1. ก่อนเริ่มต้น
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ผสานรวม Firebase SQL Connect กับฐานข้อมูล Cloud SQL เพื่อสร้าง Friendly Exchange ซึ่งเป็นเว็บแอปตลาดหุ้นอีโมจิแบบเรียลไทม์
แอปที่เสร็จสมบูรณ์จะแสดงฟีเจอร์ขั้นสูงของ SQL Connect ซึ่งรวมถึง
- SQL ดั้งเดิม: เรียกใช้คำสั่งภาษาในการจัดการข้อมูล (DML) และนิพจน์ตารางทั่วไป (CTE) ที่ซับซ้อนอย่างปลอดภัยโดยใช้
_executeและ_select - มุมมอง SQL: สร้างออบเจ็กต์ GraphQL ที่เข้มงวดและปลอดภัยตามประเภทซึ่งรองรับโดยการค้นหา Postgres แบบไดนามิกโดยใช้คำสั่ง
@view - การติดตามแบบเรียลไทม์: ซิงค์ UI ส่วนหน้าโดยใช้
@refreshทริกเกอร์ - ธุรกรรมแบบอะตอม: เชื่อมโยงการดำเนินการหลายอย่างและตรวจสอบสถานะโดยใช้
@transactionและ@check - (ไม่บังคับ) การค้นหาเชิงพื้นที่และเวกเตอร์: ใช้ประโยชน์จาก PostGIS และ pgvector เพื่อค้นหาสินทรัพย์ที่กำลังมาแรงใกล้กับพิกัดของผู้ใช้ และทำการค้นหาเชิงความหมาย
- (ไม่บังคับ) ตัวแก้ไขที่กำหนดเอง: เชื่อมต่อตรรกะ Cloud Run ที่กำหนดเองกับสคีมา GraphQL เพื่อสร้างพาดหัวข่าวการซื้อขายที่ AI สร้างขึ้น
ข้อกำหนดเบื้องต้น
คุณต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับไวยากรณ์ JavaScript/TypeScript, React และ SQL พื้นฐาน
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้
- วิธีใช้ SQL ดั้งเดิมเพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่าง GraphQL ที่ประกาศและตรรกะ PostgreSQL ดิบ
- วิธีผสานรวมส่วนขยาย Postgres เช่น PostGIS เข้ากับการค้นหาฐานข้อมูลโดยตรง
- วิธีบังคับใช้ตรรกะที่ซับซ้อนโดยใช้บล็อก
@transactionแบบแยกส่วน - วิธีสร้าง
@viewsที่ปลอดภัยตามประเภทสำหรับลีดเดอร์บอร์ดและสถิติ - วิธีตั้งค่าการสมัครใช้บริการแบบเรียลไทม์โดยใช้
@refresh
สิ่งที่คุณต้องมี
- Git
- โค้ด Visual Studio
- ติดตั้ง Node.js
- โปรเจ็กต์ Firebase ในแพ็กเกจราคา Blaze แบบจ่ายเมื่อใช้ (จำเป็นสำหรับตัวแก้ไขที่กำหนดเองและ Vertex AI)
2. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์
ขั้นตอนนี้จะแนะนําการตั้งค่าส่วนหน้าและการกําหนดค่าอินสแตนซ์ Cloud SQL สําหรับฟีเจอร์ขั้นสูง
- โคลนที่เก็บโปรเจ็กต์และติดตั้งการอ้างอิงที่จำเป็นสำหรับแอป
git clone https://github.com/firebaseextended/codelab-dataconnect-web cd codelab-dataconnect-web git switch emoji-init npm install
- เปิดโฟลเดอร์ที่โคลนโดยใช้ Visual Studio Code แล้วติดตั้ง Firebase SQL Connect Visual Studio Extension
- ตรวจสอบว่า Firebase CLI เป็นเวอร์ชันล่าสุดในเทอร์มินัล (จำเป็นสำหรับฟีเจอร์ใหม่ๆ เช่น
@refreshและ SQL ดั้งเดิม)
npm uninstall -g firebase-tools npm install -g firebase-tools firebase login firebase use your-project-id firebase init
(เลือกโฮสติ้ง การตรวจสอบสิทธิ์ และการเชื่อมต่อ SQL)
สร้าง SDK การเชื่อมต่อ SQL: เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้
firebase dataconnect:sdk:generate
- เชื่อมต่อเว็บแอปกับโปรเจ็กต์ Firebase: ลงทะเบียนเว็บแอปในโปรเจ็กต์ Firebase โดยใช้ คอนโซล Firebase
- เปิดโปรเจ็กต์ แล้วคลิกเพิ่มแอป (เลือกไอคอนเว็บ)
- ตอนนี้ให้ข้ามการตั้งค่า SDK และการกำหนดค่าไปก่อน แต่โปรดคัดลอกออบเจ็กต์
firebaseConfigที่สร้างขึ้น - เปิด
lib/firebase.tsxในตัวแก้ไขโค้ด แล้วแทนที่ตัวยึดตำแหน่งที่มีอยู่ด้วยการกำหนดค่าที่คุณเพิ่งคัดลอก
const firebaseConfig = {
apiKey: "API_KEY",
authDomain: "PROJECT_ID.firebaseapp.com",
projectId: "PROJECT_ID",
storageBucket: "PROJECT_ID.firebasestorage.app",
messagingSenderId: "SENDER_ID",
appId: "APP_ID"
};
- เรียกใช้เซิร์ฟเวอร์การพัฒนา
npm run dev
3. ตรวจสอบโค้ดเบสเริ่มต้น
ในส่วนนี้ คุณจะได้สำรวจส่วนสำคัญของโค้ดเบสเริ่มต้นของแอป แม้ว่าคุณจะต้องเขียนสคีมาและการค้นหาตั้งแต่ต้น แต่การทำความเข้าใจวิธีที่ส่วนหน้าเชื่อมต่อเพื่อโต้ตอบกับ SQL Connect ก็เป็นประโยชน์
โครงสร้างโฟลเดอร์และไฟล์
ไดเรกทอรี dataconnect/
โฟลเดอร์นี้มีคำจำกัดความของแบ็กเอนด์ ซึ่งรวมถึงทุกอย่างตั้งแต่โครงสร้างฐานข้อมูลไปจนถึงการค้นหา SQL ที่เฉพาะเจาะจงซึ่งแอปของคุณได้รับอนุญาตให้เรียกใช้
schema/schema.gql: ที่ที่คุณจะกําหนดตาราง Postgres ฐานโดยใช้ประเภท GraphQL มาตรฐานschema/views.gql: ที่ที่คุณจะกำหนดมุมมอง SQL แบบอ่านอย่างเดียวที่ซับซ้อน (เช่น ลีดเดอร์บอร์ด) โดยใช้คำสั่ง@viewfriendly-exchange/queries.gqlและmutations.gql: "ตัวเชื่อม" ของคุณ ส่วนนี้คือที่ที่คุณจะกำหนดการค้นหาที่แน่นอนและ SQL ดั้งเดิม (_execute,_select) ที่แอปของคุณอนุญาตdataconnect.yaml: ไฟล์การกำหนดค่าที่กำหนดการตั้งค่าการสร้าง SDK และการติดตั้งใช้งาน Cloud SQL
ไดเรกทอรี lib/
มีตรรกะของแอปพลิเคชัน การตรวจสอบสิทธิ์ และการโต้ตอบกับ Firebase SQL Connect SDK
firebase.tsx: จัดการการเริ่มต้นของแอป Firebase, Auth และอินสแตนซ์ SQL ConnectExchangeService.tsx: นี่คือตัวเชื่อมระหว่างคอมโพเนนต์ React กับฐานข้อมูล โดยจะห่อหุ้มฟังก์ชัน SDK ที่สร้างขึ้น (เช่นbuyStockหรือsellStock) ในฟังก์ชันแบบอะซิงโครนัสมาตรฐานเพื่อจัดการการตรวจหาข้อผิดพลาด ตรรกะทางธุรกิจ และการแจ้งเตือนแบบป๊อปอัป
SDK ที่สร้างขึ้น
เมื่อคุณเขียนการค้นหาหรือการเปลี่ยนแปลงใน SQL Connect ส่วนขยาย VS Code จะสร้าง SDK ที่มีการพิมพ์อย่างเข้มงวดโดยอัตโนมัติ ในโปรเจ็กต์นี้ ส่วนหน้าจะนำเข้าฟังก์ชันเหล่านี้จาก @dataconnect/generated โดยตรง
4. กำหนดสคีมาสำหรับการแลกเปลี่ยนอีโมจิ
ในส่วนนี้ คุณจะกำหนดโครงสร้างและความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีหลักในแอปพลิเคชันการซื้อขาย เอนทิตี เช่น User, Emoji, StockOwnership, Event และ PriceHistory จะได้รับการแมปกับตารางฐานข้อมูล โดยมีการสร้างความสัมพันธ์โดยใช้ Firebase SQL Connect และคำสั่งสคีมา GraphQL
เมื่อมีสคีมานี้แล้ว แอปของคุณจะพร้อมจัดการทุกอย่าง ตั้งแต่การดำเนินการธุรกรรมซื้อ/ขายและการอัปเดตลีดเดอร์บอร์ดทั่วโลก ไปจนถึงการแมปเทรนด์เชิงพื้นที่ในท้องถิ่น
เอนทิตีและความสัมพันธ์หลัก
- อีโมจิ: มีรายละเอียดที่สำคัญ เช่น สัญลักษณ์ ชื่อ ราคา และแนวโน้ม ซึ่งแอปใช้เพื่อแสดงตลาด
- ผู้ใช้: ติดตามโปรไฟล์ของเทรดเดอร์ คะแนนที่มี (สกุลเงิน) และพิกัดทางภูมิศาสตร์สำหรับการสแกนเรดาร์ในพื้นที่
- ความสัมพันธ์: ตารางการเข้าร่วม
StockOwnershipจะติดตามจำนวนการแชร์ที่ผู้ใช้เฉพาะรายเป็นเจ้าของอีโมจิหนึ่งๆ ประเภทEventและPriceHistoryทำหน้าที่เป็นบัญชีแยกประเภทที่แก้ไขไม่ได้ ซึ่งบันทึกผลกระทบต่อตลาดและจุดราคาในอดีตเมื่อเวลาผ่านไป
ตั้งค่าตารางผู้ใช้
ประเภท User กำหนดผู้ค้าในระบบ โดยจะติดตามยอดคงเหลือ บทบาท และสถานที่ตั้งจริงสำหรับการค้นหาภูมิสารสนเทศเชิงพื้นที่
คัดลอกแล้ววางข้อมูลโค้ดต่อไปนี้ลงในไฟล์ 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)
}
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
id: เชื่อมโยงโดยตรงกับการตรวจสอบสิทธิ์ Firebase โดยใช้@default(expr: "auth.uid")วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลระบุตัวตนของฐานข้อมูลและข้อมูลระบุตัวตนของ Auth จะเป็นแบบ 1:1 อย่างปลอดภัย ซึ่งจะป้องกันไม่ให้ผู้ใช้ปลอมแปลงรหัสpoints: สกุลเงินเสมือนที่ใช้ในการซื้อขาย โดยค่าเริ่มต้นจะเป็น100.0สำหรับผู้ใช้ใหม่
ตั้งค่าตารางอีโมจิ
ประเภท Emoji จะกำหนดชิ้นงานหลักที่ซื้อขาย รวมถึงฟิลด์สำหรับการค้นหาข้อความมาตรฐาน
คัดลอกและวางข้อมูลโค้ดนี้ลงในไฟล์ 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)
}
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
name&description: ใช้คำสั่ง@searchableเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพคอลัมน์เหล่านี้สำหรับการค้นหาข้อความแบบเต็มมาตรฐาน
ตั้งค่าตาราง StockOwnership
StockOwnership ประเภทนี้เป็นตารางรวมที่จัดการความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่มระหว่างผู้ใช้กับอีโมจิที่ผู้ใช้เป็นเจ้าของ คัดลอกและวางข้อมูลโค้ดนี้ลงในไฟล์ 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)
}
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
key: ["user", "emoji"]: สร้างคีย์หลักแบบผสม ผู้ใช้จะมีบันทึกแยกกัน 2 รายการสำหรับอีโมจิเดียวกันไม่ได้ เนื่องจากระบบจะบังคับใช้ความไม่ซ้ำกันต่อคู่- การอ้างอิงโดยนัย: เมื่ออ้างอิงประเภท
UserและEmojiโดยตรง SQL Connect จะสร้างคีย์นอกuserId: String!และemojiId: UUID!โดยอัตโนมัติในเบื้องหลัง
ตั้งค่าตาราง Event และ PriceHistory
ประเภทเหล่านี้แสดงบัญชีแยกประเภทของแอปพลิเคชัน โดยบันทึกสิ่งที่เกิดขึ้นและวิธีที่ราคาเปลี่ยนแปลงอย่างแม่นยำ คัดลอกและวางข้อมูลโค้ดสุดท้ายลงในไฟล์ 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")
}
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
createdAt&recordedAt: ตั้งค่าโดยอัตโนมัติเป็นเวลาที่แน่นอนที่ธุรกรรมในฐานข้อมูลเกิดขึ้นโดยใช้@default(expr: "request.time")ซึ่งจะช่วยป้องกันไม่ให้ไคลเอ็นต์บิดเบือนการประทับเวลา
ฟิลด์และค่าเริ่มต้นที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ
สคีมาใช้การแสดงออก เช่น @default(expr: "uuidV4()") และ @default(expr: "auth.uid") เพื่อสร้างรหัสที่ไม่ซ้ำกันโดยอัตโนมัติและบังคับใช้ความเป็นเจ้าของโดยไม่ต้องให้แอปพลิเคชันไคลเอ็นต์ระบุรหัสเหล่านั้น
5. ดึงข้อมูลตลาดและข้อมูลผู้ใช้
ในส่วนนี้ คุณจะแทรกข้อมูลตลาดจำลองลงในฐานข้อมูล จากนั้นใช้ตัวเชื่อมต่อ (การค้นหา) และโค้ด TypeScript เพื่อเรียกตัวเชื่อมต่อเหล่านี้ในเว็บแอปพลิเคชัน เมื่อสิ้นสุดแล้ว แอปจะดึงและแสดงตลาดอีโมจิสด โปรไฟล์ผู้ใช้ และลีดเดอร์บอร์ดแบบไดนามิกจากฐานข้อมูลได้โดยตรง
แทรกข้อมูลตลาดและข้อมูลผู้ใช้จำลอง
- ใน VSCode ให้เปิด
dataconnect/seed.gql - ตรวจสอบว่าโปรแกรมจำลองในส่วนขยาย Firebase SQL Connect กำลังทำงานอยู่ (หรืออินสแตนซ์ Cloud SQL เชื่อมต่ออยู่)
