Echtzeit-Trading-App mit Firebase SQL Connect erstellen (Web)

1. Hinweis

In diesem Codelab integrieren Sie Firebase SQL Connect in eine Cloud SQL-Datenbank, um Friendly Exchange zu erstellen, eine Webanwendung für einen Emoji-Aktienmarkt in Echtzeit.

Die fertige App bietet erweiterte SQL Connect-Funktionen, darunter:

  • Natives SQL:Mit _execute und _select können Sie komplexe DML-Anweisungen (Data Manipulation Language, Datenbearbeitungssprache) und CTEs (Common Table Expressions, allgemeine Tabellenausdrücke) sicher ausführen.
  • SQL-Ansichten:Erstellen Sie strenge, typsichere GraphQL-Objekte, die durch dynamische Postgres-Abfragen mit der Direktive @view unterstützt werden.
  • Echtzeitabos:Mit @refresh-Triggern können Sie die Frontend-Benutzeroberfläche synchronisieren.
  • Atomare Transaktionen:Sie können mehrere Vorgänge verketten und den Status mit @transaction und @check validieren.
  • (Optional) Geospatial- und Vektorsuche:Nutzen Sie PostGIS und pgvector, um beliebte Assets in der Nähe der Koordinaten eines Nutzers zu finden und semantische Suchanfragen auszuführen.
  • (Optional) Benutzerdefinierte Resolver:Sie können benutzerdefinierte Cloud Run-Logik mit Ihrem GraphQL-Schema verbinden, um KI-Schlagzeilen für Trades zu generieren.

Voraussetzungen

Sie benötigen ein solides Verständnis von JavaScript/TypeScript, React und der grundlegenden SQL-Syntax.

Lerninhalte

  • Verwendung von nativem SQL, um die Lücke zwischen deklarativem GraphQL und der rohen PostgreSQL-Logik zu schließen.
  • Postgres-Erweiterungen wie PostGIS direkt in Ihre Datenbankabfragen einbinden
  • Komplexe Logik mit atomaren @transaction-Blöcken erzwingen.
  • So erstellen Sie typsichere @views für Bestenlisten und Statistiken.
  • Echtzeitabos mit @refresh einrichten

Voraussetzungen

  • Git
  • Visual Studio Code
  • Installieren Sie Node.js.
  • Ein Firebase-Projekt mit dem Blaze-Tarif (Pay as you go), der für benutzerdefinierte Resolver und Vertex AI erforderlich ist.

2. Entwicklungsumgebung einrichten

In dieser Phase richten Sie das Frontend ein und konfigurieren Ihre Cloud SQL-Instanz für erweiterte Funktionen.

  1. Klonen Sie das Projekt-Repository und installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten für die App:
git clone https://github.com/firebaseextended/codelab-dataconnect-web
cd codelab-dataconnect-web
git switch emoji-init
npm install
  1. Öffnen Sie den geklonten Ordner mit Visual Studio Code und installieren Sie die Firebase SQL Connect-Erweiterung für Visual Studio.
  2. Prüfen Sie im Terminal, ob Ihre Firebase CLI auf dem neuesten Stand ist. Das ist für neue Funktionen wie @refresh und Native SQL erforderlich:
npm uninstall -g firebase-tools
npm install -g firebase-tools
firebase login
firebase use your-project-id
firebase init

Wählen Sie „Hosting“, „Authentifizierung“ und „SQL Connect“ aus.

SQL Connect SDKs generieren: Führen Sie den folgenden Befehl aus:

firebase dataconnect:sdk:generate
  1. Web-App mit Firebase-Projekt verknüpfen:Registrieren Sie Ihre Web-App in Ihrem Firebase-Projekt über die Firebase Console:
    1. Öffnen Sie Ihr Projekt und klicken Sie dann auf App hinzufügen (wählen Sie das Websymbol aus).
    2. Ignorieren Sie vorerst die SDK-Einrichtung und die Konfiguration, kopieren Sie aber das generierte firebaseConfig-Objekt.
    3. Öffnen Sie lib/firebase.tsx in Ihrem Code-Editor und ersetzen Sie den vorhandenen Platzhalter durch die Konfiguration, die Sie gerade kopiert haben:
const firebaseConfig = {
  apiKey: "API_KEY",
  authDomain: "PROJECT_ID.firebaseapp.com",
  projectId: "PROJECT_ID",
  storageBucket: "PROJECT_ID.firebasestorage.app",
  messagingSenderId: "SENDER_ID",
  appId: "APP_ID"
};
  1. Führen Sie den Entwicklungsserver aus.
npm run dev

3. Starter-Codebasis prüfen

In diesem Abschnitt sehen Sie sich die wichtigsten Bereiche der Codebasis des App-Starters an. Sie schreiben das Schema und die Abfragen zwar von Grund auf neu, aber es ist hilfreich zu verstehen, wie das Frontend mit SQL Connect interagiert.

Ordner- und Dateistruktur

Das Verzeichnis dataconnect/

Dieser Ordner enthält Ihre Backend-Definition – von der Datenbankstruktur bis hin zu den spezifischen SQL-Abfragen, die Ihre App ausführen darf.

  • schema/schema.gql: Hier definieren Sie Ihre grundlegenden Postgres-Tabellen mit Standard-GraphQL-Typen.
  • schema/views.gql: Hier definieren Sie komplexe schreibgeschützte SQL-Ansichten (z. B. Bestenlisten) mit der Direktive @view.
  • friendly-exchange/queries.gql & mutations.gql: Ihre „Connectors“. Hier definieren Sie die genauen Abfragen und das native SQL (_execute, _select), die von Ihrer App zulässig sind.
  • dataconnect.yaml: Die Konfigurationsdatei, die die Einstellungen für die SDK-Generierung und die Cloud SQL-Bereitstellung enthält.

Das Verzeichnis lib/

Enthält die Anwendungslogik, die Authentifizierung und die Interaktion mit dem Firebase SQL Connect SDK.

  • firebase.tsx: Verarbeitet die Initialisierung Ihrer Firebase-App, Auth- und SQL Connect-Instanz.
  • ExchangeService.tsx: Dies ist die Brücke zwischen Ihren React-Komponenten und der Datenbank. Es umschließt die generierten SDK-Funktionen (z. B. buyStock oder sellStock) in standardmäßigen asynchronen Funktionen, um die Fehlerbehandlung, Geschäftslogik und Pop-up-Benachrichtigungen zu verarbeiten.

Generiertes SDK

Wenn Sie eine Abfrage oder Mutation in SQL Connect schreiben, generiert die VS Code-Erweiterung automatisch ein stark typisiertes SDK. In diesem Projekt importiert das Frontend diese Funktionen direkt aus @dataconnect/generated.

4. Schema für den Emoji-Austausch definieren

In diesem Abschnitt definieren Sie die Struktur und die Beziehungen zwischen den wichtigsten Einheiten in der Trading-Anwendung. Entitäten wie User, Emoji, StockOwnership, Event und PriceHistory werden Datenbanktabellen zugeordnet. Beziehungen werden mit Firebase SQL Connect und GraphQL-Schemaanweisungen hergestellt.

Sobald dieses Schema eingerichtet ist, kann Ihre App alles verarbeiten – von der Ausführung von Kauf-/Verkaufstransaktionen und der Aktualisierung globaler Bestenlisten bis hin zur Darstellung lokaler geografischer Trends.

Wichtige Einheiten und Beziehungen

  • Emoji:Enthält wichtige Details wie das Symbol, den Namen, den Preis und den Trend, die von der App zur Darstellung des Marktes verwendet werden.
  • Nutzer:Hier werden das Profil des Händlers, die verfügbaren Punkte (Währung) und die geografischen Koordinaten für das lokale Radar-Scanning erfasst.
  • Beziehungen:In der StockOwnership-Verknüpfungstabelle wird genau erfasst, wie viele Anteile ein bestimmter Nutzer an einem bestimmten Emoji besitzt. Die Typen Event und PriceHistory dienen als unveränderliche Register, in denen Markteinflüsse und historische Preispunkte im Zeitverlauf protokolliert werden.

Nutzertabelle einrichten

Der Typ User definiert einen Händler im System und erfasst sein Guthaben, seine Rolle und seinen physischen Standort für raumbezogene Abfragen.

Kopieren Sie das folgende Code-Snippet und fügen Sie es in Ihre dataconnect/schema/schema.gql-Datei ein:

# Users
# user-stockOwnership is a one-to-many relationship, user-events is a one-to-many relationship
# Utilizes the Firebase Auth uid expression as the primary key
type User @table {
  id: String! @default(expr: "auth.uid")
  username: String!
  profileImage: String
  role: String! @default(value: "USER")
  points: Float! @default(value: 100.0)
  city: String @default(value: "Las Vegas")
  latitude: Float @default(value: 36.1699)
  longitude: Float @default(value: -115.1398)
}

Zusammenfassung

  • id: Wird direkt an Firebase Authentication gebunden, indem @default(expr: "auth.uid") verwendet wird. So wird sichergestellt, dass die Datenbankidentität und die Auth-Identität sicher 1:1 sind, wodurch verhindert wird, dass Nutzer IDs fälschen.
  • points: Die virtuelle Währung, die für den Handel verwendet wird. Für neue Nutzer ist standardmäßig 100.0 festgelegt.

Emoji-Tabelle einrichten

Der Typ Emoji definiert das gehandelte Haupt-Asset, einschließlich Feldern für die Standardsuche nach Text.

