Erste Schritte mit Firebase Data Connect

In dieser Kurzanleitung erfahren Sie, wie Sie Firebase Data Connect in Ihrer Anwendung mit einer Produktions-SQL-Instanz erstellen. Sie werden Folgendes tun:

  • Fügen Sie Firebase Data Connect Ihrem Firebase-Projekt hinzu.
  • Stellen Sie eine Cloud SQL-Instanz für Ihre App bereit.
  • Richten Sie eine Entwicklungsumgebung mit einer Visual Studio Code-Erweiterung ein, die mit einer Produktionsinstanz funktioniert.
  • Anschließend zeigen wir Ihnen, wie Sie:
    • Schema für eine Film-App erstellen
    • Abfragen und Mutationen definieren, die in Ihrer App verwendet werden
    • Abfragen und Mutationen mit Beispieldaten testen
    • Stark typisierte SDKs generieren und in Ihrer App verwenden
    • Bereitstellen Sie das endgültige Schema, die Abfragen und die Daten in der Cloud.

Firebase-Projekt und Cloud SQL-Datenbank erstellen

  1. Erstellen Sie ein Firebase-Projekt, falls noch nicht geschehen.
    1. Klicken Sie in der Firebase Console auf Projekt hinzufügen und folgen Sie der Anleitung auf dem Bildschirm.
  2. Rufe in der Firebase-Konsole den Bereich Data Connect auf und folge dem Workflow zur Produkteinrichtung.

  3. Führen Sie für Ihr Projekt ein Upgrade auf den Tarif „Blaze“ durch. So können Sie eine Cloud SQL for PostgreSQL-Instanz erstellen.

  4. Wählen Sie einen Speicherort für Ihre Cloud SQL for PostgreSQL-Datenbank aus.

  5. Notieren Sie sich die Namen und IDs von Projekt, Dienst und Datenbank für später.

  6. Folgen Sie den verbleibenden Einrichtungsschritten und klicken Sie auf Fertig.

Entwicklungsablauf auswählen

Data Connect bietet zwei Möglichkeiten, Entwicklungstools zu installieren.

Entwicklungsumgebung einrichten

  1. Erstellen Sie ein neues Verzeichnis für Ihr lokales Projekt.

  2. Führen Sie den folgenden Befehl im neu erstellten Verzeichnis aus.

      curl -sL https://firebase.tools/dataconnect | bash

    Dieses Script versucht, die Entwicklungsumgebung für Sie einzurichten und eine browserbasierte IDE zu starten. Diese IDE bietet Tools, einschließlich einer vorkonfigurierten VS Code-Erweiterung, mit denen Sie Ihr Schema verwalten, Abfragen und Mutationen für Ihre Anwendung definieren und stark typisierte SDKs generieren können.

alias dataconnect='curl -sL https://firebase.tools/dataconnect | bash'

Projektverzeichnis einrichten

Um Ihr lokales Projekt einzurichten, müssen Sie das Projektverzeichnis initialisieren. Klicken Sie im IDE-Fenster im linken Bereich auf das Firebase-Symbol, um die Benutzeroberfläche der Data Connect-VS Code-Erweiterung zu öffnen:

  1. Klicken Sie auf die Schaltfläche Über Google anmelden.
  2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Firebase-Projekt verknüpfen und wählen Sie das Projekt aus, das Sie zuvor in der Console erstellt haben.
  3. Klicken Sie auf die Schaltfläche firebase init ausführen und führen Sie den Vorgang aus.

  4. Klicken Sie auf die Schaltfläche Emulatoren starten.

Schema erstellen

Definieren Sie im Firebase-Projektverzeichnis in der Datei /dataconnect/schema/schema.gql ein GraphQL-Schema, das Filme enthält.

Film

In Data Connect werden GraphQL-Felder Spalten zugeordnet. Der Typ Movie hat id, title, imageUrl und genre. Data Connecterkennt die primitiven Datentypen String und UUID.

Kopieren Sie das folgende Snippet oder entfernen Sie die Kommentarzeichen für die entsprechenden Zeilen in der Datei.

# File `/dataconnect/schema/schema.gql`

# By default, a UUID id key will be created by default as primary key.
type Movie @table {
  id: UUID! @default(expr: "uuidV4()")
  title: String!
  imageUrl: String!
  genre: String
}

MovieMetadata

Jetzt, da Sie Filme haben, können Sie Metadaten für Filme modellieren.

Kopieren Sie das folgende Snippet oder entfernen Sie die Kommentarzeichen für die entsprechenden Zeilen in der Datei.

# Movie - MovieMetadata is a one-to-one relationship
type MovieMetadata @table {
  # This time, we omit adding a primary key because
  # you can rely on Data Connect to manage it.

  # @unique indicates a 1-1 relationship
  movie: Movie! @unique
  # movieId: UUID <- this is created by the above reference
  rating: Float
  releaseYear: Int
  description: String
}

Das Feld movie ist einem Typ von Movie zugeordnet. Data Connect ist sich bewusst, dass es sich um eine Beziehung zwischen Movie und MovieMetadata handelt, und verwaltet diese Beziehung für Sie.