- คุณควรเห็นปุ่ม CodeLens Run (local) หรือ Run (Production) ที่ด้านบนของไฟล์ คลิกเพื่อแทรกข้อมูลอีโมจิจำลองและประวัติราคาเริ่มต้นลงในฐานข้อมูล
- ตรวจสอบเทอร์มินัลการดำเนินการ SQL Connect เพื่อยืนยันว่าเพิ่มข้อมูลสำเร็จแล้ว
ใช้การค้นหาพื้นฐาน
ก่อนอื่น มาค้นหาตารางมาตรฐานที่คุณกําหนดไว้ในสคีมา
- เปิด
dataconnect/friendly-exchange/queries.gql - เพิ่มการค้นหาต่อไปนี้เพื่อเรียกข้อมูลแดชบอร์ด โปรไฟล์ผู้ใช้ และประวัติราคาพื้นฐาน
# 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
}
}
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
emojis()/events(): ฟิลด์การค้นหา GraphQL ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติเพื่อดึงข้อมูลจากตารางโดยตรงid_expr: "auth.uid": รักษาความปลอดภัยในการเข้าถึงโดยการดึงโปรไฟล์ผู้ใช้ที่ตรงกับโทเค็นของผู้ใช้ Firebase ที่ได้รับการตรวจสอบสิทธิ์ในปัจจุบัน_on_: อนุญาตให้เข้าถึงฟิลด์โดยตรงจากประเภทที่เชื่อมโยงซึ่งมีความสัมพันธ์คีย์นอกstockOwnerships_on_userจะดึงข้อมูลพอร์ตโฟลิโอทั้งหมดของผู้ใช้ในการค้นหาครั้งเดียวinsecureReason: ต้องระบุเมื่อเปิดเผยการดำเนินการต่อPUBLICโดยจะระบุอย่างชัดเจนว่าเหตุใดจึงแสดงข้อมูลนี้ได้อย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องมีการตรวจสอบสิทธิ์
สร้างมุมมอง SQL ที่ปลอดภัยต่อประเภท
ก่อนเขียน SQL ที่กำหนดเอง คุณควรทำความเข้าใจวิธีต่างๆ ที่ Firebase SQL Connect จัดการคำค้นหา
- GraphQL มาตรฐาน: เหมาะที่สุดสำหรับ CRUD พื้นฐานและความสัมพันธ์แบบง่ายๆ ที่มีความปลอดภัยในการกำหนดประเภทแบบต้นทางถึงปลายทางที่เข้มงวด
- มุมมอง SQL (
@view): เหมาะที่สุดสำหรับ SQL ที่ซับซ้อนแบบอ่านอย่างเดียว (เช่น ลีดเดอร์บอร์ดที่ใช้ฟังก์ชันหน้าต่าง) ซึ่งคุณยังต้องการให้ระบบแสดงออบเจ็กต์ GraphQL ที่เข้มงวดและปลอดภัยตามประเภทไปยังไคลเอ็นต์ - SQL ดั้งเดิม (
_execute/_select): เหมาะที่สุดสำหรับการเรียกใช้ DML, CTE หรือส่วนขยาย PostGIS โดยตรง คุณแลกเปลี่ยนการพิมพ์อย่างเข้มงวดในเวลาคอมไพล์กับความยืดหยุ่นสูงสุดในเวลาดำเนินการ (แสดงผล JSON แบบไดนามิก)
หากต้องการสร้างลีดเดอร์บอร์ดและแผนภูมิประกาย เราต้องคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และจัดอันดับผู้ใช้ นี่คือกรณีการใช้งานสำหรับ @view
- เปิด
dataconnect/schema/views.gql - เพิ่มมุมมองต่อไปนี้เพื่อคำนวณสถิติที่จำเป็นในเซิร์ฟเวอร์
# 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
}
ตอนนี้ให้เปิด dataconnect/friendly-exchange/queries.gql แล้วแทนที่ TODO เพื่อดึงข้อมูลจากมุมมองใหม่
# 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: $emojiId } }
orderBy: [{ recordedAt: ASC }]
limit: 50
) {
price
movingAverage
recordedAt
}
}
# List top traders ordered by rank from topTraders view
query GetTopTraders
@auth(
level: PUBLIC
insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
topTraders(orderBy: [{ rank: ASC }]) {
id
username
profileImage
netWorth
rank
}
}
# Get chronological market ticker feed of recent events from tickerFeeds view
query GetChronologicalTicker
@auth(
level: PUBLIC
insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
tickerFeeds(orderBy: [{ eventTime: DESC }], limit: 30) {
type
symbol
name
currentPrice
trend
description
eventTime
}
}
# Get simple price points for rendering emoji sparkline charts from emojiSparklines view
query GetEmojiSparklines
@auth(
level: PUBLIC
insecureReason: "This operation is safe to expose to the public."
) {
emojiSparklines {
emojiId
price
recordedAt
}
}
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
@view: ห่อหุ้มตรรกะฐานข้อมูลที่ซับซ้อนในเซิร์ฟเวอร์ในขณะที่ยังคงโค้ดฝั่งไคลเอ็นต์เป็นแบบพิมพ์อย่างเคร่งครัด SQL Connect จะแมปฟิลด์ GraphQL ใน@viewประเภทกับคอลัมน์ที่คำสั่งSELECTแสดงผล- อ่านอย่างเดียว: มุมมองไม่มีคีย์หลักและแก้ไขโดยตรงไม่ได้
- การสร้างคําค้นหา: สังเกตว่า
topTraders()และemojiSparklines()ทำงานเหมือนกับการค้นหาตารางมาตรฐานทุกประการ
ใช้คำค้นหา
SQL Connect จะสร้างคำค้นหามาตรฐานโดยอัตโนมัติสำหรับฟิลด์ใดก็ตามที่ทำเครื่องหมายด้วยคำสั่ง @searchable ในสคีมา
เพิ่มการค้นหาต่อไปนี้ลงใน dataconnect/friendly-exchange/queries.gql เพื่อเปิดใช้การค้นหาข้อความแบบเต็ม
# Search emojis using full-text search query
query SearchEmojis($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
}
}
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
emojis_search: ฟิลด์คำค้นหาที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติเนื่องจากคุณใช้@searchableกับฟิลด์nameและdescriptionในสคีมาEmoji
สร้าง SDK
เนื่องจากคุณได้กำหนดการค้นหาและมุมมองใหม่ในไฟล์ GraphQL แล้ว คุณจึงต้องเรียกใช้เครื่องมือสร้าง SDK เพื่อให้ส่วนหน้าของ TypeScript ใช้การค้นหาและมุมมองเหล่านั้นได้อย่างปลอดภัย
เปิดเทอร์มินัลแล้วเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้
firebase dataconnect:sdk:generate
ผสานรวมคําค้นหาในเว็บแอป
คอมไพเลอร์ Firebase SQL Connect จะสร้าง SDK ตามไฟล์ .gql เนื่องจากแอปนี้ออกแบบมาให้เป็นแอปแบบเรียลไทม์ คุณจึงต้องใช้เมธอด subscribe ควบคู่ไปกับการอ้างอิงการค้นหาที่สร้างขึ้นในคอมโพเนนต์ต่างๆ
แทนที่บล็อก useEffect ที่ว่างเปล่าในไฟล์ต่อไปนี้ด้วยตรรกะด้านล่าง
1. หน้าแรก (
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. คอมโพเนนต์โปรไฟล์ผู้ใช้
app/profile/page.tsx
อัปเดต Hook ดังนี้
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();
}, []);
สำหรับ components/FloatingMenu.tsx ให้แทนที่ออบเจ็กต์ const { data } ที่สร้างขึ้นด้วยตนเองด้วยฮุกที่สร้างขึ้นด้วย
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]);
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
getUserProfileRef/getDashboardDataRef: ฟังก์ชันที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติซึ่งเตรียมคำค้นหา GraphQL เพื่อการดำเนินการ โดยจะรักษาประเภทที่เข้มงวดซึ่งกำหนดโดยตารางและมุมมองsubscribe: เมธอด SQL Connect SDK ที่รับฟังการค้นหา ตอนนี้ฟังก์ชันนี้จะดึงข้อมูลเมื่อคอมโพเนนต์โหลด แต่ในขั้นตอนต่อๆ ไป เราจะอัปเกรดแบ็กเอนด์เพื่อเรียกใช้ฟังก์ชันนี้โดยอัตโนมัติเมื่อใดก็ตามที่ฐานข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลง
- แผงตลาด (
components/MarketPanel.tsx): ในทํานองเดียวกัน ในคอมโพเนนต์ MarketPanel (components/MarketPanel.tsx) คุณสามารถแทนที่TODOเพื่อเรียกใช้การค้นหาหลายรายการพร้อมกันเพื่อสร้างแถบด้านข้างได้
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();
}, []);
- หน้าลีดเดอร์บอร์ด (
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();
}, []);
- โมดอลอีโมจิ (
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();
}, []);
ดูของจริง
โหลดเว็บแอปซ้ำเพื่อดูการทำงานของคำค้นหา ตอนนี้หน้าแรกและแถบด้านข้างจะแสดงรายการอิโมจิโดยดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล PostgreSQL โดยตรง
6. จัดการการอัปเดตของผู้ใช้และธุรกรรมในตลาด
ในส่วนนี้ คุณจะใช้ฟังก์ชันการลงชื่อเข้าใช้ของผู้ใช้โดยใช้การตรวจสอบสิทธิ์ Firebase เพื่ออัปเดตหรือแทรกโปรไฟล์ผู้ใช้ (เช่น ชื่อที่แสดงและสถานที่ตั้งจริง) ใน Firebase SQL Connect นอกจากนี้ คุณยังใช้คำสั่ง @transaction และ @check ของ SQL Connect เพื่อเรียกใช้เหตุการณ์ทางการตลาดแบบหลายขั้นตอนที่ทำงานอย่างต่อเนื่องได้อย่างปลอดภัย
ติดตั้งใช้งานเครื่องมือเชื่อมต่อผู้ใช้และสถานที่ตั้ง
เปิด dataconnect/friendly-exchange/mutations.gql แทนที่ TODO ด้วยการเพิ่มการเปลี่ยนแปลงต่อไปนี้เพื่อจัดการการสร้าง การอัปเดต และการค้นหาผู้ใช้
# 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
}
)
}
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
id_expr: "auth.uid": ใช้auth.uidซึ่งได้จากโทเค็นการตรวจสอบสิทธิ์ Firebase โดยตรง การประเมินฝั่งเซิร์ฟเวอร์นี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้จะอัปเดตได้เฉพาะข้อมูลโปรไฟล์ของตนเองเท่านั้น ซึ่งเป็นการเพิ่มเลเยอร์ความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง
ตรรกะของเชนที่มี @transaction
จากนั้นคุณจะใช้ "ผู้สร้างตลาด" ที่ผู้ดูแลระบบสามารถเรียกใช้เพื่อจำลองกิจกรรมในตลาดแบบสุ่ม เนื่องจากต้องอัปเดตราคาของอิโมจิ บันทึกเหตุการณ์ และอัปเดตการเป็นเจ้าของสต็อกของระบบพร้อมกัน เราจึงต้องใช้ธุรกรรมแบบอะตอม
เพิ่มการเปลี่ยนแปลงนี้ลงในไฟล์ 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 })
}
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
@transaction: ช่วยให้การดำเนินการฐานข้อมูลทั้งหมด (การแทรก/อัปเดตสต็อก การอัปเดตราคาอีโมจิ การบันทึกเหตุการณ์) สำเร็จพร้อมกันหรือล้มเหลวพร้อมกัน@check: คำสั่งที่ประเมินเงื่อนไขก่อนดำเนินการต่อ ในที่นี้ ระบบจะตรวจสอบว่าroleของผู้ใช้ที่ผ่านการตรวจสอบสิทธิ์คือ'ADMIN'หรือไม่ หากผู้ใช้เป็นเพียง'USER'มาตรฐาน ระบบจะปฏิเสธธุรกรรมทั้งหมดและย้อนกลับ@redact: ป้องกันไม่ให้ระบบส่งผลการค้นหา (เช่น การตรวจสอบบทบาทของผู้ใช้) กลับไปยังไคลเอ็นต์ในเพย์โหลดการตอบกลับ เพื่อให้การตอบกลับธุรกรรมสะอาด
สร้าง SDK
เนื่องจากคุณได้กำหนดการเปลี่ยนแปลงใหม่ในไฟล์ GraphQL แล้ว คุณจึงต้องเรียกใช้เครื่องมือสร้าง SDK เพื่อให้ส่วนหน้าของ TypeScript เรียกใช้ได้
เปิดเทอร์มินัลแล้วเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้
firebase dataconnect:sdk:generate
ผสานรวมการเปลี่ยนแปลงในเว็บแอป
