Erste Schritte mit Firebase Data Connect mit React

In dieser Kurzanleitung erstellen und stellen Sie eine kleine Beispieldatenbank bereit und greifen über ein React-Frontend darauf zu.

Vorbereitung

Für diese Kurzanleitung benötigen Sie Folgendes:

• Eine Node.js-Umgebung mit NPM.
• Ein Google-Konto.

Anleitung

npx -y firebase-tools@latest login --reauth
npx -y firebase-tools@latest init dataconnect

type Movie @table {
  title: String!
  imageUrl: String!
  genre: String
}

type MovieMetadata @table {
  movie: Movie! @unique
  rating: Float
  releaseYear: Int
  description: String
}

query ListMovies @auth(level: PUBLIC) {
  movies {
    id
    title
    imageUrl
    genre
  }
}

npx -y firebase-tools@latest \
    deploy --only dataconnect

npx -y firebase-tools@latest \
    dataconnect:execute dataconnect/seed_data.gql

npx -y firebase-tools@latest \
    dataconnect:sdk:generate

export interface ListMoviesData {
  movies: ({
    id: UUIDString;
    title: string;
    imageUrl: string;
    genre?: string | null;
  } & Movie_Key)[];
}

export function useListMovies(
  options?: useDataConnectQueryOptions&<ListMoviesData>
): UseDataConnectQueryResult&<ListMoviesData, undefined>;

npx -y firebase-tools@latest \
    apps:create web react-example
npx -y firebase-tools@latest \
    apps:sdkconfig web -o web-app/src/firebase-config.json
cd web-app ; npm i firebase ; cd ..

import { initializeApp } from 'firebase/app';
import firebaseConfig from './firebase-config.json';
import {
  QueryClient,
  QueryClientProvider
} from '@tanstack/react-query';

import { useListMovies } from '@dataconnect/generated/react';
import './App.css';

const app = initializeApp(firebaseConfig);
const queryClient = new QueryClient();

function App() {
  return (
    <QueryClientProvider client={queryClient}>
      <Movies />
    </QueryClientProvider>
  );
}

function Movies() {
  const { isLoading, data } = useListMovies();
  if (isLoading) {
    return <h1>...</h1>
  }
  return (
    <>
      {data?.movies.map(
        movie => <h1 key={movie.id}>{movie.title}</h1>
      )}
    </>
  );
}

export default App;

npm run dev

Nächste Schritte

Visual Studio Code-Erweiterung ausprobieren

Wenn Sie mit Data Connect entwickeln, empfehlen wir dringend die Verwendung der Visual Studio Code-Erweiterung. Auch wenn Sie Visual Studio Code nicht als primäre Entwicklungsumgebung verwenden, bietet die Erweiterung mehrere Funktionen, die die Entwicklung von Schemas und Vorgängen erleichtern:

• Ein GraphQL-Sprachserver, der Syntaxprüfung und automatische Vervollständigungsvorschläge speziell für Data Connect bietet
• CodeLens-Schaltflächen in der Zeile mit Ihrem Code, mit denen Sie Daten aus Ihren Schemadefinitionsdateien lesen und in diese schreiben sowie Abfragen und Mutationen aus Ihren Vorgangsdefinitionen ausführen können.
• Generierte SDKs automatisch mit Ihren GraphQL-Definitionen synchronisieren
• Vereinfachte Einrichtung des lokalen Emulators.
• Einfachere Bereitstellung in der Produktion.

Data Connect-Emulator für die lokale Entwicklung verwenden

In dieser Anleitung wurde gezeigt, wie Sie Data Connect-Schemas und ‑Vorgänge direkt in der Produktion bereitstellen. Wahrscheinlich möchten Sie jedoch keine Änderungen an Ihrer Produktionsdatenbank vornehmen, während Sie Ihre App aktiv entwickeln. Richten Sie stattdessen den Data Connect-Emulator ein und führen Sie Ihre Entwicklungsarbeiten damit aus. Der Emulator richtet eine lokale PGlite-Instanz ein, die sich ähnlich wie eine Live-Postgres-Instanz in Cloud SQL verhält.

Informationen zum Erstellen von Schemas und Vorgängen für Ihre App

Beim Entwickeln von Apps mit Data Connect ist das Design Ihrer Schemas und Vorgänge eine der ersten und wichtigsten Entwicklungsaufgaben, die Sie ausführen.

• Gemini in der Firebase Console ist ein KI-Tool, mit dem Data Connect-Schemas aus einer Beschreibung Ihrer App in natürlicher Sprache generiert werden können. Dieses Tool kann Ihnen den Einstieg erleichtern, insbesondere wenn Sie noch nie mit relationalen Datenbanken gearbeitet haben.
• Alternativ können Sie Datenbankschemas, Abfragen und Mutationen direkt mit GraphQL schreiben. Beginnen Sie mit der Seite Data Connect-Schemas entwerfen und lesen Sie dann die Folgeseiten, um zu erfahren, wie Sie Schreibvorgänge ausführen.