Kopieren Sie das folgende Code-Snippet und fügen Sie es in Ihre dataconnect/schema/schema.gql-Datei ein:

# Emojis
# emoji-stockOwnership is a one-to-many relationship, emoji-priceHistory is a one-to-many relationship
# Implements @searchable directives for full-text search
type Emoji @table {
  id: UUID! @default(expr: "uuidV4()")
  symbol: String!
  name: String! @searchable
  tags: [String!]
  description: String! @searchable
  currentPrice: Float! @default(value: 10.0)
  trend: Float! @default(value: 0.0)
}

Zusammenfassung

  • name und description: Hier wird die @searchable-Anweisung verwendet, um diese Spalten für die standardmäßige Volltextsuche zu optimieren.

Tabelle „StockOwnership“ einrichten

Der Typ StockOwnership ist eine Join-Tabelle, in der Many-to-Many-Beziehungen zwischen Nutzern und den Emojis, die sie besitzen, verwaltet werden. Kopieren Sie dieses Snippet und fügen Sie es in Ihre dataconnect/schema/schema.gql-Datei ein:

# Join table for many-to-many relationship between users and emojis
# The 'key' param signifies the primary key(s) of this table
# In this case, the keys are [user, emoji], the generated fields of the reference types
type StockOwnership @table(key: ["user", "emoji"]) {
  user: User!
  emoji: Emoji!
  shares: Int! @default(value: 0)
}

Zusammenfassung

  • key: ["user", "emoji"]: Erstellt einen zusammengesetzten Primärschlüssel. Ein Nutzer kann nicht zwei separate Datensätze für dasselbe Emoji haben. Die Eindeutigkeit wird pro Paar erzwungen.
  • Implizite Referenzen:Wenn Sie direkt auf die Typen User und Emoji verweisen, generiert SQL Connect automatisch die Fremdschlüssel userId: String! und emojiId: UUID! im Hintergrund.

Tabellen „Event“ und „PriceHistory“ einrichten

Diese Typen stellen das Hauptbuch der Anwendung dar und protokollieren genau, was passiert ist und wie sich die Preise geändert haben. Kopieren Sie die endgültigen Snippets und fügen Sie sie in Ihre Datei dataconnect/schema/schema.gql ein:

# Events
# Event-User is a many-to-one relationship, Event-Emoji is a many-to-one relationship
# Evaluates the createdAt timestamp purely on the server side using the request.time expression
type Event @table {
  id: UUID! @default(expr: "uuidV4()")
  user: User!
  emoji: Emoji!
  impact: Float!
  description: String!
  createdAt: Timestamp! @default(expr: "request.time")
}

# Price History
# PriceHistory-Emoji is a many-to-one relationship
type PriceHistory @table {
  id: UUID! @default(expr: "uuidV4()")
  emoji: Emoji!
  price: Float!
  recordedAt: Timestamp! @default(expr: "request.time")
}

Zusammenfassung

  • createdAt und recordedAt: Werden mit @default(expr: "request.time") automatisch auf die genaue Uhrzeit der Datenbanktransaktion festgelegt. So wird verhindert, dass Clients Zeitstempel manipulieren.

Automatisch generierte Felder und Standardwerte

Das Schema basiert auf Ausdrücken wie @default(expr: "uuidV4()") und @default(expr: "auth.uid"), um automatisch eindeutige IDs zu generieren und die Inhaberschaft zu erzwingen, ohne dass die Clientanwendung sie bereitstellen muss.

5. Markt- und Nutzerdaten abrufen

In diesem Abschnitt fügen Sie Ihrer Datenbank Mock-Marktdaten hinzu und implementieren dann die Connectors (Abfragen) und den TypeScript-Code, um diese Connectors in der Webanwendung aufzurufen. Am Ende kann Ihre App den Live-Emoji-Markt, Nutzerprofile und Bestenlisten direkt aus der Datenbank abrufen und dynamisch anzeigen.

Scheinmarktdaten und ‑nutzerdaten einfügen

  1. Öffnen Sie in VS Code dataconnect/seed.gql.
  2. Prüfen Sie, ob die Emulatoren in der Firebase SQL Connect-Erweiterung ausgeführt werden oder Ihre Cloud SQL-Instanz verbunden ist.
  3. Oben in der Datei sollte die CodeLens-Schaltfläche Run (local) (Lokal ausführen) oder Run (Production) (Produktion) angezeigt werden. Klicken Sie darauf, um die Mock-Emoji-Daten und den anfänglichen Preisverlauf in Ihre Datenbank einzufügen.
  4. Prüfen Sie im Terminal für die SQL Connect-Ausführung, ob die Daten erfolgreich hinzugefügt wurden.

Einfache Abfragen implementieren

Sehen wir uns zuerst die Standardtabellen an, die Sie in Ihrem Schema definiert haben.

  1. dataconnect/friendly-exchange/queries.gql öffnen
  2. Fügen Sie die folgenden Abfragen hinzu, um die Dashboard-Daten, Nutzerprofile und grundlegenden Preishistorien abzurufen:
# Get dashboard data including top emojis by price and recent market events
query GetDashboardData
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
  emojis(orderBy: [{ currentPrice: DESC }]) {
    id
    symbol
    name
    description
    currentPrice
    trend
  }
  events(orderBy: [{ createdAt: DESC }], limit: 15) {
    id
    description
    impact
    createdAt
    user {
      username
      profileImage
    }
    emoji {
      symbol
    }
  }
}

# Get current authenticated user profile and their stock ownership using auth.uid
query GetUserProfile @auth(level: USER) {
  user(id_expr: "auth.uid") {
    points
    username
    profileImage
    role
    stockOwnerships_on_user {
      shares
      emoji {
        id
        symbol
        currentPrice
        name
      }
    }
    city
    latitude
    longitude
  }
}

# Get price history for a specific emoji ordered by time
query GetPriceHistory($emojiId: UUID!, $limit: Int)
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
  priceHistories(
    where: { emojiId: { eq: $emojiId } }
    orderBy: [{ recordedAt: ASC }]
    limit: $limit
  ) {
    price
    recordedAt
  }
}

Zusammenfassung

  • emojis() / events():GraphQL-Abfragefelder, die automatisch generiert werden, um Daten direkt aus Ihren Tabellen abzurufen.
  • id_expr: "auth.uid":Sichert den Zugriff, indem das Nutzerprofil abgerufen wird, das dem Token des aktuell authentifizierten Firebase-Nutzers entspricht.
  • _on_:Ermöglicht den direkten Zugriff auf Felder eines zugehörigen Typs mit einer Fremdschlüsselbeziehung. Mit stockOwnerships_on_user wird das gesamte Portfolio des Nutzers in einer Abfrage abgerufen.
  • insecureReason:Erforderlich, wenn Vorgänge für PUBLIC verfügbar gemacht werden. Darin wird explizit dokumentiert, warum diese Daten ohne Authentifizierung offengelegt werden können.

Typsichere SQL-Ansichten erstellen

Bevor Sie benutzerdefiniertes SQL schreiben, sollten Sie wissen, wie Firebase SQL Connect Abfragen verarbeitet:

  • Standard-GraphQL:Am besten für grundlegende CRUD-Vorgänge und einfache Beziehungen mit strenger End-to-End-Typsicherheit.
  • SQL-Ansichten (@view): Am besten geeignet für schreibgeschütztes, komplexes SQL (z. B. Bestenlisten mit Fensterfunktionen), bei dem Sie trotzdem ein strenges, typsicheres GraphQL-Objekt an den Client zurückgeben möchten.
  • Natives SQL (_execute / _select): Am besten geeignet für die direkte Ausführung von DML, CTEs oder PostGIS-Erweiterungen. Sie tauschen die strenge Typisierung zur Kompilierzeit gegen maximale Flexibilität zur Laufzeit ein (gibt dynamisches JSON zurück).

Um unsere Bestenlisten und Sparkline-Diagramme zu erstellen, müssen wir gleitende Durchschnitte berechnen und Nutzer einstufen. Dies ist ein Anwendungsfall für @view.

  1. dataconnect/schema/views.gql öffnen
  2. Fügen Sie die folgenden Ansichten hinzu, um die erforderlichen Statistiken auf dem Server zu berechnen:
# Rank users on a leaderboard based on their total net worth
type TopTrader
@view(
  sql: """
  SELECT
    u.id,
    u.username,
    u.profile_image,
    (u.points + COALESCE(SUM(so.shares * e.current_price), 0)) AS net_worth,
    RANK() OVER (ORDER BY (u.points + COALESCE(SUM(so.shares * e.current_price), 0)) DESC) AS rank
  FROM "user" u
  LEFT JOIN stock_ownership so ON u.id = so.user_id
  LEFT JOIN emoji e ON so.emoji_id = e.id
  WHERE u.id != 'system_market_maker'
  GROUP BY u.id, u.username, u.profile_image, u.points
  """
) {
  id: String
  username: String
  profileImage: String
  netWorth: Float
  rank: Int
}

# Identify the top shareholder (whale) for each emoji and their total ownership percentage
type EmojiWhaleStat
  @view(
    sql: """
    WITH total_shares AS (
      SELECT emoji_id, SUM(shares) AS total_supply
      FROM stock_ownership WHERE shares > 0 GROUP BY emoji_id
    ),
    ranked_holders AS (
      SELECT
        so.emoji_id, u.username AS whale_username, u.profile_image AS whale_profile_image,
        so.shares AS whale_shares, ts.total_supply,
        ROUND((so.shares::DECIMAL / NULLIF(ts.total_supply, 0)) * 100, 2) AS whale_percentage,
        RANK() OVER (PARTITION BY so.emoji_id ORDER BY so.shares DESC) AS holder_rank
      FROM stock_ownership so
      JOIN "user" u ON u.id = so.user_id
      JOIN total_shares ts ON ts.emoji_id = so.emoji_id
      WHERE so.shares > 0
    )
    SELECT emoji_id, whale_username, whale_profile_image, whale_shares, total_supply, whale_percentage
    FROM ranked_holders WHERE holder_rank = 1
    """
  ) {
  emojiId: UUID
  whaleUsername: String
  whaleProfileImage: String
  whaleShares: Int
  totalSupply: Int
  whalePercentage: Float
}

