ใช้ Android SDK ที่สร้างขึ้น

Firebase Data Connect SDK ไคลเอ็นต์ช่วยให้คุณเรียกใช้การค้นหาและการเปลี่ยนแปลงฝั่งเซิร์ฟเวอร์ได้โดยตรงจากแอป Firebase คุณสร้าง SDK ไคลเอ็นต์ที่กำหนดเองแบบคู่ขนานไปกับการออกแบบสคีมา การค้นหา และการเปลี่ยนแปลงที่คุณนําไปใช้งานในData Connectบริการ จากนั้นผสานรวมเมธอดจาก SDK นี้เข้ากับตรรกะไคลเอ็นต์

ดังที่เราได้กล่าวไว้ในที่อื่นๆ สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือData Connect โค้ดฝั่งไคลเอ็นต์ไม่ได้ส่งการค้นหาและการเปลี่ยนแปลง และไม่ได้ดำเนินการบนเซิร์ฟเวอร์ แต่เมื่อมีการติดตั้งใช้งาน ระบบจะจัดเก็บการดำเนินการ Data Connect ไว้ในเซิร์ฟเวอร์ เช่น Cloud Functions ซึ่งหมายความว่าคุณต้องติดตั้งใช้งานการเปลี่ยนแปลงฝั่งไคลเอ็นต์ที่เกี่ยวข้องเพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ผู้ใช้เดิมใช้งานไม่ได้ (เช่น ในแอปเวอร์ชันเก่า)

ด้วยเหตุนี้ Data Connect จึงมีสภาพแวดล้อมสำหรับนักพัฒนาแอปและเครื่องมือที่ช่วยให้คุณสร้างต้นแบบของสคีมา คำค้นหา และการเปลี่ยนแปลงที่ใช้งานในเซิร์ฟเวอร์ได้ นอกจากนี้ยังสร้าง SDK ฝั่งไคลเอ็นต์โดยอัตโนมัติขณะที่คุณสร้างต้นแบบ

เมื่ออัปเดตบริการและแอปไคลเอ็นต์ซ้ำแล้ว การอัปเดตทั้งฝั่งเซิร์ฟเวอร์และฝั่งไคลเอ็นต์ก็พร้อมใช้งาน

เวิร์กโฟลว์การพัฒนาลูกค้าคืออะไร

หากทำตามเริ่มต้นใช้งาน คุณจะได้รับ ข้อมูลเกี่ยวกับขั้นตอนการพัฒนาโดยรวมสำหรับ Data Connect ในคำแนะนำนี้ คุณจะเห็นข้อมูลโดยละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้าง Android SDK จากสคีมาของคุณ รวมถึงการทำงานกับการค้นหาและการเปลี่ยนแปลงของไคลเอ็นต์

โดยสรุป หากต้องการใช้ Android SDK ที่สร้างขึ้นในแอปไคลเอ็นต์ คุณจะต้องทำตามขั้นตอนเบื้องต้นต่อไปนี้

1. เพิ่ม Firebase ไปยังแอป Android
2. กำหนดค่า Data Connect เป็นทรัพยากร Dependency ใน Gradle
3. เพิ่มปลั๊กอิน Kotlin Serialization Gradle และทรัพยากร Dependency Gradle

จากนั้นให้ทำดังนี้

1. พัฒนาสคีมาแอป

2. ตั้งค่าการสร้าง SDK โดยทำดังนี้

   • ด้วยปุ่มเพิ่ม SDK ลงในแอปในส่วนขยาย Data Connect VS Code
   • โดยอัปเดต connector.yaml

3. เริ่มต้นโค้ดฝั่งไคลเอ็นต์และนำเข้าไลบรารี

4. ใช้การเรียกไปยังการค้นหาและการกลายพันธุ์

5. ตั้งค่าและใช้Data Connectโปรแกรมจำลองและ ทำซ้ำ

สร้าง Kotlin SDK

เช่นเดียวกับโปรเจ็กต์ Firebase ส่วนใหญ่ การทำงานกับFirebase Data Connectโค้ดฝั่งไคลเอ็นต์ จะเกิดขึ้นในไดเรกทอรีโปรเจ็กต์ในเครื่อง ทั้งส่วนขยาย Data Connect VS Code และ Firebase CLI เป็นเครื่องมือในเครื่องที่สำคัญสำหรับการสร้างและจัดการโค้ดฝั่งไคลเอ็นต์

ตัวเลือกการสร้าง SDK จะเชื่อมโยงกับรายการต่างๆ ในdataconnect.yaml ไฟล์ที่สร้างขึ้นเมื่อคุณเริ่มต้นโปรเจ็กต์

เริ่มต้นการสร้าง SDK

connectorId: movies
generate:
  kotlinSdk:
    outputDir: ../../../src/main/java/com/myapplication
    package: com.myapplication

แทนที่ outputDir ด้วยเส้นทางของไดเรกทอรีที่จะวางโค้ดที่สร้างขึ้น เส้นทางนี้จะสัมพันธ์กับไดเรกทอรีที่มีไฟล์ connector.yaml เอง แทนที่ package ด้วยคำสั่งแพ็กเกจ Kotlin ที่จะใช้ในไฟล์ที่สร้างขึ้น หรือละเว้น package เพื่อใช้แพ็กเกจเริ่มต้น

อัปเดต SDK ขณะสร้างต้นแบบ

หากคุณกำลังสร้างต้นแบบแบบอินเทอร์แอกทีฟด้วยส่วนขยาย Data Connect VS Code และData Connectโปรแกรมจำลอง SDK ไฟล์ต้นฉบับของ SDK จะได้รับการสร้างและอัปเดตโดยอัตโนมัติขณะที่คุณแก้ไขไฟล์ .gql ที่กำหนดสคีมา การค้นหา และการเปลี่ยนแปลง ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่มีประโยชน์ในเวิร์กโฟลว์การโหลดซ้ำด่วน

หรือจะใช้ CLI เพื่อสร้าง SDK ใหม่ทุกครั้งที่มีการเปลี่ยนแปลงไฟล์ .gql ก็ได้

firebase dataconnect:sdk:generate --watch

สร้าง SDK สำหรับการผสานรวมและสำหรับรุ่นที่ใช้งานจริง

ในบางกรณี เช่น การเตรียมแหล่งที่มาของโปรเจ็กต์เพื่อส่งสำหรับการทดสอบ CI คุณ สามารถเรียกใช้ Firebase CLI เพื่ออัปเดตแบบเป็นกลุ่มได้

ในกรณีเหล่านี้ ให้ใช้ firebase dataconnect:sdk:generate

ตั้งค่ารหัสลูกค้า

รวม Data Connect ไว้ในโค้ดไคลเอ็นต์

หากต้องการตั้งค่าโค้ดฝั่งไคลเอ็นต์ให้ใช้ Data Connect และ SDK ที่สร้างขึ้น ก่อนอื่นให้ทําตามวิธีการตั้งค่า Firebase มาตรฐาน

จากนั้นเพิ่มข้อมูลต่อไปนี้ลงในส่วน plugins ใน app/build.gradle.kts

// The Firebase team tests with version 1.8.22; however, other 1.8 versions,
// and all newer versions are expected work too.
kotlin("plugin.serialization") version "1.8.22" // MUST match the version of the Kotlin compiler

จากนั้นเพิ่มข้อมูลต่อไปนี้ลงในส่วน dependencies ใน app/build.gradle.kts

implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.0.0"))
implementation("com.google.firebase:firebase-dataconnect")
implementation("com.google.firebase:firebase-auth") // Optional
implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck") // Optional
implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.7.3") // Newer versions should work too
implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-serialization-core:1.5.1") // Newer versions should work too

เริ่มต้น Data Connect Android SDK

เริ่มต้นอินสแตนซ์ Data Connect โดยใช้ข้อมูลที่คุณใช้ ในการตั้งค่า Data Connect (ทั้งหมดอยู่ในคอนโซล Firebase แท็บ Data Connect)

ออบเจ็กต์ ConnectorConfig

SDK ต้องมีออบเจ็กต์การกำหนดค่าตัวเชื่อมต่อ

ออบเจ็กต์นี้สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติจาก serviceId และ location ใน dataconnect.yaml และ connectorId ใน connector.yaml

การรับอินสแตนซ์ของเครื่องมือเชื่อมต่อ

เมื่อตั้งค่าออบเจ็กต์การกำหนดค่าแล้ว ให้รับData Connect อินสแตนซ์ตัวเชื่อมต่อ โปรแกรมจำลอง Data Connect จะสร้างโค้ดสำหรับเครื่องมือเชื่อมต่อ หากชื่อตัวเชื่อมต่อคือ movies และแพ็กเกจ Kotlin คือ com.myapplication ตามที่ระบุไว้ใน connector.yaml ให้ เรียกข้อมูลออบเจ็กต์ตัวเชื่อมต่อโดยการเรียกใช้

val connector = com.myapplication.MoviesConnector.instance

ใช้การค้นหาและการเปลี่ยนแปลงจาก Android SDK

ออบเจ็กต์ตัวเชื่อมต่อช่วยให้คุณเรียกใช้การค้นหาและการเปลี่ยนแปลงได้ตามที่กำหนดไว้ใน ซอร์สโค้ด GraphQL สมมติว่าเครื่องมือเชื่อมต่อของคุณมีการดำเนินการต่อไปนี้ที่กำหนดไว้

mutation createMovie($title: String!, $releaseYear: Int!, $genre: String!, $rating: Int!) {
  movie_insert(data: {
    title: $title
    releaseYear: $releaseYear
    genre: $genre
    rating: $rating
  })
}

query getMovieByKey($key: Movie_Key!) {
  movie(key: $key) { id title }
}

query listMoviesByGenre($genre: String!) {
  movies(where: {genre: {eq: $genre}}) {
    id
    title
  }
}

จากนั้นคุณจะสร้างและดึงข้อมูลภาพยนตร์ได้ดังนี้

val connector = MoviesConnector.instance

val addMovieResult1 = connector.createMovie.execute(
  title = "Empire Strikes Back",
  releaseYear = 1980,
  genre = "Sci-Fi",
  rating = 5
)

val movie1 = connector.getMovieByKey.execute(addMovieResult1.data.key)

println("Empire Strikes Back: ${movie1.data.movie}")

นอกจากนี้ คุณยังดึงข้อมูลภาพยนตร์หลายเรื่องได้ด้วย

val connector = MoviesConnector.instance

val addMovieResult2 = connector.createMovie.execute(
  title="Attack of the Clones",
  releaseYear = 2002,
  genre = "Sci-Fi",
  rating = 5
)

val listMoviesResult = connector.listMoviesByGenre.execute(genre = "Sci-Fi")

println(listMoviesResult.data.movies)

นอกจากนี้ คุณยังรวบรวม Flow ที่จะแสดงผลเมื่อมีการเรียกผลการค้นหาใหม่ โดยใช้การเรียกเมธอด execute() ของการค้นหาได้ด้วย

val connector = MoviesConnector.instance

connector.listMoviesByGenre.flow(genre = "Sci-Fi").collect { data ->
  println(data.movies)
}

connector.createMovie.execute(
  title="A New Hope",
  releaseYear = 1977,
  genre = "Sci-Fi",
  rating = 5
)

connector.listMoviesByGenre.execute(genre = "Sci-Fi") // will cause the Flow to get notified

จัดการการเปลี่ยนแปลงฟิลด์การแจงนับ

สคีมาของแอปสามารถมีการแจงนับ ซึ่งการค้นหา GraphQL จะเข้าถึงได้

เมื่อการออกแบบแอปมีการเปลี่ยนแปลง คุณอาจเพิ่มค่าใหม่ที่รองรับการแจงนับ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าในภายหลังวงจรแอปพลิเคชัน คุณตัดสินใจที่จะเพิ่มค่า FULLSCREEN ลงใน AspectRatio enum

ในเวิร์กโฟลว์ Data Connect คุณสามารถใช้เครื่องมือพัฒนาในเครื่องเพื่อ อัปเดตการค้นหาและ SDK ได้

อย่างไรก็ตาม ก่อนที่จะเผยแพร่ไคลเอ็นต์เวอร์ชันที่อัปเดตแล้ว ไคลเอ็นต์เวอร์ชันเก่าที่ติดตั้งใช้งาน อาจใช้งานไม่ได้

ตัวอย่างการใช้งานที่ยืดหยุ่น

SDK ที่สร้างขึ้นจะบังคับให้จัดการค่าที่ไม่รู้จักเนื่องจากโค้ดของลูกค้าต้อง แกะออบเจ็กต์ EnumValue ซึ่งอาจเป็น EnumValue.Known สำหรับค่า enum ที่รู้จัก หรือ EnumValue.Unknown สำหรับค่าที่ไม่รู้จัก

val result = connector.listMoviesByAspectRatio.execute(AspectRatio.WIDESCREEN)
val encounteredAspectRatios = mutableSetOf<String>()

result.data.movies
  .mapNotNull { it.otherAspectRatios }
  .forEach { otherAspectRatios ->
    otherAspectRatios
      .filterNot { it.value == AspectRatio.WIDESCREEN }
      .forEach {
        when (it) {
          is EnumValue.Known -> encounteredAspectRatios.add(it.value.name)
          is EnumValue.Unknown ->
            encounteredAspectRatios.add("[unknown ratio: ${it.stringValue}]")
        }
      }
  }

println(
  "Widescreen movies also include additional aspect ratios: " +
    encounteredAspectRatios.sorted().joinToString()
)

สร้างต้นแบบและทดสอบแอปพลิเคชัน Android

กำหนดค่าไคลเอ็นต์ให้ใช้โปรแกรมจำลองในเครื่อง

คุณสามารถใช้Data Connectโปรแกรมจำลองได้ ไม่ว่าจะจาก ส่วนขยาย Data Connect VS Code หรือจาก CLI

การวัดประสิทธิภาพแอปเพื่อเชื่อมต่อกับโปรแกรมจำลองจะเหมือนกันสำหรับทั้ง 2 สถานการณ์

val connector = MoviesConnector.instance

// Connect to the emulator on "10.0.2.2:9399"
connector.dataConnect.useEmulator()

// (alternatively) if you're running your emulator on non-default port:
connector.dataConnect.useEmulator(port = 9999)

// Make calls from your app

หากต้องการเปลี่ยนไปใช้ทรัพยากรการใช้งานจริง ให้แสดงความคิดเห็นในบรรทัดสำหรับการเชื่อมต่อกับ โปรแกรมจำลอง

ประเภทข้อมูลใน Data Connect SDK

Data Connect เซิร์ฟเวอร์แสดงประเภทข้อมูล GraphQL ทั่วไปและที่กำหนดเอง ซึ่งแสดงใน SDK ดังนี้