איך בונים אפליקציית מסחר בזמן אמת באמצעות Firebase SQL Connect (אינטרנט)

1. לפני שמתחילים

בשיעור Codelab הזה נסביר איך לשלב את Firebase SQL Connect עם מסד נתונים של Cloud SQL כדי ליצור את Friendly Exchange, אפליקציית אינטרנט של שוק מניות אמוג'י בזמן אמת.

האפליקציה המלאה מציגה תכונות מתקדמות של SQL Connect, כולל:

  • SQL מקורי: אפשר להריץ הצהרות מורכבות של שפת טיפול בנתונים (DML) וביטויי טבלה נפוצים (CTE) בצורה מאובטחת באמצעות _execute ו-_select.
  • תצוגות SQL: אפשר ליצור אובייקטים של GraphQL שהם מחמירים ובטוחים מבחינת סוגים, שמגובים בשאילתות דינמיות של Postgres, באמצעות ההנחיה @view.
  • מינויים בזמן אמת: אפשר לשמור על סנכרון של ממשק המשתמש בקצה הקדמי באמצעות טריגרים של @refresh.
  • עסקאות אטומיות: שרשור של כמה פעולות ואימות של המצב באמצעות @transaction ו-@check.
  • (אופציונלי) חיפוש גיאוספציאלי וחיפוש וקטורי: אפשר להשתמש ב-PostGIS וב-pgvector כדי למצוא נכסים פופולריים בקרבת הקואורדינטות של המשתמש ולבצע חיפושים סמנטיים.
  • (אופציונלי) Custom Resolvers: חיבור לוגיקה מותאמת אישית של Cloud Run לסכימת GraphQL כדי ליצור כותרות של טריידים ב-AI.

דרישות מוקדמות

תצטרכו להבין היטב את JavaScript/TypeScript, את React ואת התחביר הבסיסי של SQL.

מה תלמדו

  • איך משתמשים ב-Native SQL כדי לגשר על הפער בין GraphQL דקלרטיבי לבין לוגיקה גולמית של PostgreSQL.
  • איך לשלב תוספים של Postgres כמו PostGIS ישירות בשאילתות של מסד הנתונים.
  • איך אוכפים לוגיקה מורכבת באמצעות בלוקים אטומיים של @transaction.
  • איך יוצרים @views בטוחים מבחינת סוגים ללוחות לידרבורד ולנתונים סטטיסטיים.
  • איך מגדירים מינויים בזמן אמת באמצעות @refresh.

מה תצטרכו

  • Git
  • קוד Visual Studio
  • התקנה של Node.js
  • פרויקט Firebase בתוכנית התמחור Blaze בתשלום לפי שימוש (נדרש לפתרונות מותאמים אישית ול-Vertex AI).

2. הגדרת סביבת הפיתוח

בשלב הזה מוגדרת חזית האתר ומוגדר מופע Cloud SQL לתכונות מתקדמות.

  1. משכפלים את מאגר הפרויקט ומתקינים את יחסי התלות הנדרשים לאפליקציה:
git clone https://github.com/firebaseextended/codelab-dataconnect-web
cd codelab-dataconnect-web
git switch emoji-init
npm install
  1. פותחים את התיקייה המשוכפלת באמצעות Visual Studio Code ומתקינים את Firebase SQL Connect Visual Studio Extension.
  2. במסוף, מוודאים ש-Firebase CLI מעודכן לחלוטין (העדכון הזה נדרש לתכונות חדשות כמו @refresh ו-Native SQL):
npm uninstall -g firebase-tools
npm install -g firebase-tools
firebase login
firebase use your-project-id
firebase init

(בוחרים באפשרויות Hosting,‏ Authentication ו-SQL Connect).

