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Firebase Data Connect
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PostgreSQL용 Cloud SQL 및 유형 안전 모바일 및 웹 SDK로 안전하고 확장 가능한 앱을 만들려는 개발자를 위한 Firebase의 첫 번째 관계형 데이터베이스 솔루션입니다. 자세히 알아보기
Firebase Data Connect는 모바일 및 웹 앱을 위한 관계형 데이터베이스 서비스로, Cloud SQL 기반의 완전 관리형 PostgreSQL 데이터베이스를 사용하여 앱을 빌드하고 확장할 수 있습니다. Firebase Authentication와 잘 통합되는 GraphQL 기술을 사용하여 안전한 스키마, 쿼리, 변형 관리를 제공합니다. Kotlin Android, iOS, Flutter, 웹의 SDK 지원을 통해 이 제품을 모바일 및 웹 앱에 빠르게 통합할 수 있습니다.
Data Connect를 사용하면 애플리케이션의 데이터 모델과 애플리케이션에 필요한 정확한 쿼리를 선언할 수 있습니다. 데이터 모델을 사용하여 데이터 모델에 맞는 PostgreSQL 데이터베이스 스키마, 데이터베이스와 통신하는 보안 서버 엔드포인트, 서버 엔드포인트와 통신하는 클라이언트 애플리케이션의 유형 안전 SDK를 자동으로 만듭니다. 특정 애플리케이션에 맞게 맞춤 제작된 '자율주행 앱 서버'와 같습니다.
주요 기능
| PostgreSQL용 Cloud SQL 지원 |
Google Cloud에서 PostgreSQL 관계형 데이터베이스를 설정, 유지, 관리할 수 있는 완전 관리형 데이터베이스 서비스를 사용하세요. |
| 벡터 검색 |
Data Connect는 개발자가 AI 기반 애플리케이션을 빌드할 수 있도록 벡터 검색을 지원합니다. |
| 여러 플랫폼 SDK |
Firebase Data Connect는 Kotlin Android, iOS, Flutter, 웹용 멀티플랫폼 SDK를 제공합니다. |
| 사용자 기반 인증 |
Data Connect는 최종 사용자 인증을 지원하므로 승인된 사용자만 데이터에 액세스할 수 있습니다. |
| Visual Studio Code 확장 프로그램 |
GraphQL을 사용하여 Visual Studio Code 편집기에서 직접 간편한 스키마 개발, 쿼리 및 변형 관리를 제공합니다. |
| 에뮬레이터 |
Firebase Data Connect에는 프로덕션에 배포하지 않고도 로컬 데이터베이스로 앱을 테스트할 수 있는 에뮬레이터가 포함되어 있습니다. |
| Firebase의 Gemini AI 지원 | Firebase의 Gemini를 사용하여 자연어로 주문형으로 쿼리와 변형을 생성하고 Firebase Console에서 직접 테스트합니다. 쿼리 및 변형에 AI assistance for Data Connect 사용에서 자세히 알아보세요. |
기본 원리
Firebase Data Connect의 최상위 리소스는 개발자가 정의하고 최종 사용자가 호출할 수 있는 관리형 GraphQL API를 나타내는 서비스입니다. 스키마는 서비스의 앱 데이터 모델로, 주로 GraphQL 소스 파일 모음과 연결된 데이터 소스 (예: Cloud SQL 인스턴스)의 특정 구성으로 표시됩니다. 서비스당 스키마는 하나만 있을 수 있습니다. 마지막으로 커넥터는 서비스의 스키마에 대해 작동하도록 정의된 쿼리 및 변형의 모음입니다. 서비스당 커넥터가 여러 개 있을 수 있습니다 (예: 차량 공유 회사의 '사용자' 앱과 '운전자' 앱이 있는 경우).
