Giản đồ, truy vấn và dữ liệu đột biến của Data Connect

Firebase Data Connect cho phép bạn tạo trình kết nối cho các thực thể PostgreSQL được quản lý bằng Google Cloud SQL. Các trình kết nối này là sự kết hợp của một giản đồ, các truy vấn và các thao tác thay đổi để sử dụng dữ liệu của bạn.

Hướng dẫn Bắt đầu đã giới thiệu một giản đồ ứng dụng email cho PostgreSQL, nhưng hướng dẫn này sẽ xem xét kỹ hơn cách thiết kế Data Connect giản đồ cho PostgreSQL, hiện sử dụng cơ sở dữ liệu đánh giá phim làm ví dụ minh hoạ.

Hướng dẫn này kết hợp các truy vấn và thao tác thay đổi với các ví dụ về giản đồ .Data Connect Tại sao lại thảo luận về truy vấn (và thao tác thay đổi) trong hướng dẫn về Data Connect giản đồ? Giống như các nền tảng khác dựa trên GraphQL, Firebase Data Connect là một nền tảng phát triển ưu tiên truy vấn. Vì vậy, với tư cách là nhà phát triển, trong quá trình mô hình hoá dữ liệu, bạn sẽ nghĩ đến dữ liệu mà ứng dụng cần. Điều này sẽ ảnh hưởng rất nhiều đến giản đồ dữ liệu mà bạn phát triển cho dự án.

Hướng dẫn này bắt đầu bằng một giản đồ mới cho các bài đánh giá phim, sau đó đề cập đến các truy vấnthao tác thay đổi bắt nguồn từ giản đồ đó, đồng thời cung cấp danh sách SQL tương đương với giản đồ Data Connect cốt lõi.

Giản đồ cho ứng dụng đánh giá phim

Hãy tưởng tượng bạn muốn xây dựng một dịch vụ cho phép người dùng gửi và xem các bài đánh giá phim.

Bạn cần có một giản đồ ban đầu cho ứng dụng như vậy. Sau này, bạn sẽ mở rộng giản đồ này để tạo các truy vấn quan hệ phức tạp.

Bảng phim

Giản đồ cho Phim chứa các chỉ thị cốt lõi như:

  • @table, cho phép chúng ta đặt tên thao tác bằng cách sử dụng các đối số singularplural
  • @col để đặt tên cột một cách rõ ràng
  • @default để cho phép đặt giá trị mặc định.
# 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")
}

Giá trị máy chủ và giá trị vô hướng khoá

Trước khi xem xét ứng dụng đánh giá phim, hãy giới thiệu Data Connect giá trị máy chủgiá trị vô hướng khoá.

Khi sử dụng giá trị máy chủ, bạn có thể cho phép máy chủ điền các trường trong bảng một cách hiệu quả bằng cách sử dụng các giá trị được lưu trữ hoặc dễ dàng tính toán theo các biểu thức cụ thể phía máy chủ. Ví dụ: bạn có thể xác định một trường có dấu thời gian được áp dụng khi trường đó được truy cập bằng biểu thức updatedAt: Timestamp! @default(expr: "request.time").

Giá trị vô hướng khoá là các giá trị nhận dạng đối tượng ngắn gọn mà Data Connect tự động tập hợp từ các trường khoá trong giản đồ của bạn. Giá trị vô hướng khoá là về hiệu quả, cho phép bạn tìm thấy thông tin về danh tính và cấu trúc dữ liệu của mình trong một lệnh gọi. Các giá trị này đặc biệt hữu ích khi bạn muốn thực hiện các hành động tuần tự trên các bản ghi mới và cần một giá trị nhận dạng duy nhất để chuyển đến các thao tác sắp tới, cũng như khi bạn muốn truy cập vào các khoá quan hệ để thực hiện các thao tác phức tạp hơn.

Loại mã nhận dạng

Trong GraphQL, loại ID được xác định là một loại mờ được tuần tự hoá dưới dạng Chuỗi. GraphQL không phụ thuộc vào định dạng mã nhận dạng, nhưng sẽ chuyển đổi các chuỗi và số nguyên từ thông tin đầu vào.

Các khoá PostgreSQL thường là số nguyên hoặc UUID, không phải là chuỗi. Data Connect tự động tạo các khoá như vậy từ giản đồ của bạn. Bạn có thể điều chỉnh việc tạo khoá bằng chỉ thị @default, như minh hoạ trong định nghĩa trường id của bảng Diễn viên: id: ID! … @default(generate: "UUID").