# Calculate the moving average of historical prices for each emoji
type EmojiHistoryStat
  @view(
    sql: """
    SELECT
      emoji_id, price, recorded_at,
      AVG(price) OVER (PARTITION BY emoji_id ORDER BY recorded_at ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW) as moving_average
    FROM price_history
    """
  ) {
  emojiId: UUID
  price: Float
  recordedAt: Timestamp
  movingAverage: Float
}

# Combine recent price updates and major news events into a single chronological feed
type TickerFeed
  @view(
    sql: """
    WITH latest_prices AS (
      SELECT emoji_id, MAX(recorded_at) as last_trade_time
      FROM price_history GROUP BY emoji_id
    )
    SELECT
      'PRICE' as type, e.symbol, e.name, e.current_price, e.trend,
      '' as description, lp.last_trade_time as event_time
    FROM emoji e JOIN latest_prices lp ON e.id = lp.emoji_id
    UNION ALL
    SELECT
      'NEWS' as type, e.symbol, '' as name, 0 as current_price, 0 as trend,
      ev.description, ev.created_at as event_time
    FROM event ev JOIN emoji e ON ev.emoji_id = e.id
    """
  ) {
  type: String
  symbol: String
  name: String
  currentPrice: Float
  trend: Float
  description: String
  eventTime: Timestamp
}

# Retrieve the 15 most recent price points for each emoji to render sparkline charts
type EmojiSparkline
  @view(
    sql: """
    WITH RankedPrices AS (
      SELECT
        emoji_id, price, recorded_at,
        ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY emoji_id ORDER BY recorded_at DESC) as rn
      FROM price_history
    )
    SELECT emoji_id, price, recorded_at
    FROM RankedPrices WHERE rn <= 15 ORDER BY recorded_at ASC
    """
  ) {
  emojiId: UUID
  price: Float
  recordedAt: Timestamp
}

Öffnen Sie nun „dataconnect/friendly-exchange/queries.gql“ und ersetzen Sie die TODOs, um Daten aus Ihren neuen Ansichten abzurufen:

# Get emoji whale statistics to identify top shareholders from emojiWhaleStats view
query GetEmojiWhaleStats
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
  emojiWhaleStats {
    emojiId
    whaleUsername
    whaleProfileImage
    whaleShares
    totalSupply
    whalePercentage
  }
}

# Get historical price and moving average stats for a specific emoji from emojiHistoryStats view
query GetEmojiHistoryStats($emojiId: UUID!)
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
  emojiHistoryStats(
    where: { emojiId: { eq: $emojiId } }
    orderBy: [{ recordedAt: ASC }]
    limit: 50
  ) {
    price
    movingAverage
    recordedAt
  }
}

# List top traders ordered by rank from topTraders view
query GetTopTraders
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
  topTraders(orderBy: [{ rank: ASC }]) {
    id
    username
    profileImage
    netWorth
    rank
  }
}

# Get chronological market ticker feed of recent events from tickerFeeds view
query GetChronologicalTicker
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
  tickerFeeds(orderBy: [{ eventTime: DESC }], limit: 30) {
    type
    symbol
    name
    currentPrice
    trend
    description
    eventTime
  }
}

# Get simple price points for rendering emoji sparkline charts from emojiSparklines view
query GetEmojiSparklines
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
  emojiSparklines {
    emojiId
    price
    recordedAt
  }
}

Zusammenfassung

  • @view:Kapselt komplexe Datenbanklogik auf dem Server und sorgt dafür, dass Ihr clientseitiger Code streng typisiert bleibt. SQL Connect ordnet die GraphQL-Felder in Ihrem @view-Typ den Spalten zu, die von Ihrer SELECT-Anweisung zurückgegeben werden.
  • Schreibgeschützt:Ansichten haben keine Primärschlüssel und können nicht direkt geändert werden.
  • Abfragegenerierung:topTraders() und emojiSparklines() funktionieren genau wie beim Abfragen einer Standardtabelle.

Suchanfragen implementieren

SQL Connect generiert automatisch Standardsuchanfragen für alle Felder, die in Ihrem Schema mit der Direktive @searchable gekennzeichnet sind.

Fügen Sie die folgende Abfrage zu dataconnect/friendly-exchange/queries.gql hinzu, um die Volltextsuche zu aktivieren:

# Search emojis using full-text search query
query SearchEmojis($query: String)
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
  emojis_search(query: $query) {
    id
    symbol
    name
    description
    currentPrice
    trend
  }
}

Zusammenfassung

  • emojis_search:Ein automatisch generiertes Abfragefeld, das erstellt wurde, weil Sie @searchable auf die Felder name und description im Emoji-Schema angewendet haben.

SDK generieren

Da Sie neue Abfragen und Ansichten in Ihren GraphQL-Dateien definiert haben, müssen Sie den SDK-Generator ausführen, damit Ihr TypeScript-Frontend sie sicher verwenden kann.

Öffnen Sie das Terminal und führen Sie Folgendes aus:

firebase dataconnect:sdk:generate

Anfragen in die Web-App einbinden

Der Firebase SQL Connect-Compiler generiert SDKs basierend auf Ihren .gql-Dateien. Da es sich um eine Echtzeit-App handelt, verwenden Sie die Methode subscribe zusammen mit den generierten Abfrageverweisen in mehreren Komponenten.

Ersetzen Sie die leeren useEffect-Blöcke in den folgenden Dateien durch die Logik unten:

1. Startseite (

app/page.tsx

)

import { subscribe } from "@firebase/data-connect";
import {
  getDashboardDataRef,
  searchEmojisRef,
  getChronologicalTickerRef,
  getUserProfileRef,
} from "@dataconnect/generated";

// Inside the Home component:
  useEffect(() => {
    // Subscribe to realtime updates for the main market dashboard data including top emojis and recent events
    const unsubscribe = subscribe(
      getDashboardDataRef(),
      (res) => {
        if (res.data) setDashboardData(res.data);
        setIsDashboardLoading(false);
      },
      (err) => {
        console.error("Dashboard Realtime Error:", err);
        setIsDashboardLoading(false);
      },
    );
    return () => unsubscribe();
  }, [user]);

  useEffect(() => {
    // Subscribe to a realtime chronological ticker feed combining recent price updates and major news events
    const unsubscribe = subscribe(
      getChronologicalTickerRef(),
      (res) => {
        if (res.data) setTickerData(res.data);
      },
      (err) => console.error("Ticker Realtime Error:", err),
    );
    return () => unsubscribe();
  }, []);

  useEffect(() => {
    if (loading || !user) return;
    // Subscribe to realtime updates for the authenticated user's profile and stock ownership
    const unsubscribe = subscribe(
      getUserProfileRef(),
      (res) => {
        if (res.data) setProfileData(res.data);
      },
      (err) => console.error("Profile Error:", err),
    );
    return () => unsubscribe();
  }, [user, loading]);

  useEffect(() => {
    if (!debouncedSearch) {
      setSearchData(null);
      return;
    }
    
    // Subscribe to realtime full-text search results for emojis based on user input
    const unsubscribe = subscribe(
      searchEmojisRef({ query: debouncedSearch }),
      (res) => {
        if (res.data) setSearchData(res.data.emojis_search);
        setIsSearchLoading(false);
      },
      (err) => {
        console.error("Text Search Error:", err);
        setIsSearchLoading(false);
      },
    );

    return () => unsubscribe();
  }, [debouncedSearch]);

2. Komponenten des Nutzerprofils

app/profile/page.tsx

: Aktualisieren Sie die Hooks:

import { subscribe } from "@firebase/data-connect";
import { getUserProfileRef } from "@dataconnect/generated";

useEffect(() => {
  // Subscribe to realtime updates for the authenticated user's profile and stock ownership
  const unsubscribe = subscribe(
    getUserProfileRef(),
    (res) => {
      if (res.data) {
        setData(res.data);
      }
      setIsLoading(false);
    },
    (err) => {
      console.error("Profile Realtime Error:", err);
      setIsLoading(false);
    },
  );
  return () => unsubscribe();
}, []);

components/NavBar.tsx

:

 useEffect(() => {
    // Subscribe to realtime updates for the authenticated user's profile and stock ownership
    const unsub = subscribe(
      getUserProfileRef(),
      (res) => {
        if (res.data) setData(res.data);
      },
      (err) => console.error("Navbar Balance Realtime Error:", err),
    );
    return () => unsub();
  }, []);

Ersetzen Sie für components/FloatingMenu.tsx auch das manuelle const { data }-Objekt durch den generierten Hook:

const { data, refetch: refetchDashboard } = useGetDashboardData();

 useEffect(() => {
    if (!user) return;
    // Subscribe to realtime updates for the authenticated user's profile
    const unsub = subscribe(getUserProfileRef(), (res) => {
      if (res.data) {
        setProfileData(res.data);
        setOptimisticRole(null);
      }
    });
    return () => unsub();
  }, [user]);

Zusammenfassung

  • getUserProfileRef / getDashboardDataRef:Automatisch generierte Funktionen, die die GraphQL-Abfragen für die Ausführung vorbereiten und dabei die strengen Typen beibehalten, die in Ihren Tabellen und Ansichten definiert sind.
  • subscribe:Eine SQL Connect SDK-Methode, die auf die Abfrage wartet. Derzeit werden Daten nur abgerufen, wenn die Komponente eingebunden wird. In einem späteren Schritt werden wir das Backend jedoch so aktualisieren, dass diese Funktion automatisch ausgelöst wird, wenn sich die Datenbank ändert.
  1. MarketPanel (components/MarketPanel.tsx): In der MarketPanel-Komponente (components/MarketPanel.tsx) können Sie die TODOs ersetzen, um mehrere Abfragen gleichzeitig aufzurufen und die Seitenleiste zu erstellen.
import { subscribe } from "@firebase/data-connect";
import { getDashboardDataRef, getEmojiSparklinesRef } from "@dataconnect/generated";