Data Connect 스키마는 특정 기본 PostgreSQL 데이터베이스 스키마에 명시적으로 매핑됩니다. Data Connect에는 앱 스키마 변경사항을 기반으로 스키마 마이그레이션을 실행하는 데 필요한 SQL DDL을 자동으로 생성하는 도구가 포함되어 있습니다. Data Connect는 앱 스키마를 기반으로 데이터 모델을 쿼리하고 조작하는 추가 GraphQL 스키마를 자동으로 생성합니다.
앱 스키마가 정의되면 애플리케이션에서 데이터를 읽고 쓰기 위해 실행되는 사전 정의된 쿼리와 변형을 작성할 수 있습니다.
Data Connect 쿼리 및 변형은 클라이언트 코드에서 제출되지 않으며 서버에서 실행되지 않습니다. 대신 배포 시 이러한 Data Connect 작업은 Cloud Functions와 같이 서버에 저장됩니다. 이렇게 하면 코드 관리와 클라이언트 코드 개발이 간소화됩니다. Firebase 콘솔과 Data Connect VS Code 확장 프로그램을 사용하는 등 권한이 있는 환경에서는 관리 작업에 적절한 Google IAM 사용자 인증 정보로 임시 작업을 실행할 수 있습니다.
클라이언트 코드의 경우 지원되는 각 플랫폼에는 백엔드에 연결하고, 요청을 실행하고, 응답을 처리하는 핵심 SDK가 있습니다. 이러한 SDK는 스키마를 인식하지 않으며 작업 이름과 변수를 비정형 데이터로 제공해야 합니다. 지원되는 각 플랫폼에는 생성된 SDK도 있습니다. 데이터 모델과 작업을 정의하면 머신의 도구가 애플리케이션에 맞는 강력한 유형의 SDK를 자동으로 생성합니다. 이러한 SDK는 향후 유형 안전, 인체공학, 데이터 유효성 검사와 같은 기타 기능을 위해 핵심 SDK를 '래핑'합니다.
구현 경로
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스키마 프로토타입 |
도구가 있는 로컬 환경에서 시작하여 벡터 유형을 사용하는 설계를 비롯한 데이터베이스 스키마의 프로토타입을 만듭니다. |
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작업 프로토타입 만들기 |
자동 생성된 쿼리 및 변형을 기반으로 클라이언트 앱의 사전 정의된 쿼리 및 변형 작업 빌드 |
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유형 안전성을 갖춘 SDK 생성 |
스키마 및 작업에서 유형 안전 SDK를 생성하고 테스트한 후 클라이언트 측 코드를 구현합니다. |
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스키마 및 작업 배포 |
Firebase Data Connect 서비스의 스키마 및 작업 배포 |
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클라이언트 배포 |
클라이언트 코드 배포 |
다음 단계
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)"],[],[],null,["Firebase Data Connect \nplat_ios plat_android plat_web plat_flutter \nFirebase's first relational database solution for\ndevelopers who want to create secure and scalable apps with Cloud SQL for\nPostgreSQL and type-safe mobile and web SDKs. [Learn more](https://firebase.google.com/products/data-connect).\n\nFirebase Data Connect is a relational database service for mobile and web\napps that lets you build and scale using a fully-managed PostgreSQL\ndatabase powered by Cloud SQL. It provides secure schema, query and\nmutation management using GraphQL technology that integrates well with\nFirebase Authentication. You can quickly integrate this product into your mobile and\nweb apps with SDK support in Kotlin Android, iOS, Flutter, and web.\n\nData Connect lets you declare your application's data model and the\nexact queries needed by your application. Using your data model we automatically\ncreate a PostgreSQL database schema to fit your data model, secure server\nendpoints that talk to the database, and type-safe SDKs for your client\napplication that talk to the server endpoints. It's like a \"self-driving app\nserver\" made-to-order for your specific application.\n\nKey capabilities\n\n|---------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Backed by Cloud SQL for PostgreSQL | Rely on a fully-managed database service that helps you set up, maintain, manage, and administer your PostgreSQL relational databases on Google Cloud. |\n| Vector search | Data Connect supports vector search for developers to build AI-powered applications. |\n| Multiple platform SDKs | Firebase Data Connect offers multi-platform SDKs, for Kotlin Android, iOS, Flutter, and web. |\n| User-based authentication | Data Connect supports end-user authentication, ensuring that only authorized users can access the data. |\n| Visual Studio Code extension | Offers easy schema development, and query and mutation management, directly from your Visual Studio Code editor using GraphQL. |\n| Emulator | Firebase Data Connect includes an emulator that lets you test your app with a local database without having to deploy to production. |\n| AI assistance from Gemini in Firebase | Use Gemini in Firebase to generate queries and mutations on-demand using natural language and test them directly in the Firebase console. Learn more at [Use AI assistance for Data Connect for queries and mutations](/docs/data-connect/ai-assistance). |\n\nHow does it work?