Firebase Data Connect की मदद से, Google Cloud SQL से मैनेज किए गए PostgreSQL इंस्टेंस के लिए कनेक्टर बनाए जा सकते हैं. ये कनेक्टर, आपके डेटा का इस्तेमाल करने के लिए स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन के कॉम्बिनेशन होते हैं.
शुरू करने से जुड़ी गाइड में, PostgreSQL के लिए ईमेल ऐप्लिकेशन स्कीमा के बारे में बताया गया था. हालांकि, इस गाइड में PostgreSQL के लिए Data Connect स्कीमा डिज़ाइन करने के बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है. अब इसमें, प्रेरणा देने वाले उदाहरण के तौर पर, फ़िल्म की समीक्षा वाले डेटाबेस का इस्तेमाल किया गया है.
इस गाइड में, स्कीमा के उदाहरणों के साथ Data Connect क्वेरी और म्यूटेशन दिए गए हैं. Data Connect स्कीमा के बारे में गाइड में, क्वेरी और म्यूटेशन के बारे में क्यों बताया गया है? GraphQL पर आधारित अन्य प्लैटफ़ॉर्म की तरह, Firebase Data Connect एक क्वेरी-फ़र्स्ट डेवलपमेंट प्लैटफ़ॉर्म है. इसलिए, डेवलपर के तौर पर आपको डेटा मॉडलिंग में यह सोचना होगा कि आपके क्लाइंट को किस डेटा की ज़रूरत है. इससे आपके प्रोजेक्ट के लिए डेवलप किए गए डेटा स्कीमा पर काफ़ी असर पड़ेगा.
इस गाइड में सबसे पहले, फ़िल्मों की समीक्षाओं के लिए नया स्कीमा दिया गया है. इसके बाद, उस स्कीमा से मिली क्वेरी और म्यूटेशन के बारे में बताया गया है. आखिर में, मुख्य Data Connect स्कीमा के बराबर एसक्यूएल लिस्टिंग दी गई है.
फ़िल्म की समीक्षा करने वाले ऐप्लिकेशन का स्कीमा
मान लें कि आपको एक ऐसी सेवा बनानी है जिसकी मदद से लोग फ़िल्मों की समीक्षाएं सबमिट कर सकें और उन्हें देख सकें.
ऐसे ऐप्लिकेशन के लिए, आपको शुरुआती स्कीमा की ज़रूरत होती है. बाद में, इस स्कीमा को बढ़ाया जा सकता है, ताकि जटिल रिलेशनल क्वेरी बनाई जा सकें.
फ़िल्म की जानकारी देने वाली टेबल
फ़िल्मों के स्कीमा में, मुख्य डायरेक्टिव शामिल होते हैं. जैसे:
@table, जिसकी मदद से हमsingularऔरpluralआर्ग्युमेंट का इस्तेमाल करके, ऑपरेशन के नाम सेट कर सकते हैं@colका इस्तेमाल करके, कॉलम के नाम साफ़ तौर पर सेट किए जा सकते हैं@defaultको डिफ़ॉल्ट सेटिंग सेट करने की अनुमति दें.
# Movies
type Movie
@table(name: "Movies", singular: "movie", plural: "movies", key: ["id"]) {
id: UUID! @col(name: "movie_id") @default(expr: "uuidV4()")
title: String!
releaseYear: Int @col(name: "release_year")
genre: String
rating: Int @col(name: "rating")
description: String @col(name: "description")
}
सर्वर वैल्यू और मुख्य स्केलर
फ़िल्म की समीक्षा करने वाले ऐप्लिकेशन के बारे में जानने से पहले, आइए Data Connect सर्वर वैल्यू और की स्केलर के बारे में जानते हैं.
सर्वर वैल्यू का इस्तेमाल करके, सर्वर को डाइनैमिक तौर पर अपनी टेबल में फ़ील्ड भरने की अनुमति दी जा सकती है. इसके लिए, सर्वर-साइड एक्सप्रेशन के हिसाब से सेव की गई या तुरंत कैलकुलेट की जा सकने वाली वैल्यू का इस्तेमाल किया जाता है. उदाहरण के लिए, ऐसा फ़ील्ड तय किया जा सकता है जिसमें updatedAt: Timestamp! @default(expr: "request.time") एक्सप्रेशन का इस्तेमाल करके फ़ील्ड को ऐक्सेस करने पर टाइमस्टैंप लागू होता है.
मुख्य स्केलर, ऑब्जेक्ट के छोटे आइडेंटिफ़ायर होते हैं. इन्हें Data Connect आपके स्कीमा के मुख्य फ़ील्ड से अपने-आप इकट्ठा करता है. मुख्य स्केलर, डेटा को प्रोसेस करने की क्षमता के बारे में बताते हैं. इनकी मदद से, एक ही कॉल में अपने डेटा की पहचान और स्ट्रक्चर के बारे में जानकारी पाई जा सकती है. ये खास तौर पर तब काम आते हैं, जब आपको नए रिकॉर्ड पर क्रम से कार्रवाइयां करनी हों और आने वाले समय में होने वाले ऑपरेशनों के लिए, आपको एक यूनीक आइडेंटिफ़ायर पास करना हो. साथ ही, जब आपको ज़्यादा जटिल कार्रवाइयां करने के लिए, रिलेशनल कुंजियों को ऐक्सेस करना हो.
आईडी का टाइप
GraphQL में, ID टाइप को ओपेक टाइप के तौर पर तय किया जाता है. इसे स्ट्रिंग के तौर पर क्रम से लगाया जाता है. GraphQL, आईडी के फ़ॉर्मैट के हिसाब से काम नहीं करता. हालांकि, यह इनपुट से स्ट्रिंग और पूर्णांकों को बदल देगा.
PostgreSQL की कुंजियां आम तौर पर पूर्णांक या यूयूआईडी होती हैं, स्ट्रिंग नहीं.
Data Connect आपके स्कीमा से ऐसी कुंजियां अपने-आप जनरेट करता है. @default डायरेक्टिव का इस्तेमाल करके, कुंजी जनरेट करने की प्रोसेस को अपनी ज़रूरत के हिसाब से बनाया जा सकता है. जैसा कि ऐक्टर टेबल की id फ़ील्ड की परिभाषा में दिखाया गया है: id: ID! … @default(generate: "UUID").
फ़िल्म के मेटाडेटा की टेबल
अब हम फ़िल्म के निर्देशकों के बारे में जानकारी ट्रैक करेंगे. साथ ही, Movie के साथ वन-टू-वन
रिलेशनशिप सेट अप करेंगे.
संबंधों को तय करने के लिए, @ref डायरेक्टिव जोड़ें.
# Movie Metadata
# Movie - MovieMetadata is a one-to-one relationship
type MovieMetadata
@table(
name: "MovieMetadata"
) {
# @ref creates a field in the current table (MovieMetadata) that holds the
# primary key of the referenced type
# In this case, @ref(fields: "id") is implied
movie: Movie! @ref
# movieId: UUID <- this is created by the above @ref
director: String @col(name: "director")
}
Actor और MovieActor
इसके बाद, आपको अपनी फ़िल्मों में ऐक्टर चाहिए. फ़िल्मों और ऐक्टर के बीच कई-से-कई का संबंध होता है. इसलिए, एक जॉइन टेबल बनाएं.
# 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(name: "Actors", singular: "actor", plural: "actors") {
id: UUID! @col(name: "actor_id") @default(expr: "uuidV4()")
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: "id") is implied
movie: Movie! @ref
# movieId: UUID! <- this is created by the above @ref, see: implicit.gql
actor: Actor! @ref
# actorId: UUID! <- this is created by the above @ref, see: implicit.gql
role: String! @col(name: "role") # "main" or "supporting"
# optional other fields
}
उपयोगकर्ता
आखिर में, आपके ऐप्लिकेशन के उपयोगकर्ताओं के लिए.