כדי ליצור ערכות SDK לחיבור SQL, מריצים את הפקודה:

firebase dataconnect:sdk:generate
  1. מקשרים את אפליקציית האינטרנט לפרויקט Firebase: רושמים את אפליקציית האינטרנט בפרויקט Firebase באמצעות מסוף Firebase:
    1. פותחים את הפרויקט ולוחצים על Add App (בוחרים בסמל האינטרנט).
    2. בינתיים, אפשר להתעלם מההגדרה של ה-SDK ומהגדרת ההגדרות, אבל חשוב להעתיק את אובייקט firebaseConfig שנוצר.
    3. פותחים את lib/firebase.tsx בעורך הקוד ומחליפים את ה-placeholder הקיים בהגדרה שהעתקתם:
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. מריצים את שרת הפיתוח:
npm run dev

3. בדיקת בסיס הקוד ההתחלתי

בקטע הזה נסביר על תחומים מרכזיים בבסיס הקוד של האפליקציה. אתם תכתבו את הסכימה והשאילתות מאפס, אבל כדאי להבין איך ה-frontend מחובר כדי ליצור אינטראקציה עם SQL Connect.

מבנה התיקיות והקבצים

הארגון שליdataconnect/

התיקייה הזו מכילה את ההגדרה של הקצה העורפי – כל מה שקשור למבנה מסד הנתונים ועד לשאילתות ה-SQL הספציפיות שהאפליקציה יכולה להריץ.

  • schema/schema.gql: כאן מגדירים את טבלאות הבסיס של Postgres באמצעות סוגי GraphQL סטנדרטיים.
  • schema/views.gql: כאן מגדירים תצוגות SQL מורכבות לקריאה בלבד (כמו טבלאות הישגים) באמצעות ההנחיה @view.
  • friendly-exchange/queries.gql וmutations.gql: "הקשרים" שלכם. כאן מגדירים את השאילתות המדויקות ואת ה-SQL המקורי (_execute, _select) שהאפליקציה מאפשרת.
  • dataconnect.yaml: קובץ התצורה שקובע את ההגדרות של יצירת ה-SDK ופריסת Cloud SQL.

הארגון שליlib/

הוא מכיל את הלוגיקה של האפליקציה, האימות והאינטראקציה עם Firebase SQL Connect SDK.

  • firebase.tsx: מטפל באתחול של אפליקציית Firebase, אימות ומופע SQL Connect.
  • ExchangeService.tsx: זהו הגשר בין רכיבי React לבין מסד הנתונים. הוא עוטף את פונקציות ה-SDK שנוצרו (כמו buyStock או sellStock) בפונקציות אסינכרוניות רגילות כדי לטפל בתפיסת שגיאות, בלוגיקה עסקית ובהתראות קצרות.

ערכת ה-SDK שנוצרה

כשכותבים שאילתה או מוטציה ב-SQL Connect, התוסף VS Code יוצר באופן אוטומטי SDK עם הקלדה חזקה. בפרויקט הזה, קצה קדמי מייבא את הפונקציות האלה ישירות מ-@dataconnect/generated.

4. הגדרת סכימה להחלפת אמוג'י

בקטע הזה, תגדירו את המבנה ואת קשרי הגומלין בין הישויות העיקריות באפליקציית המסחר. יש מיפוי של ישויות כמו User, Emoji, StockOwnership, Event ו-PriceHistory לטבלאות במסד הנתונים, והקשרים ביניהן מוגדרים באמצעות Firebase SQL Connect והוראות סכימה של GraphQL.

אחרי שתטמיעו את הסכימה הזו, האפליקציה שלכם תהיה מוכנה לטפל בכל דבר, החל מביצוע עסקאות קנייה ומכירה ועד לעדכון טבלאות מובילים גלובליות ומיפוי מגמות גיאוספציאליות מקומיות.

ישויות וקשרים מרכזיים

  • אמוג'י: מכיל פרטים חשובים כמו הסמל, השם, המחיר והמגמה, שהאפליקציה משתמשת בהם כדי להציג את השוק.
  • משתמש: מעקב אחרי הפרופיל של הסוחר, הנקודות הזמינות (מטבע) והקואורדינטות הגיאוגרפיות לסריקת מכ"ם מקומית.
  • קשרים: בטבלת ההצטרפות StockOwnership מתבצע מעקב מדויק אחרי מספר השיתופים של אימוג'י מסוים שנמצא בבעלות משתמש ספציפי. הסוגים Event ו-PriceHistory משמשים כספרי חשבונות שלא ניתן לשנות, שמתעדים את ההשפעות על השוק ונקודות מחיר היסטוריות לאורך זמן.

