मुख्य सुविधाएं

PostgreSQL के लिए Cloud SQL की मदद से काम करता है	पूरी तरह से मैनेज की जाने वाली डेटाबेस सेवा का इस्तेमाल करें. इससे आपको Google Cloud पर अपने PostgreSQL रिलेशनल डेटाबेस को सेट अप करने, मैनेज करने, और सही तरीके से चलाने में मदद मिलती है.
वेक्टर खोजने की सुविधा	Data Connect, डेवलपर के लिए वेक्टर सर्च की सुविधा देता है, ताकि वे एआई की मदद से काम करने वाले ऐप्लिकेशन बना सकें.
एक से ज़्यादा प्लैटफ़ॉर्म के लिए SDK टूल	Firebase Data Connect, Kotlin के लिए कई प्लैटफ़ॉर्म पर काम करने वाले SDK टूल उपलब्ध कराता है. ये टूल, Android, iOS, Flutter, और वेब के लिए उपलब्ध हैं.
उपयोगकर्ता के आधार पर पुष्टि	Data Connect, असली उपयोगकर्ता की पुष्टि करने की सुविधा के साथ काम करता है. इससे यह पक्का होता है कि सिर्फ़ वे उपयोगकर्ता ही डेटा ऐक्सेस कर सकते हैं जिन्हें इसकी अनुमति मिली है.
Visual Studio Code एक्सटेंशन	GraphQL का इस्तेमाल करके, सीधे अपने Visual Studio Code एडिटर से स्कीमा डेवलप करने के साथ-साथ, क्वेरी और म्यूटेशन मैनेज करने की सुविधा देता है.
एम्युलेटर	Firebase Data Connect में एक एमुलेटर शामिल होता है. इसकी मदद से, प्रोडक्शन में डिप्लॉय किए बिना, अपने ऐप्लिकेशन को किसी स्थानीय डेटाबेस के साथ टेस्ट किया जा सकता है.
Firebase में Gemini की मदद से एआई से जुड़ी सुविधाएं इस्तेमाल करना	Firebase में Gemini का इस्तेमाल करके, आम भाषा का इस्तेमाल करके, क्वेरी और म्यूटेशन को मांग के हिसाब से जनरेट करें. साथ ही, सीधे Firebase कंसोल में जाकर, इनकी जांच करें. ज़्यादा जानने के लिए, क्वेरी और म्यूटेशन के लिए AI assistance for Data Connect in the Firebase console का इस्तेमाल करें पर जाएं.

यह कैसे काम करता है?

Firebase Data Connect के लिए टॉप-लेवल का रिसॉर्स एक सेवा है. यह मैनेज किए जा रहे GraphQL API को दिखाता है. इसे डेवलपर तय कर सकते हैं और असली उपयोगकर्ता इसे कॉल कर सकते हैं. आपका स्कीमा, किसी सेवा के लिए ऐप्लिकेशन डेटा मॉडल होता है. इसे मुख्य रूप से, GraphQL सोर्स फ़ाइलों के कलेक्शन के तौर पर दिखाया जाता है. साथ ही, अटैच किए गए डेटा सोर्स (जैसे, Cloud SQL इंस्टेंस) के लिए खास कॉन्फ़िगरेशन के तौर पर भी दिखाया जाता है. हर सेवा के लिए, सिर्फ़ एक स्कीमा हो सकता है. आखिर में, आपके कनेक्टर, क्वेरी और म्यूटेशन के कलेक्शन होते हैं. इन्हें किसी सेवा के स्कीमा के हिसाब से काम करने के लिए तय किया जाता है. हर सेवा के लिए कई कनेक्टर हो सकते हैं. उदाहरण के लिए, अगर आपके पास अपनी राईडशेयर कंपनी के लिए "राइडर" ऐप्लिकेशन और "ड्राइवर" ऐप्लिकेशन है.

आपका Data Connect स्कीमा, किसी खास PostgreSQL डेटाबेस स्कीमा से साफ़ तौर पर मैप होता है. Data Connect में, ऐप्लिकेशन स्कीमा में हुए बदलावों के आधार पर स्कीमा माइग्रेशन करने के लिए, ज़रूरी SQL डीडीएल को अपने-आप जनरेट करने के लिए टूल शामिल हैं. आपके ऐप्लिकेशन स्कीमा के आधार पर, Data Connect डेटा मॉडल में बदलाव करने और उससे जुड़ी क्वेरी करने के लिए, अपने-आप अतिरिक्त GraphQL स्कीमा जनरेट करता है.

ऐप्लिकेशन स्कीमा तय करने के बाद, पहले से तय की गई क्वेरी और म्यूटेशन लिखे जा सकते हैं. ये क्वेरी और म्यूटेशन, ऐप्लिकेशन में डेटा को पढ़ने और उसमें डेटा जोड़ने या हटाने के लिए इस्तेमाल किए जाते हैं. Data Connect क्वेरी और म्यूटेशन, क्लाइंट कोड से सबमिट नहीं किए जाते और सर्वर पर लागू नहीं किए जाते. इसके बजाय, डिप्लॉय होने पर, इन Data Connect ऑपरेशन को Cloud Functions जैसे सर्वर पर सेव किया जाता है. इससे कोड मैनेज करने और अपने क्लाइंट कोड को डेवलप करने में आसानी होती है. Firebase कंसोल और हमारे Data Connect VS Code एक्सटेंशन जैसे खास एनवायरमेंट में, एडमिन से जुड़े कामों के लिए, Google IAM के सही क्रेडेंशियल का इस्तेमाल करके, ad hoc ऑपरेशन किए जा सकते हैं.

क्लाइंट कोड के लिए, काम करने वाले हर प्लैटफ़ॉर्म में एक कोर SDK टूल होता है. यह बैकएंड से कनेक्ट करने, अनुरोध जारी करने, और जवाबों को प्रोसेस करने की सुविधा देता है. ये SDK, स्कीमा के बारे में नहीं जानते. साथ ही, इन्हें ऑपरेशन के नाम और वैरिएबल, अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के तौर पर देने होंगे. साथ ही, जिन प्लैटफ़ॉर्म पर यह सुविधा काम करती है उनमें जनरेट किया गया SDK टूल भी होता है. डेटा मॉडल और ऑपरेशन तय करने पर, आपकी मशीन पर मौजूद टूल, ऐप्लिकेशन के हिसाब से स्ट्रॉन्ग-टाइप वाले SDK टूल अपने-आप जनरेट कर देंगे. ये SDK, मुख्य SDK को "रैप" करेंगे. इससे, डेटा की पुष्टि करने जैसी अन्य सुविधाओं के साथ-साथ, डेटा टाइप की सुरक्षा, उपयोगकर्ता अनुभव, और अन्य सुविधाओं को बेहतर बनाने में मदद मिलेगी.

लागू करने का पाथ

	अपने स्कीमा का प्रोटोटाइप बनाना	अपने डेटाबेस स्कीमा का प्रोटोटाइप बनाएं. इसमें वेक्टर टाइप का इस्तेमाल करने वाले डिज़ाइन भी शामिल हैं. इसके लिए, टूल के साथ स्थानीय एनवायरमेंट में शुरुआत करें
	अपने ऑपरेशंस का प्रोटोटाइप बनाना	अपने-आप जनरेट हुई क्वेरी और म्यूटेशन के आधार पर, क्लाइंट ऐप्लिकेशन के लिए पहले से तय क्वेरी और म्यूटेशन ऑपरेशन बनाएं
	टाइप-सेफ़ SDK टूल जनरेट करना	अपने स्कीमा और ऑपरेशन से, टाइप-सेफ़ SDK टूल जनरेट और टेस्ट करें. इसके बाद, क्लाइंट-साइड कोड लागू करें
	स्कीमा और ऑपरेशन डिप्लॉय करना	अपनी Firebase Data Connect सेवा के लिए स्कीमा और ऑपरेशन डिप्लॉय करना
	क्लाइंट डिप्लॉय करना	अपना क्लाइंट कोड डिप्लॉय करना

अगले चरण

• Data Connect को अभी आज़माएं: तुरंत शुरू करने के लिए ऐप्लिकेशन का कोई डेटा स्टोर ढूंढें और वेब के लिए कोडलैब की मदद से, सभी सुविधाओं वाला Data Connect ऐप्लिकेशन बनाएं. Android और iOS के लिए Codelab जल्द ही उपलब्ध होंगे.
• अगर आपको Firebase Data Connect डेवलपमेंट फ़्लो को ऐक्शन में देखना है, तो शुरू करने की गाइड पढ़ें.
• Data Connect कीमत और बिलिंग के बारे में जानें.