# Users
# Suppose a user can leave reviews for movies
# user:reviews is a one to many relationship, movie:reviews is a one to many relationship, movie:user is a many to many relationship
type User
@table(name: "Users", singular: "user", plural: "users", key: ["id"]) {
id: UUID! @col(name: "user_id") @default(expr: "uuidV4()")
auth: String @col(name: "user_auth") @default(expr: "auth.uid")
username: String! @col(name: "username", dataType: "varchar(30)")
# The following are generated from the @ref in the Review table
# reviews_on_user
# movies_via_Review
}
डेटा टाइप, जो इस्तेमाल किए जा सकते हैं
Data Connect इन स्केलर डेटा टाइप के साथ काम करता है. साथ ही, @col(dataType:) का इस्तेमाल करके, PostgreSQL टाइप को असाइन किया जा सकता है.
| Data Connect टाइप | GraphQL में पहले से मौजूद टाइप या Data Connect कस्टम टाइप |
PostgreSQL का डिफ़ॉल्ट टाइप | PostgreSQL के साथ काम करने वाले टाइप (ब्रैकेट में दिया गया दूसरा नाम) |
|---|---|---|---|
| स्ट्रिंग | GraphQL | टेक्स्ट | text bit(n), varbit(n) char(n), varchar(n) |
| Int | GraphQL | int | Int2 (smallint, smallserial), int4 (integer, int, serial) |
| फ़्लोट | GraphQL | float8 | float4 (real) float8 (double precision) numeric (decimal) |
| बूलियन | GraphQL | बूलियन | बूलियन |
| यूयूआईडी | कस्टम | uuid | uuid |
| Int64 | कस्टम | bigint | int8 (bigint, bigserial) numeric (decimal) |
| तारीख | कस्टम | date | तारीख |
| टाइमस्टैम्प | कस्टम | timestamptz | timestamptz ध्यान दें: स्थानीय समय क्षेत्र की जानकारी सेव नहीं की जाती है. |
| इन्यूमरेशन | कस्टम | enum | enum |
| वेक्टर | कस्टम | vector | वेक्टर Vertex AI की मदद से, वेक्टर के आधार पर मिलती-जुलती जानकारी खोजने की सुविधा का इस्तेमाल करना लेख पढ़ें. |
- GraphQL
List, एक डाइमेंशन वाले ऐरे पर मैप करता है.- उदाहरण के लिए,
[Int],int5[]पर मैप करता है और[Any],jsonb[]पर मैप करता है. - Data Connect में नेस्ट किए गए ऐरे इस्तेमाल नहीं किए जा सकते.
- उदाहरण के लिए,
इंप्लिसिट और पहले से तय क्वेरी और म्यूटेशन
आपकी Data Connect क्वेरी और म्यूटेशन, इंप्लिसिट क्वेरी और इंप्लिसिट म्यूटेशन के सेट को बढ़ाएंगे. ये क्वेरी और म्यूटेशन, Data Connect ने आपके स्कीमा में मौजूद टाइप और टाइप के संबंधों के आधार पर जनरेट किए हैं. जब भी स्कीमा में बदलाव किया जाता है, तब स्थानीय टूलिंग से इंप्लिसिट क्वेरी और म्यूटेशन जनरेट होते हैं.
डेवलपमेंट प्रोसेस में, आपको इन इंप्लिसिट कार्रवाइयों के आधार पर, पहले से तय की गई क्वेरी और पहले से तय किए गए म्यूटेशन लागू करने होंगे.
क्वेरी और म्यूटेशन के नाम अपने-आप तय होना
Data Connect आपके स्कीमा टाइप के एलान से, इंप्लिसिट क्वेरी और म्यूटेशन के लिए सही नाम का अनुमान लगाता है. उदाहरण के लिए, PostgreSQL सोर्स के साथ काम करते समय, अगर आपने Movie नाम की टेबल तय की है, तो सर्वर अपने-आप यह जनरेट करेगा:
- एक टेबल के इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए क्वेरी, जिनमें
movie(एकवचन,eqजैसे आर्ग्युमेंट पास करके अलग-अलग नतीजे पाने के लिए) औरmovies(बहुवचन,gtजैसे आर्ग्युमेंट पास करके नतीजों की सूचियां पाने के लिए औरorderbyजैसी कार्रवाइयां करने के लिए) जैसे आसान नाम इस्तेमाल किए जाते हैं. Data Connect, एक से ज़्यादा टेबल के लिए भी क्वेरी जनरेट करता है. साथ ही,actors_on_moviesयाactors_via_actormovieजैसे नामों के साथ रिलेशनल कार्रवाइयां भी करता है. movie_insert,movie_upsertनाम के म्यूटेशन...
स्कीमा डेफ़िनिशन लैंग्वेज की मदद से, singular और plural डायरेक्टिव आर्ग्युमेंट का इस्तेमाल करके, ऑपरेशन के लिए नाम साफ़ तौर पर सेट किए जा सकते हैं.
फ़िल्म की समीक्षा के डेटाबेस के लिए क्वेरी
Data Connect क्वेरी को इस तरह से तय किया जाता है: क्वेरी ऑपरेशन टाइप का एलान, ऑपरेशन का नाम, शून्य या उससे ज़्यादा ऑपरेशन आर्ग्युमेंट, और शून्य या उससे ज़्यादा डायरेक्टिव के साथ आर्ग्युमेंट.
क्विकस्टार्ट में, listEmails क्वेरी के उदाहरण में कोई पैरामीटर नहीं लिया गया था. ज़ाहिर है, कई मामलों में क्वेरी फ़ील्ड को भेजा गया डेटा डाइनैमिक होगा. क्वेरी की परिभाषा के कॉम्पोनेंट के तौर पर वैरिएबल के साथ काम करने के लिए, $variableName सिंटैक्स का इस्तेमाल किया जा सकता है.
इसलिए, इस क्वेरी में ये शामिल हैं:
queryटाइप की डेफ़िनिशनListMoviesByGenreऑपरेशन (क्वेरी) का नाम- एकल वैरिएबल
$genreऑपरेशन आर्ग्युमेंट - एक डायरेक्टिव,
@auth.
query ListMoviesByGenre($genre: String!) @auth(level: USER)
हर क्वेरी आर्ग्युमेंट के लिए, टाइप का एलान करना ज़रूरी है. यह एलान, String जैसे बिल्ट-इन टाइप या Movie जैसे स्कीमा में तय किए गए कस्टम टाइप का इस्तेमाल करके किया जा सकता है.
आइए, ज़्यादा मुश्किल क्वेरी के सिग्नेचर पर नज़र डालते हैं. इसके बाद, आपको ऐसी क्वेरी के बारे में बताया जाएगा जिनमें संबंध के बारे में जानकारी देने वाले शब्दों का इस्तेमाल किया जाता है. इन शब्दों का इस्तेमाल करके, पहले से तय की गई क्वेरी को बेहतर बनाया जा सकता है.
क्वेरी में मुख्य स्केलर
हालांकि, इससे पहले मुख्य स्केलर के बारे में जान लें.
Data Connect, कुंजी वाले स्केलर के लिए एक खास टाइप तय करता है. इसकी पहचान _Key से होती है. उदाहरण के लिए, हमारी Movie टेबल के लिए, मुख्य स्केलर का टाइप Movie_Key है.
आपको ज़्यादातर इंप्लिसिट म्यूटेशन से मिले जवाब के तौर पर मुख्य स्केलर मिलते हैं. इसके अलावा, आपको उन क्वेरी से भी मुख्य स्केलर मिलते हैं जिनमें आपने स्केलर कुंजी बनाने के लिए ज़रूरी सभी फ़ील्ड वापस पाए हैं.
अपने-आप जनरेट होने वाली एक क्वेरी, जैसे कि हमारे मौजूदा उदाहरण में movie, एक ऐसे मुख्य आर्ग्युमेंट का इस्तेमाल करती है जो मुख्य स्केलर को स्वीकार करता है.
आपके पास किसी स्केलर को लिटरल के तौर पर पास करने का विकल्प होता है. हालांकि, पासकी स्केलर को इनपुट के तौर पर पास करने के लिए, वैरिएबल तय किए जा सकते हैं.
query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
movie(key: $myKey) { title }
}
इन्हें इस तरह से अनुरोध JSON में दिया जा सकता है (या अन्य सीरियलाइज़ेशन फ़ॉर्मैट में):
{
# …
"variables": {
"myKey": {"foo": "some-string-value", "bar": 42}
}
}
कस्टम स्केलर पार्सिंग की मदद से, Movie_Key को ऑब्जेक्ट सिंटैक्स का इस्तेमाल करके भी बनाया जा सकता है. इसमें वैरिएबल शामिल हो सकते हैं. यह तरीका ज़्यादातर तब काम आता है, जब आपको किसी वजह से अलग-अलग कॉम्पोनेंट को अलग-अलग वैरिएबल में बांटना हो.
क्वेरी में एलियासिंग
Data Connect क्वेरी में GraphQL एलियासिंग के साथ काम करता है. एलियास की मदद से, क्वेरी के नतीजों में दिखाए गए डेटा का नाम बदला जा सकता है. एक Data Connect क्वेरी, सर्वर को एक ही अनुरोध में कई फ़िल्टर या क्वेरी के अन्य ऑपरेशन लागू कर सकती है. इससे एक साथ कई "सब-क्वेरी" जारी की जा सकती हैं. डेटा सेट में नाम के टकराव से बचने के लिए, उपनामों का इस्तेमाल करके सब-क्वेरी में अंतर किया जाता है.
यहां एक ऐसी क्वेरी दी गई है जिसमें एक्सप्रेशन, mostPopular एलियास का इस्तेमाल करता है.
query ReviewTopPopularity($genre: String) {
mostPopular: review(first: {
where: {genre: {eq: $genre}},
orderBy: {popularity: DESC}
}) { … }
}
फ़िल्टर के साथ आसान क्वेरी
Data Connect क्वेरी, सभी सामान्य एसक्यूएल फ़िल्टर और क्रम बदलने की कार्रवाइयों के साथ मैप होती हैं.
where और orderBy ऑपरेटर (एकवचन और बहुवचन वाली क्वेरी)
यह टेबल (और नेस्ट किए गए असोसिएशन) से मैच होने वाली सभी लाइनें दिखाता है. अगर कोई रिकॉर्ड फ़िल्टर से मेल नहीं खाता है, तो यह फ़ंक्शन एक खाली कलेक्शन दिखाता है.
query MovieByTopRating($genre: String) {
mostPopular: movies(
where: { genre: { eq: $genre } }, orderBy: { rating: DESC }
) {
# graphql: list the fields from the results to return
id
title
genre
description
}
}
query MoviesByReleaseYear($min: Int, $max: Int) {
movies(where: {releaseYear: {le: $max, ge: $min}}, orderBy: [{releaseYear: ASC}]) { … }
}
limit और offset ऑपरेटर (एकवचन और बहुवचन वाली क्वेरी)
नतीजों को पेज के हिसाब से बांटा जा सकता है. इन आर्ग्युमेंट को स्वीकार किया जाता है, लेकिन इन्हें नतीजों में नहीं दिखाया जाता.
query MoviesTop10 {
movies(orderBy: [{ rating: DESC }], limit: 10) {
# graphql: list the fields from the results to return
title
}
}
ऐरे फ़ील्ड के लिए शामिल है
यह जांच की जा सकती है कि किसी ऐरे फ़ील्ड में, तय किया गया आइटम शामिल है या नहीं.
# Filter using arrays and embedded fields.
query ListMoviesByTag($tag: String!) {
movies(where: { tags: { includes: $tag }}) {
# graphql: list the fields from the results to return
id
title
}
}
स्ट्रिंग ऑपरेशन और रेगुलर एक्सप्रेशन
आपकी क्वेरी में, स्ट्रिंग की खोज और तुलना से जुड़ी सामान्य कार्रवाइयों का इस्तेमाल किया जा सकता है. इनमें रेगुलर एक्सप्रेशन भी शामिल हैं. ध्यान दें कि यहां कई कार्रवाइयों को बंडल किया जा रहा है, ताकि उन्हें ज़्यादा असरदार बनाया जा सके. साथ ही, उन्हें उपनामों के साथ अलग-अलग किया जा रहा है.
query MoviesTitleSearch($prefix: String, $suffix: String, $contained: String, $regex: String) {
prefixed: movies(where: {title: {startsWith: $prefix}}) {...}
suffixed: movies(where: {title: {endsWith: $suffix}}) {...}
contained: movies(where: {title: {contains: $contained}}) {...}
matchRegex: movies(where: {title: {pattern: {regex: $regex}}}) {...}
}
कंपोज़ किए गए फ़िल्टर के लिए or और and
ज़्यादा जटिल लॉजिक के लिए, or और and का इस्तेमाल करें.
query ListMoviesByGenreAndGenre($minRating: Int!, $genre: String) {
movies(
where: { _or: [{ rating: { ge: $minRating } }, { genre: { eq: $genre } }] }
) {
# graphql: list the fields from the results to return
title
}
}
Complex क्वेरी
Data Connect क्वेरी, टेबल के बीच मौजूद संबंधों के आधार पर डेटा ऐक्सेस कर सकती हैं. अपने स्कीमा में तय किए गए ऑब्जेक्ट (वन-टू-वन) या ऐरे (वन-टू-मेनी) रिलेशनशिप का इस्तेमाल करके, नेस्ट की गई क्वेरी बनाई जा सकती हैं. इसका मतलब है कि एक टाइप का डेटा, नेस्ट किए गए या उससे मिलते-जुलते टाइप के डेटा के साथ फ़ेच किया जा सकता है.
इस तरह की क्वेरी, जनरेट की गई इंप्लिसिट क्वेरी में मैजिक Data Connect _on_ और _via सिंटैक्स का इस्तेमाल करती हैं.
आपको हमारे शुरुआती वर्शन के स्कीमा में बदलाव करने होंगे.
मेनी-टू-वन
आइए, अपने ऐप्लिकेशन में समीक्षाएं जोड़ते हैं. इसके लिए, Review टेबल और User में बदलाव करते हैं.
# Users
# Suppose a user can leave reviews for movies
# user:reviews is a one to many relationship,
# movie:reviews is a one to many relationship,
# movie:user is a many to many relationship
type User
@table(name: "Users", singular: "user", plural: "users", key: ["id"]) {
id: UUID! @col(name: "user_id") @default(expr: "uuidV4()")
auth: String @col(name: "user_auth") @default(expr: "auth.uid")
username: String! @col(name: "username", dataType: "varchar(30)")
# The following are generated from the @ref in the Review table
# reviews_on_user
# movies_via_Review
}
# Reviews
type Review @table(name: "Reviews", key: ["movie", "user"]) {
id: UUID! @col(name: "review_id") @default(expr: "uuidV4()")
user: User! @ref
movie: Movie! @ref
rating: Int
reviewText: String
reviewDate: Date! @default(expr: "request.time")
}
कई से एक के लिए क्वेरी करना
अब _via_ सिंटैक्स को समझने के लिए, एलियासिंग वाली क्वेरी देखते हैं.
query UserMoviePreferences($username: String!) @auth(level: USER) {
users(where: { username: { eq: $username } }) {
likedMovies: movies_via_review(where: { rating: { ge: 4 } }) {
title
genre
description
}
dislikedMovies: movies_via_review(where: { rating: { le: 2 } }) {
title
genre
description
}
}
}
एक से एक
आपको पैटर्न दिखेगा. यहां, उदाहरण के तौर पर दिखाने के लिए स्कीमा में बदलाव किया गया है.
# Movies
type Movie
@table(name: "Movies", singular: "movie", plural: "movies", key: ["id"]) {
id: UUID! @col(name: "movie_id") @default(expr: "uuidV4()")
title: String!
releaseYear: Int @col(name: "release_year")
genre: String
rating: Int @col(name: "rating")
description: String @col(name: "description")
tags: [String] @col(name: "tags")
}
# Movie Metadata
# Movie - MovieMetadata is a one-to-one relationship
type MovieMetadata
@table(
name: "MovieMetadata"
) {
# @ref creates a field in the current table (MovieMetadata) that holds the primary key of the referenced type
# In this case, @ref(fields: "id") is implied
movie: Movie! @ref
# movieId: UUID <- this is created by the above @ref
director: String @col(name: "director")
}
extend type MovieMetadata {
movieId: UUID! # matches primary key of referenced type
...
}
extend type Movie {
movieMetadata: MovieMetadata # can only be non-nullable on ref side
# conflict-free name, always generated
movieMetadatas_on_movie: MovieMetadata
}
एक से एक के लिए क्वेरी
_on_ सिंटैक्स का इस्तेमाल करके क्वेरी की जा सकती है.
# One to one
query GetMovieMetadata($id: UUID!) @auth(level: PUBLIC) {
movie(id: $id) {
movieMetadatas_on_movie {
director
}
}
}
मेनी-टू-मेनी
फ़िल्मों के लिए कलाकारों की ज़रूरत होती है और कलाकारों के लिए फ़िल्मों की. इनके बीच कई से कई का संबंध होता है. इसे MovieActors जॉइन टेबल की मदद से मॉडल किया जा सकता है.
# MovieActors Join Table Definition
type MovieActors @table(
key: ["movie", "actor"] # join key triggers many-to-many generation
) {
movie: Movie!
actor: Actor!
}
# generated extensions for the MovieActors join table
extend type MovieActors {
movieId: UUID!
actorId: UUID!
}
# Extensions for Actor and Movie to handle many-to-many relationships
extend type Movie {
movieActors: [MovieActors!]! # standard many-to-one relation to join table
actors: [Actor!]! # many-to-many via join table
movieActors_on_actor: [MovieActors!]!
# since MovieActors joins distinct types, type name alone is sufficiently precise
actors_via_MovieActors: [Actor!]!
}
extend type Actor {
movieActors: [MovieActors!]! # standard many-to-one relation to join table
movies: [Movie!]! # many-to-many via join table
movieActors_on_movie: [MovieActors!]!
movies_via_MovieActors: [Movie!]!
}
कई से कई के लिए क्वेरी
_via_ सिंटैक्स को समझने के लिए, आइए एलियासिंग के साथ एक क्वेरी देखें.
query GetMovieCast($movieId: UUID!, $actorId: UUID!) @auth(level: PUBLIC) {
movie(id: $movieId) {
mainActors: actors_via_MovieActor(where: { role: { eq: "main" } }) {
name
}
supportingActors: actors_via_MovieActor(
where: { role: { eq: "supporting" } }
) {
name
}
}
actor(id: $actorId) {
mainRoles: movies_via_MovieActor(where: { role: { eq: "main" } }) {
title
}
supportingRoles: movies_via_MovieActor(
where: { role: { eq: "supporting" } }
) {
title
}
}
}
फ़िल्म की समीक्षा के डेटाबेस के लिए म्यूटेशन
जैसा कि बताया गया है, स्कीमा में टेबल तय करने पर, Data Connect हर टेबल के लिए बुनियादी इंप्लिसिट म्यूटेशन जनरेट करेगा.
type Movie @table { ... }
extend type Mutation {
# Insert a row into the movie table.
movie_insert(...): Movie_Key!
# Upsert a row into movie."
movie_upsert(...): Movie_Key!
# Update a row in Movie. Returns null if a row with the specified id/key does not exist
movie_update(...): Movie_Key
# Update rows based on a filter in Movie.
movie_updateMany(...): Int!
# Delete a single row in Movie. Returns null if a row with the specified id/key does not exist
movie_delete(...): Movie_Key
# Delete rows based on a filter in Movie.
movie_deleteMany(...): Int!
}
इनकी मदद से, ज़्यादा से ज़्यादा जटिल कोर सीआरयूडी मामलों को लागू किया जा सकता है. इसे पांच बार तेज़ी से बोलकर दिखाओ!
बनाएं
आइए, बुनियादी तौर पर बनाए गए ऑब्जेक्ट के बारे में जानें.
# Create a movie based on user input
mutation CreateMovie($title: String!, $releaseYear: Int!, $genre: String!, $rating: Int!) {
movie_insert(data: {
title: $title
releaseYear: $releaseYear
genre: $genre
rating: $rating
})
}
# Create a movie with default values
mutation CreateMovie2 {
movie_insert(data: {
title: "Sherlock Holmes"
releaseYear: 2009
genre: "Mystery"
rating: 5
})
}
या अपसर्ट किया गया हो.
# Movie upsert using combination of variables and literals
mutation UpsertMovie($title: String!) {
movie_upsert(data: {
title: $title
releaseYear: 2009
genre: "Mystery"
rating: 5
genre: "Mystery/Thriller"
})
}
अपडेट करना
यहां अपडेट दिए गए हैं. प्रड्यूसर और डायरेक्टर को उम्मीद होती है कि औसत रेटिंग में बढ़ोतरी हो.
mutation UpdateMovie(
$id: UUID!,
$genre: String!,
$rating: Int!,
$description: String!
) {
movie_update(id: $id, data: {
genre: $genre
rating: $rating
description: $description
})
}
# Multiple updates (increase all ratings of a genre)
mutation IncreaseRatingForGenre($genre: String!, $ratingIncrement: Int!) {
movie_updateMany(
where: { genre: { eq: $genre } },
update: { rating: { inc: $ratingIncrement } }
)
}
मिटाने की कार्रवाइयां करना
आपके पास, मूवी का डेटा मिटाने का विकल्प होता है. फ़िल्मों को सुरक्षित रखने वाले लोग, फ़िल्मों के फ़िज़िकल वर्शन को लंबे समय तक सुरक्षित रखना चाहेंगे.
# Delete by key
mutation DeleteMovie($id: UUID!) {
movie_delete(id: $id)
}
यहां _deleteMany का इस्तेमाल किया जा सकता है.
# Multiple deletes
mutation DeleteUnpopularMovies($minRating: Int!) {
movie_deleteMany(where: { rating: { le: $minRating } })
}
रिलेशन में म्यूटेशन लिखना
किसी संबंध पर, इंप्लिसिट _upsert म्यूटेशन का इस्तेमाल करने का तरीका देखें.
# Create or update a one to one relation
mutation MovieMetadataUpsert($movieId: UUID!, $director: String!) {
movieMetadata_upsert(
data: { movie: { id: $movieId }, director: $director }
)
}
एसक्यूएल स्कीमा के बराबर
-- Movies Table
CREATE TABLE Movies (
movie_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
release_year INT,
genre VARCHAR(30),
rating INT,
description TEXT,
tags TEXT[]
);
-- Movie Metadata Table
CREATE TABLE MovieMetadata (
movie_id UUID REFERENCES Movies(movie_id) UNIQUE,
director VARCHAR(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (movie_id)
);
-- Actors Table
CREATE TABLE Actors (
actor_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL
);
-- MovieActor Join Table for Many-to-Many Relationship
CREATE TABLE MovieActor (
movie_id UUID REFERENCES Movies(movie_id),
actor_id UUID REFERENCES Actors(actor_id),
role VARCHAR(50) NOT NULL, # "main" or "supporting"
PRIMARY KEY (movie_id, actor_id),
FOREIGN KEY (movie_id) REFERENCES Movies(movie_id),
FOREIGN KEY (actor_id) REFERENCES Actors(actor_id)
);
-- Users Table
CREATE TABLE Users (
user_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
user_auth VARCHAR(255) NOT NULL
username VARCHAR(30) NOT NULL
);
-- Reviews Table
CREATE TABLE Reviews (
review_id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
user_id UUID REFERENCES Users(user_id),
movie_id UUID REFERENCES Movies(movie_id),
rating INT,
review_text TEXT,
review_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE (movie_id, user_id)
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES Users(user_id),
FOREIGN KEY (movie_id) REFERENCES Movies(movie_id)
);
-- Self Join Example for Movie Sequel Relationship
ALTER TABLE Movies
ADD COLUMN sequel_to UUID REFERENCES Movies(movie_id);
आगे क्या करना है?
- अपने-आप जनरेट होने वाले वेब एसडीके, Android SDK, iOS SDK, और Flutter SDK से अपनी क्वेरी और म्यूटेशन कॉल करने का तरीका जानें.