Una guida alla scrittura di operazioni Firebase SQL Connect con SQL anziché GraphQL. page_type: guide announcement: > SQL nativo è disponibile come anteprima della funzionalità, il che significa che non è soggetto a SLA (accordo sul livello del servizio) o a norme sul ritiro e potrebbe essere modificato in modi incompatibili con le versioni precedenti. Se utilizzi questa funzionalità con stored procedure o funzioni che eseguono SQL dinamico, segui le best practice di sicurezza spiegate in fondo a questa pagina.
Firebase SQL Connect offre diversi modi per interagire con il database Cloud SQL:
- GraphQL nativo: definisci i tipi in
schema.gqle SQL Connect traduce le operazioni GraphQL in SQL. Questo è l'approccio standard, che offre strutture con tipizzazione e schema rigidi. La maggior parte della documentazione di SQL Connect al di fuori di questa pagina descrive questa opzione. Se possibile, devi utilizzare questo metodo per sfruttare la sicurezza completa dei tipi e il supporto degli strumenti. - Direttiva
@view: definisci un tipo GraphQL inschema.gqlsupportato da un'istruzione SQLSELECTpersonalizzata. Ciò è utile per creare viste di sola lettura, con tipizzazione forte basate su una logica SQL complessa. Questi tipi sono interrogabili come i tipi normali. Vedi@view. - SQL nativo: incorpora istruzioni SQL direttamente nelle operazioni denominate nei file
.gqlutilizzando campi radice speciali. Ciò offre la massima flessibilità e controllo diretto, soprattutto per le operazioni non supportate da GraphQL standard, sfruttando funzionalità specifiche del database o utilizzando le estensioni PostgreSQL. A differenza di GraphQL e della direttiva@view, SQL nativo non fornisce output fortemente tipizzato.
Questa guida si concentra sull'opzione SQL nativo.
Casi d'uso comuni per SQL nativo
Mentre GraphQL nativo fornisce la sicurezza dei tipi completa e la direttiva @view offre risultati con tipizzazione avanzata per i report SQL di sola lettura, SQL nativo offre la flessibilità necessaria per:
- Estensioni PostgreSQL: esegui query e utilizza direttamente qualsiasi estensione PostgreSQL installata (ad esempio
PostGISper i dati geospaziali) senza dover mappare tipi complessi nello schema GraphQL. - Query complesse: esegui SQL complessi con join, subquery, aggregazioni, funzioni finestra e stored procedure.
- Data Manipulation (DML): esegui direttamente le operazioni
INSERT, UPDATE, DELETE. Tuttavia, non utilizzare SQL nativo per i comandi DDL (Data Definition Language). Devi continuare ad apportare modifiche a livello di schema utilizzando GraphQL per mantenere sincronizzati il backend e gli SDK generati.) - Funzionalità specifiche del database: utilizza funzioni, operatori o tipi di dati univoci di PostgreSQL.
- Ottimizzazione delle prestazioni: ottimizza manualmente le istruzioni SQL per i percorsi critici.
Campi radice SQL nativi
Per scrivere operazioni con SQL, utilizza uno dei seguenti campi radice dei tipi
query o mutation:
query campi
| Campo | Descrizione |
|---|---|
_select |
Esegue una query SQL restituendo zero o più righe. Argomenti:
Restituisce: una matrice JSON ( |
_selectFirst |
Esegue una query SQL che dovrebbe restituire zero o una riga. Argomenti:
Restituisce: un oggetto JSON ( |
mutation campi
| Campo | Descrizione |
|---|---|
_execute |
Esegue un'istruzione DML ( Argomenti:
Restituisce: un Le clausole |
_executeReturning |
Esegue un'istruzione DML con una clausola Argomenti:
Restituisce: una matrice JSON ( |
_executeReturningFirst |
Esegue un'istruzione DML con una clausola Argomenti:
Restituisce: un oggetto JSON ( |
Note:
- Le operazioni vengono eseguite utilizzando le autorizzazioni concesse al service account SQL Connect.
Regole e limitazioni della sintassi
SQL nativo applica regole di analisi rigorose per garantire la sicurezza e impedire l'SQL injection. Tieni presente i seguenti vincoli:
- Commenti: utilizza i commenti a blocchi (
/* ... */). I commenti di riga (--) sono vietati perché possono troncare le clausole successive (come i filtri di sicurezza) durante la concatenazione delle query. - Parametri: utilizza parametri posizionali (
$1,$2) che corrispondono all'ordine dell'arrayparams. I parametri denominati ($id,:name) non sono supportati. - Stringhe: sono supportati i valori letterali stringa estesi (
E'...') e le stringhe tra virgolette con il simbolo del dollaro ($$...$$). Le sequenze di escape Unicode PostgreSQL (U&'...') non sono supportate.