Bảng siêu dữ liệu phim

Bây giờ, hãy theo dõi các đạo diễn phim, cũng như thiết lập mối quan hệ một-một với Movie.

Thêm chỉ thị @ref để xác định mối quan hệ.

# 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")
}

Diễn viên và MovieActor

Tiếp theo, bạn muốn các diễn viên đóng vai chính trong phim của mình. Vì bạn có mối quan hệ nhiều với nhiều giữa phim và diễn viên, hãy tạo một bảng kết hợp.

# 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
}

Người dùng

Cuối cùng là người dùng cho ứng dụng của bạn.

# 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
}

Loại dữ liệu được hỗ trợ

Data Connect hỗ trợ các loại dữ liệu vô hướng sau đây, với các phép gán cho các loại PostgreSQL bằng cách sử dụng @col(dataType:).

Data Connect loại Loại tích hợp sẵn GraphQL hoặc
Data Connect loại tuỳ chỉnh
Loại PostgreSQL mặc định Các loại PostgreSQL được hỗ trợ
(bí danh trong dấu ngoặc đơn)
Chuỗi GraphQL văn bản văn bản
bit(n), varbit(n)
char(n), varchar(n)
Int GraphQL int Int2 (smallint, smallserial),
int4 (integer, int, serial)
Nổi GraphQL float8 float4 (real)
float8 (double precision)
numeric (decimal)
Boolean GraphQL boolean boolean
mã nhận dạng duy nhất (UUID) Tuỳ chỉnh uuid uuid
Int64 Tuỳ chỉnh bigint int8 (bigint, bigserial)
numeric (decimal)
Ngày Tuỳ chỉnh ngày ngày
Dấu thời gian Tuỳ chỉnh timestamptz

timestamptz

Lưu ý: Thông tin về múi giờ địa phương không được lưu trữ.
PostgreSQL chuyển đổi và lưu trữ các dấu thời gian như vậy dưới dạng UTC.

Bảng liệt kê Tuỳ chỉnh enum

enum

Vectơ Tuỳ chỉnh vectơ

vectơ

Xem bài viết Thực hiện tìm kiếm mức độ tương đồng vectơ bằng Vertex AI.

  • GraphQL List liên kết với một mảng một chiều.
    • Ví dụ: [Int] liên kết với int5[], [Any] liên kết với jsonb[].
    • Data Connect không hỗ trợ mảng lồng nhau.

Truy vấn và thao tác thay đổi ngầm ẩn và được xác định trước

Các Data Connect truy vấn và thao tác thay đổi của bạn sẽ mở rộng một tập hợp truy vấn ngầm ẩnthao tác thay đổi ngầm ẩn do Data Connect tạo dựa trên các loại và mối quan hệ giữa các loại trong giản đồ của bạn. Các truy vấn và thao tác thay đổi ngầm ẩn được tạo bằng công cụ cục bộ bất cứ khi nào bạn chỉnh sửa giản đồ.

Trong quy trình phát triển, bạn sẽ triển khai truy vấn được xác định trướcthao tác thay đổi được xác định trước dựa trên các thao tác ngầm ẩn này.

Đặt tên cho truy vấn và thao tác thay đổi ngầm ẩn

Data Connect suy luận tên phù hợp cho các truy vấn và thao tác thay đổi ngầm ẩn từ các khai báo loại giản đồ. Ví dụ: khi làm việc với nguồn PostgreSQL, nếu bạn xác định một bảng có tên là Movie, máy chủ sẽ tạo ngầm ẩn:

  • Truy vấn cho các trường hợp sử dụng một bảng với tên thân thiện movie (số ít, để truy xuất các kết quả riêng lẻ chuyển các đối số như eq) và movies (số nhiều, để truy xuất danh sách kết quả chuyển các đối số như gt và các thao tác như orderby). Data Connect cũng tạo các truy vấn cho các thao tác quan hệ nhiều bảng, có tên rõ ràng như actors_on_movies hoặc actors_via_actormovie.
  • Các thao tác thay đổi có tên là movie_insert, movie_upsert...

Ngôn ngữ định nghĩa giản đồ cũng cho phép bạn đặt tên rõ ràng cho các thao tác bằng cách sử dụng các đối số chỉ thị singularplural.

Truy vấn cho cơ sở dữ liệu đánh giá phim

Bạn xác định một truy vấn Data Connect bằng cách khai báo loại thao tác truy vấn , tên thao tác, không hoặc nhiều đối số thao tác và không hoặc nhiều chỉ thị có đối số.

