি আপনার স্কিমার প্রকার এবং টাইপ সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে Data Connect দ্বারা উত্পন্ন অন্তর্নিহিত ক্যোয়ারী এবং অন্তর্নিহিত মিউটেশনগুলির একটি সেট প্রসারিত করবে। আপনি যখনই আপনার স্কিমা সম্পাদনা করেন তখনই স্থানীয় টুলিং দ্বারা অন্তর্নিহিত প্রশ্ন এবং মিউটেশন তৈরি হয়।

আপনার বিকাশ প্রক্রিয়ায়, আপনি এই অন্তর্নিহিত ক্রিয়াকলাপগুলির উপর ভিত্তি করে পূর্বনির্ধারিত প্রশ্ন এবং পূর্বনির্ধারিত মিউটেশনগুলি বাস্তবায়ন করবেন।

অন্তর্নিহিত ক্যোয়ারী এবং মিউটেশন নামকরণ

Data Connect আপনার স্কিমা প্রকারের ঘোষণা থেকে অন্তর্নিহিত প্রশ্ন এবং মিউটেশনের জন্য উপযুক্ত নাম অনুমান করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি PostgreSQL উৎসের সাথে কাজ করা, আপনি যদি Movie নামের একটি টেবিল সংজ্ঞায়িত করেন, সার্ভারটি অন্তর্নিহিত উৎপন্ন করবে:

  • বন্ধুত্বপূর্ণ নামের movie (একবচন, eq মত আর্গ পাস করে পৃথক ফলাফল পুনরুদ্ধার করার জন্য) এবং movies (বহুবচন, ফলাফলের তালিকা পুনরুদ্ধার করার জন্য gt এর মত আর্গ এবং orderby মত অপারেশন) সহ কেস ব্যবহার করে। Data Connect মাল্টি-টেবিল, actors_on_movies বা actors_via_actormovie মতো স্পষ্ট নাম সহ রিলেশনাল অপারেশনের জন্য প্রশ্ন তৈরি করে।
  • movie_insert , movie_upsert নামে মিউটেশন...

স্কিমা সংজ্ঞা ভাষা আপনাকে singular এবং plural নির্দেশমূলক আর্গুমেন্ট ব্যবহার করে অপারেশনের জন্য স্পষ্টভাবে নাম সেট করার অনুমতি দেয়।

প্রশ্ন এবং মিউটেশনের জন্য নির্দেশাবলী

প্রকার ও সারণী নির্ধারণে আপনি যে নির্দেশাবলী ব্যবহার করেন তার পাশাপাশি, Data Connect প্রশ্ন এবং মিউটেশনের আচরণ বৃদ্ধির জন্য @auth , @check , @redact এবং @transaction নির্দেশাবলী প্রদান করে।

নির্দেশিকা এর জন্য প্রযোজ্য বর্ণনা
@auth প্রশ্ন এবং মিউটেশন একটি প্রশ্ন বা মিউটেশনের জন্য প্রমাণীকরণ নীতি সংজ্ঞায়িত করে। অনুমোদন এবং প্রত্যয়ন নির্দেশিকা দেখুন।
@check অনুমোদন তথ্য অনুসন্ধান প্রশ্ন ক্যোয়ারী ফলাফলে নির্দিষ্ট ক্ষেত্র উপস্থিত আছে কিনা তা যাচাই করে। একটি কমন এক্সপ্রেশন ল্যাঙ্গুয়েজ (সিইএল) এক্সপ্রেশন ফিল্ডের মান পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। অনুমোদন এবং প্রত্যয়ন নির্দেশিকা দেখুন।
@redact প্রশ্ন ক্লায়েন্ট থেকে প্রতিক্রিয়া একটি অংশ reacts. অনুমোদন এবং প্রত্যয়ন নির্দেশিকা দেখুন।
@transaction মিউটেশন একটি মিউটেশন সর্বদা একটি ডাটাবেস লেনদেনে চলে তা প্রয়োগ করে। মুভি অ্যাপ মিউটেশনের উদাহরণ দেখুন।

মুভি পর্যালোচনা ডাটাবেসের জন্য প্রশ্ন

আপনি একটি ক্যোয়ারী অপারেশন টাইপ ডিক্লেয়ারেশন, অপারেশনের নাম, শূন্য বা তার বেশি অপারেশন আর্গুমেন্ট এবং আর্গুমেন্ট সহ শূন্য বা তার বেশি নির্দেশ সহ একটি Data Connect কোয়েরি সংজ্ঞায়িত করেন।

কুইকস্টার্টে, উদাহরণের listEmails ক্যোয়ারী কোন প্যারামিটার নেয়নি। অবশ্যই, অনেক ক্ষেত্রে, ক্যোয়ারী ক্ষেত্রগুলিতে পাস করা ডেটা গতিশীল হবে। আপনি একটি ক্যোয়ারী সংজ্ঞার উপাদানগুলির মধ্যে একটি হিসাবে ভেরিয়েবলের সাথে কাজ করতে $variableName সিনট্যাক্স ব্যবহার করতে পারেন।

তাই নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী আছে:

  • একটি query ধরন সংজ্ঞা
  • একটি ListMoviesByGenre অপারেশন (কোয়েরি) নাম
  • একটি একক পরিবর্তনশীল $genre অপারেশন আর্গুমেন্ট
  • একটি একক নির্দেশনা, @auth
query ListMoviesByGenre($genre: String!) @auth(level: USER)

প্রতিটি ক্যোয়ারী আর্গুমেন্টের জন্য একটি টাইপ ডিক্লেয়ারেশন, String মত একটি বিল্ট-ইন বা Movie মত একটি কাস্টম, স্কিমা-সংজ্ঞায়িত টাইপ প্রয়োজন।

এর ক্রমবর্ধমান জটিল প্রশ্নের স্বাক্ষর তাকান. আপনি আপনার পূর্বনির্ধারিত প্রশ্নগুলিতে তৈরি করতে পারেন এমন অন্তর্নিহিত প্রশ্নগুলিতে উপলব্ধ শক্তিশালী, সংক্ষিপ্ত সম্পর্কের অভিব্যক্তিগুলি উপস্থাপন করে শেষ করবেন।

প্রশ্নে মূল স্কেলার

কিন্তু প্রথম, কী স্কেলার সম্পর্কে একটি নোট।

Data Connect কী স্কেলারের জন্য একটি বিশেষ ধরনের সংজ্ঞায়িত করে, _Key দ্বারা চিহ্নিত। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের Movie টেবিলের জন্য একটি কী স্কেলারের ধরন হল Movie_Key

আপনি বেশিরভাগ অন্তর্নিহিত মিউটেশন দ্বারা প্রত্যাবর্তিত প্রতিক্রিয়া হিসাবে কী স্কেলারগুলি পুনরুদ্ধার করেন, বা অবশ্যই প্রশ্নগুলি থেকে যেখানে আপনি স্কেলার কী তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত ক্ষেত্র পুনরুদ্ধার করেছেন।

একক স্বয়ংক্রিয় প্রশ্ন, যেমন আমাদের চলমান উদাহরণে movie , একটি মূল যুক্তি সমর্থন করে যা একটি কী স্কেলার গ্রহণ করে।

আপনি আক্ষরিক হিসাবে একটি কী স্কেলার পাস করতে পারেন। কিন্তু, আপনি ইনপুট হিসাবে কী স্কেলারগুলি পাস করার জন্য ভেরিয়েবলগুলিকে সংজ্ঞায়িত করতে পারেন।

query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
  movie(key: $myKey) { title }
}

এগুলি এইভাবে (বা অন্যান্য সিরিয়ালাইজেশন ফরম্যাট) অনুরোধ JSON-এ প্রদান করা যেতে পারে:

{
  # 
  "variables": {
    "myKey": {"foo": "some-string-value", "bar": 42}
  }
}

কাস্টম স্কেলার পার্সিংয়ের জন্য ধন্যবাদ, একটি Movie_Key অবজেক্ট সিনট্যাক্স ব্যবহার করেও তৈরি করা যেতে পারে, যাতে ভেরিয়েবল থাকতে পারে। এটি বেশিরভাগ উপযোগী হয় যখন আপনি কোনো কারণে পৃথক উপাদানগুলিকে বিভিন্ন ভেরিয়েবলে ভাঙতে চান।

প্রশ্নে উপনামকরণ

Data Connect প্রশ্নে গ্রাফকিউএল অ্যালিয়াসিং সমর্থন করে। উপনাম সহ, আপনি একটি প্রশ্নের ফলাফলে ফিরে আসা ডেটার নাম পরিবর্তন করুন৷ একটি একক Data Connect ক্যোয়ারী একাধিক ফিল্টার বা অন্যান্য ক্যোয়ারী ক্রিয়াকলাপ প্রয়োগ করতে পারে একটি দক্ষ অনুরোধে সার্ভারে, কার্যকরভাবে একাধিক "সাব-কোয়েরি" এক সাথে জারি করে৷ প্রত্যাবর্তিত ডেটা সেটে নামের সংঘর্ষ এড়াতে, আপনি উপ-কোয়েরিগুলিকে আলাদা করতে উপনাম ব্যবহার করেন।

এখানে একটি প্রশ্ন যেখানে একটি অভিব্যক্তি উপনাম mostPopular ব্যবহার করে।

query ReviewTopPopularity($genre: String) {
  mostPopular: review(first: {
    where: {genre: {eq: $genre}},
    orderBy: {popularity: DESC}
  }) {  }
}

ফিল্টার সহ সহজ প্রশ্ন

Data Connect ক্যোয়ারী সমস্ত সাধারণ এসকিউএল ফিল্টার এবং অর্ডার অপারেশনে ম্যাপ করে।

where এবং orderBy অপারেটর (একবচন, বহুবচন প্রশ্ন)

টেবিল (এবং নেস্টেড অ্যাসোসিয়েশন) থেকে সমস্ত মিলে যাওয়া সারি ফেরত দেয়। ফিল্টারের সাথে কোনো রেকর্ড না মিললে একটি খালি অ্যারে ফেরত দেয়।

query MovieByTopRating($genre: String) {
  mostPopular: movies(
     where: { genre: { eq: $genre } }, orderBy: { rating: DESC }
  ) {
    # graphql: list the fields from the results to return
    id
    title
    genre
    description
  }
}

query MoviesByReleaseYear($min: Int, $max: Int) {
  movies(where: {releaseYear: {le: $max, ge: $min}}, orderBy: [{releaseYear: ASC}]) {  }
}

limit এবং offset অপারেটর (একবচন, বহুবচন প্রশ্ন)

আপনি ফলাফলের উপর পৃষ্ঠা সংখ্যা সঞ্চালন করতে পারেন. এই যুক্তি গৃহীত হয় কিন্তু ফলাফল ফিরে না.

query MoviesTop10 {
  movies(orderBy: [{ rating: DESC }], limit: 10) {
    # graphql: list the fields from the results to return
    title
  }
}

অ্যারে ক্ষেত্রের জন্য অন্তর্ভুক্ত

আপনি পরীক্ষা করতে পারেন যে একটি অ্যারে ক্ষেত্রে একটি নির্দিষ্ট আইটেম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

# Filter using arrays and embedded fields.
query ListMoviesByTag($tag: String!) {
  movies(where: { tags: { includes: $tag }}) {
    # graphql: list the fields from the results to return
    id
    title
  }
}

স্ট্রিং অপারেশন এবং রেগুলার এক্সপ্রেশন

আপনার প্রশ্নগুলি সাধারণ স্ট্রিং অনুসন্ধান এবং তুলনামূলক ক্রিয়াকলাপগুলি ব্যবহার করতে পারে, রেগুলার এক্সপ্রেশন সহ। দ্রষ্টব্য দক্ষতার জন্য আপনি এখানে বেশ কয়েকটি ক্রিয়াকলাপ বান্ডিল করছেন এবং উপনাম দিয়ে তাদের দ্ব্যর্থহীন করছেন৷

query MoviesTitleSearch($prefix: String, $suffix: String, $contained: String, $regex: String) {
  prefixed: movies(where: {title: {startsWith: $prefix}}) {...}
  suffixed: movies(where: {title: {endsWith: $suffix}}) {...}
  contained: movies(where: {title: {contains: $contained}}) {...}
  matchRegex: movies(where: {title: {pattern: {regex: $regex}}}) {...}
}

or এবং and রচিত ফিল্টারগুলির জন্য

আরও জটিল যুক্তির জন্য or এবং and ব্যবহার করুন।

query ListMoviesByGenreAndGenre($minRating: Int!, $genre: String) {
  movies(
    where: { _or: [{ rating: { ge: $minRating } }, { genre: { eq: $genre } }] }
  ) {
    # graphql: list the fields from the results to return
    title
  }
}

জটিল প্রশ্ন

Data Connect কোয়েরিগুলি টেবিলের মধ্যে সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে। আপনি আপনার স্কিমাতে সংজ্ঞায়িত অবজেক্ট (এক-থেকে-অনেক) বা অ্যারে (এক-থেকে-অনেক) সম্পর্কগুলি ব্যবহার করতে পারেন নেস্টেড প্রশ্নগুলি করতে, যেমন একটি নেস্টেড বা সম্পর্কিত প্রকারের ডেটা সহ এক প্রকারের জন্য ডেটা আনতে।

এই ধরনের প্রশ্নগুলি তৈরি করা অন্তর্নিহিত প্রশ্নের মধ্যে ম্যাজিক Data Connect _on_ এবং _via সিনট্যাক্স ব্যবহার করে।

আপনি আমাদের প্রাথমিক সংস্করণ থেকে স্কিমাতে পরিবর্তন করবেন।

অনেক থেকে এক

একটি Review টেবিল এবং User পরিবর্তন সহ আমাদের অ্যাপে পর্যালোচনা যোগ করা যাক।

# Users
# Suppose a user can leave reviews for movies
# user:reviews is a one to many relationship,
# movie:reviews is a one to many relationship,
# movie:user is a many to many relationship
type User
  @table(name: "Users", singular: "user", plural: "users", key: ["id"]) {
  id: UUID! @col(name: "user_id") @default(expr: "uuidV4()")
  auth: String @col(name: "user_auth") @default(expr: "auth.uid")
  username: String! @col(name: "username", dataType: "varchar(30)")
  # The following are generated from the @ref in the Review table
  # reviews_on_user
  # movies_via_Review
}
# Reviews
type Review @table(name: "Reviews", key: ["movie", "user"]) {
  id: UUID! @col(name: "review_id") @default(expr: "uuidV4()")
  user: User! @ref
  movie: Movie! @ref
  rating: Int
  reviewText: String
  reviewDate: Date! @default(expr: "request.time")
}

অনেকের জন্য এক থেকে প্রশ্ন

এখন _via_ সিনট্যাক্স বোঝাতে অ্যালিয়াসিং সহ একটি ক্যোয়ারী দেখি।

query UserMoviePreferences($username: String!) @auth(level: USER) {
  users(where: { username: { eq: $username } }) {
    likedMovies: movies_via_review(where: { rating: { ge: 4 } }) {
      title
      genre
      description
    }
    dislikedMovies: movies_via_review(where: { rating: { le: 2 } }) {
      title
      genre
      description
    }
  }
}

এক থেকে এক

আপনি প্যাটার্ন দেখতে পারেন. নীচে, চিত্রের জন্য স্কিমা পরিবর্তন করা হয়েছে।

# Movies
type Movie
  @table(name: "Movies", singular: "movie", plural: "movies", key: ["id"]) {
  id: UUID! @col(name: "movie_id") @default(expr: "uuidV4()")
  title: String!
  releaseYear: Int @col(name: "release_year")
  genre: String
  rating: Int @col(name: "rating")
  description: String @col(name: "description")
  tags: [String] @col(name: "tags")
}
# Movie Metadata
# Movie - MovieMetadata is a one-to-one relationship
type MovieMetadata
  @table(
    name: "MovieMetadata"
  ) {
  # @ref creates a field in the current table (MovieMetadata) that holds the primary key of the referenced type
  # In this case, @ref(fields: "id") is implied
  movie: Movie! @ref
  # movieId: UUID <- this is created by the above @ref
  director: String @col(name: "director")
}


extend type MovieMetadata {
  movieId: UUID! # matches primary key of referenced type
...
}

extend type Movie {
  movieMetadata: MovieMetadata # can only be non-nullable on ref side
  # conflict-free name, always generated
  movieMetadatas_on_movie: MovieMetadata
}

এক থেকে এক জন্য জিজ্ঞাসা

আপনি _on_ সিনট্যাক্স ব্যবহার করে প্রশ্ন করতে পারেন।

# One to one
query GetMovieMetadata($id: UUID!) @auth(level: PUBLIC) {
  movie(id: $id) {
    movieMetadatas_on_movie {
      director
    }
  }
}

অনেক থেকে অনেক

চলচ্চিত্রের জন্য অভিনেতা প্রয়োজন, এবং অভিনেতাদের চলচ্চিত্র প্রয়োজন। তাদের অনেক থেকে অনেক সম্পর্ক আছে আপনি একটি MovieActors যোগদান টেবিলের সাথে মডেল করতে পারেন.

# MovieActors Join Table Definition
type MovieActors @table(
  key: ["movie", "actor"] # join key triggers many-to-many generation
) {
  movie: Movie!
  actor: Actor!
}

# generated extensions for the MovieActors join table
extend type MovieActors {
  movieId: UUID!
  actorId: UUID!
}

# Extensions for Actor and Movie to handle many-to-many relationships
extend type Movie {
  movieActors: [MovieActors!]! # standard many-to-one relation to join table
  actors: [Actor!]! # many-to-many via join table

  movieActors_on_actor: [MovieActors!]!
  # since MovieActors joins distinct types, type name alone is sufficiently precise
  actors_via_MovieActors: [Actor!]!
}

extend type Actor {
  movieActors: [MovieActors!]! # standard many-to-one relation to join table
  movies: [Movie!]! # many-to-many via join table

  movieActors_on_movie: [MovieActors!]!
  movies_via_MovieActors: [Movie!]!
}

অনেক থেকে অনেকের জন্য প্রশ্ন

চলুন _via_ সিনট্যাক্স বোঝাতে অ্যালিয়াসিং সহ একটি ক্যোয়ারী দেখি।

query GetMovieCast($movieId: UUID!, $actorId: UUID!) @auth(level: PUBLIC) {
  movie(id: $movieId) {
    mainActors: actors_via_MovieActor(where: { role: { eq: "main" } }) {
      name
    }
    supportingActors: actors_via_MovieActor(
      where: { role: { eq: "supporting" } }
    ) {
      name
    }
  }
  actor(id: $actorId) {
    mainRoles: movies_via_MovieActor(where: { role: { eq: "main" } }) {
      title
    }
    supportingRoles: movies_via_MovieActor(
      where: { role: { eq: "supporting" } }
    ) {
      title
    }
  }
}

মুভি পর্যালোচনা ডাটাবেসের জন্য মিউটেশন

উল্লিখিত হিসাবে, আপনি যখন আপনার স্কিমাতে একটি টেবিল সংজ্ঞায়িত করেন, Data Connect প্রতিটি টেবিলের জন্য মৌলিক অন্তর্নিহিত মিউটেশন তৈরি করবে।

type Movie @table { ... }

extend type Mutation {
  # Insert a row into the movie table.
  movie_insert(...): Movie_Key!
  # Upsert a row into movie."
  movie_upsert(...): Movie_Key!
  # Update a row in Movie. Returns null if a row with the specified id/key does not exist
  movie_update(...): Movie_Key
  # Update rows based on a filter in Movie.
  movie_updateMany(...): Int!
  # Delete a single row in Movie. Returns null if a row with the specified id/key does not exist
  movie_delete(...): Movie_Key
  # Delete rows based on a filter in Movie.
  movie_deleteMany(...): Int!
}

এগুলোর সাহায্যে আপনি ক্রমবর্ধমান জটিল মূল CRUD কেস বাস্তবায়ন করতে পারেন। যে পাঁচবার রোজা বলুন!

@transaction নির্দেশিকা

এই নির্দেশটি প্রয়োগ করে যে একটি মিউটেশন সবসময় একটি ডাটাবেস লেনদেনে চলে।

@transaction সাথে মিউটেশনগুলি সম্পূর্ণরূপে সফল বা সম্পূর্ণরূপে ব্যর্থ হওয়ার গ্যারান্টিযুক্ত। লেনদেনের মধ্যে যেকোনও ক্ষেত্র ব্যর্থ হলে, পুরো লেনদেন ফিরিয়ে দেওয়া হয়। ক্লায়েন্টের দৃষ্টিকোণ থেকে, যেকোনো ব্যর্থতা এমন আচরণ করে যেন পুরো অনুরোধটি একটি অনুরোধ ত্রুটির সাথে ব্যর্থ হয়েছে এবং কার্যকর করা শুরু হয়নি।

@transaction ছাড়া মিউটেশন প্রতিটি রুট ফিল্ডকে একের পর এক ক্রমানুসারে কার্যকর করে। এটি যেকোনো ত্রুটিকে আংশিক ক্ষেত্রের ত্রুটি হিসাবে প্রকাশ করে, কিন্তু পরবর্তী মৃত্যুদন্ডের প্রভাব নয়।

তৈরি করুন

এর মৌলিক সৃষ্টি করা যাক.

# Create a movie based on user input
mutation CreateMovie($title: String!, $releaseYear: Int!, $genre: String!, $rating: Int!) {
  movie_insert(data: {
    title: $title
    releaseYear: $releaseYear
    genre: $genre
    rating: $rating
  })
}

# Create a movie with default values
mutation CreateMovie2 {
  movie_insert(data: {
    title: "Sherlock Holmes"
    releaseYear: 2009
    genre: "Mystery"
    rating: 5
  })
}

অথবা একটি আপসার্ট.

# Movie upsert using combination of variables and literals
mutation UpsertMovie($title: String!) {
  movie_upsert(data: {
    title: $title
    releaseYear: 2009
    genre: "Mystery"
    rating: 5
    genre: "Mystery/Thriller"
  })
}

আপডেট সঞ্চালন

এখানে আপডেট আছে. প্রযোজক এবং পরিচালকরা অবশ্যই আশা করছেন যে সেই গড় রেটিংগুলি ট্রেন্ডে রয়েছে।

mutation UpdateMovie(
  $id: UUID!,
  $genre: String!,
  $rating: Int!,
  $description: String!
) {
  movie_update(id: $id, data: {
    genre: $genre
    rating: $rating
    description: $description
  })
}

# Multiple updates (increase all ratings of a genre)
mutation IncreaseRatingForGenre($genre: String!, $ratingIncrement: Int!) {
  movie_updateMany(
    where: { genre: { eq: $genre } },
    update: { rating: { inc: $ratingIncrement } }
  )
}

মুছে ফেলা সঞ্চালন

আপনি অবশ্যই মুভি ডেটা মুছে ফেলতে পারেন। ফিল্ম সংরক্ষণবাদীরা অবশ্যই চাইবেন যতদিন সম্ভব ফিজিক্যাল ফিল্ম রক্ষণাবেক্ষণ করা হোক।

# Delete by key
mutation DeleteMovie($id: UUID!) {
  movie_delete(id: $id)
}

এখানে আপনি _deleteMany ব্যবহার করতে পারেন।

# Multiple deletes
mutation DeleteUnpopularMovies($minRating: Int!) {
  movie_deleteMany(where: { rating: { le: $minRating } })
}

সম্পর্কের উপর মিউটেশন লিখ

একটি সম্পর্কের উপর অন্তর্নিহিত _upsert মিউটেশন কীভাবে ব্যবহার করবেন তা পর্যবেক্ষণ করুন।

# Create or update a one to one relation
mutation MovieMetadataUpsert($movieId: UUID!, $director: String!) {
  movieMetadata_upsert(
    data: { movie: { id: $movieId }, director: $director }
  )
}

অনুমোদন তথ্য অনুসন্ধান প্রশ্ন

Data Connect মিউটেশনগুলি প্রথমে ডাটাবেস অনুসন্ধান করে এবং CEL এক্সপ্রেশনের সাথে প্রশ্নের ফলাফল যাচাই করে অনুমোদিত হতে পারে। আপনি যখন একটি টেবিলে লিখছেন তখন এটি দরকারী, এবং অন্য টেবিলে একটি সারির বিষয়বস্তু পরীক্ষা করতে হবে।

এই বৈশিষ্ট্য সমর্থন করে:

  • @check নির্দেশিকা , যা আপনাকে ক্ষেত্রগুলির বিষয়বস্তু মূল্যায়ন করতে দেয় এবং এই ধরনের মূল্যায়নের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে:
    • মিউটেশন দ্বারা সংজ্ঞায়িত তৈরি, আপডেট এবং মুছে দিয়ে এগিয়ে যান
    • আপনার ক্লায়েন্টদের মধ্যে বিভিন্ন যুক্তি সঞ্চালনের জন্য ক্যোয়ারী দ্বারা ক্লায়েন্টদের কাছে ফিরে আসা মানগুলি ব্যবহার করুন
  • @redact নির্দেশিকা , যা আপনাকে ওয়্যার প্রোটোকল ফলাফল থেকে প্রশ্নের ফলাফল বাদ দিতে দেয়।

এই বৈশিষ্ট্যগুলি অনুমোদন প্রবাহের জন্য উপযোগী।

সমতুল্য এসকিউএল স্কিমা

-- Movies Table
CREATE TABLE Movies (
    movie_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255) NOT NULL,
    release_year INT,
    genre VARCHAR(30),
    rating INT,
    description TEXT,
    tags TEXT[]
);
-- Movie Metadata Table
CREATE TABLE MovieMetadata (
    movie_id UUID REFERENCES Movies(movie_id) UNIQUE,
    director VARCHAR(255) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (movie_id)
);
-- Actors Table
CREATE TABLE Actors (
    actor_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(30) NOT NULL
);
-- MovieActor Join Table for Many-to-Many Relationship
CREATE TABLE MovieActor (
    movie_id UUID REFERENCES Movies(movie_id),
    actor_id UUID REFERENCES Actors(actor_id),
    role VARCHAR(50) NOT NULL, # "main" or "supporting"
    PRIMARY KEY (movie_id, actor_id),
    FOREIGN KEY (movie_id) REFERENCES Movies(movie_id),
    FOREIGN KEY (actor_id) REFERENCES Actors(actor_id)
);
-- Users Table
CREATE TABLE Users (
    user_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
    user_auth VARCHAR(255) NOT NULL
    username VARCHAR(30) NOT NULL
);
-- Reviews Table
CREATE TABLE Reviews (
    review_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
    user_id UUID REFERENCES Users(user_id),
    movie_id UUID REFERENCES Movies(movie_id),
    rating INT,
    review_text TEXT,
    review_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    UNIQUE (movie_id, user_id)
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES Users(user_id),
    FOREIGN KEY (movie_id) REFERENCES Movies(movie_id)
);
-- Self Join Example for Movie Sequel Relationship
ALTER TABLE Movies
ADD COLUMN sequel_to UUID REFERENCES Movies(movie_id);

এরপর কি?

  • অনুমোদন এবং প্রত্যয়নের মাধ্যমে আপনার প্রশ্ন এবং মিউটেশনগুলিকে কীভাবে সুরক্ষিত করতে হয় তা জানুন।
  • একটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি ওয়েব SDK , Android SDK , iOS SDK , এবং Flutter SDK থেকে কীভাবে আপনার প্রশ্ন এবং মিউটেশনগুলিকে কল করবেন তা শিখুন৷
,

Firebase Data Connect আপনাকে Google Cloud SQL এর মাধ্যমে পরিচালিত আপনার PostgreSQL দৃষ্টান্তগুলির জন্য সংযোগকারী তৈরি করতে দেয়৷ এই সংযোগকারীগুলি আপনার ডেটা ব্যবহার করার জন্য একটি স্কিমা, প্রশ্ন এবং মিউটেশনের সংমিশ্রণ।

শুরু করুন গাইড পোস্টগ্রেএসকিউএল-এর জন্য একটি মুভি রিভিউ অ্যাপ স্কিমা প্রবর্তন করেছে, এবং পোস্টগ্রেএসকিউএল-এর জন্য কীভাবে Data Connect স্কিমা ডিজাইন করা যায় তা এই গাইডটি গভীরভাবে দেখে।

এই গাইড স্কিমা উদাহরণ সহ Data Connect প্রশ্ন এবং মিউটেশনগুলিকে জোড়া দেয়। কেন Data Connect স্কিমা সম্পর্কে একটি গাইডে প্রশ্ন (এবং মিউটেশন ) নিয়ে আলোচনা করবেন? অন্যান্য GraphQL-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মের মতো, Firebase Data Connect হল একটি ক্যোয়ারী-প্রথম ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম, তাই একজন ডেভেলপার হিসেবে, আপনার ডেটা মডেলিং-এ আপনি আপনার ক্লায়েন্টদের প্রয়োজনীয় ডেটার বিষয়ে চিন্তা করবেন, যা আপনার জন্য আপনার ডেভেলপ করা ডেটা স্কিমাকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করবে। প্রকল্প

এই নির্দেশিকাটি মুভি পর্যালোচনার জন্য একটি নতুন স্কিমা দিয়ে শুরু হয়, তারপর সেই স্কিমা থেকে প্রাপ্ত প্রশ্ন এবং মিউটেশনগুলিকে কভার করে এবং শেষ পর্যন্ত মূল Data Connect স্কিমার সমতুল্য একটি SQL তালিকা প্রদান করে৷

সিনেমা পর্যালোচনা অ্যাপের স্কিমা

কল্পনা করুন আপনি এমন একটি পরিষেবা তৈরি করতে চান যা ব্যবহারকারীদের সিনেমা পর্যালোচনা জমা দিতে এবং দেখতে দেয়।

এই ধরনের একটি অ্যাপের জন্য আপনার একটি প্রাথমিক স্কিমা প্রয়োজন। জটিল রিলেশনাল প্রশ্ন তৈরি করতে আপনি পরে এই স্কিমাটি প্রসারিত করবেন।

সিনেমার টেবিল

সিনেমার স্কিমাতে মূল নির্দেশাবলী রয়েছে যেমন:

  • @table , যা আমাদের singular এবং plural আর্গুমেন্ট ব্যবহার করে অপারেশন নাম সেট করতে দেয়
  • @col স্পষ্টভাবে কলামের নাম সেট করতে
  • ডিফল্ট সেট করার অনুমতি দিতে @default
# Movies
type Movie
  @table(name: "Movies", singular: "movie", plural: "movies", key: ["id"]) {
  id: UUID! @col(name: "movie_id") @default(expr: "uuidV4()")
  title: String!
  releaseYear: Int @col(name: "release_year")
  genre: String
  rating: Int @col(name: "rating")
  description: String @col(name: "description")
}

সার্ভারের মান এবং কী স্কেলার

মুভি রিভিউ অ্যাপটি দেখার আগে, আসুন Data Connect সার্ভারের মান এবং কী স্কেলারগুলিকে পরিচয় করিয়ে দেওয়া যাক৷

সার্ভার মান ব্যবহার করে, আপনি কার্যকরভাবে সার্ভারকে নির্দিষ্ট সার্ভার-সাইড এক্সপ্রেশন অনুযায়ী সঞ্চিত বা সহজেই গণনাযোগ্য মান ব্যবহার করে আপনার টেবিলে ক্ষেত্রগুলিকে গতিশীলভাবে পপুলেট করতে দিতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি ক্ষেত্র সংজ্ঞায়িত করতে পারেন একটি টাইমস্ট্যাম্প প্রয়োগ করে যখন ফিল্ডটি updatedAt: Timestamp! @default(expr: "request.time")

কী স্কেলারগুলি হল সংক্ষিপ্ত অবজেক্ট শনাক্তকারী যা ডেটা কানেক্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার স্কিমাগুলির মূল ক্ষেত্রগুলি থেকে একত্রিত হয়৷ মূল স্কেলারগুলি দক্ষতা সম্পর্কে, যা আপনাকে আপনার ডেটার পরিচয় এবং গঠন সম্পর্কে একটি একক কলের তথ্য খুঁজে পেতে দেয়৷ এগুলি বিশেষভাবে উপযোগী হয় যখন আপনি নতুন রেকর্ডে ক্রমিক ক্রিয়া সম্পাদন করতে চান এবং আসন্ন ক্রিয়াকলাপগুলিতে পাস করার জন্য একটি অনন্য শনাক্তকারীর প্রয়োজন হয় এবং এছাড়াও আপনি অতিরিক্ত জটিল ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদন করার জন্য রিলেশনাল কীগুলি অ্যাক্সেস করতে চান৷

মুভি মেটাডেটা টেবিল

এখন চলুন মুভি পরিচালকদের ট্র্যাক রাখি, সেইসাথে Movie সাথে ওয়ান টু ওয়ান সম্পর্ক স্থাপন করি।

সম্পর্ক সংজ্ঞায়িত করতে @ref নির্দেশিকা যোগ করুন।

# Movie Metadata
# Movie - MovieMetadata is a one-to-one relationship
type MovieMetadata
  @table(
    name: "MovieMetadata"
  ) {
  # @ref creates a field in the current table (MovieMetadata) that holds the
  # primary key of the referenced type
  # In this case, @ref(fields: "id") is implied
  movie: Movie! @ref
  # movieId: UUID <- this is created by the above @ref
  director: String @col(name: "director")
}

অভিনেতা এবং চলচ্চিত্র অভিনেতা

এরপরে, আপনি চান যে অভিনেতারা আপনার চলচ্চিত্রে অভিনয় করুক, এবং যেহেতু আপনার সিনেমা এবং অভিনেতাদের মধ্যে বহু-থেকে-অনেক সম্পর্ক রয়েছে, তাই একটি যোগদানের টেবিল তৈরি করুন।

# Actors
# Suppose an actor can participate in multiple movies and movies can have multiple actors
# Movie - Actors (or vice versa) is a many to many relationship
type Actor @table(name: "Actors", singular: "actor", plural: "actors") {
  id: UUID! @col(name: "actor_id") @default(expr: "uuidV4()")
  name: String! @col(name: "name", dataType: "varchar(30)")
}
# Join table for many-to-many relationship for movies and actors
# The 'key' param signifies the primary key(s) of this table
# In this case, the keys are [movieId, actorId], the generated fields of the reference types [movie, actor]
type MovieActor @table(key: ["movie", "actor"]) {
  # @ref creates a field in the current table (MovieActor) that holds the primary key of the referenced type
  # In this case, @ref(fields: "id") is implied
  movie: Movie! @ref
  # movieId: UUID! <- this is created by the above @ref, see: implicit.gql
  actor: Actor! @ref
  # actorId: UUID! <- this is created by the above @ref, see: implicit.gql
  role: String! @col(name: "role") # "main" or "supporting"
  # optional other fields
}

ব্যবহারকারী

সবশেষে, আপনার অ্যাপের জন্য ব্যবহারকারীরা।

# Users
# Suppose a user can leave reviews for movies
# user:reviews is a one to many relationship, movie:reviews is a one to many relationship, movie:user is a many to many relationship
type User
  @table(name: "Users", singular: "user", plural: "users", key: ["id"]) {
  id: UUID! @col(name: "user_id") @default(expr: "uuidV4()")
  auth: String @col(name: "user_auth") @default(expr: "auth.uid")
  username: String! @col(name: "username", dataType: "varchar(30)")
  # The following are generated from the @ref in the Review table
  # reviews_on_user
  # movies_via_Review
}

সমর্থিত ডেটা প্রকার

Data Connect @col(dataType:) ব্যবহার করে PostgreSQL প্রকারের অ্যাসাইনমেন্ট সহ নিম্নলিখিত স্কেলার ডেটা প্রকারগুলিকে সমর্থন করে।

Data Connect ধরন গ্রাফকিউএল বিল্ট-ইন টাইপ বা
Data Connect কাস্টম টাইপ
ডিফল্ট PostgreSQL প্রকার সমর্থিত PostgreSQL প্রকার
(বন্ধনীতে ওরফে)
স্ট্রিং গ্রাফকিউএল পাঠ্য পাঠ্য
bit(n), varbit(n)
char(n), varchar(n)
int গ্রাফকিউএল int Int2 (ছোট, ছোট সিরিয়াল),
int4 (পূর্ণসংখ্যা, int, সিরিয়াল)
ভাসা গ্রাফকিউএল float8 float4 (বাস্তব)
float8 (ডবল নির্ভুলতা)
সংখ্যাসূচক (দশমিক)
বুলিয়ান গ্রাফকিউএল বুলিয়ান বুলিয়ান
UUID কাস্টম uuid uuid
Int64 কাস্টম bigint int8 (বড়, বড় সিরিয়াল)
সংখ্যাসূচক (দশমিক)
তারিখ কাস্টম তারিখ তারিখ
টাইমস্ট্যাম্প কাস্টম টাইমস্ট্যাম্পটজ

টাইমস্ট্যাম্পটজ

দ্রষ্টব্য: স্থানীয় সময় অঞ্চল তথ্য সংরক্ষণ করা হয় না.
PostgreSQL রূপান্তর করে এবং UTC এর মতো টাইমস্ট্যাম্প সংরক্ষণ করে।

ভেক্টর কাস্টম ভেক্টর

ভেক্টর

Vertex AI এর সাথে ভেক্টর সাদৃশ্য অনুসন্ধান করুন

  • GraphQL List একটি এক-মাত্রিক অ্যারের মানচিত্র।
    • উদাহরণস্বরূপ, [Int] মানচিত্র int5[] , [Any] মানচিত্র jsonb[]
    • Data Connect নেস্টেড অ্যারে সমর্থন করে না।

অন্তর্নিহিত এবং পূর্বনির্ধারিত প্রশ্ন এবং মিউটেশন

আপনার Data Connect ক্যোয়ারী এবং মিউটেশনগুলি আপনার স্কিমার প্রকার এবং টাইপ সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে Data Connect দ্বারা উত্পন্ন অন্তর্নিহিত ক্যোয়ারী এবং অন্তর্নিহিত মিউটেশনগুলির একটি সেট প্রসারিত করবে। আপনি যখনই আপনার স্কিমা সম্পাদনা করেন তখনই স্থানীয় টুলিং দ্বারা অন্তর্নিহিত প্রশ্ন এবং মিউটেশন তৈরি হয়।

আপনার বিকাশ প্রক্রিয়ায়, আপনি এই অন্তর্নিহিত ক্রিয়াকলাপগুলির উপর ভিত্তি করে পূর্বনির্ধারিত প্রশ্ন এবং পূর্বনির্ধারিত মিউটেশনগুলি বাস্তবায়ন করবেন।

অন্তর্নিহিত ক্যোয়ারী এবং মিউটেশন নামকরণ

Data Connect আপনার স্কিমা প্রকারের ঘোষণা থেকে অন্তর্নিহিত প্রশ্ন এবং মিউটেশনের জন্য উপযুক্ত নাম অনুমান করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি PostgreSQL উৎসের সাথে কাজ করা, আপনি যদি Movie নামের একটি টেবিল সংজ্ঞায়িত করেন, সার্ভারটি অন্তর্নিহিত উৎপন্ন করবে:

  • বন্ধুত্বপূর্ণ নামের movie (একবচন, eq মত আর্গ পাস করে পৃথক ফলাফল পুনরুদ্ধার করার জন্য) এবং movies (বহুবচন, ফলাফলের তালিকা পুনরুদ্ধার করার জন্য gt এর মত আর্গ এবং orderby মত অপারেশন) সহ কেস ব্যবহার করে। Data Connect মাল্টি-টেবিল, actors_on_movies বা actors_via_actormovie মতো স্পষ্ট নাম সহ রিলেশনাল অপারেশনের জন্য প্রশ্ন তৈরি করে।
  • movie_insert , movie_upsert নামে মিউটেশন...

স্কিমা সংজ্ঞা ভাষা আপনাকে singular এবং plural নির্দেশমূলক আর্গুমেন্ট ব্যবহার করে অপারেশনের জন্য স্পষ্টভাবে নাম সেট করার অনুমতি দেয়।

প্রশ্ন এবং মিউটেশনের জন্য নির্দেশাবলী

প্রকার ও সারণী নির্ধারণে আপনি যে নির্দেশাবলী ব্যবহার করেন তার পাশাপাশি, Data Connect প্রশ্ন এবং মিউটেশনের আচরণ বৃদ্ধির জন্য @auth , @check , @redact এবং @transaction নির্দেশাবলী প্রদান করে।

নির্দেশিকা এর জন্য প্রযোজ্য বর্ণনা
@auth প্রশ্ন এবং মিউটেশন একটি প্রশ্ন বা মিউটেশনের জন্য প্রমাণীকরণ নীতি সংজ্ঞায়িত করে। অনুমোদন এবং প্রত্যয়ন নির্দেশিকা দেখুন।
@check অনুমোদন তথ্য অনুসন্ধান প্রশ্ন ক্যোয়ারী ফলাফলে নির্দিষ্ট ক্ষেত্র উপস্থিত আছে কিনা তা যাচাই করে। একটি কমন এক্সপ্রেশন ল্যাঙ্গুয়েজ (সিইএল) এক্সপ্রেশন ফিল্ডের মান পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। অনুমোদন এবং প্রত্যয়ন নির্দেশিকা দেখুন।
@redact প্রশ্ন ক্লায়েন্ট থেকে প্রতিক্রিয়া একটি অংশ reacts. অনুমোদন এবং প্রত্যয়ন নির্দেশিকা দেখুন।
@transaction মিউটেশন একটি মিউটেশন সর্বদা একটি ডাটাবেস লেনদেনে চলে তা প্রয়োগ করে। মুভি অ্যাপ মিউটেশনের উদাহরণ দেখুন।

মুভি পর্যালোচনা ডাটাবেসের জন্য প্রশ্ন

আপনি একটি ক্যোয়ারী অপারেশন টাইপ ডিক্লেয়ারেশন, অপারেশনের নাম, শূন্য বা তার বেশি অপারেশন আর্গুমেন্ট এবং আর্গুমেন্ট সহ শূন্য বা তার বেশি নির্দেশ সহ একটি Data Connect কোয়েরি সংজ্ঞায়িত করেন।

কুইকস্টার্টে, উদাহরণের listEmails ক্যোয়ারী কোন প্যারামিটার নেয়নি। অবশ্যই, অনেক ক্ষেত্রে, ক্যোয়ারী ক্ষেত্রগুলিতে পাস করা ডেটা গতিশীল হবে। আপনি একটি ক্যোয়ারী সংজ্ঞার উপাদানগুলির মধ্যে একটি হিসাবে ভেরিয়েবলের সাথে কাজ করতে $variableName সিনট্যাক্স ব্যবহার করতে পারেন।

তাই নিম্নলিখিত ক্যোয়ারী আছে:

  • একটি query ধরন সংজ্ঞা
  • একটি ListMoviesByGenre অপারেশন (কোয়েরি) নাম
  • একটি একক পরিবর্তনশীল $genre অপারেশন আর্গুমেন্ট
  • একটি একক নির্দেশনা, @auth
query ListMoviesByGenre($genre: String!) @auth(level: USER)

প্রতিটি ক্যোয়ারী আর্গুমেন্টের জন্য একটি টাইপ ডিক্লেয়ারেশন, String মত একটি বিল্ট-ইন বা Movie মত একটি কাস্টম, স্কিমা-সংজ্ঞায়িত টাইপ প্রয়োজন।

এর ক্রমবর্ধমান জটিল প্রশ্নের স্বাক্ষর তাকান. আপনি আপনার পূর্বনির্ধারিত প্রশ্নগুলিতে তৈরি করতে পারেন এমন অন্তর্নিহিত প্রশ্নগুলিতে উপলব্ধ শক্তিশালী, সংক্ষিপ্ত সম্পর্কের অভিব্যক্তিগুলি উপস্থাপন করে শেষ করবেন।

প্রশ্নে মূল স্কেলার

কিন্তু প্রথম, কী স্কেলার সম্পর্কে একটি নোট।

Data Connect কী স্কেলারের জন্য একটি বিশেষ ধরনের সংজ্ঞায়িত করে, _Key দ্বারা চিহ্নিত। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের Movie টেবিলের জন্য একটি কী স্কেলারের ধরন হল Movie_Key

আপনি বেশিরভাগ অন্তর্নিহিত মিউটেশন দ্বারা প্রত্যাবর্তিত প্রতিক্রিয়া হিসাবে কী স্কেলারগুলি পুনরুদ্ধার করেন, বা অবশ্যই প্রশ্নগুলি থেকে যেখানে আপনি স্কেলার কী তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত ক্ষেত্র পুনরুদ্ধার করেছেন।

একক স্বয়ংক্রিয় প্রশ্ন, যেমন আমাদের চলমান উদাহরণে movie , একটি মূল যুক্তি সমর্থন করে যা একটি কী স্কেলার গ্রহণ করে।

আপনি আক্ষরিক হিসাবে একটি কী স্কেলার পাস করতে পারেন। কিন্তু, আপনি ইনপুট হিসাবে কী স্কেলারগুলি পাস করার জন্য ভেরিয়েবলগুলিকে সংজ্ঞায়িত করতে পারেন।

query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
  movie(key: $myKey) { title }
}

এগুলি এইভাবে (বা অন্যান্য সিরিয়ালাইজেশন ফরম্যাট) অনুরোধ JSON-এ প্রদান করা যেতে পারে:

{
  # 
  "variables": {
    "myKey": {"foo": "some-string-value", "bar": 42}
  }
}

কাস্টম স্কেলার পার্সিংয়ের জন্য ধন্যবাদ, একটি Movie_Key অবজেক্ট সিনট্যাক্স ব্যবহার করেও তৈরি করা যেতে পারে, যাতে ভেরিয়েবল থাকতে পারে। এটি বেশিরভাগ উপযোগী হয় যখন আপনি কোনো কারণে পৃথক উপাদানগুলিকে বিভিন্ন ভেরিয়েবলে ভাঙতে চান।

প্রশ্নে উপনামকরণ

Data Connect প্রশ্নে গ্রাফকিউএল অ্যালিয়াসিং সমর্থন করে। উপনাম সহ, আপনি একটি প্রশ্নের ফলাফলে ফিরে আসা ডেটার নাম পরিবর্তন করুন৷ একটি একক Data Connect ক্যোয়ারী একাধিক ফিল্টার বা অন্যান্য ক্যোয়ারী ক্রিয়াকলাপ প্রয়োগ করতে পারে একটি দক্ষ অনুরোধে সার্ভারে, কার্যকরভাবে একাধিক "সাব-কোয়েরি" এক সাথে জারি করে৷ প্রত্যাবর্তিত ডেটা সেটে নামের সংঘর্ষ এড়াতে, আপনি উপ-কোয়েরিগুলিকে আলাদা করতে উপনাম ব্যবহার করেন।

এখানে একটি প্রশ্ন যেখানে একটি অভিব্যক্তি উপনাম mostPopular ব্যবহার করে।

query ReviewTopPopularity($genre: String) {
  mostPopular: review(first: {
    where: {genre: {eq: $genre}},
    orderBy: {popularity: DESC}
  }) {  }
}

ফিল্টার সহ সহজ প্রশ্ন

Data Connect ক্যোয়ারী সমস্ত সাধারণ এসকিউএল ফিল্টার এবং অর্ডার অপারেশনে ম্যাপ করে।

where এবং orderBy অপারেটর (একবচন, বহুবচন প্রশ্ন)

টেবিল (এবং নেস্টেড অ্যাসোসিয়েশন) থেকে সমস্ত মিলে যাওয়া সারি ফেরত দেয়। ফিল্টারের সাথে কোনো রেকর্ড না মিললে একটি খালি অ্যারে ফেরত দেয়।

query MovieByTopRating($genre: String) {
  mostPopular: movies(
     where: { genre: { eq: $genre } }, orderBy: { rating: DESC }
  ) {
    # graphql: list the fields from the results to return
    id
    title
    genre
    description
  }
}

query MoviesByReleaseYear($min: Int, $max: Int) {
  movies(where: {releaseYear: {le: $max, ge: $min}}, orderBy: [{releaseYear: ASC}]) {  }
}

limit এবং offset অপারেটর (একবচন, বহুবচন প্রশ্ন)

আপনি ফলাফলের উপর পৃষ্ঠা সংখ্যা সঞ্চালন করতে পারেন. এই যুক্তি গৃহীত হয় কিন্তু ফলাফল ফিরে না.

query MoviesTop10 {
  movies(orderBy: [{ rating: DESC }], limit: 10) {
    # graphql: list the fields from the results to return
    title
  }
}

অ্যারে ক্ষেত্রের জন্য অন্তর্ভুক্ত

আপনি পরীক্ষা করতে পারেন যে একটি অ্যারে ক্ষেত্রে একটি নির্দিষ্ট আইটেম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

# Filter using arrays and embedded fields.
query ListMoviesByTag($tag: String!) {
  movies(where: { tags: { includes: $tag }}) {
    # graphql: list the fields from the results to return
    id
    title
  }
}

স্ট্রিং অপারেশন এবং রেগুলার এক্সপ্রেশন

আপনার প্রশ্নগুলি সাধারণ স্ট্রিং অনুসন্ধান এবং তুলনামূলক ক্রিয়াকলাপগুলি ব্যবহার করতে পারে, রেগুলার এক্সপ্রেশন সহ। দ্রষ্টব্য দক্ষতার জন্য আপনি এখানে বেশ কয়েকটি ক্রিয়াকলাপ বান্ডিল করছেন এবং উপনাম দিয়ে তাদের দ্ব্যর্থহীন করছেন৷

query MoviesTitleSearch($prefix: String, $suffix: String, $contained: String, $regex: String) {
  prefixed: movies(where: {title: {startsWith: $prefix}}) {...}
  suffixed: movies(where: {title: {endsWith: $suffix}}) {...}
  contained: movies(where: {title: {contains: $contained}}) {...}
  matchRegex: movies(where: {title: {pattern: {regex: $regex}}}) {...}
}

or এবং and রচিত ফিল্টারগুলির জন্য

আরও জটিল যুক্তির জন্য or এবং and ব্যবহার করুন।

query ListMoviesByGenreAndGenre($minRating: Int!, $genre: String) {
  movies(
    where: { _or: [{ rating: { ge: $minRating } }, { genre: { eq: $genre } }] }
  ) {
    # graphql: list the fields from the results to return
    title
  }
}

জটিল প্রশ্ন

Data Connect কোয়েরিগুলি টেবিলের মধ্যে সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে। আপনি আপনার স্কিমাতে সংজ্ঞায়িত অবজেক্ট (এক-থেকে-অনেক) বা অ্যারে (এক-থেকে-অনেক) সম্পর্কগুলি ব্যবহার করতে পারেন নেস্টেড প্রশ্নগুলি করতে, যেমন একটি নেস্টেড বা সম্পর্কিত প্রকারের ডেটা সহ এক প্রকারের জন্য ডেটা আনতে।

এই ধরনের প্রশ্নগুলি তৈরি করা অন্তর্নিহিত প্রশ্নের মধ্যে ম্যাজিক Data Connect _on_ এবং _via সিনট্যাক্স ব্যবহার করে।

আপনি আমাদের প্রাথমিক সংস্করণ থেকে স্কিমাতে পরিবর্তন করবেন।

অনেক থেকে এক

একটি Review টেবিল এবং User পরিবর্তন সহ আমাদের অ্যাপে পর্যালোচনা যোগ করা যাক।

# Users
# Suppose a user can leave reviews for movies
# user:reviews is a one to many relationship,
# movie:reviews is a one to many relationship,
# movie:user is a many to many relationship
type User
  @table(name: "Users", singular: "user", plural: "users", key: ["id"]) {
  id: UUID! @col(name: "user_id") @default(expr: "uuidV4()")
  auth: String @col(name: "user_auth") @default(expr: "auth.uid")
  username: String! @col(name: "username", dataType: "varchar(30)")
  # The following are generated from the @ref in the Review table
  # reviews_on_user
  # movies_via_Review
}
# Reviews
type Review @table(name: "Reviews", key: ["movie", "user"]) {
  id: UUID! @col(name: "review_id") @default(expr: "uuidV4()")
  user: User! @ref
  movie: Movie! @ref
  rating: Int
  reviewText: String
  reviewDate: Date! @default(expr: "request.time")
}

অনেকের জন্য এক থেকে প্রশ্ন

এখন _via_ সিনট্যাক্স বোঝাতে অ্যালিয়াসিং সহ একটি ক্যোয়ারী দেখি।

query UserMoviePreferences($username: String!) @auth(level: USER) {
  users(where: { username: { eq: $username } }) {
    likedMovies: movies_via_review(where: { rating: { ge: 4 } }) {
      title
      genre
      description
    }
    dislikedMovies: movies_via_review(where: { rating: { le: 2 } }) {
      title
      genre
      description
    }
  }
}

এক থেকে এক

আপনি প্যাটার্ন দেখতে পারেন. নীচে, চিত্রের জন্য স্কিমা পরিবর্তন করা হয়েছে।

# Movies
type Movie
  @table(name: "Movies", singular: "movie", plural: "movies", key: ["id"]) {
  id: UUID! @col(name: "movie_id") @default(expr: "uuidV4()")
  title: String!
  releaseYear: Int @col(name: "release_year")
  genre: String
  rating: Int @col(name: "rating")
  description: String @col(name: "description")
  tags: [String] @col(name: "tags")
}
# Movie Metadata
# Movie - MovieMetadata is a one-to-one relationship
type MovieMetadata
  @table(
    name: "MovieMetadata"
  ) {
  # @ref creates a field in the current table (MovieMetadata) that holds the primary key of the referenced type
  # In this case, @ref(fields: "id") is implied
  movie: Movie! @ref
  # movieId: UUID <- this is created by the above @ref
  director: String @col(name: "director")
}


extend type MovieMetadata {
  movieId: UUID! # matches primary key of referenced type
...
}

extend type Movie {
  movieMetadata: MovieMetadata # can only be non-nullable on ref side
  # conflict-free name, always generated
  movieMetadatas_on_movie: MovieMetadata
}

এক থেকে এক জন্য জিজ্ঞাসা

আপনি _on_ সিনট্যাক্স ব্যবহার করে প্রশ্ন করতে পারেন।

# One to one
query GetMovieMetadata($id: UUID!) @auth(level: PUBLIC) {
  movie(id: $id) {
    movieMetadatas_on_movie {
      director
    }
  }
}

অনেক থেকে অনেক

চলচ্চিত্রের জন্য অভিনেতা প্রয়োজন, এবং অভিনেতাদের চলচ্চিত্র প্রয়োজন। তাদের অনেক থেকে অনেক সম্পর্ক আছে আপনি একটি MovieActors যোগদান টেবিলের সাথে মডেল করতে পারেন.

# MovieActors Join Table Definition
type MovieActors @table(
  key: ["movie", "actor"] # join key triggers many-to-many generation
) {
  movie: Movie!
  actor: Actor!
}

# generated extensions for the MovieActors join table
extend type MovieActors {
  movieId: UUID!
  actorId: UUID!
}

# Extensions for Actor and Movie to handle many-to-many relationships
extend type Movie {
  movieActors: [MovieActors!]! # standard many-to-one relation to join table
  actors: [Actor!]! # many-to-many via join table

  movieActors_on_actor: [MovieActors!]!
  # since MovieActors joins distinct types, type name alone is sufficiently precise
  actors_via_MovieActors: [Actor!]!
}

extend type Actor {
  movieActors: [MovieActors!]! # standard many-to-one relation to join table
  movies: [Movie!]! # many-to-many via join table

  movieActors_on_movie: [MovieActors!]!
  movies_via_MovieActors: [Movie!]!
}

অনেক থেকে অনেকের জন্য প্রশ্ন

চলুন _via_ সিনট্যাক্স বোঝাতে অ্যালিয়াসিং সহ একটি ক্যোয়ারী দেখি।

query GetMovieCast($movieId: UUID!, $actorId: UUID!) @auth(level: PUBLIC) {
  movie(id: $movieId) {
    mainActors: actors_via_MovieActor(where: { role: { eq: "main" } }) {
      name
    }
    supportingActors: actors_via_MovieActor(
      where: { role: { eq: "supporting" } }
    ) {
      name
    }
  }
  actor(id: $actorId) {
    mainRoles: movies_via_MovieActor(where: { role: { eq: "main" } }) {
      title
    }
    supportingRoles: movies_via_MovieActor(
      where: { role: { eq: "supporting" } }
    ) {
      title
    }
  }
}

মুভি পর্যালোচনা ডাটাবেসের জন্য মিউটেশন

উল্লিখিত হিসাবে, আপনি যখন আপনার স্কিমাতে একটি টেবিল সংজ্ঞায়িত করেন, Data Connect প্রতিটি টেবিলের জন্য মৌলিক অন্তর্নিহিত মিউটেশন তৈরি করবে।

type Movie @table { ... }

extend type Mutation {
  # Insert a row into the movie table.
  movie_insert(...): Movie_Key!
  # Upsert a row into movie."
  movie_upsert(...): Movie_Key!
  # Update a row in Movie. Returns null if a row with the specified id/key does not exist
  movie_update(...): Movie_Key
  # Update rows based on a filter in Movie.
  movie_updateMany(...): Int!
  # Delete a single row in Movie. Returns null if a row with the specified id/key does not exist
  movie_delete(...): Movie_Key
  # Delete rows based on a filter in Movie.
  movie_deleteMany(...): Int!
}

এগুলোর সাহায্যে আপনি ক্রমবর্ধমান জটিল মূল CRUD কেস বাস্তবায়ন করতে পারেন। যে পাঁচবার রোজা বলুন!

@transaction নির্দেশিকা

এই নির্দেশটি প্রয়োগ করে যে একটি মিউটেশন সবসময় একটি ডাটাবেস লেনদেনে চলে।

@transaction সাথে মিউটেশনগুলি সম্পূর্ণরূপে সফল বা সম্পূর্ণরূপে ব্যর্থ হওয়ার গ্যারান্টিযুক্ত। লেনদেনের মধ্যে যেকোনও ক্ষেত্র ব্যর্থ হলে, পুরো লেনদেন ফিরিয়ে দেওয়া হয়। ক্লায়েন্টের দৃষ্টিকোণ থেকে, যেকোনো ব্যর্থতা এমন আচরণ করে যেন পুরো অনুরোধটি একটি অনুরোধ ত্রুটির সাথে ব্যর্থ হয়েছে এবং কার্যকর করা শুরু হয়নি।

@transaction ছাড়া মিউটেশন প্রতিটি রুট ফিল্ডকে একের পর এক ক্রমানুসারে কার্যকর করে। এটি যেকোনো ত্রুটিকে আংশিক ক্ষেত্রের ত্রুটি হিসাবে প্রকাশ করে, কিন্তু পরবর্তী মৃত্যুদন্ডের প্রভাব নয়।

তৈরি করুন

এর মৌলিক সৃষ্টি করা যাক.

# Create a movie based on user input
mutation CreateMovie($title: String!, $releaseYear: Int!, $genre: String!, $rating: Int!) {
  movie_insert(data: {
    title: $title
    releaseYear: $releaseYear
    genre: $genre
    rating: $rating
  })
}

# Create a movie with default values
mutation CreateMovie2 {
  movie_insert(data: {
    title: "Sherlock Holmes"
    releaseYear: 2009
    genre: "Mystery"
    rating: 5
  })
}

অথবা একটি আপসার্ট.

# Movie upsert using combination of variables and literals
mutation UpsertMovie($title: String!) {
  movie_upsert(data: {
    title: $title
    releaseYear: 2009
    genre: "Mystery"
    rating: 5
    genre: "Mystery/Thriller"
  })
}

আপডেট সঞ্চালন

এখানে আপডেট আছে. প্রযোজক এবং পরিচালকরা অবশ্যই আশা করছেন যে সেই গড় রেটিংগুলি ট্রেন্ডে রয়েছে।

mutation UpdateMovie(
  $id: UUID!,
  $genre: String!,
  $rating: Int!,
  $description: String!
) {
  movie_update(id: $id, data: {
    genre: $genre
    rating: $rating
    description: $description
  })
}

# Multiple updates (increase all ratings of a genre)
mutation IncreaseRatingForGenre($genre: String!, $ratingIncrement: Int!) {
  movie_updateMany(
    where: { genre: { eq: $genre } },
    update: { rating: { inc: $ratingIncrement } }
  )
}

মুছে ফেলা সঞ্চালন

আপনি অবশ্যই মুভি ডেটা মুছে ফেলতে পারেন। ফিল্ম সংরক্ষণকারীরা অবশ্যই চাইবেন যতদিন সম্ভব ফিজিক্যাল ফিল্ম রক্ষণাবেক্ষণ করা হোক।

# Delete by key
mutation DeleteMovie($id: UUID!) {
  movie_delete(id: $id)
}

এখানে আপনি _deleteMany ব্যবহার করতে পারেন।

# Multiple deletes
mutation DeleteUnpopularMovies($minRating: Int!) {
  movie_deleteMany(where: { rating: { le: $minRating } })
}

সম্পর্কের উপর মিউটেশন লিখ

একটি সম্পর্কের উপর অন্তর্নিহিত _upsert মিউটেশন কীভাবে ব্যবহার করবেন তা পর্যবেক্ষণ করুন।

# Create or update a one to one relation
mutation MovieMetadataUpsert($movieId: UUID!, $director: String!) {
  movieMetadata_upsert(
    data: { movie: { id: $movieId }, director: $director }
  )
}

অনুমোদন তথ্য অনুসন্ধান প্রশ্ন

Data Connect মিউটেশনগুলি প্রথমে ডাটাবেস অনুসন্ধান করে এবং CEL এক্সপ্রেশনের সাথে প্রশ্নের ফলাফল যাচাই করে অনুমোদিত হতে পারে। আপনি যখন একটি টেবিলে লিখছেন তখন এটি দরকারী, এবং অন্য টেবিলে একটি সারির বিষয়বস্তু পরীক্ষা করতে হবে।

এই বৈশিষ্ট্য সমর্থন করে:

  • @check নির্দেশিকা , যা আপনাকে ক্ষেত্রগুলির বিষয়বস্তু মূল্যায়ন করতে দেয় এবং এই ধরনের মূল্যায়নের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে:
    • মিউটেশন দ্বারা সংজ্ঞায়িত তৈরি, আপডেট এবং মুছে দিয়ে এগিয়ে যান
    • আপনার ক্লায়েন্টদের মধ্যে বিভিন্ন যুক্তি সঞ্চালনের জন্য ক্যোয়ারী দ্বারা ক্লায়েন্টদের কাছে ফিরে আসা মানগুলি ব্যবহার করুন
  • @redact নির্দেশিকা , যা আপনাকে ওয়্যার প্রোটোকল ফলাফল থেকে প্রশ্নের ফলাফল বাদ দিতে দেয়।

এই বৈশিষ্ট্যগুলি অনুমোদন প্রবাহের জন্য উপযোগী।

সমতুল্য এসকিউএল স্কিমা

-- Movies Table
CREATE TABLE Movies (
    movie_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255) NOT NULL,
    release_year INT,
    genre VARCHAR(30),
    rating INT,
    description TEXT,
    tags TEXT[]
);
-- Movie Metadata Table
CREATE TABLE MovieMetadata (
    movie_id UUID REFERENCES Movies(movie_id) UNIQUE,
    director VARCHAR(255) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (movie_id)
);
-- Actors Table
CREATE TABLE Actors (
    actor_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(30) NOT NULL
);
-- MovieActor Join Table for Many-to-Many Relationship
CREATE TABLE MovieActor (
    movie_id UUID REFERENCES Movies(movie_id),
    actor_id UUID REFERENCES Actors(actor_id),
    role VARCHAR(50) NOT NULL, # "main" or "supporting"
    PRIMARY KEY (movie_id, actor_id),
    FOREIGN KEY (movie_id) REFERENCES Movies(movie_id),
    FOREIGN KEY (actor_id) REFERENCES Actors(actor_id)
);
-- Users Table
CREATE TABLE Users (
    user_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
    user_auth VARCHAR(255) NOT NULL
    username VARCHAR(30) NOT NULL
);
-- Reviews Table
CREATE TABLE Reviews (
    review_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
    user_id UUID REFERENCES Users(user_id),
    movie_id UUID REFERENCES Movies(movie_id),
    rating INT,
    review_text TEXT,
    review_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    UNIQUE (movie_id, user_id)
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES Users(user_id),
    FOREIGN KEY (movie_id) REFERENCES Movies(movie_id)
);
-- Self Join Example for Movie Sequel Relationship
ALTER TABLE Movies
ADD COLUMN sequel_to UUID REFERENCES Movies(movie_id);

এরপর কি?

  • অনুমোদন এবং প্রত্যয়নের মাধ্যমে আপনার প্রশ্ন এবং মিউটেশনগুলিকে কীভাবে সুরক্ষিত করতে হয় তা জানুন।
  • একটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি ওয়েব SDK , Android SDK , iOS SDK , এবং Flutter SDK থেকে কীভাবে আপনার প্রশ্ন এবং মিউটেশনগুলিকে কল করবেন তা শিখুন৷