Pierwsze kroki z Firebase Data Connect

Z tego krótkiego wprowadzenia dowiesz się, jak utworzyć Firebase Data Connect w aplikacji za pomocą produkcyjnej instancji SQL.

W Firebase konsoli:

  • Dodaj Firebase Data Connect do projektu Firebase.
  • Utwórz schemat aplikacji za pomocą generowania schematu z pomocą AI w konsoli Firebase i wdroż go.
  • utworzyć instancję Cloud SQL dla aplikacji;
  • Dzięki Gemini w Firebase możesz wypełnić bazę danych przykładowymi danymi.
  • Twórz zapytania i mutacje z pomocą AI, które możesz wdrażać i wykorzystywać do lokalnego tworzenia kodu klienta.

Następnie w lokalnym środowisku programistycznym wykonaj te czynności:

  • Skonfiguruj narzędzia deweloperskie, w tym rozszerzenie Visual Studio Code, aby pracować z instancją produkcyjną.
  • Zsynchronizuj środowisko lokalne z zasobami utworzonymi w konsoli.
  • Generuj pakiety SDK o silnym typowaniu i używaj ich w aplikacji.

Proces w konsoli: użyj pomocy AI, aby zaprojektować schemat, a następnie wdrożyć go w bazie danych

  1. Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase, utwórz go.
    1. W Firebasekonsoli kliknij Dodaj projekt i postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie.
  2. Przejdź do sekcji Data Connect w konsoli Firebase.
  3. Kliknij przycisk Pierwsze kroki z Gemini.
  4. W wyświetlonym panelu przepływu pracy Generator schematów opisz aplikację, aby usługa Gemini mogła Ci pomóc w utworzeniu schematu GraphQL.
  5. Sprawdź schemat GraphQL, a następnie kliknij Uaktualnij i wdróż.

  6. Przenieś projekt na abonament Blaze. Umożliwia to utworzenie instancji Cloud SQL for PostgreSQL.

  7. Wybierz Utwórz nową instancję Cloud SQL. W wyświetlonym oknie wybierz lokalizację i nazwę bazy danych Cloud SQL for PostgreSQL.

    Wdrażany jest schemat aplikacji wraz z bazą danych PostgreSQL odpowiadającą temu schematowi.

Proces w konsoli: korzystanie z pomocy AI przy tworzeniu operacji dla klientów

Po wdrożeniu schematu możesz podjąć pierwsze kroki, aby udostępnić te dane w aplikacjach klienckich. W tym celu utwórz łącznik zapytań i mutacji, który wdrożysz na backendzie, a później wywołasz z klientów.

Nasze narzędzia wspomagane przez AI są po to, aby Ci pomóc.

  1. Gdy pojawi się odpowiedni komunikat, kliknij przycisk Wygeneruj operacje za pomocą Gemini.

  2. Po chwili w panelu przepływu pracy Wygeneruj operacje, który się pojawi, przejrzyj listę zapytań i mutacji podanych przez Gemini na podstawie Twojego schematu.

  3. Kliknij każdy wiersz operacji, aby sprawdzić kod GraphQL, który ją definiuje. W razie potrzeby użyj ikony kosza, aby usunąć operacje, których nie potrzebujesz.

  4. Aby dodać operacje, kliknij przycisk + Dodaj. Następnie:

    1. Opisz operację w języku naturalnym.

      Przykład:

      List all products

    2. Sprawdź wygenerowany kod GraphQL.

    3. Jeśli operacja jest akceptowalna, kliknij Wstaw, aby dodać ją do listy operacji.

  5. Kontynuuj usuwanie i dodawanie operacji, aż zestaw operacji będzie odpowiedni.

  6. Aby wdrożyć tę listę operacji jako zestaw oprogramowania sprzęgającego, które może być wywoływane przez klienta, wybierz nazwę oprogramowania sprzęgającego, a następnie kliknij Wdróż.

Proces w konsoli: używanie Gemini w Firebase do tworzenia mutacji i wypełniania bazy danych

W poprzednich krokach utworzyliśmy Data Connect schemat składający się z odpowiednich typów elementów i wdrożyliśmy go w środowisku produkcyjnym. Oznacza to, że utworzyliśmy i wdrożyliśmy też bazę danych PostgreSQL z odpowiednimi tabelami.