Trong hướng dẫn bắt đầu nhanh, truy vấn listEmails ví dụ không có tham số. Tất nhiên, trong nhiều trường hợp, dữ liệu được chuyển đến các trường truy vấn sẽ là động. Bạn có thể sử dụng cú pháp $variableName để làm việc với các biến dưới dạng một trong các thành phần của định nghĩa truy vấn.

Vì vậy, truy vấn sau đây có:

  • Định nghĩa loại query
  • Tên thao tác (truy vấn) ListMoviesByGenre
  • Một đối số thao tác biến $genre
  • Một chỉ thị, @auth.
query ListMoviesByGenre($genre: String!) @auth(level: USER)

Mọi đối số truy vấn đều yêu cầu một khai báo loại, một loại tích hợp sẵn như String hoặc một loại tuỳ chỉnh do giản đồ xác định như Movie.

Hãy xem chữ ký của các truy vấn ngày càng phức tạp. Bạn sẽ kết thúc bằng cách giới thiệu các biểu thức quan hệ mạnh mẽ, ngắn gọn có trong các truy vấn ngầm ẩn mà bạn có thể xây dựng trong các truy vấn được xác định trước.

Giá trị vô hướng khoá trong truy vấn

Nhưng trước tiên, hãy lưu ý về các giá trị vô hướng chính.

Data Connect xác định một loại đặc biệt cho các giá trị vô hướng khoá, được xác định bằng _Key. Ví dụ: loại giá trị vô hướng khoá cho bảng Movie của chúng tôi là Movie_Key.

Bạn truy xuất các giá trị vô hướng khoá dưới dạng phản hồi do hầu hết các thao tác thay đổi ngầm ẩn trả về hoặc tất nhiên là từ các truy vấn mà bạn đã truy xuất tất cả các trường cần thiết để xây dựng khoá vô hướng.

Các truy vấn tự động số ít, như movie trong ví dụ đang chạy của chúng tôi, hỗ trợ một đối số khoá chấp nhận một giá trị vô hướng khoá.

Bạn có thể chuyển một giá trị vô hướng khoá dưới dạng một giá trị cố định. Tuy nhiên, bạn có thể xác định các biến để truyền các giá trị vô hướng khoá dưới dạng thông tin đầu vào.

query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
  movie(key: $myKey) { title }
}

Các giá trị này có thể được cung cấp trong JSON yêu cầu như sau (hoặc các định dạng chuyển đổi tuần tự khác):

{
  # 
  "variables": {
    "myKey": {"foo": "some-string-value", "bar": 42}
  }
}

Nhờ tính năng phân tích cú pháp vô hướng tuỳ chỉnh, bạn cũng có thể tạo Movie_Key bằng cú pháp đối tượng, có thể chứa các biến. Điều này chủ yếu hữu ích khi bạn muốn chia các thành phần riêng lẻ thành các biến khác nhau vì một số lý do.

Đặt bí danh trong truy vấn

Data Connect hỗ trợ tính năng đặt bí danh GraphQL trong truy vấn. Với bí danh, bạn đổi tên dữ liệu được trả về trong kết quả của truy vấn. Một Data Connect truy vấn có thể áp dụng nhiều bộ lọc hoặc các thao tác truy vấn khác trong một yêu cầu hiệu quả đến máy chủ, thực sự phát hành nhiều "truy vấn phụ" cùng một lúc. Để tránh xung đột tên trong tập dữ liệu được trả về, bạn sử dụng bí danh để phân biệt các truy vấn phụ.

Dưới đây là một truy vấn trong đó một biểu thức sử dụng bí danh mostPopular.

query ReviewTopPopularity($genre: String) {
  mostPopular: review(first: {
    where: {genre: {eq: $genre}},
    orderBy: {popularity: DESC}
  }) {  }
}

Truy vấn đơn giản có bộ lọc

Các truy vấn Data Connect liên kết với tất cả các bộ lọc SQL thông thường và các thao tác sắp xếp.

Toán tử whereorderBy (truy vấn số ít, số nhiều)

Trả về tất cả các hàng được so khớp từ bảng (và các mối liên kết lồng nhau). Trả về một mảng trống nếu không có bản ghi nào khớp với bộ lọc.

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}]) {  }
}

Toán tử limitoffset (truy vấn số ít, số nhiều)

Bạn có thể phân trang trên kết quả. Các đối số này được chấp nhận nhưng không được trả về trong kết quả.

query MoviesTop10 {
  movies(orderBy: [{ rating: DESC }], limit: 10) {
    # graphql: list the fields from the results to return
    title
  }
}

bao gồm cho các trường mảng

Bạn có thể kiểm tra xem một trường mảng có chứa một mục được chỉ định hay không.

# 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
  }
}

Các thao tác chuỗi và biểu thức chính quy

Truy vấn của bạn có thể sử dụng các thao tác tìm kiếm và so sánh chuỗi thông thường, bao gồm cả biểu thức chính quy. Lưu ý để có hiệu quả, bạn đang gói một số thao tác ở đây và phân biệt chúng bằng bí danh.

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}}}) {...}
}

orand cho các bộ lọc được tạo

Sử dụng orand cho logic phức tạp hơn.

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
  }
}

Câu lệnh truy vấn phức tạp

Các truy vấn Data Connect có thể truy cập dữ liệu dựa trên mối quan hệ giữa các bảng. Bạn có thể sử dụng mối quan hệ đối tượng (một-một) hoặc mảng (một-nhiều) được xác định trong giản đồ của mình để tạo các truy vấn lồng nhau, tức là tìm nạp dữ liệu cho một loại cùng với dữ liệu từ một loại lồng nhau hoặc liên quan.

Các truy vấn như vậy sử dụng cú pháp Data Connect _on__via kỳ diệu trong các truy vấn ngầm ẩn được tạo.

Bạn sẽ thực hiện các sửa đổi đối với giản đồ từ phiên bản ban đầu.

Nhiều đến một

Hãy thêm các bài đánh giá vào ứng dụng của chúng ta, với bảng Review và các sửa đổi đối với User.

# 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")
}

Truy vấn cho nhiều đến một

Bây giờ, hãy xem xét một truy vấn, có tính năng đặt bí danh, để minh hoạ cú pháp _via_.

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
    }
  }
}

Một đến một

Bạn có thể thấy mẫu. Dưới đây, giản đồ được sửa đổi để minh hoạ.

# 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
}

Truy vấn cho một đến một

Bạn có thể truy vấn bằng cú pháp _on_.

# One to one
query GetMovieMetadata($id: UUID!) @auth(level: PUBLIC) {
  movie(id: $id) {
    movieMetadatas_on_movie {
      director
    }
  }
}

Nhiều đến nhiều

Phim cần diễn viên và diễn viên cần phim. Chúng có mối quan hệ nhiều-nhiều mà bạn có thể mô hình hoá bằng bảng kết hợp MovieActors.

# 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!]!
}

Truy vấn cho nhiều đến nhiều

hãy xem xét một truy vấn, có tính năng đặt bí danh, để minh hoạ cú pháp _via_.

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
    }
  }
}

Thao tác thay đổi cho cơ sở dữ liệu đánh giá phim

Như đã đề cập, khi bạn xác định một bảng trong giản đồ của mình, Data Connect sẽ tạo các thao tác thay đổi ngầm ẩn cơ bản cho mỗi bảng.

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!
}

Với các thao tác này, bạn có thể triển khai các trường hợp CRUD cốt lõi ngày càng phức tạp. Hãy nói câu đó 5 lần thật nhanh!

Tạo

Hãy thực hiện các thao tác tạo cơ bản.

# 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
  })
}

Hoặc một thao tác chèn hoặc cập nhật.

# 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"
  })
}

Thực hiện thao tác cập nhật

Dưới đây là các bản cập nhật. Các nhà sản xuất và đạo diễn chắc chắn hy vọng rằng những điểm xếp hạng trung bình đó đang có xu hướng tăng.

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 } }
  )
}

Thực hiện thao tác xoá

Tất nhiên, bạn có thể xoá dữ liệu phim. Những người bảo tồn phim chắc chắn sẽ muốn duy trì các bộ phim vật lý càng lâu càng tốt.

# Delete by key
mutation DeleteMovie($id: UUID!) {
  movie_delete(id: $id)
}

Tại đây, bạn có thể sử dụng _deleteMany.

# Multiple deletes
mutation DeleteUnpopularMovies($minRating: Int!) {
  movie_deleteMany(where: { rating: { le: $minRating } })
}

Viết thao tác thay đổi trên các mối quan hệ

Quan sát cách sử dụng thao tác thay đổi _upsert ngầm ẩn trên một mối quan hệ.

# Create or update a one to one relation
mutation MovieMetadataUpsert($movieId: UUID!, $director: String!) {
  movieMetadata_upsert(
    data: { movie: { id: $movieId }, director: $director }
  )
}

Giản đồ SQL tương đương

-- 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);

Tiếp theo là gì?

  • Tìm hiểu cách gọi các truy vấn và thao tác thay đổi từ SDK web, SDK Android, SDK iOS và SDK Flutter được tạo tự động.