Em Firebase Data Connect, as operações de dados em massa são realizadas usando mutações. Embora seus projetos Data Connect armazenem dados no PostgreSQL, não é possível carregar dados em massa usando instruções ou ferramentas SQL: o serviço Data Connect e os esquemas dele precisam ficar sincronizados com o banco de dados, e operar diretamente no PostgreSQL interromperia essa sincronização.
Por isso, o Data Connect oferece mutações padrão de _insertMany,
_upsertMany e _deleteMany para semeadura de dados e gerenciamento de dados em massa.
Quando você está criando protótipos de apps e executando fluxos de CI/CD, essas mutações podem ser chamadas em um ambiente de desenvolvimento local usando a extensão do VS Code, o emulador Data Connect e (opcionalmente) uma instância de banco de dados local.
Gerar dados em instâncias locais e de produção
No Guia de início, você configura um app para adicionar um único registro a uma única tabela usando uma mutação de inserção ad hoc.
Para ser utilizável, o app de avaliação de filmes precisa de dados de filmes, avaliações e usuários para consultas e mutações de protótipo que usam mesclagens e outras operações em várias tabelas com dados realistas. É possível expandir seu esquema e propagar seu banco de dados.
O ambiente de prototipagem precisa de código para realizar a semeadura de dados. Este guia oferece alguns exemplos, ilustrando:
- Uso de
_insertManye_upsertManyem tabelas individuais - Uso de
_insertManyem tabelas relacionadas
Atualizar o esquema do app de avaliação de filmes
É possível usar as mutações _insertMany e _upsertMany para atualizar tabelas de banco de dados individuais uma por vez ou atualizar várias tabelas relacionadas por relacionamentos de mesclagem. Confira abaixo um esquema expandido do app de análise de filmes que ajuda a ilustrar esses
casos de uso e exemplos. Ele expande schema.gql além do
tipo Movie inicial para incluir os tipos Actor e MovieActor. Assim, podemos
criar protótipos de consultas mais complexas.
# Actors
# Suppose an actor can participate in multiple movies and movies can have multiple actors
# Movie - Actors (or vice versa) is a many to many relationship
type Actor @table {
id: UUID!
imageUrl: String!
name: String! @col(name: "name", dataType: "varchar(30)")
}
# Join table for many-to-many relationship for movies and actors
# The 'key' param signifies the primary key(s) of this table
# In this case, the keys are [movieId, actorId], the generated fields of the reference types [movie, actor]
type MovieActor @table(key: ["movie", "actor"]) {
# @ref creates a field in the current table (MovieActor) that holds the primary key of the referenced type
# In this case, @ref(fields: "movieId", references: "id") is implied
movie: Movie!
# movieId: UUID! <- this is created by the implied @ref
actor: Actor!
# actorId: UUID! <- this is created by the implied @ref
role: String! # "main" or "supporting"
}
Gravar mutações para dados de estado de sugestão-zero
Durante a prototipagem, quando suas consultas e mutações precisam ser testadas em uma gama de valores discretos, é possível preencher dados com vários registros. Por exemplo, você pode adicionar vários registros de filmes com diferentes tipos de gêneros e classificações para testar comparações e filtragem.
Gerar dados nas tabelas Movie e Actor
Dependendo do seu estágio de prototipagem, você pode usar a mesma técnica
apresentada no guia "Começar" para inserir um ou dois registros: ou seja, você
pode usar as lentes de código na extensão do VS Code para criar mutações _insert,
codificar dados e executar essas mutações no VS Code.
Futuramente, faz mais sentido adicionar muitos registros em uma tabela usando uma operação _insertMany. No exemplo de app de análise de filmes, isso insere um
conjunto inicial de dados em Movie e Actor.
Para executar as mutações a seguir, usando a extensão do Firebase do VS Code, na visualização do editor de arquivos apropriado, clique nos botões Run (Production) ou Run (Local) do CodeLens, dependendo se você está criando protótipos com seu serviço de produção ou um banco de dados local.
# insertMany for Movie
# 2 records shown
mutation {
movie_insertMany(data: [
{
id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
title: "Inception",
imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
genre: "sci-fi",
},
{
id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
title: "The Matrix",
imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
genre: "action",
}
])
}
# insertMany for Actor
# 2 records shown
mutation {
actor_insertMany(data: [
{
id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fdicaprio.jpeg?alt=media&token=452e030a-efa5-4ef4-bb81-502b23241316",
name: "Leonardo DiCaprio"
},
{
id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174001",
imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fkeanu.jpg?alt=media&token=6056520c-ef3e-4823-aad0-108aab163115",
name: "Keanu Reeves"
}
])
}
Gerar dados na tabela de mesclagem MovieActor
Para testar consultas e mutações usando junções e outras operações complexas, adicione vários registros à tabela MovieActor.
Aqui, ao atualizar várias tabelas nesse tipo de relação, é possível
adicionar a diretiva @transaction para garantir que a atualização seja concluída corretamente.
mutation @transaction {
movie_insertMany(data: [
{
id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
title: "Inception",
imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
genre: "sci-fi",
},
{
id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
title: "The Matrix",
imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
genre: "action",
}
])
actor_insertMany(data: [
{
id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fdicaprio.jpeg?alt=media&token=452e030a-efa5-4ef4-bb81-502b23241316",
name: "Leonardo DiCaprio"
},
{
id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174001",
imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fkeanu.jpg?alt=media&token=6056520c-ef3e-4823-aad0-108aab163115",
name: "Keanu Reeves"
}
])
}
Escrever uma mutação para redefinir dados de origem
Ao criar protótipos e realizar a CI/CD, redefinir os dados para um estado zero para executar uma nova série de testes em um novo conjunto de dados pode ser útil.
Para fazer isso, se o código do protótipo não adicionar registros às tabelas, use a
mutação _upsertMany fornecida por Data Connect.
No exemplo abaixo, movie_upsertMany é chamado com os valores iniciais
para atualizar os registros de filmes para o estado original.
mutation {
# Execute an upsertMany operation to update the Movie table
movie_upsertMany(data: [
{
id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
title: "Inception",
imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
genre: "sci-fi",
},
{
id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
title: "The Matrix",
imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
genre: "action",
}
…
}