Parametri nei commenti
Il parser ignora tutto ciò che si trova all'interno di un commento a blocchi. Se inserisci un commento in una riga
contenente un parametro (ad esempio /* WHERE id = $1 */), devi anche
rimuovere il parametro dall'elenco params, altrimenti l'operazione non andrà a buon fine
e verrà visualizzato l'errore unused parameter: $1.
Convenzioni di denominazione
Quando scrivi SQL nativo, interagisci direttamente con il database PostgreSQL, quindi devi utilizzare i nomi effettivi del database per tabelle e colonne. Per
impostazione predefinita, SQL Connect mappa automaticamente i nomi nello schema GraphQL
in snake case nel database, a meno che tu non personalizzi esplicitamente gli
identificatori Postgres utilizzando le direttive
@table(name) e
@col(name).
Se definisci un tipo senza direttive, i nomi dei campi e delle tabelle GraphQL vengono mappati
agli identificatori Postgres snake_case predefiniti:
schema.gql |
queries.gql |
|---|---|
|
|
Per impostazione predefinita, gli identificatori PostgreSQL non distinguono tra maiuscole e minuscole. Se utilizzi direttive
come @table o @col per specificare un nome che contiene lettere maiuscole o miste, devi racchiudere l'identificatore tra virgolette doppie nelle istruzioni SQL.
Nell'esempio seguente, devi utilizzare "UserProfiles" per il nome della tabella e
"profileId" per la colonna userId. Il campo displayName segue la
conversione predefinita in display_name:
schema.gql |
queries.gql |
|---|---|
|
|
Esempi di utilizzo
Esempio 1: SELECT di base con alias dei campi
Puoi creare un alias per il campo principale (ad esempio movies: _select) per rendere più pulita la risposta del client (data.movies anziché data._select).
queries.gql:
query GetMoviesByGenre($genre: String!, $limit: Int!) @auth(level: PUBLIC) {
movies: _select(
sql: """
SELECT id, title, release_year, rating
FROM movie
WHERE genre = $1
ORDER BY release_year DESC
LIMIT $2
""",
params: [$genre, $limit]
)
}
Dopo aver eseguito la query utilizzando un SDK client, il risultato sarà in data.movies.
Esempio 2: UPDATE di base
mutations.gql:
mutation UpdateMovieRating(
$movieId: UUID!,
$newRating: Float!
) @auth(level: NO_ACCESS) {
_execute(
sql: """
UPDATE movie
SET rating = $2
WHERE id = $1
""",
params: [$movieId, $newRating]
)
}
Dopo aver eseguito la mutazione utilizzando un SDK client, il numero di righe interessate sarà
in data._execute.
Esempio 3: aggregazione di base
queries.gql:
query GetTotalReviewCount @auth(level: PUBLIC) {
stats: _selectFirst(
sql: "SELECT COUNT(*) as total_reviews FROM \"Reviews\""
)
}
Dopo aver eseguito la query utilizzando un SDK client, il risultato sarà in
data.stats.total_reviews.
Esempio 4: aggregazione avanzata con RANK
queries.gql:
query GetMoviesRankedByRating @auth(level: PUBLIC) {
_select(
sql: """
SELECT
id,
title,
rating,
RANK() OVER (ORDER BY rating DESC) as rank
FROM movie
WHERE rating IS NOT NULL
LIMIT 20
""",
params: []
)
}
Dopo aver eseguito la query utilizzando un SDK client, il risultato sarà in
data._select.
Esempio 5: UPDATE con RETURNING e contesto di autenticazione
mutations.gql:
mutation UpdateMyReviewText(
$movieId: UUID!,
$newText: String!
) @auth(level: USER) {
updatedReview: _executeReturningFirst(
sql: """
UPDATE "Reviews"
SET review_text = $2
WHERE movie_id = $1 AND user_id = $3
RETURNING movie_id, user_id, rating, review_text
""",
params: [$movieId, $newText, {_expr: "auth.uid"}]
)
}
Dopo aver eseguito la mutazione utilizzando un SDK client, i dati del post aggiornati si troveranno in
data.updatedReview.
Esempio 6: CTE avanzata con upsert (get-or-create atomico)
Questo pattern è utile per garantire che i record dipendenti (come Utenti o Film) esistano prima di inserire un record secondario (come una Recensione), il tutto in una singola transazione di database.
mutations.gql:
mutation CreateMovieCTE($movieId: UUID!, $userId: UUID!, $reviewId: UUID!) @auth(level: USER) {
_execute(
sql: """
WITH
new_user AS (
INSERT INTO "user" (id, username)
VALUES ($2, 'Auto-Generated User')
ON CONFLICT (id) DO NOTHING
RETURNING id
),
movie AS (
INSERT INTO movie (id, title, image_url, release_year, genre)
VALUES ($1, 'Auto-Generated Movie', 'https://placeholder.com', 2025, 'Sci-Fi')
ON CONFLICT (id) DO NOTHING
RETURNING id
)
INSERT INTO "Reviews" (id, movie_id, user_id, rating, review_text, review_date)
VALUES (
$3,
$1,
$2,
5,
'Good!',
NOW()
)
""",
params: [$movieId, $userId, $reviewId]
)
}
_executeReturning e _executeReturningFirst racchiudono la query in un'espressione di tabella comune (CTE) principale per formattare l'output come JSON. PostgreSQL non consente l'annidamento
di una CTE di modifica dei dati all'interno di un'altra istruzione di modifica dei dati, causando l'errore
della query.
Esempio 7: utilizzo delle estensioni Postgres
SQL nativo ti consente di utilizzare le estensioni Postgres, come PostGIS, senza dover mappare tipi di geometria complessi nello schema GraphQL o modificare le tabelle sottostanti.
In questo esempio, supponiamo che l'app del tuo ristorante abbia una tabella che memorizza i dati sulla posizione
in una colonna JSON dei metadati (ad esempio, {"latitude": 37.3688,
"longitude": -122.0363}). Se hai attivato l'estensione
PostGIS, puoi
utilizzare gli operatori JSON standard di Postgres (->>) per estrarre questi valori al volo
e passarli alla funzione ST_MakePoint di PostGIS.
query GetNearbyActiveRestaurants(
$userLong: Float!,
$userLat: Float!,
$maxDistanceMeters: Float!
) @auth(level: USER) {
nearby: _select(
sql: """
SELECT
id,
name,
tags,
ST_Distance(
ST_MakePoint(
(metadata->>'longitude')::float,
(metadata->>'latitude')::float
)::geography,
ST_MakePoint($1, $2)::geography
) as distance_meters
FROM restaurant
WHERE active = true
AND metadata ? 'longitude' AND metadata ? 'latitude'
AND ST_DWithin(
ST_MakePoint(
(metadata->>'longitude')::float,
(metadata->>'latitude')::float
)::geography,
ST_MakePoint($1, $2)::geography,
$3
)
ORDER BY distance_meters ASC
LIMIT 10
""",
params: [$userLong, $userLat, $maxDistanceMeters]
)
}
Dopo aver eseguito la query utilizzando un SDK client, il risultato sarà in data.nearby.
Best practice per la sicurezza: SQL dinamico e stored procedure
SQL Connect parametrizza in modo sicuro tutti gli input al limite tra GraphQL e il database, proteggendo completamente le query SQL standard dall'SQL injection di primo ordine. Tuttavia, se utilizzi SQL per chiamare procedure o funzioni personalizzate di Postgres che eseguono SQL dinamico, devi assicurarti che il codice PL/pgSQL interno gestisca questi parametri in modo sicuro.
Se la procedura archiviata concatena direttamente gli input dell'utente in una stringa EXECUTE, ignora la parametrizzazione e crea una vulnerabilità di SQL injection di secondo ordine:
-- INSECURE: Do not concatenate parameters into dynamic strings!
CREATE OR REPLACE PROCEDURE unsafe_update(user_input TEXT)
LANGUAGE plpgsql AS $$
BEGIN
-- A malicious user_input (e.g., "val'; DROP TABLE users; --")
-- will execute as code.
EXECUTE 'UPDATE target_table SET status = ''' || user_input || '''';
END;
$$;
Per evitarlo, segui queste best practice:
- Utilizza la clausola
USING: quando scrivi SQL dinamico nelle stored procedure, utilizza sempre la clausolaUSINGper associare i parametri dei dati in modo sicuro. - Utilizza
format()per gli identificatori: utilizzaformat()con il flag%Iper l'inserimento sicuro dell'identificatore del database (come i nomi delle tabelle). - Consenti rigorosamente gli identificatori: non consentire alle applicazioni client di scegliere arbitrariamente gli identificatori di database. Se la tua procedura richiede identificatori dinamici, convalida l'input rispetto a una lista consentita hardcoded all'interno della logica PL/pgSQL prima dell'esecuzione.
-- SECURE: Use format() for identifiers and USING for data values
CREATE OR REPLACE PROCEDURE secure_update(
target_table TEXT, new_value TEXT, row_id INT
)
LANGUAGE plpgsql AS $$
BEGIN
-- Validate the dynamic table name against an allowlist
IF target_table NOT IN ('orders', 'users', 'inventory') THEN
RAISE EXCEPTION 'Invalid table name';
END IF;
-- Execute securely
EXECUTE format('UPDATE %I SET status = $1 WHERE id = $2', target_table)
USING new_value, row_id;
END;
$$;