ในเว็บแอป คุณจะรวมการเปลี่ยนแปลง SDK ที่สร้างขึ้นเหล่านี้ไว้ในฟังก์ชันแบบอะซิงโครนัสมาตรฐานเพื่อจัดการการตรวจหาข้อผิดพลาดและการแจ้งเตือน UI
เปิด lib/ExchangeService.tsx และตรวจสอบฟังก์ชัน Wrapper แทนที่บล็อก TODO ด้วยการติดตั้งใช้งานต่อไปนี้
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:
- Navigate to your Profile and test out the Auto-Locate button. When you click Update Coordinates, the
UpdateUserLocationmutation will execute. - Open the Floating Control Panel (the purple icon in the bottom right corner).
- Click USER and switch your authorization level to ADMIN.
- Click Trigger random market activity. Because your role is now
'ADMIN', the@checkdirective passes, the@transactionexecutes, 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.
- Navigate to the Google Cloud Console.
- Go to Cloud SQL -> select your provisioned instance -> click Cloud SQL Studio.
- 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.
- Open
dataconnect/friendly-exchange/queries.gql. - Add the following Native SQL queries using the
_selectfield:
# 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$userLngare 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 asUPDATE,INSERT, orDELETE.- Common Table Expressions (
WITH): Each block in the CTE depends on the previous one. For example,add_fundswill only execute ifcheck_sharesreturns 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
- 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.
- Execute Trades: In
lib/ExchangeService.tsx, we wrap the generatedbuyStockandsellStockSDKs. Notice how the return typesbuyResultandsellResultmust be manually validated as arrays, because_executereturns dynamic JSON data based on your specificRETURNINGclauses in the SQL strings. - Replace the empty
executeBuyStockandexecuteSellStockfunctions 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
- In your browser, navigate to the Geo page from the top navigation bar.
- If your location is correctly set in your Profile, the Global Top Assets map will ping the
GetTopEmojisByCitynative query to drop pins on cities with high trade volumes. - Click Scan Local Network. The
Local Radar Scannerwill ask for your browser's location and ping theGetTrendingEmojisNearMenative query, utilizing PostGIS to find the top assets specifically traded within 50km of your coordinates! - 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
_executequeries.
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:
- Trigger (
@refresh): You tell the SQL Connect backend which specific mutations should trigger a data refresh for a given query. - 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. - 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.
- UI Reactivity: The SDK automatically fires the
onNextcallbacks 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.
- Open
dataconnect/friendly-exchange/queries.gql. - Update your existing queries by attaching
@refreshdirectives for every market-altering mutation. For example, updateGetDashboardDataandGetUserProfile:
# 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 specificQueryRef.unsubscribe(): Callingsubscribereturns a cleanup function. It is critical to return this in youruseEffectso 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.
- Open your web app in two separate browser windows side-by-side.
- In one window, purchase a few shares of an emoji.
- 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
- Set up Firebase Authentication with Google Sign-In.
- (Optional) Allow domains for Firebase Authentication using the Firebase console (for example,
http://127.0.0.1).- In the Authentication settings, go to Authorized Domains.
- 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.
- Navigate to the Google Cloud Console.
- Go to Cloud SQL -> select your provisioned instance -> click Cloud SQL Studio.
- 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
- Follow the prerequisites guide to set up Vertex AI APIs from Google Cloud. This step is essential to support the embedding generation.
- Re-deploy your schema to activate
pgvectorand vector search by runningfirebase deploy --only dataconnector clicking "Deploy to Production" using the Firebase SQL Connect VS Code extension.
Populate the database with embeddings
- Open the
dataconnectfolder in VS Code. - Click Run (Production) in
optional_vector_seed.gqlto 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:
- Enter
generateTradeHeadlineas the name for your custom resolver. - 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);
สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้
onGraphRequest: Wrapper ของฟังก์ชันของ Firebase ที่มีความเฉพาะเจาะจงซึ่งแมป Cloud Function กับสคีมาตัวแก้ไขที่กำหนดเองของ SQL Connectargs: ระบบจะพิมพ์และดึงอาร์กิวเมนต์ที่ส่งจากการกลายพันธุ์ของ GraphQL โดยอัตโนมัติที่นี่เพื่อแทรกลงในพรอมต์ Gemini
เพิ่มการเปลี่ยนแปลงลงในตัวเชื่อมต่อ
เมื่อมีตรรกะตัวแก้ไขที่กำหนดเองแล้ว ให้เปิดเผยผ่านเครื่องมือเชื่อมต่อของแอปพลิเคชันเพื่อให้ส่วนหน้าเรียกใช้ได้
เปิด dataconnect/friendly-exchange/mutations.gql แล้วเพิ่มการเปลี่ยนแปลงต่อไปนี้
# 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
)
}
ติดตั้งใช้งานและสร้าง SDK
เนื่องจากตัวแก้ไขที่กำหนดเองทำงานผ่าน Cloud Functions คุณจึงต้องทำให้ฟังก์ชันใช้งานได้ใน Google Cloud เพื่อให้ปลายทางทำงาน
เปิดเทอร์มินัลและทำให้ฟังก์ชันใช้งานได้โดยทำดังนี้
firebase deploy --only functions
เมื่อทำให้ใช้งานได้แล้ว ให้สร้าง SDK ส่วนหน้าเพื่อรวมการเปลี่ยนแปลง AI ใหม่
firebase dataconnect:sdk:generate
ผสานรวมตัวแก้ไข AI ในเว็บแอป
มาตั้งค่าให้ระบบส่งการแจ้งเตือนข่าวด่วนเมื่อมีการซื้อขายหุ้นตั้งแต่ 10 หุ้นขึ้นไปกัน
เปิด lib/ExchangeService.tsx ก่อนอื่น ตรวจสอบว่าคุณได้นำเข้า generateTradeHeadline และ triggerEvent ที่ด้านบนแล้ว
import {
buyStock,
sellStock,
generateTradeHeadline,
triggerEvent
} from "@dataconnect/generated";
จากนั้นเลื่อนลงไปที่ด้านล่างของexecuteBuyStockฟังก์ชัน แล้วแทนที่ TODO ด้วยบล็อกทริกเกอร์ AI ก่อนที่ฟังก์ชันจะสิ้นสุด
// ... (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(),
});
}
};
ทำแบบเดียวกันที่ด้านล่างของฟังก์ชัน 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(),
});
}
};
ดูของจริง
- โหลดเว็บแอปซ้ำ
- ตรวจสอบว่าคุณได้ลงชื่อเข้าใช้และมีสกุลเงินเพียงพอ
- เลือกอีโมจิและซื้อการแชร์อย่างน้อย 10 รายการพร้อมกัน
- ดูแถบเลื่อนตลาดโลกทางด้านขวาของแดชบอร์ด ภายในไม่กี่วินาที คุณจะเห็นพาดหัวข่าวเสียดสีที่กำหนดเองซึ่ง Gemini สร้างขึ้น