הגדרת טבלת המשתמשים

הסוג User מגדיר סוחר במערכת, ועוקב אחרי היתרה, התפקיד והמיקום הפיזי שלו בשאילתות גיאוספציאליות.

מעתיקים את קטע הקוד הבא ומדביקים אותו בקובץ dataconnect/schema/schema.gql:

# 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)
}

מסקנות עיקריות:

  • id: מתבצע קישור ישירות לאימות ב-Firebase באמצעות @default(expr: "auth.uid"). כך אפשר לוודא שזהות מסד הנתונים וזהות האימות הן זהות אחת מאובטחת, ולמנוע ממשתמשים לזייף מזהים.
  • points: המטבע הווירטואלי שמשמש למסחר. ערך ברירת המחדל הוא 100.0 למשתמשים חדשים.

הגדרת טבלת האמוג'י

התג Emoji type מגדיר את הנכס העיקרי שנסחר, כולל שדות לחיפוש טקסט רגיל.

מעתיקים את קטע הקוד הבא ומדביקים אותו בקובץ dataconnect/schema/schema.gql:

# 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)
}

מסקנות עיקריות:

  • name ו-description: נעשה שימוש בהנחיית @searchable כדי לבצע אופטימיזציה של העמודות האלה לחיפוש טקסט מלא רגיל.

הגדרת הטבלה StockOwnership

הסוג StockOwnership הוא טבלת צירוף שמטפלת בקשרים מסוג רבים לרבים בין משתמשים לבין האימוג'י שבבעלותם. מעתיקים את קטע הקוד הבא ומדביקים אותו בקובץ dataconnect/schema/schema.gql:

# 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)
}

מסקנות עיקריות:

  • key: ["user", "emoji"]: יצירת מפתח ראשי מורכב. למשתמש לא יכולים להיות שני רשומות נפרדות לאותו אמוג'י. המערכת אוכפת ייחודיות לכל זוג.
  • הפניות משתמעות: על ידי הפניה ישירה לסוגים User ו-Emoji, ‏ SQL Connect יוצר באופן אוטומטי את המפתחות הזרים userId: String! ו-emojiId: UUID! ברקע.

הגדרת הטבלאות Event ו-PriceHistory

הסוגים האלה מייצגים את ספר החשבונות של האפליקציה, ומתעדים בדיוק מה קרה ואיך המחירים השתנו. מעתיקים את קטעי הקוד הסופיים ומדביקים אותם בקובץ dataconnect/schema/schema.gql:

# 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")
}

מסקנות עיקריות:

  • createdAt ו-recordedAt: מוגדרים אוטומטית לשעה המדויקת שבה מתבצעת העסקה במסד הנתונים באמצעות @default(expr: "request.time"). כך לקוחות לא יכולים לשנות את חותמות הזמן.

שדות שנוצרים אוטומטית וערכי ברירת מחדל

הסכימה מסתמכת על ביטויים כמו @default(expr: "uuidV4()") ו-@default(expr: "auth.uid") כדי ליצור באופן אוטומטי מזהים ייחודיים ולאכוף בעלות בלי לדרוש מאפליקציית הלקוח לספק אותם.

5. אחזור נתוני שוק ונתוני משתמש

בקטע הזה, תזינו נתוני שוק מדומים למסד הנתונים, ואז תטמיעו את המחברים (שאילתות) ואת קוד TypeScript כדי להפעיל את המחברים האלה באפליקציית האינטרנט. בסיום התהליך, האפליקציה תוכל לאחזר ולהציג באופן דינמי את שוק האמוג'י הפעיל, פרופילים של משתמשים וטבלאות מובילים ישירות ממסד הנתונים.

הוספת נתוני שוק ונתוני משתמש לדוגמה

  1. ב-VSCode, פותחים את dataconnect/seed.gql.
  2. מוודאים שהאמולטורים בתוסף Firebase SQL Connect פועלים (או שמופע Cloud SQL מחובר).
  3. בצד העליון של הקובץ אמור להופיע לחצן CodeLens עם הכיתוב Run (local) או Run (Production). לוחצים על האפשרות הזו כדי להוסיף למסד הנתונים את נתוני האמוג'י המדומים ואת היסטוריית המחירים הראשונית.
  4. בודקים את מסוף ההפעלה של SQL Connect כדי לוודא שהנתונים נוספו בהצלחה.

הטמעה של שאילתות בסיסיות

קודם כול, נריץ שאילתה על הטבלאות הרגילות שהגדרתם בסכימה.

  1. פותחים את dataconnect/friendly-exchange/queries.gql.
  2. מוסיפים את השאילתות הבאות כדי לאחזר את נתוני לוח הבקרה, פרופילי המשתמשים והיסטוריית המחירים הבסיסית:
# 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
  }
}

מסקנות עיקריות:

  • emojis() / events(): שדות של שאילתות GraphQL שנוצרו באופן אוטומטי כדי לאחזר נתונים ישירות מהטבלאות.
  • id_expr: "auth.uid": מאבטח את הגישה על ידי אחזור פרופיל המשתמש שתואם לאסימון של המשתמש הנוכחי המאומת ב-Firebase.
  • _on_: מאפשר גישה ישירה לשדות מסוג משויך שיש לו קשר של מפתח זר. ‫stockOwnerships_on_user מאחזר את כל תיק הלקוחות של המשתמש בשאילתה אחת.
  • insecureReason: חובה כשחושפים פעולות ל-PUBLIC. הוא מתעד באופן מפורש למה הנתונים האלה בטוחים לחשיפה ללא אימות.

יצירת תצוגות SQL בטוחות לסוגים

לפני שכותבים SQL בהתאמה אישית, חשוב להבין את הדרכים השונות שבהן Firebase SQL Connect מטפל בשאילתות:

  • Standard GraphQL: מתאים במיוחד לפעולות CRUD בסיסיות וליצירת קשרים פשוטים עם מניעת שגיאות הקלדה מקצה לקצה.
  • תצוגות SQL (@view): האפשרות הכי טובה ל-SQL מורכב לקריאה בלבד (כמו טבלאות הישגים שמשתמשות בפונקציות חלון), כשעדיין רוצים שאובייקט GraphQL קפדני ובטוח מבחינת סוג הנתונים יוחזר ללקוח.
  • Native SQL (_execute / _select): האפשרות הכי טובה להרצת DML,‏ CTE או תוספי PostGIS ישירות. אתם מוותרים על הקלדה קפדנית בזמן ההידור לטובת גמישות מקסימלית בזמן הריצה (הפונקציה מחזירה JSON דינמי).

כדי ליצור את טבלאות הדירוג ואת תרשימי הקו הקטן, אנחנו צריכים לחשב ממוצעים נעים ולדרג את המשתמשים. זהו תרחיש לדוגמה לשימוש ב-@view.

  1. פותחים את dataconnect/schema/views.gql.
  2. מוסיפים את התצוגות הבאות כדי לחשב את הנתונים הסטטיסטיים הנדרשים בשרת:
# 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
}

עכשיו פותחים את dataconnect/friendly-exchange/queries.gql ומחליפים את ה-TODO כדי לאחזר נתונים מהתצוגות החדשות:

# 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
  }
}

מסקנות עיקריות

  • @view: מאפשרת להצפין לוגיקה מורכבת של מסד נתונים בשרת, תוך שמירה על הקוד בצד הלקוח כקוד מוקלד. הפונקציה SQL Connect ממפה את שדות ה-GraphQL בסוג @view לעמודות שמוחזרות על ידי ההצהרה SELECT.
  • קריאה בלבד: לתצוגות אין מפתחות ראשיים ואי אפשר לשנות אותן ישירות.
  • יצירת שאילתות: שימו לב שהפונקציות topTraders() ו-emojiSparklines() פועלות בדיוק כמו שאילתה של טבלה רגילה.

הטמעה של שאילתות חיפוש

הכלי SQL Connect יוצר באופן אוטומטי שאילתות חיפוש רגילות לכל השדות שמסומנים בהנחיה @searchable בסכימה.

מוסיפים את השאילתה הבאה אל dataconnect/friendly-exchange/queries.gql כדי להפעיל חיפוש טקסט מלא:

# 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
  }
}

מסקנות עיקריות

  • emojis_search: שדה שאילתה שנוצר באופן אוטומטי כי הפעלתם את @searchable בשדות name ו-description בסכימה Emoji.