// Inside the MarketPanel component:
  useEffect(() => {
    // Subscribe to realtime updates for the main market dashboard data including top emojis and recent events
    const unsub = subscribe(
      getDashboardDataRef(),
      (res) => {
        if (res.data) setData(res.data);
      },
      (err) => console.error("Market Panel Realtime Error:", err)
    );
    return () => unsub();
  }, []);

  useEffect(() => {
    // Subscribe to realtime price history updates to render emoji sparkline charts
    const unsub = subscribe(
      getEmojiSparklinesRef(),
      (res) => {
        if (res.data?.emojiSparklines) {
          setSparklineRawData(res.data.emojiSparklines);
        }
      },
      (err) => console.error("Global Sparklines Error:", err)
    );
    return () => unsub();
  }, []);


  1. Bestenliste (app/leaderboard/page.tsx)
import { subscribe } from "@firebase/data-connect";
import { getTopTradersRef } from "@dataconnect/generated";

// Inside the Leaderboard component:
  useEffect(() => {
    // Subscribe to realtime updates for the global leaderboard ranking top traders by net worth
    const unsubscribe = subscribe(
      getTopTradersRef(),
      (res) => {
        if (res.data) setData(res.data);
        setIsLoading(false);
      },
      (err) => {
        console.error("Leaderboard Realtime Error:", err);
        setIsLoading(false);
      },
    );
    return () => unsubscribe();
  }, []);

  1. Emoji-Modal (components/EmojiModal.tsx)
import { subscribe } from "@firebase/data-connect";
import {
  getEmojiHistoryStatsRef,
  getEmojiWhaleStatsRef,
} from "@dataconnect/generated";

// Inside the EmojiModal component:
  useEffect(() => {
    if (!emoji?.id) return;

    setStatsLoading(true);
    // Subscribe to realtime historical price and moving average statistics for the selected emoji
    const unsub = subscribe(
      getEmojiHistoryStatsRef({ emojiId: emoji.id }),
      (res) => {
        if (res.data) setStatsData(res.data);
        setStatsLoading(false);
      },
      (err) => {
        console.error("History Realtime Error:", err);
        setStatsLoading(false);
      },
    );
    return () => unsub();
  }, [emoji?.id]);

  useEffect(() => {
    // Subscribe to realtime whale statistics to identify the top shareholder for the selected emoji
    const unsub = subscribe(
      getEmojiWhaleStatsRef(),
      (res) => {
        if (res.data) setWhaleData(res.data);
      },
      (err) => console.error("Whale Realtime Error:", err),
    );
    return () => unsub();
  }, []);

Beispiele ansehen

Aktualisieren Sie Ihre Web-App, um die Anfragen in Aktion zu sehen. Auf der Startseite und in der Seitenleiste wird jetzt die Liste der Emojis angezeigt. Die Daten werden direkt aus Ihrer PostgreSQL-Datenbank abgerufen.

6. Nutzeraktualisierungen und Marktplatztransaktionen verarbeiten

In diesem Abschnitt implementieren Sie die Nutzeranmeldefunktion mit Firebase Authentication, um Nutzerprofile (z. B. Anzeigename und physischer Standort) in Firebase SQL Connect einzufügen oder zu aktualisieren. Außerdem verwenden Sie die SQL Connect-Anweisungen @transaction und @check, um ein atomares, mehrstufiges Markt-Event sicher auszuführen.

Nutzer- und Standort-Connectors implementieren

Öffnen Sie dataconnect/friendly-exchange/mutations.gql. Ersetzen Sie die TODO durch die folgenden Mutationen, um das Erstellen, Aktualisieren und Suchen von Nutzern zu ermöglichen:

# Upserts a user record using the Firebase Auth uid expression as the primary key
# Upsert (update or insert) a user's profile information
mutation UpsertUser($username: String!, $profileImage: String!)
@auth(level: USER) {
  user_upsert(
    data: {
      id_expr: "auth.uid"
      username: $username
      profileImage: $profileImage
    }
  )
}

# Update a user's role
mutation UpdateUserRole($role: String!) @auth(level: USER) {
  user_update(key: { id_expr: "auth.uid" }, data: { role: $role })
}

# Update a user's location
mutation UpdateUserLocation(
  $city: String!
  $latitude: Float!
  $longitude: Float!
) @auth(level: USER) {
  user_update(
    key: { id_expr: "auth.uid" }
    data: { city: $city, latitude: $latitude, longitude: $longitude }
  )
}

# Trigger a new market event for an emoji
mutation TriggerEvent(
  $emojiId: UUID!
  $impact: Float!
  $description: String!
  $now: Timestamp!
) @auth(level: USER) {
  event_insert(
    data: {
      userId_expr: "auth.uid"
      emojiId: $emojiId
      impact: $impact
      description: $description
      createdAt: $now
    }
  )
}

Zusammenfassung

  • id_expr: "auth.uid":Hier wird auth.uid verwendet, das direkt vom Firebase Authentication-Token bereitgestellt wird. Wenn Sie dies serverseitig auswerten, können Nutzer nur ihre eigenen Profildaten aktualisieren. Das sorgt für eine zusätzliche Sicherheitsebene.

Kettenlogik mit @transaction

Als Nächstes implementieren Sie einen „Market Maker“, den ein Administrator auslösen kann, um zufällige Marktaktivitäten zu simulieren. Da hierfür der Preis eines Emojis aktualisiert, ein Ereignis protokolliert und der Bestand des Systems gleichzeitig aktualisiert werden muss, ist eine atomare Transaktion erforderlich.

Fügen Sie Ihrer mutations.gql-Datei diese Mutation hinzu:

# Execute a market maker trade to adjust emoji price and shares
mutation MarketMakerTrade(
  $emojiId: UUID!
  $priceImpact: Float!
  $shareDelta: Int!
  $eventDesc: String!
  $newPrice: Float!
)
@auth(
  level: USER
  insecureReason: "This operation is safe to expose to any user."
)
@transaction {
  query @redact {
    user(key: { id_expr: "auth.uid" })
      @check(
        expr: "this != null && this.role == 'ADMIN'",
        message: "Access Denied: You must have the ADMIN role to deploy the Market Maker bot."
      ) {
      role
    }
  }
  stockOwnership_upsert(
    data: {
      userId: "system_market_maker"
      emojiId: $emojiId
      shares_update: { inc: $shareDelta }
    }
  )
  emoji_update(
    id: $emojiId
    data: { currentPrice_update: { inc: $priceImpact }, trend: $priceImpact }
  )
  event_insert(
    data: {
      userId: "system_market_maker"
      emojiId: $emojiId
      impact: $priceImpact
      description: $eventDesc
    }
  )
  priceHistory_insert(data: { emojiId: $emojiId, price: $newPrice })
}

Zusammenfassung

  • @transaction:Sorgt dafür, dass alle Datenbankvorgänge (Aktualisieren des Bestands, Aktualisieren des Emoji-Preises, Protokollieren des Ereignisses) entweder alle erfolgreich oder alle fehlgeschlagen sind.
  • @check:Eine Anweisung, die eine Bedingung auswertet, bevor sie fortfährt. Hier wird geprüft, ob die role des authentifizierten Nutzers 'ADMIN' ist. Wenn der Nutzer nur ein Standard-'USER' ist, wird die gesamte Transaktion abgelehnt und zurückgesetzt.
  • @redact:Verhindert, dass die Abfrageergebnisse (z. B. die Rollenprüfung des Nutzers) in der Antwortnutzlast an den Client zurückgegeben werden. So bleibt die Transaktionsantwort übersichtlich.

SDK generieren

Da Sie neue Mutationen in Ihren GraphQL-Dateien definiert haben, müssen Sie den SDK-Generator ausführen, damit Ihr TypeScript-Frontend sie aufrufen kann.

Öffnen Sie das Terminal und führen Sie Folgendes aus:

firebase dataconnect:sdk:generate

Mutationen in die Webanwendung einbinden

In Ihrer Web-App umschließen Sie diese generierten SDK-Mutationen mit standardmäßigen asynchronen Funktionen, um Fehler abzufangen und UI-Benachrichtigungen zu verarbeiten.