Aby wypełnić bazę danych, możesz użyć Gemini w Firebase, aby dodać dane z mutacjami, które aktualizują co najmniej jedną z Twoich tabel.

  1. Otwórz kartę Dane.

  2. Kliknij ikonę Pomóż mi pisać w GraphQL pen_spark i kliknij kartę Dane początkowe.

  3. Kliknij Wygeneruj. Zwracane są mutacje, które wypełniają Twoje dane.

  4. Sprawdź dane wyjściowe. W razie potrzeby kliknij Edytuj, aby doprecyzować prompt, a następnie kliknij Wygeneruj ponownie.

  5. Następnie kliknij Wstaw, aby wstawić zmianę w edytorze danych.

  6. Kliknij Wykonaj.

Gdy uruchamiasz mutacje, dane są zapisywane w odpowiednich tabelach w bazie danych PostgreSQL. W konsoli możesz utworzyć zapytanie, aby wyświetlić przechowywane dane:

  1. Powtórz poprzednie kroki, używając Pomóż mi napisać GraphQL pen_spark, aby utworzyć zapytanie.

  2. W wyświetlonym polu wpisz dane.

    Przykład:

    Query data for all sample products in my app.

  3. Kliknij Wygeneruj, a potem Uruchom.

Przepływ lokalny: wybierz narzędzia programistyczne

Teraz, gdy masz już dane w wdrożonej bazie danych i wdrożony łącznik, możesz kontynuować tworzenie schematu i łączników w lokalnym środowisku deweloperskim.

Najpierw musisz skonfigurować środowisko lokalne. Data Connect oferuje 2 sposoby instalowania narzędzi deweloperskich.

Wymagania wstępne

Aby skorzystać z tego przewodnika, musisz mieć:

Przepływ lokalny: konfigurowanie środowiska programistycznego

  1. Utwórz nowy katalog dla projektu lokalnego.
  2. Otwórz VS Code w nowym katalogu.
  3. Zainstaluj rozszerzenie Firebase Data Connect z Visual Studio Code Marketplace.

Przepływ lokalny: konfigurowanie projektu lokalnego

Aby skonfigurować projekt lokalny, zainicjuj katalog projektu. W oknie IDE w panelu po lewej stronie kliknij ikonę Firebase, aby otworzyć interfejs rozszerzenia Data Connect VS Code:

  1. Kliknij przycisk Zaloguj się przez Google.
  2. Kliknij przycisk Połącz z projektem Firebase i wybierz projekt utworzony wcześniej w konsoli.

  3. Kliknij przycisk Run firebase init (Uruchom firebase init) i przejdź proces.

  1. Kliknij przycisk Uruchom emulatory.

Przepływ lokalny: znajdź schemat i łącznik w środowisku lokalnym

Krok firebase init w poprzedniej sekcji synchronizuje komponenty z lokalnym środowiskiem deweloperskim:
  • Synchronizuje wdrożony schemat.
    • Znajdź schemat: znajduje się on w katalogu projektu Firebase w pliku /dataconnect/schema/schema.gql.
  • Synchronizuje zapytania i mutacje w łączniku, który został wdrożony.
    • Znajdź łącznik: operacje znajdują się w katalogu projektu Firebase, w katalogu /dataconnect/connector/.

Przepływ lokalny: zrozumienie schematu

Przykład schematu: film

W Data Connect pola GraphQL są mapowane na kolumny. Typ Movie prawdopodobnie będzie zawierać id, title, imageUrl i genre. Data Connect rozpoznaje podstawowe typy danych String i UUID.

# 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
}

Przykład schematu 1:1: MovieMetadata

W przypadku filmów możesz modelować metadane filmów.

Na przykład w schema.gql możesz dodać ten fragment kodu lub kod opinii wygenerowany przez Gemini.

# 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
}

Zwróć uwagę, że pole movie jest zmapowane na typ Movie. Data Connect rozumie, że jest to relacja między Movie a MovieMetadata, i będzie zarządzać nią w Twoim imieniu.

Więcej informacji o schematach Data Connect znajdziesz w dokumentacji

Przepływ lokalny: dodawanie większej ilości danych do tabel

W panelu edytora IDE zobaczysz przyciski CodeLens wyświetlane nad typami GraphQL w /dataconnect/schema/schema.gql. Podobnie jak w konsoli możesz utworzyć mutację, aby dodać dane do produkcyjnej bazy danych.

Aby dodać dane do tabeli, pracując lokalnie:

  1. W sekcji schema.gql kliknij przycisk Dodaj dane nad deklaracją jednego z typów (np. Movie, Product, Account, w zależności od charakteru aplikacji).
    Przycisk Dodaj dane w Code Lens w przypadku Firebase Data Connect
  2. Do katalogu roboczego dodawany jest nowy plik, <type>_insert.qgl, np. Movie_insert.gql lub Product_insert.gql. Wpisz na stałe dane w polach tego typu.
  3. Kliknij przycisk Uruchom (wersja produkcyjna).
    Przycisk uruchamiania Code Lens w przypadku Firebase Data Connect
  4. Powtórz poprzednie kroki, aby dodać rekord do innych tabel.

Aby szybko sprawdzić, czy dane zostały dodane:

  1. Wróć do schema.gql i kliknij przycisk Read data (Odczytaj dane) nad deklaracją typu.
  2. W pliku <type>_read.gql, np. Product_read.gql, kliknij przycisk Uruchom (produkcyjnie), aby wykonać zapytanie.

Więcej informacji o mutacjach Data Connect znajdziesz w dokumentacji

Proces lokalny: generowanie pakietów SDK

Schemat i operacje łącznika są synchronizowane lokalnie.

Możesz teraz używać rozszerzenia VS Code do generowania pakietów SDK klienta, aby zacząć implementować wywołania zapytań i mutacji w aplikacjach na iOS, Androida, w internecie i Flutterze.

  1. W interfejsie rozszerzenia kliknij przycisk Dodaj pakiet SDK do aplikacji.

  2. W wyświetlonym oknie wybierz katalog zawierający kod aplikacji. Data ConnectKod pakietu SDK zostanie wygenerowany i zapisany w tym katalogu.

  3. Wybierz platformę aplikacji, a następnie zwróć uwagę, że kod pakietu SDK jest od razu generowany w wybranym katalogu.

Przepływ lokalny: użyj pakietów SDK, aby wywołać zapytanie z aplikacji

Wcześniej wdrożono schemat i operacje w konsoli Firebase. Aby wywoływać operacje z aplikacji, możesz użyć pakietu SDK, który został wygenerowany w celu zaimplementowania wywołania zapytania ListMovies.Data Connect

Sieć

  1. Dodaj Firebase do aplikacji internetowej.

  2. W głównym pliku aplikacji React:

    • zaimportować wygenerowany pakiet SDK,
    • wywoływać metody Data Connect,
    import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom/client';

// Generated queries.
// Update as needed with the path to your generated SDK.
import { listMovies, ListMoviesData } from '@dataconnect/generated';

function App() {
  const [movies, setMovies] = useState<ListMoviesData['movies']>([]);
  useEffect(() => {
    listMovies.then(res => setMovies(res.data));
  }, []);
  return (
    movies.map(movie => <h1>{movie.title}</h1>);
  );
}

const root = ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root'));
root.render(<App />);

Swift

  1. Dodaj Firebase do aplikacji na iOS.

  2. Aby użyć wygenerowanego pakietu SDK, skonfiguruj go jako zależność w Xcode.

    Na górnym pasku nawigacyjnym Xcode wybierz File > Add Package Dependencies > Add Local (Plik > Dodaj zależności pakietu > Dodaj lokalnie) i wybierz folder zawierający wygenerowany pakiet Package.swift.

  3. W głównym delegacie aplikacji:

    • zaimportować wygenerowany pakiet SDK,
    • wywoływać metody Data Connect,
    import SwiftUI

import FirebaseDataConnect
// Generated queries.
// Update as needed with the package name of your generated SDK.
import <CONNECTOR-PACKAGE-NAME>

let connector = DataConnect.moviesConnector

struct ListMovieView: View {
@StateObject private var queryRef = connector.listMovies.ref()

    var body: some View {
        VStack {
            Button {
                Task {
                    do {
                        try await refresh()
                    } catch {
                        print("Failed to refresh: \(error)")
                    }
                }
            } label: {
                Text("Refresh")
            }

            // use the query results in a view
            ForEach(queryRef.data?.movies ?? []) { movie in
                    Text(movie.title)
                }
            }
    }
    @MainActor
    func refresh() async throws {
        _ = try await queryRef.execute()
    }

    struct ContentView_Previews: PreviewProvider {
    static var previews: some View {
        ListMovieView()
    }
}

Kotlin Android

  1. Dodaj Firebase do aplikacji na Androida.

  2. Aby użyć wygenerowanego pakietu SDK, skonfiguruj Data Connect jako zależność w Gradle.

    Zaktualizuj plugins i dependencies w app/build.gradle.kts.

    plugins {
  // Use whichever versions of these dependencies suit your application.
  // The versions shown here were the latest as of March 14, 2025.
  // Note, however, that the version of kotlin("plugin.serialization") must,
  // in general, match the version of kotlin("android").
  id("com.android.application") version "8.9.0"
  id("com.google.gms.google-services") version "4.4.2"
  val kotlinVersion = "2.1.10"
  kotlin("android") version kotlinVersion
  kotlin("plugin.serialization") version kotlinVersion
}

dependencies {
  // Use whichever versions of these dependencies suit your application.
  // The versions shown here were the latest versions as of March 14, 2025.
  implementation("com.google.firebase:firebase-dataconnect:16.0.0-beta04")
  implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.10.1")
  implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-serialization-core:1.7.3")

  // These dependencies are not strictly required, but will very likely be used
  // when writing modern Android applications.
  implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:1.9.0")
  implementation("androidx.appcompat:appcompat:1.7.0")
  implementation("androidx.activity:activity-ktx:1.10.1")
  implementation("androidx.lifecycle:lifecycle-viewmodel-ktx:2.8.7")
  implementation("com.google.android.material:material:1.12.0")
}

  3. W głównym działaniu w aplikacji:

    • zaimportować wygenerowany pakiet SDK,
    • wywoływać metody Data Connect,
    import android.os.Bundle
import android.widget.TextView
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import androidx.lifecycle.Lifecycle
import androidx.lifecycle.lifecycleScope
import androidx.lifecycle.repeatOnLifecycle
import kotlinx.coroutines.launch


private val connector = com.myapplication.MoviesConnector.instance

class MainActivity : AppCompatActivity() {

  override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
    super.onCreate(savedInstanceState)
    setContentView(R.layout.activity_main)
    val textView: TextView = findViewById(R.id.text_view)

    lifecycleScope.launch {
      lifecycle.repeatOnLifecycle(Lifecycle.State.STARTED) {
        
        val result = connector.listMovies.runCatching { execute { } }
        
        val newTextViewText = result.fold(
          onSuccess = {
            val titles = it.data.movies.map { it.title }
            "${titles.size} movies: " + titles.joinToString(", ")
          },
          onFailure = { "ERROR: ${it.message}" }
        )
        textView.text = newTextViewText
      }
    }
  }
}

Flutter

  1. Dodaj Firebase do aplikacji Flutter.
  2. Zainstaluj interfejs wiersza poleceń flutterfiredart pub global activate flutterfire_cli.
  3. Uruchom flutterfire configure.
  4. W głównej funkcji aplikacji:
    • zaimportować wygenerowany pakiet SDK,
    • wywoływać metody Data Connect,
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Generated queries.
// Update as needed with the path to your generated SDK

import 'movies_connector/movies.dart';

void main() async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
  
  await Firebase.initializeApp(
    options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
  );
  
  
  runApp(const MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  const MyApp({super.key});
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
        home: Scaffold(
            body: Column(children: [
      ConstrainedBox(
        constraints: const BoxConstraints(maxHeight: 200),
        child: FutureBuilder(
            future: MoviesConnector.instance.listMovies().execute(),
            builder: (context, snapshot) {
              if (snapshot.connectionState == ConnectionState.done) {
                return ListView.builder(
                  scrollDirection: Axis.vertical,
                  itemBuilder: (context, index) => Card(
                      child: Text(
                    snapshot.data!.data.movies[index].title,
                  )),
                  itemCount: snapshot.data!.data.movies.length,
                );
              }
              return const CircularProgressIndicator();
            }),
      )
    ])));
  }
}

Dalsze kroki

Sprawdź wdrożony projekt i odkryj więcej narzędzi:

  • Dodawaj dane do bazy danych, sprawdzaj i modyfikuj schematy oraz monitoruj usługę w Firebasekonsoli.Data Connect

Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji. Na przykład po ukończeniu krótkiego wprowadzenia: