Firebase Data Connect'i kullanmaya başlama

Bu hızlı başlangıç kılavuzunda, uygulamanızda üretim SQL örneğiyle Firebase Data Connect'ü nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz. Aşağıdakileri yapacaksınız:

  • Firebase Data Connect dosyasını Firebase projenize ekleyin.
  • Uygulamanız için bir Cloud SQL örneği hazırlayın.
  • Üretim örneğiyle çalışmak için Visual Studio Code uzantısı içeren bir geliştirme ortamı oluşturun.
  • Ardından aşağıdakileri nasıl yapacağınızı göstereceğiz:
    • Film uygulaması için şema oluşturma
    • Uygulamanızda kullanılacak sorguları ve mutasyonları tanımlayın
    • Sorgularınızı ve mutasyonlarınızı örnek veri ile test etme
    • Güçlü şekilde yazılmış SDK'lar oluşturun ve bunları uygulamanızda kullanın
    • Nihai şemanızı, sorgularınızı ve verilerinizi buluta dağıtın.

Firebase projesi ve Cloud SQL veritabanı oluşturma

  1. Henüz oluşturmadıysanız bir Firebase projesi oluşturun.
    1. Firebase konsolunda Proje ekle'yi tıklayın ve ekrandaki talimatları uygulayın.
  2. Firebase konsolunun Data Connect bölümüne gidin ve ürün kurulum iş akışını uygulayın.

  3. Projenizi Blaze planına yükseltin. Bu işlem, PostgreSQL için Cloud SQL örneği oluşturmanıza olanak tanır.

  4. PostgreSQL için CloudSQL veritabanınız için bir konum seçin.

  5. Daha sonra onaylamak için proje, hizmet ve veritabanı adlarını ve kimliklerini not edin.

  6. Kalan kurulum akışını uygulayıp Bitti'yi tıklayın.

Geliştirme akışı seçme

Data Connect, geliştirme araçlarını yüklemenin iki yolunu sunar.

Geliştirme ortamını ayarlama

  1. Yerel projeniz için yeni bir dizin oluşturun.

  2. Oluşturduğunuz yeni dizinde aşağıdaki komutu çalıştırın.

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

    Bu komut dosyası, geliştirme ortamını sizin için kurmaya ve tarayıcı tabanlı bir IDE'yi başlatmaya çalışır. Bu IDE, şemanızı yönetmenize, uygulamanızda kullanılacak sorguları ve mutasyonları tanımlamanıza ve güçlü şekilde yazılmış SDK'lar oluşturmanıza yardımcı olmak için önceden paketlenmiş bir VS Code uzantısı da dahil olmak üzere araçlar sağlar.

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

Proje dizininizi oluşturma

Yerel projenizi oluşturmak için proje dizininizi ilk kullanıma hazırlayın. IDE penceresinde, sol paneldeki Firebase simgesini tıklayarak Data Connect VS Code uzantısı kullanıcı arayüzünü açın:

  1. Google ile oturum aç düğmesini tıklayın.
  2. Firebase projesi bağla düğmesini tıklayın ve daha önce konsolda oluşturduğunuz projeyi seçin.
  3. firebase init'i çalıştır düğmesini tıklayın ve akışı tamamlayın.

  4. Emülatörleri başlat düğmesini tıklayın.

Şema oluşturma

Firebase proje dizininizdeki /dataconnect/schema/schema.gql dosyasında, filmleri içeren bir GraphQL şeması tanımlamaya başlayın.

Film

Data Connect'te GraphQL alanları sütunlarla eşlenir. Movie türünde id, title, imageUrl ve genre bulunur. Data Connect String ve UUID ilkel veri türlerini tanır.

Aşağıdaki snippet'i kopyalayın veya dosyadaki ilgili satırların yorumunu kaldırın.

# 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

Filmleriniz olduğunda film meta verilerini modelleyebilirsiniz.

Aşağıdaki snippet'i kopyalayın veya dosyada ilgili satırların yorumunu kaldırın.

# 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
}

movie alanının Movie türüyle eşleştirildiğini unutmayın. Data Connect, bunun Movie ile MovieMetadata arasındaki bir ilişki olduğunu bilir ve bu ilişkiyi sizin için yönetir.

Veri Bağlantısı şemaları hakkında daha fazla bilgiyi dokümanda bulabilirsiniz.

Şemanızı üretime dağıtma

Devam etmeden önce şemanızı dağıtmanız gerekir.

Uzantının kullanıcı arayüzünde, Firebase Data Connect panelinin altında Üretime dağıt'ı tıklayın.

Şemanızı üretim veritabanınıza dağıttıktan sonra şemayı Firebase konsolunda görüntüleyebilirsiniz.

Tablolarınıza veri ekleme

IDE düzenleyici panelinde, /dataconnect/schema/schema.gql içindeki GraphQL türlerinin üzerinde CodeLens düğmelerinin göründüğünü görebilirsiniz. Şemanızı üretime dağıttığınız için arka uçtaki veritabanınıza veri eklemek için Veri ekle ve Çalıştır (Üretim) düğmelerini kullanabilirsiniz.

Movie tablosuna kayıt eklemek için:

  1. schema.gql dosyasında, Movie tür beyanının üstündeki Veri ekle düğmesini tıklayın.
    Firebase Data Connect için Code Lens Veri ekle düğmesi
  2. Oluşturulan Movie_insert.gql dosyasında, dört alan için verileri sabit kodlayın.
  3. Çalıştır (Üretim) düğmesini tıklayın.
    Firebase Data Connect için Code Lens Çalıştır düğmesi
  4. Oluşturulan MovieMetadata_insert mutasyonunda istendiği gibi, MovieMetadata tablosuna bir kayıt eklemek için önceki adımları tekrarlayın ve movieId alanına Filminizin id değerini girin.

Verilerin eklendiğini hızlıca doğrulamak için:

  1. schema.gql dosyasına dönüp Movie tür beyanının üzerindeki Verileri oku düğmesini tıklayın.
  2. Elde edilen Movie_read.gql dosyasında, sorguyu yürütmek için Çalıştır (Üretim) düğmesini tıklayın.

Veri Bağlantısı mutasyonları hakkında daha fazla bilgiyi dokümanda bulabilirsiniz.

Sorgunuzu tanımlayın

Şimdi eğlenceli kısım olan sorgulara geçelim. Geliştirici olarak GraphQL sorguları yerine SQL sorguları yazmaya alışkın olduğunuzdan bu durum başlangıçta biraz farklı gelebilir. Ancak GraphQL, ham SQL'den çok daha kısa ve tür açısından güvenlidir. VS Code uzantımız da geliştirme deneyimini kolaylaştırır.

/dataconnect/connector/queries.gql dosyasını düzenlemeye başlayın. Tüm filmleri almak istiyorsanız aşağıdaki gibi bir sorgu kullanın.

# 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
  }
}

Yakındaki CodeLens düğmesini kullanarak sorguyu yürütün.

Veri Bağlantısı sorguları hakkında daha fazla bilgiyi dokümanda bulabilirsiniz.

SDK oluşturma ve bunları uygulamanızda kullanma

  1. SDK'yı uygulamaya ekle düğmesini tıklayın.

  2. Görünen iletişim kutusunda, uygulamanızın kodunu içeren bir dizin seçin. Data Connect SDK kodu oluşturulur ve bu dizine kaydedilir.

  3. Uygulama platformunuzu seçin, ardından SDK kodunun seçtiğiniz dizinde hemen oluşturulduğunu unutmayın.

Oluşturulan SDK'yı istemci uygulamalarından (web, Android, iOS, Flutter) sorgu ve mutasyon çağırarak nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Şemanızı ve sorgunuzu üretime dağıtma

Bir geliştirme iterasyonunda çalıştınız. Artık şemanızı, verilerinizi ve sorgularınızı Firebase uzantısı kullanıcı arayüzü veya Firebase CLI ile sunucuya dağıtabilirsiniz.

IDE penceresindeki VS Code uzantısı kullanıcı arayüzünde Üretime dağıt düğmesini tıklayın.

Dağıtıldıktan sonra şemanın, işlemlerin ve verilerin buluta yüklendiğini doğrulamak için Firebase konsoluna gidin. Şemayı görüntüleyebilir ve işlemlerinizi konsolda da çalıştırabilirsiniz. PostgreSQL için Cloud SQL örneği, oluşturulan nihai dağıtılmış şemasıyla ve verileriyle güncellenir.

Veri Bağlantısı emülatörünü kullanma hakkında daha fazla bilgiyi dokümanda bulabilirsiniz.

Sonraki adımlar

Dağıtılan projenizi inceleyin ve daha fazla araç keşfedin:

  • Firebase konsolunda veritabanınıza veri ekleyin, şemalarınızı inceleyip değiştirin ve Data Connect hizmetinizi izleyin. Dokümanlar bölümünden daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Örneğin, hızlı başlangıç kılavuzunu tamamladığınız için:

  • Şema, sorgu ve mutasyon geliştirme hakkında daha fazla bilgi edinin.

  • Web, Android, iOS ve Flutter için istemci SDK'ları oluşturma ve istemci kodundan sorgu ve mutasyon çağırma hakkında bilgi edinin.