Öffnen Sie lib/ExchangeService.tsx und prüfen Sie die Wrapper-Funktionen. Ersetzen Sie die TODO-Blöcke durch die folgenden Implementierungen:

import {
  upsertUser,
  updateUserLocation,
  marketMakerTrade,
  updateUserRole,
  triggerMarketCrash,
} from "@dataconnect/generated";

// Upsert (update or insert) a user's profile information and log the event
export const executeUpsertUser = async (
  username: string,
  profileImage: string,
  logEvent: (key: LogEventKey, params?: any) => void,
): Promise<void> => {
  logEvent("UPSERT_USER_MUTATION", { username });
  await upsertUser({ username, profileImage });
};

// Update a user's role and log the event
export const executeUpdateRole = async (
  role: string,
  logEvent: (key: LogEventKey, params?: any) => void
): Promise<void> => {
  logEvent("UPDATE_USER_ROLE_MUTATION", { role });
  await updateUserRole({ role });
};

// Update a user's city and geographic coordinates
export const executeUpdateLocation = async (
  city: string,
  latitude: number,
  longitude: number,
): Promise<void> => {
  await updateUserLocation({ city, latitude, longitude });
};

// Execute a random market maker trade and adjust an emoji's stock price
export const executeManualBotTrade = async (
  randomEmoji: any,
  username: string,
  logEvent: (key: LogEventKey, params?: any) => void,
): Promise<{ isBuy: boolean; tradeAmount: number }> => {
  logEvent("MARKET_MAKER_TRADE");
  const isBuy = Math.random() > 0.5;
  const tradeAmount = Number((Math.random() * (10 - 2) + 2).toFixed(2));

  await marketMakerTrade({
    emojiId: randomEmoji.id,
    priceImpact: isBuy ? tradeAmount : -tradeAmount,
    shareDelta: isBuy ? 10 : -10,
    eventDesc: `Admin ${username} triggered market event: ${randomEmoji.symbol} went ${isBuy ? "up" : "down"} by $${tradeAmount.toFixed(2)}.`,
    newPrice: Math.max(0.01, randomEmoji.currentPrice + (isBuy ? tradeAmount : -tradeAmount)),
  });

  return { isBuy, tradeAmount };
};

Triggering upsert on login: In app/src/components/Navbar.tsx, you can see how executeUpsertUser is called immediately after Firebase Authentication successfully signs a user in via Google Popup. This guarantees the SQL Connect database is synced with Firebase Auth.

See it in action

Now, click the Sign In button in the navbar. You can sign in using Firebase Authentication. After signing in:

  1. Navigate to your Profile and test out the Auto-Locate button. When you click Update Coordinates, the UpdateUserLocation mutation will execute.
  2. Open the Floating Control Panel (the purple icon in the bottom right corner).
  3. Click USER and switch your authorization level to ADMIN.
  4. Click Trigger random market activity. Because your role is now 'ADMIN', the @check directive passes, the @transaction executes, and you will instantly see the market prices update across your application!

7. Advanced operations with Native SQL

In this section, you will use Native SQL to execute complex Data Manipulation Language (DML) statements and leverage PostgreSQL-specific extensions.

While standard GraphQL and @views are ideal for strictly-typed CRUD and read-only operations, Native SQL provides execution-time flexibility. It allows you to use Common Table Expressions (CTEs) to chain multiple updates in a single database round-trip, and lets you query native PostgreSQL extensions directly.

Enable the PostGIS extension

Before we write geospatial queries, you need to enable the PostGIS extension on your Cloud SQL database.

  1. Navigate to the Google Cloud Console.
  2. Go to Cloud SQL -> select your provisioned instance -> click Cloud SQL Studio.
  3. Log into your database and execute the following command:
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS postgis;

Implement Native SQL Queries

Let's use Native SQL to find trending emojis near the user's physical location, and to calculate the top emojis per city using complex ranking.

  1. Open dataconnect/friendly-exchange/queries.gql.
  2. Add the following Native SQL queries using the _select field:
# Get top trending emojis partitioned by user city using native SQL
query GetTopEmojisByCity
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
  cityTrends: _select(
    sql: """
    WITH city_shares AS (
      SELECT
        u.city,
        AVG(u.latitude) as latitude,
        AVG(u.longitude) as longitude,
        e.id as emoji_id,
        e.symbol,
        e.name,
        SUM(so.shares) as total_shares,
        RANK() OVER (PARTITION BY u.city ORDER BY SUM(so.shares) DESC) as rank
      FROM stock_ownership so
      JOIN "user" u ON so.user_id = u.id
      JOIN emoji e ON so.emoji_id = e.id
      WHERE u.city IS NOT NULL AND u.latitude IS NOT NULL AND so.shares > 0
      GROUP BY u.city, e.id, e.symbol, e.name
    )
    SELECT city, latitude, longitude, emoji_id, symbol, name, total_shares
    FROM city_shares
    WHERE rank = 1
    ORDER BY city ASC
    """
    params: []
  )
}

# Get trending emojis within a geographic radius using native SQL and PostGIS extension
query GetTrendingEmojisNearMe(
  $userLng: Float!
  $userLat: Float!
  $radiusMeters: Float!
)
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
  regionalTrends: _select(
    sql: """
    SELECT
      e.id,
      e.symbol,
      e.name,
      e.current_price,
      e.trend,
      COUNT(so.shares)   AS regional_holders,
      SUM(so.shares)     AS regional_shares
    FROM emoji e
    JOIN stock_ownership so ON so.emoji_id = e.id
    JOIN "user" u            ON u.id = so.user_id
    WHERE u.latitude  IS NOT NULL
      AND u.longitude IS NOT NULL
      AND so.shares > 0
      AND ST_DWithin(
        ST_MakePoint(u.longitude, u.latitude)::geography,
        ST_MakePoint($1, $2)::geography,
        $3
      )
    GROUP BY e.id, e.symbol, e.name, e.current_price, e.trend
    ORDER BY regional_shares DESC
    LIMIT 10
    """
    params: [$userLng, $userLat, $radiusMeters]
  )
}

Key Takeaways

  • _select: Executes a Data Query Language (DQL) statement returning a JSON array ([Any]).
  • ST_DWithin: A native PostGIS function that calculates distances on a sphere. Native SQL allows you to use this without mapping complex geometry types into your GraphQL schema.
  • params: Variables like $userLng are bound to the SQL string via positional parameters ($1, $2, $3), preventing SQL injection.

Implement Native SQL Mutations

When a user buys or sells a stock, the system must validate their funds, deduct the cost, add the shares, update the global emoji price, and log the history. Doing this across multiple standard mutations could lead to race conditions. Instead, we can use a CTE (WITH) to do this atomically in one Native SQL execution.

Open dataconnect/friendly-exchange/mutations.gql and replace the TODOs with the following Native SQL mutations:

# Buy shares of an emoji stock
mutation BuyStock($emojiId: UUID!, $amount: Int!, $isDiscounted: Boolean!)
@auth(level: USER) {
  buyStock: _execute(
    sql: """
    WITH validated_params AS (
      SELECT
        $1::uuid AS emoji_id,
        $2::int AS amount,
        $3::boolean AS is_discounted,
        $4::text AS user_id
    ),
    target_emoji AS (
      SELECT
        e.id,
        (e.current_price * (CASE WHEN vp.is_discounted THEN 0.5 ELSE 1.0 END) * vp.amount) AS total_cost
      FROM emoji e
      CROSS JOIN validated_params vp
      WHERE e.id = vp.emoji_id
        AND vp.amount > 0
        AND vp.amount <= 100
    ),
    deduct_funds AS (
      UPDATE "user" u
      SET points = u.points - te.total_cost
      FROM target_emoji te, validated_params vp
      WHERE u.id = vp.user_id AND u.points >= te.total_cost
      RETURNING u.id
    ),
    upsert_ownership AS (
      INSERT INTO stock_ownership (user_id, emoji_id, shares)
      SELECT vp.user_id, vp.emoji_id, vp.amount
      FROM validated_params vp
      WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM deduct_funds)
      ON CONFLICT (user_id, emoji_id) DO UPDATE
      SET shares = stock_ownership.shares + EXCLUDED.shares
      RETURNING stock_ownership.emoji_id
    ),
    update_emoji AS (
      UPDATE emoji e
      SET
        current_price = GREATEST(0.01, e.current_price + (e.current_price * 0.01 * vp.amount)),
        trend = GREATEST(0.01, e.current_price + (e.current_price * 0.01 * vp.amount)) - e.current_price
      FROM validated_params vp
      WHERE e.id = vp.emoji_id AND EXISTS (SELECT 1 FROM deduct_funds)
      RETURNING e.id, e.current_price, e.trend
    )
    INSERT INTO price_history (id, emoji_id, price, recorded_at)
    SELECT gen_random_uuid(), ue.id, ue.current_price, NOW()
    FROM update_emoji ue;
    """
    params: [$emojiId, $amount, $isDiscounted, { _expr: "auth.uid" }]
  )
}

# Sell shares of an emoji stock
mutation SellStock($emojiId: UUID!, $amount: Int!) @auth(level: USER) {
  sellStock: _execute(
    sql: """
    WITH validated_params AS (
      SELECT
        $1::uuid AS emoji_id,
        $2::int AS amount,
        $3::text AS user_id
    ),
    target_emoji AS (
      SELECT
        e.id,
        (e.current_price * vp.amount) AS total_revenue,
        GREATEST(0.01, e.current_price * POWER(0.99, vp.amount)) AS new_price
      FROM emoji e
      CROSS JOIN validated_params vp
      WHERE e.id = vp.emoji_id
        AND vp.amount > 0
        AND vp.amount <= 100
    ),
    check_shares AS (
      SELECT so.user_id
      FROM stock_ownership so
      CROSS JOIN validated_params vp
      WHERE so.user_id = vp.user_id
        AND so.emoji_id = vp.emoji_id
        AND so.shares >= vp.amount
    ),
    add_funds AS (
      UPDATE "user" u
      SET points = u.points + te.total_revenue
      FROM target_emoji te, validated_params vp
      WHERE u.id = vp.user_id AND EXISTS (SELECT 1 FROM check_shares)
      RETURNING u.id
    ),
    update_ownership AS (
      UPDATE stock_ownership so
      SET shares = so.shares - vp.amount
      FROM validated_params vp
      WHERE so.user_id = vp.user_id
        AND so.emoji_id = vp.emoji_id
        AND EXISTS (SELECT 1 FROM check_shares)
        AND EXISTS (SELECT 1 FROM add_funds)
    ),
    update_emoji AS (
      UPDATE emoji e
      SET
        current_price = te.new_price,
        trend = te.new_price - e.current_price
      FROM target_emoji te, validated_params vp
      WHERE e.id = vp.emoji_id
        AND EXISTS (SELECT 1 FROM check_shares)
        AND EXISTS (SELECT 1 FROM add_funds)
      RETURNING e.id, e.current_price, e.trend
    )
    INSERT INTO price_history (id, emoji_id, price, recorded_at)
    SELECT gen_random_uuid(), ue.id, ue.current_price, NOW()
    FROM update_emoji ue;
    """
    params: [$emojiId, $amount, { _expr: "auth.uid" }]
  )
}

Key Takeaways

  • _execute: Executes a Data Manipulation Language (DML) statement, such as UPDATE, INSERT, or DELETE.
  • Common Table Expressions (WITH): Each block in the CTE depends on the previous one. For example, add_funds will only execute if check_shares returns a result. This handles the complex conditions completely within Postgres.
  • Context Injection: { _expr: "auth.uid" } injects the authenticated user's ID into the query directly on the server, enforcing security.

Generate the SDK

Because you have defined new queries and mutations in your GraphQL files, you must run the SDK generator so your TypeScript frontend can call it.

Open your terminal and run:

firebase dataconnect:sdk:generate

Integrate Native SQL in the web app

  1. Native SQL returns a flexible JSON payload rather than a strictly typed object. Because of this, it's essential to manually validate the returned data shape in your client code to handle the dynamic response.
  2. Execute Trades: In lib/ExchangeService.tsx, we wrap the generated buyStock and sellStock SDKs. Notice how the return types buyResult and sellResult must be manually validated as arrays, because _execute returns dynamic JSON data based on your specific RETURNING clauses in the SQL strings.
  3. Replace the empty executeBuyStock and executeSellStock functions with your original complete code:
import { buyStock, sellStock, generateTradeHeadline, triggerEvent } from "@dataconnect/generated";
import { LogEventKey } from "./InspectorContext";

// Execute a stock purchase, validating limits and potentially generating an AI news headline for large trades
export const executeBuyStock = async (
  emoji: any,
  amount: number,
  isDiscounted: boolean,
  user: any,
  logEvent: (key: LogEventKey, params?: any) => void,
): Promise<void> => {
  const MAX_AMOUNT = 100;

  if (!Number.isInteger(amount) || amount <= 0 || amount > MAX_AMOUNT) {
    throw new Error(`Amount must be an integer between 1 and ${MAX_AMOUNT}.`);
  }
  const singleSharePrice = isDiscounted
    ? emoji.currentPrice * 0.5
    : emoji.currentPrice;
  const estimatedCost = singleSharePrice * amount;
  const estimatedImpact = emoji.currentPrice * 0.05 * amount;

  logEvent("BUY_STOCK_TRANSACTION", { amount, symbol: emoji.symbol });

  const response = await buyStock({
    emojiId: emoji.id,
    amount: amount,
    isDiscounted: isDiscounted,
  });

  const buyResult = response.data?.buyStock as any;

  if (
    !buyResult ||
    buyResult === 0 ||
    (Array.isArray(buyResult) && buyResult.length === 0)
  ) {
    throw new Error(
      "Transaction denied: Insufficient funds or price mismatch.",
    );
  }

  const actualCost = Array.isArray(buyResult)
    ? buyResult[0].actual_cost
    : estimatedCost;
  const actualImpact = Array.isArray(buyResult)
    ? buyResult[0].actual_impact
    : estimatedImpact;

// TODO: Optionally add a custom resolver to call AI to generate headline for this purchase
};

// Execute a stock sale, validating ownership and potentially generating an AI news headline for large trades
export const executeSellStock = async (
  emoji: any,
  amount: number,
  ownedShares: number,
  user: any,
  logEvent: (key: LogEventKey, params?: any) => void,
): Promise<void> => {
  const MAX_AMOUNT = 100;

  if (!Number.isInteger(amount) || amount <= 0 || amount > MAX_AMOUNT) {
    throw new Error(`Amount must be an integer between 1 and ${MAX_AMOUNT}.`);
  }
  if (amount > ownedShares) {
    throw new Error(
      "INSUFFICIENT SHARES: You cannot sell more shares than you own.",
    );
  }

  const estimatedRevenue = emoji.currentPrice * amount;
  const dropRatePerShare = 0.05;
  const targetPrice =
    emoji.currentPrice * Math.pow(1 - dropRatePerShare, amount);
  const estimatedImpact = Math.max(0.01, targetPrice) - emoji.currentPrice;

  logEvent("SELL_STOCK_TRANSACTION", { amount, symbol: emoji.symbol });

  const response = await sellStock({
    emojiId: emoji.id,
    amount: amount,
  });

  const sellResult = response.data?.sellStock as any;

  if (
    !sellResult ||
    sellResult === 0 ||
    (Array.isArray(sellResult) && sellResult.length === 0)
  ) {
    throw new Error("Transaction denied: Insufficient shares.");
  }

  const actualRevenue = Array.isArray(sellResult)
    ? sellResult[0].actual_revenue
    : estimatedRevenue;
  const actualImpact = Array.isArray(sellResult)
    ? sellResult[0].actual_impact
    : estimatedImpact;
// TODO: Optionally add a custom resolver to call AI to generate headline for this sale

};

Query Geospatial Data (Local Radar): In app/src/components/LocalRadar.tsx, we subscribe to the getTrendingEmojisNearMeRef query. The dynamic JSON array from the _select execution maps directly to the UI list, utilizing PostGIS's distance calculations.

import { subscribe } from "@firebase/data-connect";
import { getTrendingEmojisNearMeRef } from "@dataconnect/generated";

// ... inside the component
  useEffect(() => {
    if (!location) return;

    setIsLoadingTrends(true);

    // Subscribe to realtime updates for trending emojis within a 50km radius
    const unsub = subscribe(
      getTrendingEmojisNearMeRef({
        userLat: location.lat,
        userLng: location.lng,
        radiusMeters: 50000, // 50km
      }),
      (res) => {
        if (res.data) setLocalData(res.data);
        setIsLoadingTrends(false);
      },
      (err) => {
        console.error("Local Radar Realtime Error:", err);
        setIsLoadingTrends(false);
      },
    );

    return () => unsub();
  }, [location?.lat, location?.lng]);

Query Geospatial Data (Global Assets Map): In app/src/app/map/page.tsx (the Insights Page), we use Native SQL's complex window functions (RANK() OVER) to find the single most popular emoji for every city in the database.

import { subscribe } from "@firebase/data-connect";
import { getTopEmojisByCityRef, getTrendingEmojisNearMeRef, getUserProfileRef } from "@dataconnect/generated";

// ... inside the component
  useEffect(() => {
    // Subscribe to realtime updates for the authenticated user's profile and stock ownership
    const unsub = subscribe(getUserProfileRef(), (res) => {
      if (res.data) setProfileData(res.data);
    });
    return () => unsub();
  }, []);

  useEffect(() => {
    // Subscribe to realtime updates for top trending emojis partitioned by user city
    const unsub = subscribe(getTopEmojisByCityRef(), (res) => {
      if (res.data) setCityData(res.data);
    });
    return () => unsub();
  }, []);

  useEffect(() => {
    setRadarLoading(true);
    // Subscribe to realtime updates for trending emojis within a specified geographic radius
    const unsub = subscribe(
      getTrendingEmojisNearMeRef({
        userLat: coords.lat,
        userLng: coords.lng,
        radiusMeters: radiusKm * 1000,
      }),
      (res) => {
        if (res.data) setRadarData(res.data);
        setRadarLoading(false);
      },
    );
    return () => unsub();
  }, [coords.lat, coords.lng, radiusKm]);

See it in action

  1. In your browser, navigate to the Geo page from the top navigation bar.
  2. If your location is correctly set in your Profile, the Global Top Assets map will ping the GetTopEmojisByCity native query to drop pins on cities with high trade volumes.
  3. Click Scan Local Network. The Local Radar Scanner will ask for your browser's location and ping the GetTrendingEmojisNearMe native query, utilizing PostGIS to find the top assets specifically traded within 50km of your coordinates!
  4. Navigate to the Home page or Profile page and purchase some assets to see your balance deduct and the emoji price update automatically via your atomic _execute queries.

8. Realtime subscriptions and caching

In the previous section, we used the subscribe() method in our React components to fetch data. While that successfully retrieved the initial state, a true stock exchange needs to feel alive. If another user buys a massive amount of emoji stock, your screen should update instantly.

This is where Firebase SQL Connect's Realtime features come in.

What is Realtime and how does it work?

Realtime support allows your application to receive proactive notifications from the server whenever data your app is using has been updated.

Here is the underlying mechanism:

  1. Trigger (@refresh): You tell the SQL Connect backend which specific mutations should trigger a data refresh for a given query.
  2. Broadcast: When one of those mutations executes (e.g., someone runs BuyStock), the server proactively broadcasts a realtime notification to any connected clients listening to that query.
  3. Cache Update: When the notification arrives, the JS SDK treats it just like an ad-hoc query execution. The local cache is instantly updated with the new data.
  4. UI Reactivity: The SDK automatically fires the onNext callbacks for all active subscribers, causing your React state to update and your UI to re-render "in real time".

Add @refresh triggers to your queries

To enable this on the backend, we need to add the @refresh directive to our queries.

  1. Open dataconnect/friendly-exchange/queries.gql.
  2. Update your existing queries by attaching @refresh directives for every market-altering mutation. For example, update GetDashboardData and GetUserProfile:
# Get dashboard data including top emojis by price and recent market events
query GetDashboardData
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
)
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "BuyStock" })
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "SellStock" })
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "TriggerEvent" })
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "MarketMakerTrade" }) {
  emojis(orderBy: [{ currentPrice: DESC }]) {
    id
    symbol
    name
    description
    currentPrice
    trend
  }
  events(orderBy: [{ createdAt: DESC }], limit: 15) {
    id
    description
    impact
    createdAt
    user {
      username
      profileImage
    }
    emoji {
      symbol
    }
  }
}

# Get current authenticated user profile and their stock ownership using auth.uid
query GetUserProfile
@auth(level: USER)
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "BuyStock" })
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "SellStock" })
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "UpdateUserLocation" })
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "UpdateUserRole" }) {
  user(id_expr: "auth.uid") {
    points
    username
    profileImage
    role
    stockOwnerships_on_user {
      shares
      emoji {
        id
        symbol
        currentPrice
        name
      }
    }
    city
    latitude
    longitude
  }
}

Key Takeaways

  • @refresh(onMutationExecuted: ...): Instructs the server to re-evaluate this query and push new data to subscribers whenever the specified mutation occurs.

Generate the SDK

Because you have defined new queries and mutations in your GraphQL files, you must run the SDK generator so your TypeScript frontend can call it.

Open your terminal and run:

firebase dataconnect:sdk:generate

Handle Realtime Subscriptions in the Web App

We already laid the groundwork for this in the previous section by using the subscribe method. Let's look closer at how the generated SDK handles this in React.

If you open app/src/app/page.tsx (the Home page), you will see the useEffect hook managing the dashboard data:

import { subscribe } from "@firebase/data-connect";
import { getDashboardDataRef } from "@dataconnect/generated";

// ... inside the component
  useEffect(() => {
    const queryRef = getDashboardDataRef();

    // The subscribe function registers the QueryRef and callbacks
    const unsubscribe = subscribe(
      queryRef,
      (res) => {
        // onNext: Fires initially, AND whenever a @refresh trigger occurs
        if (res.data) setDashboardData(res.data);
        setIsDashboardLoading(false);
      },
      (err) => {
        // onError: Handles any server or permission errors
        console.error("Dashboard Realtime Error:", err);
        setIsDashboardLoading(false);
      }
    );

    // onComplete/Cleanup: Unregisters the callbacks when the component unmounts
    return () => unsubscribe();
  }, [user]);

Key Takeaways

  • subscribe(queryRef, onNext, onError): Enables Realtime notifications for the specific QueryRef.
  • unsubscribe(): Calling subscribe returns a cleanup function. It is critical to return this in your useEffect so that when the component unmounts (e.g., the user navigates away), the subscription is canceled and memory leaks are prevented.
  • Caching Efficiency: If multiple components subscribe to the same query (like GetDashboardData), the SDK shares the cached result. When a Realtime notification arrives, the cache updates once, and all active subscribers are notified automatically.

See it in action

Because you've added @refresh to your backend and subscribe to your frontend, your app is now fully reactive.

  1. Open your web app in two separate browser windows side-by-side.
  2. In one window, purchase a few shares of an emoji.
  3. Watch the second window—without refreshing the page, you will instantly see the emoji's price increase!

9. Conclusion

Congratulations, you've successfully built and deployed a realtime, highly complex trading platform directly on top of PostgreSQL using Firebase SQL Connect!

By utilizing SQL Connect, you were able to:

  • Define a strictly-typed GraphQL schema that maps directly to PostgreSQL.
  • Enforce granular, row-level security using Firebase Authentication and @auth directives.
  • Leverage advanced Native SQL to query geospatial data with PostGIS and write atomic market transactions via CTEs.
  • Make your entire application reactive using the @refresh directive for realtime subscriptions.
  • Seamlessly generate frontend SDKs to keep your client code synced with your database.

If you want to play with your own market data, feel free to insert your own mock emojis, locations, and pricing histories using the Firebase SQL Connect extension by mimicking the .gql seed files, or add them through the SQL Connect execution pane in VS Code.

10. Deploy to Cloud

Now that you've worked through the local development iteration, it's time to deploy your schema, data, and queries to the server. This can be done using the Firebase SQL Connect VS Code extension or the Firebase CLI.

Set up Firebase Authentication in your Firebase project

  1. Set up Firebase Authentication with Google Sign-In.
  2. (Optional) Allow domains for Firebase Authentication using the Firebase console (for example, http://127.0.0.1).
    1. In the Authentication settings, go to Authorized Domains.
    2. Click "Add Domain" and include your local domain in the list.

Enable required PostgreSQL Extensions

Because this app utilizes PostgreSQL extensions for vector search and location tracking, you must manually enable them on your provisioned Cloud SQL instance before deploying your schema.

  1. Navigate to the Google Cloud Console.
  2. Go to Cloud SQL -> select your provisioned instance -> click Cloud SQL Studio.
  3. Log into your database and execute the following commands:
# Required for the Geo Map page
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS postgis;
# Required for Vector Search
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "vector";
# Required for automatic Vector Search embedding generation
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "google_ml_integration";

Build your web app for hosting

Back in VS Code, ensure you have placed your firebaseConfig variables in lib/firebase.tsx (as done in the setup section).

Next, guarantee that your frontend is using the latest generated hooks by running:

firebase dataconnect:sdk:generate

Then, build the React web app for hosting deployment:

npm run build

Deploy with the Firebase CLI

In dataconnect/dataconnect.yaml, ensure that your instance ID, database, and service ID match your actual Google Cloud project identifiers, and use the v1 specification:

specVersion: v1
serviceId: your-project-id-service
location: us-west4
schemas:
  - source: ./schema
    datasource:
      postgresql:
        database: your-project-id-database
        cloudSql:
          instanceId: your-project-id-instance
connectorDirs:
  - ./friendly-exchange

In your terminal, run the following command to deploy:

firebase deploy --only dataconnect,hosting

For updates or refactors, run this command to compare your schema changes:

firebase dataconnect:sql:diff

If the changes are acceptable, apply them with:

firebase dataconnect:sql:migrate

Your Cloud SQL for PostgreSQL instance will be updated with the final deployed schema and data. You should now be able to see your app live at your-project.web.app/.

Learn more

11. Optional: Vector search with Firebase SQL Connect (billing required)

In this section, you'll enable vector search in your emoji exchange using Firebase SQL Connect. This feature allows for semantic, content-based searches, such as finding emojis that match a vibe or concept using vector embeddings.

This step requires that you completed the last step of this codelab to deploy to Google Cloud.

Update the schema to include embeddings for a field

In dataconnect/schema/schema.gql, add the descriptionEmbedding field to your Emoji table. Replace your existing Emoji type with this updated version:

# Emojis
# emoji-stockOwnership is a one-to-many relationship, emoji-priceHistory is a one-to-many relationship
# Implements @searchable directives for full-text search
# Optional: implements Vector type for semantic search
type Emoji @table {
  id: UUID! @default(expr: "uuidV4()")
  symbol: String!
  name: String! @searchable
  tags: [String!]
  description: String! @searchable
  descriptionEmbedding: Vector @col(size: 768)
  currentPrice: Float! @default(value: 10.0)
  trend: Float! @default(value: 0.0)
}

Key Takeaways

  • descriptionEmbedding: Vector @col(size: 768): This field stores the semantic embeddings of your emoji descriptions, enabling vector-based content search in your app.

Add a vector search query

In dataconnect/friendly-exchange/queries.gql, add the following query to perform vector searches:

# Search emoji descriptions using Vertex AI embeddings
query VectorSearchEmojis($query: String!)
@auth(
  level: PUBLIC
  insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
)
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "BuyStock" })
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "SellStock" })
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "TriggerEvent" })
@refresh(onMutationExecuted: { operation: "MarketMakerTrade" }) {
  emojis_descriptionEmbedding_similarity(
    compare_embed: { model: "text-multilingual-embedding-002", text: $query }
    method: COSINE
    within: 2
    limit: 15
  ) {
    id
    symbol
    name
    description
    currentPrice
    trend
    _metadata {
      distance
    }
  }
}

Key Takeaways:

  • compare_embed: Specifies the embedding model (text-multilingual-embedding-002) and the input text ($query) for comparison.
  • method: Specifies the similarity method (COSINE), measuring the cosine similarity between the vectors.
  • within: Limits the search to emojis with a distance of 2 or less, focusing on close content matches.

Generate the SDK

Because you have defined new queries and mutations in your GraphQL files, you must run the SDK generator so your TypeScript frontend can call it.

Open your terminal and run:

firebase dataconnect:sdk:generate

Activate Vertex AI and re-deploy

  1. Follow the prerequisites guide to set up Vertex AI APIs from Google Cloud. This step is essential to support the embedding generation.
  2. Re-deploy your schema to activate pgvector and vector search by running firebase deploy --only dataconnect or clicking "Deploy to Production" using the Firebase SQL Connect VS Code extension.

Populate the database with embeddings

  1. Open the dataconnect folder in VS Code.
  2. Click Run (Production) in optional_vector_seed.gql to populate your deployed database with the 768-dimensional embeddings for the emojis.

Implement the vector search function in your app

Now that the schema and query are set up, integrate the vector search into your app's frontend.

In app/src/app/page.tsx (your Home component), review the useEffect that listens to the search input and swaps dynamically between full-text search and vector search based on the user's selected searchMode:

import { subscribe } from "@firebase/data-connect";
import {
  getDashboardDataRef,
  searchEmojisRef,
  vectorSearchEmojisRef, // <-- Add this!
  getChronologicalTickerRef,
  getUserProfileRef,
} from "@dataconnect/generated";

// Inside Home component, find the search useeffect
useEffect(() => {
    if (!debouncedSearch) {
      setSearchData(null);
      return;
    }

    let unsubscribe: () => void;

    if (searchMode === "TEXT") {
      // Subscribe to realtime full-text search results for emojis based on user input
      unsubscribe = subscribe(
        searchEmojisRef({ query: debouncedSearch }),
        (res) => {
          if (res.data) setSearchData(res.data.emojis_search);
          setIsSearchLoading(false);
        },
        (err) => {
          console.error("Text Search Error:", err);
          setIsSearchLoading(false);
        },
      );
    } else {
      // Subscribe to realtime vector search results using semantic similarity for emojis based on user input
      unsubscribe = subscribe(
        vectorSearchEmojisRef({ query: debouncedSearch }),
        (res) => {
          if (res.data)
            setSearchData(res.data.emojis_descriptionEmbedding_similarity);
          setIsSearchLoading(false);
        },
        (err) => {
          console.error("Vector Search Error:", err);
          setIsSearchLoading(false);
        },
      );
    }

    return () => {
      if (unsubscribe) unsubscribe();
    };
  }, [debouncedSearch, searchMode]);

See it in action

Navigate to the search bar on your app's homepage. Type in abstract phrases like "happy", "nature", or "technology". Toggle the search mode from TEXT to VECTOR and notice how the results shift from exact string matches to contextual, semantic matches returned directly from Vertex AI and PostgreSQL!

12. Optional: Custom Resolvers with Vertex AI (billing required)

10:00

By writing Custom Resolvers, you can extend Firebase SQL Connect to support other data sources and combine them into your unified GraphQL schema. In this section, you'll write a Firebase Cloud Function that uses Vertex AI (Gemini) to generate a satirical financial news headline whenever a user makes a large trade, and expose that function through SQL Connect.

Initialize the custom resolver

Instead of creating all the boilerplate files manually, the Firebase CLI has a built-in generator for custom resolvers.

Open your terminal in the root of your project and run:

firebase init dataconnect:resolver

When prompted by the CLI:

  1. Enter generateTradeHeadline as the name for your custom resolver.
  2. Select TypeScript to generate the example implementation.

The CLI will automatically create a new dataconnect/schema_generateTradeHeadline/schema.gql file, initialize a functions directory with sample code, and link the resolver in your dataconnect.yaml configuration!

Define the custom resolver schema

Next, you need to define the exact shape of your custom endpoint using a GraphQL schema.

Open the newly generated dataconnect/schema_generateTradeHeadline/schema.gql file and replace its contents with the following code:

# Custom resolver fields can be defined on root Query and Mutation types.
type Mutation {
  # This field will be backed by your Cloud Function.
  generateTradeHeadline(
    emojiSymbol: String!
    emojiName: String!
    username: String!
    tradeAmount: Int!
    tradeCost: Float!
    tradeType: String!
  ): String!
}

Key Takeaways:

  • By placing this inside the root type Mutation, you are telling SQL Connect that this operation might have side-effects (like calling an AI API) rather than just reading data.

Implement the custom resolver logic

Next, implement your resolver using Cloud Functions. Under the hood, you are creating a GraphQL server; however, Cloud Functions provides a helper method, onGraphRequest, that handles the boilerplate so you only need to write the core logic.

Open your Firebase Functions file (functions/src/index.ts), which the CLI generated for you. Replace the entire file with the Gemini API implementation:

import { setGlobalOptions } from "firebase-functions";
import {
  FirebaseContext,
  onGraphRequest,
} from "firebase-functions/dataconnect/graphql";
import { initializeApp, getApps } from "firebase-admin/app";
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

setGlobalOptions({
  maxInstances: 10,
  region: "us-west4",
});

if (getApps().length === 0) {
  initializeApp();
}

const ai = new GoogleGenAI({
  vertexai: true,
  project: process.env.GCLOUD_PROJECT || "your-project-id",
  location: process.env.GCLOUD_LOCATION || "us-west4",
});

const headlineOpts = {
  // Points to the schema you defined earlier
  schemaFilePath: "dataconnect/schema_generateTradeHeadline/schema.gql",
  resolvers: {
    mutation: {
      // Generate a satirical financial news headline for a stock trade using Vertex AI
      async generateTradeHeadline(
        _parent: unknown,
        args: Record<string, unknown>,
        _contextValue: FirebaseContext,
        _info: unknown,
      ): Promise<string> {
        const {
          emojiSymbol,
          emojiName,
          username,
          tradeAmount,
          tradeCost,
          tradeType,
        } = args;

        try {
          const prompt = `You are a hype-driven, satirical financial news bot. 
          A user named '${username}' just executed a massive ${tradeType} of ${tradeAmount} shares of ${emojiSymbol} (${emojiName}) for $${tradeCost}. 
          Write a single, punchy, dramatic news headline (under 12 words) about this market move, use puns wherever possible, but don't round or exagerate the numbers. Include the asset symbol.`;
          
          const response = await ai.models.generateContent({
            model: "gemini-2.5-flash-lite",
            contents: prompt,
          });

          if (!response.text) {
            throw new Error("No text returned from Vertex AI");
          }

          return response.text.trim();
        } catch (error) {
          console.error("Vertex AI generation failed:", error);
          return `BREAKING: Massive ${tradeType} detected on ${emojiSymbol}! Market reacting.`;
        }
      },
    },
  },
};

export const generateTradeHeadline = onGraphRequest(headlineOpts);

Zusammenfassung

  • onGraphRequest: Ein spezieller Firebase Functions-Wrapper, der eine Cloud-Funktion einem benutzerdefinierten SQL Connect-Resolver-Schema zuordnet.
  • args: Die Argumente, die von der GraphQL-Mutation übergeben werden, werden hier automatisch typisiert und extrahiert, um in den Gemini-Prompt eingefügt zu werden.

Mutation zum Connector hinzufügen

Nachdem die benutzerdefinierte Resolver-Logik vorhanden ist, müssen Sie sie über den Connector Ihrer Anwendung verfügbar machen, damit das Frontend sie aufrufen kann.

Öffnen Sie dataconnect/friendly-exchange/mutations.gql und fügen Sie die Mutation hinzu:

# Generate an AI headline for a stock trade
mutation GenerateTradeHeadline(
  $emojiSymbol: String!
  $emojiName: String!
  $username: String!
  $tradeAmount: Int!
  $tradeCost: Float!
  $tradeType: String!
)
@auth(
  level: USER
  insecureReason: "This operation is safe to expose to any authenticated user."
) {
  aiHeadline: generateTradeHeadline(
    emojiSymbol: $emojiSymbol
    emojiName: $emojiName
    username: $username
    tradeAmount: $tradeAmount
    tradeCost: $tradeCost
    tradeType: $tradeType
  )
}

SDK bereitstellen und generieren

Da benutzerdefinierte Resolver über Cloud Functions ausgeführt werden, müssen Sie Ihre Funktionen in Google Cloud bereitstellen, damit der Endpunkt aktiv wird.

Öffnen Sie das Terminal und stellen Sie die Funktion bereit:

firebase deploy --only functions

Generieren Sie nach der Bereitstellung das Frontend-SDK, um die neue KI-Mutation einzufügen:

firebase dataconnect:sdk:generate

AI Resolver in die Web-App einbinden

Wir möchten, dass bei jedem Handel mit mindestens 10 Aktien eine Eilmeldung ausgelöst wird.

Öffnen Sie lib/ExchangeService.tsx. Achten Sie zuerst darauf, dass Sie generateTradeHeadline und triggerEvent oben importieren:

import { 
  buyStock, 
  sellStock, 
  generateTradeHeadline, 
  triggerEvent 
} from "@dataconnect/generated";

Scrollen Sie als Nächstes zum Ende Ihrer executeBuyStock-Funktion und ersetzen Sie TODO durch den KI-Triggerblock direkt vor dem Ende der Funktion:

// ... (existing executeBuyStock code)

  const actualImpact = Array.isArray(buyResult)
    ? buyResult[0].actual_impact
    : estimatedImpact;

  if (amount >= 10 && user) {
    setTimeout(() => {
      logEvent("GENERATE_HEADLINE_RESOLVER");
    }, 2000);

    const headlineResult = await generateTradeHeadline({
      emojiSymbol: emoji.symbol,
      emojiName: emoji.name,
      username: user.displayName || "Anonymous Whale",
      tradeAmount: amount,
      tradeCost: actualCost.toFixed(2),
      tradeType: "BUY",
    });

    await triggerEvent({
      emojiId: emoji.id,
      impact: actualImpact.toFixed(2),
      description: `GEMINI REPORT: ${headlineResult.data?.aiHeadline}`,
      now: new Date().toISOString(),
    });
  }
};

Führen Sie genau dasselbe am Ende der Funktion executeSellStock aus:

// ... (existing executeSellStock code)

  const actualImpact = Array.isArray(sellResult)
    ? sellResult[0].actual_impact
    : estimatedImpact;

  if (amount >= 10 && user) {
    const headlineResult = await generateTradeHeadline({
      emojiSymbol: emoji.symbol,
      emojiName: emoji.name,
      username: user.displayName || "Anonymous Whale",
      tradeAmount: amount,
      tradeCost: actualRevenue.toFixed(2),
      tradeType: "SELL",
    });

    await triggerEvent({
      emojiId: emoji.id,
      impact: actualImpact.toFixed(2),
      description: `GEMINI REPORT: ${headlineResult.data?.aiHeadline}`,
      now: new Date().toISOString(),
    });
  }
};

Beispiele ansehen

  1. Aktualisieren Sie Ihre Web-App.
  2. Prüfen Sie, ob Sie angemeldet sind und genügend Währung haben.
  3. Wähle ein Emoji aus und kaufe mindestens 10 Anteile auf einmal.
  4. Sehen Sie sich den Global Market Ticker rechts in Ihrem Dashboard an. Innerhalb weniger Sekunden wird eine benutzerdefinierte, von Gemini generierte satirische Schlagzeile angezeigt.