Crea i dati iniziali ed esegui operazioni collettive sui dati

In Firebase Data Connect, le operazioni collettive sui dati vengono eseguite utilizzando le mutazioni. Anche se i progetti Data Connect archiviano i dati in PostgreSQL, non puoi caricarli collettivamente utilizzando istruzioni SQL o strumenti SQL: il servizio Data Connect e i relativi schemi devono rimanere sincronizzati con il database e l'utilizzo diretto di PostgreSQL interromperebbe questa sincronizzazione.

In Data Connect, utilizzi le mutazioni per creare un'origine dati e gestire i dati collettivi. Puoi creare e chiamare le mutazioni di gestione dei dati in diversi modi a seconda dei tuoi flussi di lavoro e ambienti:

  • Nello sviluppo locale, quando crei prototipi di app, le mutazioni di seeding dei dati possono essere create e chiamate in un ambiente di sviluppo locale utilizzando l'estensione VS Code, l'emulatore Data Connect e un'istanza di database locale.

  • In sviluppo di produzione, quando esegui flussi CI/CD più grandi e gestisci i dati di produzione, puoi utilizzare Firebase Admin SDK, un insieme di librerie che vengono eseguite in ambienti con privilegi.

Sviluppo locale: dati di seed nelle istanze locali

Nella guida introduttiva, hai configurato un'app per aggiungere un singolo record a una singola tabella utilizzando una mutazione di inserimento ad hoc.

Per essere utilizzabile, l'app di recensioni di film ha bisogno di dati su film, recensioni e utenti per prototipare query e mutazioni che utilizzano unioni e altre operazioni su più tabelle con dati realistici. Puoi espandere lo schema e eseguire il seeding del database.

.

L'ambiente di prototipazione richiede codice per eseguire il seeding dei dati. Questa guida fornisce alcuni esempi che illustrano:

  • Utilizzo di _insertMany e _upsertMany nelle singole tabelle
  • Utilizzo di _insertMany in tabelle correlate

Aggiornare lo schema dell'app di recensioni di film

Puoi utilizzare le mutazioni _insertMany e _upsertMany per aggiornare le singole tabelle di database una alla volta o più tabelle correlate da relazioni di join. Di seguito è riportato uno schema dell'app di recensioni di film espanso che aiuta a illustrare questi casi d'uso ed esempi. Espande schema.gql oltre il tipo iniziale Movie per includere i tipi Actor e MovieActor, in modo da poter creare un prototipo di query più complesse.

# Actors
# Suppose an actor can participate in multiple movies and movies can have multiple actors
# Movie - Actors (or vice versa) is a many to many relationship
type Actor @table {
  id: UUID!
  imageUrl: String! 
  name: String! @col(name: "name", dataType: "varchar(30)")
}

# Join table for many-to-many relationship for movies and actors
# The 'key' param signifies the primary key(s) of this table
# In this case, the keys are [movieId, actorId], the generated fields of the reference types [movie, actor]
type MovieActor @table(key: ["movie", "actor"]) {
  # @ref creates a field in the current table (MovieActor) that holds the primary key of the referenced type
  # In this case, @ref(fields: "movieId", references: "id") is implied
  movie: Movie!
  # movieId: UUID! <- this is created by the implied @ref
  actor: Actor!
  # actorId: UUID! <- this is created by the implied @ref
  role: String! # "main" or "supporting"
}

Scrivi le mutazioni per generare i dati iniziali dello stato zero

Durante la prototipazione, quando le query e le mutazioni devono essere testate su un intervallo di valori discreti, puoi compilare i dati con più record. Ad esempio, potresti aggiungere più record di film con diversi tipi di generi e classificazioni per testare i confronti e l'applicazione di filtri.

Inserisci i dati iniziali nelle tabelle Movie e Actor

A seconda della fase di prototipazione, puoi utilizzare la stessa tecnica introdotta nella guida Inizia a utilizzare per inserire uno o due record: in altre parole, puoi utilizzare CodeLenses nell'estensione VS Code per creare mutazioni _insert, codificare in modo rigido i dati ed eseguire queste mutazioni in VS Code.

Alla fine, ha più senso aggiungere molti record a una tabella utilizzando un'operazione _insertMany. Nell'esempio di app di recensioni di film, viene inserito un insieme iniziale di dati in Movie e Actor.

Per eseguire le seguenti mutazioni, utilizzando l'estensione Firebase di VS Code, nella visualizzazione dell'editor di file appropriata, fai clic sui pulsanti CodeLens Esegui (produzione) o Esegui (locale), a seconda che tu stia creando un prototipo con il tuo servizio di produzione o con un database locale.