\n\nThe top-level resource for Firebase Data Connect is a *service* , which\nrepresents a managed GraphQL API that can be defined by developers and called by\nend users. Your *schema* is the app data model for a service, represented\nprimarily as a collection of GraphQL source files, as well as specific\nconfiguration for attached datasources (such as Cloud SQL instances). There can\nbe only one schema per service. Finally, your *connectors* are collections of\nqueries and mutations that have been defined to operate against a service's\nschema. There can be many connectors per service (for instance if you have a\n\"rider\" app and a \"driver\" app for your rideshare company).\n\nYour Data Connect schema maps explicitly to a specific underlying\nPostgreSQL database schema. Data Connect includes tooling to\nautomatically generate the SQL DDL needed to perform schema migrations based on\nchanges to the app schema. Based on your app schema, Data Connect\nautomatically generates additional GraphQL schema to query and manipulate the\ndata model.\n\nOnce your app schema is defined, you can write predefined queries and mutations\nthat are executed to read and write data in the application.\nData Connect queries and mutations are not submitted by client code\nand executed on the server. Instead, when deployed, these Data Connect\noperations are stored on the server, like Cloud Functions. This simplifies code\nmanagement, and development of your client code. In privileged environments,\nlike the Firebase console and using our Data Connect VS Code extension,\nyou can execute ad hoc operations with appropriate Google IAM credentials for\nadministrative operations.\n\nFor client code, each supported platform has a *core SDK* that handles\nconnecting to the backend, issuing requests, and processing responses. These\nSDKs are not schema-aware and must be supplied with operation names and\nvariables as unstructured data. Each supported platform also has a\n*generated SDK*. As you define your data model and operations, tooling on your\nmachine will automatically generate strongly-typed SDKs specific to the\napplication. These SDKs will \"wrap\" the core SDKs for type safety, ergonomics,\nand other features such as data validation and more down the road.\n\nImplementation path\n\n|---|------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | Prototype your schema | Prototype your database schema, including designs using vector types, starting in a local environment with tooling |\n| | Prototype your operations | Build predefined query and mutation operations for client apps based on automatically-generated queries and mutations |\n| | Generate type-safe SDKs | Generate and test type-safe SDKs from your schema and operations, then implement client-side code |\n| | Deploy schema and operations | Deploy the schema and operations for your Firebase Data Connect service |\n| | Deploy clients | Deploy your client code |\n\nNext steps\n\n- Try out Data Connect right now: explore a quickstart app repository and build a fully-featured Data Connect app by following our [codelab for web](/codelabs/firebase-dataconnect-web), [codelab for iOS](/codelabs/firebase-dataconnect-ios), or [codelab for Android](/codelabs/firebase-dataconnect-android).\n- If you'd like to see the Firebase Data Connect development flow in action, read through the [Get started guide](/docs/data-connect/quickstart).\n- Learn about Data Connect [pricing and billing](/docs/data-connect/pricing)."]]