יצירת ה-SDK

הגדרתם שאילתות ותצוגות חדשות בקובצי ה-GraphQL, ולכן אתם צריכים להריץ את מחולל ה-SDK כדי שחלק הקצה של TypeScript יוכל להשתמש בהן בצורה בטוחה.

פותחים את הטרמינל ומריצים את הפקודה:

firebase dataconnect:sdk:generate

שילוב שאילתות באפליקציית האינטרנט

הקומפיילר של Firebase SQL Connect יוצר קובצי SDK על סמך קובצי .gql שלכם. מכיוון שהאפליקציה הזו מיועדת לפעול בזמן אמת, תשתמשו בשיטה subscribe לצד הפניות לשאילתות שנוצרו בכמה רכיבים.

מחליפים את הבלוקים הריקים useEffect בקבצים הבאים בלוגיקה שבהמשך:

1. דף הבית (

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. רכיבים של פרופיל משתמש

app/profile/page.tsx

, uמעדכנים את ה-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();
  }, []);

ב-components/FloatingMenu.tsx, מחליפים גם את האובייקט const { data } הידני ב-hook שנוצר:

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]);

מסקנות עיקריות

  • getUserProfileRef / getDashboardDataRef: פונקציות שנוצרות אוטומטית ומכינות את שאילתות GraphQL להרצה, תוך שמירה על הסוגים המוגדרים בטבלאות ובתצוגות.
  • subscribe: שיטה של SQL Connect SDK שמקשיבה לשאילתה. בשלב הזה, הפונקציה פשוט מאחזרת נתונים כשהרכיב מותקן, אבל בשלב מאוחר יותר נשדרג את הקצה העורפי כדי שהפונקציה הזו תופעל אוטומטית בכל פעם שמתבצעים שינויים במסד הנתונים.
  1. לוח השוק (components/MarketPanel.tsx): באופן דומה, ברכיב MarketPanel (components/MarketPanel.tsx), אפשר להחליף את ה-TODOs כדי להפעיל כמה שאילתות בו-זמנית כדי ליצור את סרגל הצד.
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. דף רשימת המובילים (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. חלון קופץ של אמוג'י (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();
  }, []);

הדגמה

טוענים מחדש את אפליקציית האינטרנט כדי לראות את השאילתות בפעולה. בדף הבית ובסרגל הצד מוצגת עכשיו רשימת האימוג'י, והנתונים נשלפים ישירות ממסד הנתונים של PostgreSQL.

6. טיפול בעדכוני משתמשים ובעסקאות בשוק

בקטע הזה נטמיע פונקציונליות של כניסת משתמשים באמצעות אימות ב-Firebase כדי לבצע פעולת עדכון או הוספה (upsert) בפרופילים של משתמשים (כמו השם המוצג והמיקום הפיזי שלהם) ב-Firebase SQL Connect. תשתמשו גם בהוראות @transaction ו-@check של SQL Connect כדי להפעיל באופן מאובטח אירוע שוק אטומי רב-שלבי.

הטמעה של מחברים של משתמשים ומיקומים

פתיחת dataconnect/friendly-exchange/mutations.gql. מחליפים את TODOs על ידי הוספת המוטציות הבאות לטיפול ביצירה, בעדכון ובאיתור של משתמשים:

# 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
    }
  )
}

מסקנות עיקריות

  • id_expr: "auth.uid": נעשה שימוש ב-auth.uid, שמסופק ישירות על ידי אסימון אימות ב-Firebase. הערכה בצד השרת מבטיחה שמשתמש יוכל לעדכן רק את נתוני הפרופיל שלו, ומוסיפה שכבת אבטחה בלתי ניתנת לפריצה.

לוגיקה של שרשור עם @transaction

בשלב הבא, מטמיעים 'יוצר שוק' שאדמין יכול להפעיל כדי לדמות פעילות שוק אקראית. מכיוון שנדרש כאן עדכון של מחיר אימוג'י, רישום של אירוע ועדכון של בעלות על מלאי במערכת בבת אחת, אנחנו צריכים טרנזקציה אטומית.

מוסיפים את המוטציה הבאה לקובץ mutations.gql:

# 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 })
}

מסקנות עיקריות

  • @transaction: מוודא שכל פעולות מסד הנתונים (הוספה או עדכון של מלאי, עדכון מחיר של אמוג'י, רישום האירוע) יצליחו יחד או ייכשלו יחד.
  • @check: הנחיה שבודקת תנאי לפני שממשיכה. במקרה הזה, המערכת בודקת אם role של המשתמש המאומת הוא 'ADMIN'. אם המשתמש הוא רק משתמש רגיל ב-'USER', העסקה כולה נדחית ומבוטלת.
  • @redact: מונע את החזרת תוצאות השאילתה (כמו בדיקת התפקיד של המשתמש) ללקוח במטען הייעודי (payload) של התגובה, וכך התגובה של העסקה נשארת נקייה.

יצירת ה-SDK

הגדרתם מוטציות חדשות בקובצי ה-GraphQL, ולכן אתם צריכים להריץ את מחולל ה-SDK כדי שחלק הקצה של TypeScript יוכל לקרוא לו.

פותחים את הטרמינל ומריצים את הפקודה:

firebase dataconnect:sdk:generate

שילוב מוטציות באפליקציית האינטרנט

באפליקציית האינטרנט, תעטפו את המוטציות האלה שנוצרו ב-SDK בפונקציות אסינכרוניות רגילות כדי לטפל בלכידת שגיאות ובהתראות בממשק המשתמש.

פותחים את lib/ExchangeService.tsx ובודקים את פונקציות העטיפה. מחליפים את הבלוקים TODO בהטמעות הבאות:

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);

מסקנות עיקריות:

  • onGraphRequest: עטיפה מיוחדת של פונקציות Firebase שממפה פונקציה של Cloud Functions לסכימה של SQL Connect Custom Resolver.
  • args: הארגומנטים שמועברים מהמוטציה של GraphQL מוקלדים ומחולצים כאן באופן אוטומטי כדי להוסיף אותם להנחיה ל-Gemini.

הוספת המוטציה למחבר

עכשיו, אחרי שיצרתם את הלוגיקה של פותר הבעיות בהתאמה אישית, אתם צריכים לחשוף אותה דרך המחבר של האפליקציה כדי שהקצה הקדמי יוכל להפעיל אותה.

פותחים את dataconnect/friendly-exchange/mutations.gql ומוסיפים את המוטציה:

# 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
  )
}

פריסה ויצירה של ה-SDK

מכיוון ש-Custom Resolvers פועלים דרך Cloud Functions, צריך לפרוס את הפונקציות ב-Google Cloud כדי שנקודת הקצה תהיה פעילה.

פותחים את הטרמינל ופורסים את הפונקציה:

firebase deploy --only functions

אחרי הפריסה, יוצרים את ה-SDK של חזית האתר כדי לכלול את שינוי ה-AI החדש:

firebase dataconnect:sdk:generate

שילוב של פותר הבעיות מבוסס ה-AI באפליקציית האינטרנט

בואו נגדיר את זה כך שכל מסחר ב-10 מניות או יותר יפעיל התראה על חדשות חשובות!

פתיחת lib/ExchangeService.tsx. קודם כול, מוודאים שמייבאים את generateTradeHeadline ואת triggerEvent בחלק העליון:

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

לאחר מכן, גוללים לתחתית הפונקציה executeBuyStock ומחליפים את TODO בבלוק של טריגר ה-AI ממש לפני שהפונקציה מסתיימת:

// ... (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(),
    });
  }
};

חוזרים בדיוק על אותה פעולה בחלק התחתון של הפונקציה executeSellStock:

// ... (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(),
    });
  }
};

הדגמה

  1. טוענים מחדש את אפליקציית האינטרנט.
  2. מוודאים שהתחברתם לחשבון שיש בו מספיק כסף.
  3. בוחרים אמוג'י ורוכשים 10 שיתופים או יותר בבת אחת.
  4. צופים בטיקר של השוק הגלובלי בצד שמאל של מרכז הבקרה. תוך כמה שניות, תראו כותרת חדשות סאטירית בהתאמה אישית שנוצרה על ידי Gemini.