Weitere Informationen zu Data Connect-Schemas in der Dokumentation

Schema für die Produktion bereitstellen

Sie müssen Ihr Schema bereitstellen, bevor Sie fortfahren können.

Klicken Sie in der Benutzeroberfläche der Erweiterung im Bereich Firebase Data Connect auf In Produktion bereitstellen.

Nachdem Sie Ihr Schema in Ihrer Produktionsdatenbank bereitgestellt haben, sollten Sie es in der Firebase-Konsole sehen können.

Tabellen Daten hinzufügen

Im IDE-Editorbereich werden CodeLens-Schaltflächen über den GraphQL-Typen in /dataconnect/schema/schema.gql angezeigt. Da Sie Ihr Schema in der Produktion bereitgestellt haben, können Sie mit den Schaltflächen Daten hinzufügen und Ausführen (Produktion) Ihrer Datenbank im Backend Daten hinzufügen.

So fügen Sie der Tabelle Movie Einträge hinzu:

  1. Klicken Sie in schema.gql über der Typdeklaration Movie auf die Schaltfläche Daten hinzufügen.
    Code Lens-Schaltfläche „Daten hinzufügen“ für Firebase Data Connect
  2. Codieren Sie in der generierten Movie_insert.gql-Datei Daten für die vier Felder.
  3. Klicken Sie auf die Schaltfläche Ausführen (Produktion).
    Code Lens-Schaltfläche „Ausführen“ für Firebase Data Connect
  4. Wiederhole die vorherigen Schritte, um der Tabelle MovieMetadata einen Datensatz hinzuzufügen. Gib dazu die id deines Films in das Feld movieId ein, wie in der generierten MovieMetadata_insert-Mutation angegeben.

So prüfen Sie schnell, ob Daten hinzugefügt wurden:

  1. Klicken Sie in schema.gql über der Typdeklaration für Movie auf die Schaltfläche Daten lesen.
  2. Klicken Sie in der resultierenden Movie_read.gql-Datei auf die Schaltfläche Ausführen (Produktion), um die Abfrage auszuführen.

Weitere Informationen zu Data Connect-Mutationen in der Dokumentation

Abfrage definieren

Jetzt kommt der spaßige Teil: Abfragen. Als Entwickler sind Sie es gewohnt, SQL-Abfragen anstelle von GraphQL-Abfragen zu schreiben. Das kann sich also anfangs etwas anders anfühlen. GraphQL ist jedoch viel prägnanter und typsicherer als reines SQL. Unsere VS Code-Erweiterung erleichtert die Entwicklung.

Bearbeiten Sie die Datei /dataconnect/connector/queries.gql. Wenn Sie alle Filme abrufen möchten, verwenden Sie eine Abfrage wie diese.

# File `/dataconnect/connector/queries.gql`

# @auth() directives control who can call each operation.
# Anyone should be able to list all movies, so the auth level
# is set to PUBLIC
query ListMovies @auth(level: PUBLIC) {
  movies {
    id
    title
    imageUrl
    genre
  }
}

Führen Sie die Abfrage mit der CodeLens-Schaltfläche aus.

Weitere Informationen zu Data Connect-Abfragen finden Sie in der Dokumentation.

SDKs generieren und in Ihrer App verwenden

  1. Klicken Sie auf die Schaltfläche SDK zur App hinzufügen.

  2. Wählen Sie im angezeigten Dialogfeld ein Verzeichnis mit Code für Ihre App aus. Der Data Connect SDK-Code wird dort generiert und gespeichert.

  3. Wählen Sie Ihre App-Plattform aus. Der SDK-Code wird dann sofort im ausgewählten Verzeichnis generiert.

Informationen zum Aufrufen von Abfragen und Mutationen aus Client-Apps (Web, Android, iOS, Flutter) mit dem generierten SDK

Schema und Abfrage in der Produktion bereitstellen

Sie haben eine Entwicklungsiteration durchlaufen. Jetzt können Sie Ihr Schema, Ihre Daten und Abfragen mit der Benutzeroberfläche der Firebase-Erweiterung oder der Firebase-Befehlszeile auf dem Server bereitstellen, genau wie Sie es mit Ihrem Schema getan haben.

Klicken Sie im IDE-Fenster in der VS Code-Erweiterungs-Benutzeroberfläche auf die Schaltfläche In Produktion bereitstellen.

Rufen Sie nach der Bereitstellung die Firebase Console auf, um zu prüfen, ob das Schema, die Vorgänge und die Daten in die Cloud hochgeladen wurden. Sie sollten das Schema sehen und Ihre Vorgänge auch in der Console ausführen können. Die Cloud SQL for PostgreSQL-Instanz wird mit dem endgültig bereitgestellten generierten Schema und den Daten aktualisiert.

Weitere Informationen zur Verwendung des Data Connect-Emulators finden Sie in der Dokumentation.

Nächste Schritte

Sehen Sie sich Ihr bereitgestelltes Projekt an und entdecken Sie weitere Tools: