Firebase SQL Connect を使用してリアルタイム取引アプリを構築する(ウェブ)

1. 始める前に

この Codelab では、Firebase SQL Connect を Cloud SQL データベースと統合して、リアルタイムの絵文字株式市場ウェブアプリである Friendly Exchange を構築します。

完成したアプリでは、次のような高度な SQL Connect 機能が活用されています。

  • ネイティブ SQL: _execute_select を使用して、複雑なデータ操作言語(DML)ステートメントと共通テーブル式(CTE)を安全に実行します。
  • SQL ビュー: @view ディレクティブを使用して、動的な Postgres クエリに裏打ちされた厳密な型安全な GraphQL オブジェクトを作成します。
  • リアルタイム サブスクリプション: @refresh トリガーを使用して、フロントエンド UI の同期を維持します。
  • アトミック トランザクション: @transaction@check を使用して、複数のオペレーションを連結し、状態を検証します。
  • (省略可) 地理空間検索とベクトル検索: PostGIS と pgvector を活用して、ユーザーの座標付近でトレンドの資産を見つけ、セマンティック検索を実行します。
  • (省略可) カスタム リゾルバ: カスタムの Cloud Run ロジックを GraphQL スキーマに接続して、AI による取引の見出しを生成します。

前提条件

JavaScript/TypeScript、React、基本的な SQL 構文を十分に理解している必要があります。

学習内容

  • ネイティブ SQL を使用して、宣言型 GraphQL と生の PostgreSQL ロジックのギャップを埋める方法。
  • PostGIS などの Postgres 拡張機能をデータベース クエリに直接統合する方法。
  • アトミックな @transaction ブロックを使用して複雑なロジックを適用する方法。
  • ランキングと統計情報に型安全な @views を作成する方法。
  • @refresh を使用してリアルタイム サブスクリプションを設定する方法。

必要なもの

  • Git
  • Visual Studio Code
  • Node.js をインストールする
  • 従量課金制の Blaze のお支払いプランの Firebase プロジェクト(カスタム リゾルバと Vertex AI に必要)。

2. 開発環境を設定する

このステージでは、フロントエンドを設定し、上級者向け機能を使用するように Cloud SQL インスタンスを構成します。

  1. プロジェクト リポジトリのクローンを作成し、アプリに必要な依存関係をインストールします。
git clone https://github.com/firebaseextended/codelab-dataconnect-web
cd codelab-dataconnect-web
git switch emoji-init
npm install
  1. Visual Studio Code を使用してクローン作成したフォルダを開き、Firebase SQL Connect Visual Studio Extension をインストールします。
  2. ターミナルで、Firebase CLI が完全に最新の状態であることを確認します(@refresh やネイティブ SQL などの新機能に必要です)。
npm uninstall -g firebase-tools
npm install -g firebase-tools
firebase login
firebase use your-project-id
firebase init

([Hosting]、[Authentication]、[SQL Connect] を選択します)。

SQL Connect SDK を生成します。次のコマンドを実行します。

firebase dataconnect:sdk:generate
  1. ウェブアプリを Firebase プロジェクトに接続します: Firebase コンソールを使用して、ウェブアプリを Firebase プロジェクトに登録します:
    1. プロジェクトを開き、[アプリを追加] をクリックします(ウェブアイコンを選択します)。
    2. SDK の設定と構成の設定は無視して、生成された firebaseConfig オブジェクトをコピー します。
    3. コードエディタで lib/firebase.tsx を開き、既存のプレースホルダをコピーした構成に置き換えます。
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. 開発サーバーを実行します。
npm run dev

3. スターター コードベースを確認する

このセクションでは、アプリのスターター コードベースの重要な領域について説明します。スキーマとクエリは最初から作成しますが、フロントエンドが SQL Connect と連携するように接続されている仕組みを理解しておくと便利です。

フォルダとファイルの構造

dataconnect/ ディレクトリ

このフォルダには、データベース構造からアプリが実行できる特定の SQL クエリまで、バックエンドの定義がすべて含まれています。

  • schema/schema.gql: 標準の GraphQL 型を使用して、ベースとなる Postgres テーブルを定義します。
  • schema/views.gql: @view ディレクティブを使用して、複雑な読み取り専用の SQL ビュー(ランキングなど)を定義します。
  • friendly-exchange/queries.gqlmutations.gql: 「コネクタ」。アプリで許可される正確なクエリとネイティブ SQL(_execute_select)を定義します。
  • dataconnect.yaml: SDK の生成と Cloud SQL デプロイ設定を規定する構成ファイル。

ディレクトリlib/

アプリケーション ロジック、認証、Firebase SQL Connect SDK との連携が含まれています。

  • firebase.tsx: Firebase アプリ、Auth、SQL Connect インスタンスの初期化を処理します。
  • ExchangeService.tsx: React コンポーネントとデータベースのブリッジです。生成された SDK 関数(buyStocksellStock など)を標準の非同期関数でラップして、エラー キャッチ、ビジネス ロジック、トースト通知を処理します。

生成された SDK

SQL Connect でクエリまたはミューテーションを記述すると、VS Code 拡張機能によって厳密に型指定された SDK が自動的に生成されます。このプロジェクトでは、フロントエンドはこれらの関数を @dataconnect/generated から直接インポートします。

4. 絵文字交換のスキーマを定義する

このセクションでは、取引アプリケーションの主要なエンティティの構造と関係を定義します。UserEmojiStockOwnershipEventPriceHistory などのエンティティはデータベース テーブルにマッピングされ、Firebase SQL Connect と GraphQL スキーマ ディレクティブを使用して関係が確立されます。

このスキーマが設定されると、アプリは売買トランザクションの実行やグローバル ランキングの更新から、ローカルの地理空間トレンドのマッピングまで、あらゆる処理に対応できるようになります。

コアエンティティと関係

  • 絵文字: 記号、名前、価格、トレンドなどの重要な詳細情報を保持します。アプリはこれを使用して市場を表示します。
  • ユーザー: トレーダーのプロフィール、利用可能なポイント(通貨)、ローカル レーダー スキャン用の地理座標を追跡します。
  • 関係: StockOwnership 結合テーブルは、特定のユーザーが特定の絵文字を所有している株数を正確に追跡します。Event 型と PriceHistory 型は、不変の台帳として機能し、市場への影響と過去の価格ポイントを記録します。

User テーブルを設定する

User 型は、システム内のトレーダーを定義し、残高、ロール、地理空間クエリの物理的な位置を追跡します。

次のコードスニペットをコピーして dataconnect/schema/schema.gql ファイルに貼り付けます。

# 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)
}

重要なポイント:

  • id: @default(expr: "auth.uid") を使用して Firebase Authentication に直接バインドします。これにより、データベース ID と Auth ID が安全に 1 対 1 になり、ユーザーが ID をスプーフィングするのを防ぐことができます。
  • points: 取引に使用される仮想通貨。デフォルトでは、新規ユーザーは 100.0 です。

Emoji テーブルを設定する

Emoji 型は、取引されるメインの資産を定義します。標準のテキスト検索用のフィールドが含まれます。

このコードスニペットをコピーして dataconnect/schema/schema.gql ファイルに貼り付けます。

# 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)
}

重要なポイント:

  • namedescription: @searchable ディレクティブを使用して、標準の全文検索用にこれらの列を最適化します。

StockOwnership テーブルを設定する

StockOwnership 型は、ユーザーと所有する絵文字の多対多の関係を処理する結合テーブルです。このスニペットをコピーして dataconnect/schema/schema.gql ファイルに貼り付けます。

# 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)
}

重要なポイント:

  • key: ["user", "emoji"]: 複合主キーを作成します。ユーザーは同じ絵文字に対して 2 つの別々のレコードを持つことはできません。ペアごとに一意性が適用されます。
  • 暗黙的な参照: User 型と Emoji 型を直接参照することで、SQL Connect はバックグラウンドで外部キー userId: String!emojiId: UUID! を自動的に生成します。

Event テーブルと PriceHistory テーブルを設定する

これらの型はアプリケーションの台帳を表し、発生した内容と価格の変動を正確に記録します。最後のスニペットをコピーして dataconnect/schema/schema.gql ファイルに貼り付けます。

# 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")
}

重要なポイント:

  • createdAtrecordedAt: @default(expr: "request.time") を使用して、データベース トランザクションが発生した正確な時刻に自動的に設定されます。これにより、クライアントがタイムスタンプを操作することを防ぐことができます。

自動生成されたフィールドとデフォルト

このスキーマは、@default(expr: "uuidV4()")@default(expr: "auth.uid") などの式を使用して、一意の ID を自動的に生成し、クライアント アプリケーションが ID を提供しなくても所有権を適用します。

5. 市場データとユーザーデータを取得する

このセクションでは、モックの市場データをデータベースに挿入し、コネクタ(クエリ)と TypeScript コードを実装して、ウェブ アプリケーション全体でこれらのコネクタを呼び出します。最終的に、アプリはライブの絵文字市場、ユーザー プロフィール、ランキングをデータベースから直接動的に取得して表示できるようになります。

モックの市場データとユーザーデータを挿入する

  1. VSCode で dataconnect/seed.gql を開きます。
  2. Firebase SQL Connect 拡張機能のエミュレータが実行されていること(または Cloud SQL インスタンスが接続されていること)を確認します。
  3. ファイルの先頭に [Run (local)] または [Run (Production)] CodeLens ボタンが表示されます。これをクリックして、モックの絵文字データと初期の価格履歴をデータベースに挿入します。
  4. SQL Connect Execution ターミナルで、データが正常に追加されたことを確認します。

基本的なクエリを実装する

まず、スキーマで定義した標準テーブルにクエリを実行しましょう。

  1. 開きます dataconnect/friendly-exchange/queries.gql
  2. 次のクエリを追加 して、ダッシュボード データ、ユーザー プロフィール、基本的な価格履歴を取得します。
# 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
  }
}

重要なポイント:

  • emojis() / events(): テーブルから直接データを取得するために自動的に生成される GraphQL クエリ フィールド。
  • id_expr: "auth.uid": 現在認証されている Firebase ユーザーのトークンに一致するユーザー プロフィールを取得して、アクセスを保護します。
  • _on_: 外部キー関係を持つ関連付けられた型からフィールドに直接アクセスできます。stockOwnerships_on_user は、1 つのクエリでユーザーのポートフォリオ全体を取得します。
  • insecureReason: オペレーションを PUBLIC に公開する場合は必須です。このデータが認証なしで公開しても安全な理由を明示的に記述します。

型安全な SQL ビューを作成する

カスタム SQL を記述する前に、Firebase SQL Connect がクエリを処理する方法を理解しておくことが重要です。

  • 標準の GraphQL: 基本的な CRUD と、厳密なエンドツーエンドの型安全性を備えた単純な関係に最適です。
  • SQL ビュー(@view): 読み取り専用の複雑な SQL(ウィンドウ関数を使用するランキングなど)に最適です。厳密な型安全な GraphQL オブジェクトをクライアントに返したい場合に適しています。
  • ネイティブ SQL (_execute / _select): DML、CTE、PostGIS 拡張機能を直接実行する場合に最適です。厳密なコンパイル時型指定と引き換えに、実行時の柔軟性を最大限に高めます(動的 JSON を返します)。

ランキングとスパークライン チャートを作成するには、移動平均を計算してユーザーをランク付けする必要があります。これは @view のユースケースです。

  1. 開きます dataconnect/schema/views.gql
  2. 次のビューを追加 して、サーバーで必要な統計情報を計算します。
# 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
}

次に、dataconnect/friendly-exchange/queries.gql を開き、TODO を置き換えて新しいビューからデータを取得します。

# 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
  }
}

重要なポイント

  • @view: クライアントサイドのコードを厳密に型指定したまま、サーバーで複雑なデータベース ロジックをカプセル化します。SQL Connect は、@view 型の GraphQL フィールドを SELECT ステートメントから返される列にマッピングします。
  • 読み取り専用: ビューには主キーがなく、直接変更することはできません。
  • クエリの生成: topTraders()emojiSparklines() は、標準テーブルのクエリとまったく同じように動作します。

検索クエリを実装する

SQL Connect は、スキーマで @searchable ディレクティブでマークされたフィールドの標準検索クエリを自動的に生成します。

次のクエリを dataconnect/friendly-exchange/queries.gql追加 して、全文検索を有効にします。

# 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
  }
}

重要なポイント

  • emojis_search: Emoji スキーマの name フィールドと description フィールドに @searchable を適用したため、自動生成されたクエリ フィールドが作成されます。

SDK を生成する

GraphQL ファイルで新しいクエリとビューを定義したため、TypeScript フロントエンドで安全に使用できるように SDK ジェネレータを実行する必要があります。

ターミナルを開いて実行します。

firebase dataconnect:sdk:generate

ウェブアプリにクエリを統合する

Firebase SQL Connect コンパイラは、.gql ファイルに基づいて SDK を生成します。これはリアルタイム アプリとして設計されているため、複数のコンポーネントで生成されたクエリ参照とともに subscribe メソッドを使用します。

次のファイルの空の useEffect ブロックを次のロジックに置き換えます。

1. ホームページ(

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. ユーザー プロフィール コンポーネント

app/profile/page.tsx

, update the 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();
  }, []);

components/FloatingMenu.tsx の場合は、手動の const { data } オブジェクトを生成されたフックに置き換えます。

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]);

重要なポイント

  • getUserProfileRef / getDashboardDataRef: GraphQL クエリを実行用に準備する自動生成関数。テーブルとビューで定義された厳密な型を保持します。
  • subscribe: クエリをリッスンする SQL Connect SDK メソッド。現時点では、コンポーネントのマウント時にデータを取得するだけですが、後のステップで、データベースが変更されるたびにこの関数が自動的にトリガーされるようにバックエンドをアップグレードします。
  1. マーケットパネル(components/MarketPanel.tsx): 同様に、MarketPanel コンポーネント(components/MarketPanel.tsx)で TODO を置き換えて、複数のクエリを同時に呼び出してサイドバーを作成できます。
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. ランキング ページ(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. 絵文字モーダル(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();
  }, []);

実例を見る

ウェブアプリを再読み込みして、クエリの動作を確認します。ホームページとサイドバーに絵文字のリストが表示され、PostgreSQL データベースから直接データが取得されます。

6. ユーザーの更新と市場取引を処理する

このセクションでは、Firebase Authentication を使用してユーザーのログイン機能を実装し、Firebase SQL Connect でユーザー プロフィール(表示名や物理的な位置など)を upsert します。また、SQL Connect の @transaction ディレクティブと @check ディレクティブを使用して、アトミックなマルチステップの市場イベントを安全に実行します。

ユーザー コネクタとロケーション コネクタを実装する

dataconnect/friendly-exchange/mutations.gql を開きます。次のミューテーションを追加して、ユーザーの作成、更新、検索を処理し、TODO を置き換えます。

# 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
    }
  )
}

重要なポイント

  • id_expr: "auth.uid": Firebase Authentication トークンから直接提供される auth.uid を使用します。これをサーバーサイドで評価することで、ユーザーは自分のプロフィール データのみを更新できるようになり、強固なセキュリティ レイヤが追加されます。

`@transaction` でロジックを連結する@transaction

次に、管理者がトリガーしてランダムな市場活動をシミュレートできる「マーケット メーカー」を実装します。これには、絵文字の価格の更新、イベントのロギング、システムの株式所有権の更新をすべて同時に行う必要があるため、アトミック トランザクションが必要です。

このミューテーションを mutations.gql ファイルに追加します。

# 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 })
}

重要なポイント

  • @transaction: すべてのデータベース オペレーション(株式の upsert、絵文字の価格の更新、イベントのロギング)が同時に成功するか、同時に失敗するようにします。
  • @check: 処理を進める前に条件を評価するディレクティブ。ここでは、認証されたユーザーの role'ADMIN' であるかどうかを確認します。ユーザーが標準の 'USER' の場合、トランザクション全体が拒否され、ロールバックされます。
  • @redact: クエリ結果(ユーザーのロールチェックなど)がレスポンス ペイロードでクライアントに返されないようにし、トランザクション レスポンスをクリーンに保ちます。

SDK を生成する

GraphQL ファイルで新しいミューテーションを定義したため、TypeScript フロントエンドで呼び出せるように SDK ジェネレータを実行する必要があります。

ターミナルを開いて実行します。

firebase dataconnect:sdk:generate

ウェブアプリにミューテーションを統合する

ウェブアプリでは、これらの生成された SDK ミューテーションを標準の非同期関数でラップして、エラー キャッチと UI 通知を処理します。

lib/ExchangeService.tsx を開き、ラッパー関数を確認します。TODO ブロックを次の実装に置き換えます。

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-3.1-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);

重要なポイント:

  • onGraphRequest: Cloud Functions を SQL Connect カスタム リゾルバ スキーマにマッピングする、特殊な Firebase Functions ラッパー。
  • args: GraphQL ミューテーションから渡された引数は、自動的に型指定され、ここで抽出されて Gemini プロンプトに挿入されます。

ミューテーションをコネクタに追加する

カスタム リゾルバ ロジックが存在するようになったので、フロントエンドから呼び出せるように、アプリケーションのコネクタを介して公開します。

dataconnect/friendly-exchange/mutations.gql を開き、ミューテーションを追加します。

# 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 をデプロイして生成する

カスタム リゾルバは Cloud Functions を介して実行されるため、エンドポイントを有効にするには、関数を Google Cloud にデプロイする必要があります。

ターミナルを開いて関数をデプロイします。

firebase deploy --only functions

デプロイしたら、フロントエンド SDK を生成して、新しい AI ミューテーションを含めます。

firebase dataconnect:sdk:generate

ウェブアプリに AI リゾルバを統合する

10 株以上の取引で速報アラートがトリガーされるように設定しましょう。

lib/ExchangeService.tsx を開きます。まず、先頭に generateTradeHeadlinetriggerEvent をインポートします。

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

次に、executeBuyStock 関数の下部にスクロールし、関数の終了直前の TODO を AI トリガー ブロックに置き換えます。

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

executeSellStock 関数の下部でも同じことを行います。

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

実例を見る

  1. ウェブアプリを再読み込みします。
  2. ログインしていることと、十分な通貨があることを確認します。
  3. 絵文字を選択し、10 株以上 を一度に購入します。
  4. ダッシュボードの右側にあるグローバル マーケット ティッカーを確認します。数秒以内に、Gemini によって生成されたカスタムの風刺的なニュースの見出しが表示されます。