主要功能

由 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 提供支援	請使用全代管資料庫服務，輕鬆設定、維護及管理 Google Cloud 中的 PostgreSQL 關聯資料庫。
向量搜尋	Data Connect 支援向量搜尋功能，可協助開發人員建構 AI 技術輔助應用程式。
多平台 SDK	Firebase Data Connect 提供 Kotlin、Android、iOS、Flutter 和網頁的多平台 SDK。
以使用者為基礎的驗證	Data Connect 支援使用者驗證，確保只有授權使用者才能存取資料。
Visual Studio Code 擴充功能	使用 GraphQL，直接在 Visual Studio Code 編輯器中輕鬆開發結構定義，以及管理查詢和異動。
模擬器	Firebase Data Connect 包含模擬器，可讓您使用本機資料庫測試應用程式，而無須部署至實際工作環境。
Firebase 中的 Gemini AI 協助功能	使用 Firebase 中的 Gemini，以自然語言按需產生查詢和變異，並直接在 Firebase 控制台中進行測試。如需進一步瞭解，請參閱「使用 AI assistance for Data Connect in the Firebase console 進行查詢和變異」一文。

運作原理

Firebase Data Connect 的頂層資源是服務，代表由開發人員定義且可供使用者呼叫的 GraphQL API。結構定義是服務的應用程式資料模型，主要以 GraphQL 來源檔案集合，以及已連結資料來源 (例如 Cloud SQL 執行個體) 的特定設定表示。每項服務只能有一個結構定義。最後，連接器是查詢和變異的集合，這些查詢和變異已定義為針對服務的結構定義運作。每項服務可以有多個連接器 (例如，如果您為共乘車服務公司建立「乘客」和「司機」應用程式)。

Data Connect 結構定義會明確對應至特定的 PostgreSQL 資料庫底層結構定義。Data Connect 包含工具，可根據應用程式結構定義的變更，自動產生執行結構定義遷移作業所需的 SQL DDL。Data Connect 會根據應用程式結構定義自動產生其他 GraphQL 結構定義，用於查詢及操作資料模型。

定義應用程式結構定義後，您可以編寫預先定義的查詢和變異，執行這些查詢和變異，即可讀取及寫入應用程式中的資料。Data Connect 查詢和變異不會由用戶端程式碼提交，也不會在伺服器上執行。相反地，在部署時，這些 Data Connect 作業會儲存在伺服器上，例如 Cloud Functions。這可簡化程式碼管理和用戶端程式碼的開發作業。在權限環境中 (例如 Firebase 控制台，以及使用 Data Connect VS Code 擴充功能)，您可以使用適當的 Google IAM 憑證執行 ad hoc 作業，以便執行管理作業。

針對用戶端程式碼，每個支援的平台都有一個核心 SDK，可處理與後端的連線、發出要求和處理回應。這些 SDK 不支援結構定義，因此必須提供作業名稱和變數做為非結構化資料。每個支援的平台也都有產生的 SDK。定義資料模型和作業時，機器上的工具會自動產生應用程式專用的強型別 SDK。這些 SDK 會「包裝」核心 SDK，提供類型安全性、人因工程學和其他功能，例如資料驗證和日後的更多功能。

實作路徑

	製作結構定義原型	在本機環境中使用工具，製作資料庫結構定義的原型，包括使用向量類型的設計
	製作作業原型	根據自動產生的查詢和變異操作，為用戶端應用程式建構預先定義的查詢和變異操作
	產生型別安全 SDK	根據結構定義和作業產生及測試型別安全的 SDK，然後實作用戶端程式碼
	部署結構定義和作業	為 Firebase Data Connect 服務部署結構定義和作業
	部署用戶端	部署用戶端程式碼

後續步驟

• 立即試用 Data Connect：尋找快速入門應用程式存放區，並使用我們的網頁程式碼研究室建構功能齊全的 Data Connect 應用程式。我們即將推出 Android 和 iOS 版程式碼研究室。
• 如要瞭解 Firebase Data Connect 開發流程的實際運作情形，請參閱入門指南。
• 瞭解 Data Connect 定價和計費。