# insertMany for Movie
# 2 records shown
mutation {
  movie_insertMany(data: [
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      title: "Inception",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
      genre: "sci-fi",
    },
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
      title: "The Matrix",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
      genre: "action",
    }
  ])
}

# insertMany for Actor
# 2 records shown
mutation {
  actor_insertMany(data: [
    {
      id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fdicaprio.jpeg?alt=media&token=452e030a-efa5-4ef4-bb81-502b23241316",
      name: "Leonardo DiCaprio"
    },
    {
      id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174001",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fkeanu.jpg?alt=media&token=6056520c-ef3e-4823-aad0-108aab163115",
      name: "Keanu Reeves"
    }
   ])
}

Inserisci i dati iniziali nella tabella di join MovieActor

Per testare le query e le mutazioni utilizzando unioni e altre operazioni complesse, puoi aggiungere più record alla tabella MovieActor.

Qui, quando aggiorni più tabelle in questo tipo di relazione, puoi aggiungere la direttiva @transaction per assicurarti che l'aggiornamento venga completato correttamente.

mutation @transaction {
  movie_insertMany(data: [
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      title: "Inception",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
      genre: "sci-fi",
    },
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
      title: "The Matrix",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
      genre: "action",
    }
  ])

  actor_insertMany(data: [
    {
      id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fdicaprio.jpeg?alt=media&token=452e030a-efa5-4ef4-bb81-502b23241316",
      name: "Leonardo DiCaprio"
    },
    {
      id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174001",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fkeanu.jpg?alt=media&token=6056520c-ef3e-4823-aad0-108aab163115",
      name: "Keanu Reeves"
    }
  ])
}

Scrivi una mutazione per reimpostare i dati iniziali

Durante la creazione di prototipi ed esecuzione di CI/CD, può essere utile reimpostare i dati su uno stato zero per eseguire una nuova serie di test su un nuovo set di dati.

A tale scopo, se il codice del prototipo non aggiunge record alle tabelle, utilizza la mutazione _upsertMany fornita da Data Connect.

Nell'esempio seguente, movie_upsertMany viene chiamato con i valori iniziali per aggiornare i record dei film al loro stato originale.

mutation {
  # Execute an upsertMany operation to update the Movie table
  movie_upsertMany(data: [
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      title: "Inception",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
      genre: "sci-fi",
    },
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
      title: "The Matrix",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
      genre: "action",
    }
   …
}

Sviluppo della produzione: utilizza Admin SDK per compilare e aggiornare

Firebase Admin SDK è disponibile quando vuoi lavorare da ambienti privilegiati. Questo è un caso d'uso importante quando vuoi caricare migliaia di record, data la natura critica delle operazioni collettive sui dati di produzione.

Installa Firebase Admin SDK

Anche se lavori principalmente in locale, Firebase consiglia di configurare Admin SDK in modo da poter utilizzare Firebase Data Connect da un ambiente privilegiato, incluso l'ambiente locale. Dovrai configurare Admin SDK per Node.js.

Scopri di più sull'utilizzo dell'SDK Admin in altri casi d'uso Data Connect.

Eseguire caricamenti collettivi e aggiornamenti dei dati di produzione

L'API per la gestione collettiva dei dati genera per tuo conto le mutazioni GraphQL, anziché chiederti di creare stringhe mutation {...} con l'API executeGraphQL descritta in precedenza per aggiungere alcune righe qua e là localmente.

Un vantaggio principale dell'API di amministrazione è la possibilità di gestire e riutilizzare separatamente gli array di dati per i flussi CI/CD o configurare file di dati collettivi di grandi dimensioni per i dati di produzione.

Gli snippet riportati di seguito mostrano come configurare uno script per i dati collettivi.

import { initializeApp } from 'firebase-admin/app';
import { getDataConnect } from 'firebase-admin/data-connect';

const app = initializeApp();

const dc = getDataConnect({ location: "us-west2", serviceId: "my-service" });

const data = [
 {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      title: "Inception",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
      genre: "sci-fi",
  },
  {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
      title: "The Matrix",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
      genre: "action",
    }
];

// Methods of the bulk operations API
const resp = await dc.insert("movie" /*table name*/, data[0]);
// Or
const resp = await dc.insertMany("movie" /*table name*/, data);

// Or
const resp = await dc.upsert("movie" /*table name*/, data[0]);
// Or
const resp = await dc.upsertMany("movie" /*table name*/, data);

Quali sono i passaggi successivi?