Firebase Data Connect का इस्तेमाल स्थानीय तौर पर शुरू करना

अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री सेट अप करना

अपने लोकल प्रोजेक्ट को सेट अप करने के लिए, अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री को शुरू करें. आईडीई विंडो में, बाईं ओर मौजूद पैनल में, Firebase आइकॉन पर क्लिक करें. इससे Data Connect VS Code एक्सटेंशन का यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) खुल जाएगा:

1. Google से साइन इन करें बटन पर क्लिक करें.
2. Firebase प्रोजेक्ट कनेक्ट करें बटन पर क्लिक करें. इसके बाद, वह प्रोजेक्ट चुनें जिसे आपने पहले कंसोल में बनाया था.
3. Run firebase init बटन पर क्लिक करें.

4. एम्युलेटर शुरू करें बटन पर क्लिक करें.

स्कीमा बनाना

अपनी Firebase प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री में, /dataconnect/schema/schema.gql फ़ाइल में, GraphQL स्कीमा को परिभाषित करना शुरू करें. उदाहरण के लिए, फ़िल्म की समीक्षाएं.

स्कीमा बनाने के लिए Gemini Code Assist का इस्तेमाल करना

Gemini Code Assist का इस्तेमाल करके, मूवी की समीक्षा करने वाले ऐप्लिकेशन का स्कीमा बनाने के लिए:

1. VS Code के Data Connect एक्सटेंशन का साइडबार खोलने के लिए, उसके आइकॉन पर क्लिक करें.
2. एआई की मदद से अपना स्कीमा और क्वेरी बनाएं पर क्लिक करें. Gemini Code Assist चैट विंडो खुलती है.
3. चैट विंडो में सबसे नीचे, पक्का करें कि एजेंट मोड चालू हो.
4. चैट विंडो में सबसे नीचे मौजूद चैट बॉक्स पर क्लिक करें. इसके बाद, आपको जिस तरह का ऐप्लिकेशन बनाना है उसके बारे में सामान्य भाषा में जानकारी दें.
5. Enter दबाएं. इसके बाद, Gemini, MCP सर्वर की वह कमांड दिखाएगा जिसे वह स्कीमा डेवलप करने के लिए इस्तेमाल करेगा.
6. स्वीकार करें क्लिक करें. कुछ देर बाद, सुझाया गया स्कीमा दिखता है. स्कीमा की समीक्षा करें.

7. schema.gql में कोड जोड़ने के लिए:

   1. Gemini Code Assist के फ़ाइल अपडेट करने के लिए प्रॉम्प्ट करने का इंतज़ार करें.
   2. फ़ाइल में बदलाव करने के लिए, स्वीकार करें पर क्लिक करें. इसके अलावा, बदलाव लागू करने से पहले बदलाव देखें पर क्लिक करें.

मूवी

Data Connect में, GraphQL फ़ील्ड को कॉलम में मैप किया जाता है. फ़िल्म में id, title, imageUrl, और genre है. Data Connect, प्रिमिटिव डेटा टाइप को पहचानता है: String और UUID.

यहां दिए गए स्निपेट को कॉपी करें या फ़ाइल में मौजूद मिलती-जुलती लाइनों से टिप्पणी हटाएं.

# By default, a UUID id key will be created by default as primary key.
# If you want to specify a primary key, say title, which you can do through
# the @table(key: "title") directive
type Movie @table {
  id: UUID! @default(expr: "uuidV4()")
  title: String!
  imageUrl: String!
  genre: String
}

MovieMetadata

आपको टाइप की परिभाषा कुछ इस तरह दिख सकती है. इसके अलावा, यहां दिए गए स्निपेट को कॉपी किया जा सकता है या डिफ़ॉल्ट फ़ाइल में मौजूद लाइनों से टिप्पणी हटाने का विकल्प चुना जा सकता है.

# 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
}

ध्यान दें कि movie फ़ील्ड को Movie के टाइप से मैप किया गया है. Data Connect समझता है कि यह संबंध Movie और MovieMetadata के बीच है. इसलिए, वह इस संबंध को मैनेज करेगा.

दस्तावेज़ में, Data Connect के स्कीमा के बारे में ज़्यादा जानें

अपनी टेबल में डेटा जोड़ना

आईडीई एडिटर पैनल में, आपको /dataconnect/schema/schema.gql में GraphQL टाइप के ऊपर CodeLens बटन दिखेंगे. अपने लोकल डेटाबेस में डेटा जोड़ने के लिए, डेटा जोड़ें और (लोकल) चलाएं बटन का इस्तेमाल किया जा सकता है.

Movie और MovieMetadata टेबल में रिकॉर्ड जोड़ने के लिए:

1. schema.gql में, Movie टाइप डिक्लेरेशन
   के ऊपर मौजूद, डेटा जोड़ें बटन पर क्लिक करें.
2. जनरेट की गई Movie_insert.gql फ़ाइल में, तीन फ़ील्ड के लिए डेटा को हार्ड कोड करें.
3. Run (Local) बटन पर क्लिक करें.
   
4. MovieMetadata टेबल में रिकॉर्ड जोड़ने के लिए, पिछले चरणों को दोहराएं. साथ ही, जनरेट किए गए MovieMetadata_insert म्यूटेशन में दिए गए निर्देश के मुताबिक, movieId फ़ील्ड में अपनी फ़िल्म का id डालें.

डेटा जोड़े जाने की पुष्टि तुरंत करने के लिए:

1. schema.gql पर वापस जाएं. इसके बाद, Movie टाइप के ऊपर मौजूद, डेटा पढ़ें बटन पर क्लिक करें.
2. क्वेरी को चलाने के लिए, नतीजे के तौर पर मिली Movie_read.gql फ़ाइल में मौजूद Run (Local) बटन पर क्लिक करें.

दस्तावेज़ में, Data Connect म्यूटेशन के बारे में ज़्यादा जानें

क्वेरी के बारे में बताना

अब मज़ेदार काम करते हैं: अपने ऐप्लिकेशन में इस्तेमाल की जाने वाली क्वेरी तय करें. एक डेवलपर के तौर पर, आपको GraphQL क्वेरी के बजाय SQL क्वेरी लिखने की आदत होती है. इसलिए, आपको शुरुआत में यह थोड़ा अलग लग सकता है.

हालांकि, GraphQL, रॉ SQL की तुलना में ज़्यादा संक्षिप्त और टाइप-सेफ़ है. साथ ही, हमारा VS Code एक्सटेंशन, क्वेरी और म्यूटेशन, दोनों के लिए डेवलपमेंट के अनुभव को आसान बनाता है.

Gemini Code Assist का इस्तेमाल करके क्वेरी बनाने के लिए:

1. VS Code के Data Connect एक्सटेंशन का साइडबार खोलने के लिए, उसके आइकॉन पर क्लिक करें.
2. एआई की मदद से अपना स्कीमा और क्वेरी बनाएं पर क्लिक करें. Gemini Code Assist चैट विंडो खुलती है.
3. चैट विंडो में सबसे नीचे, पक्का करें कि एजेंट मोड चालू हो.
4. चैट विंडो में सबसे नीचे मौजूद चैट बॉक्स पर क्लिक करें. इसके बाद, आपको जिस तरह का ऑपरेशन करना है उसके बारे में सामान्य भाषा में जानकारी टाइप करें.
5. Enter दबाएं. इसके बाद, Gemini, MCP सर्वर की वह कमांड दिखाएगा जिसे वह ऑपरेशन को डेवलप करने के लिए इस्तेमाल करेगा.
6. स्वीकार करें क्लिक करें. कुछ ही देर में, सुझाई गई क्वेरी दिखेगी. क्वेरी की समीक्षा करें.

7. queries.gql में कोड जोड़ने के लिए:

   1. Gemini Code Assist के फ़ाइल अपडेट करने के लिए प्रॉम्प्ट करने का इंतज़ार करें.
   2. फ़ाइल में बदलाव करने के लिए, स्वीकार करें पर क्लिक करें. इसके अलावा, बदलाव लागू करने से पहले बदलाव देखें पर क्लिक करें.

CodeLens के आस-पास मौजूद बटन का इस्तेमाल करके, क्वेरी को लागू करें.

दस्तावेज़ में, Data Connect क्वेरी के बारे में ज़्यादा जानें

SDK टूल जनरेट करना और उन्हें अपने ऐप्लिकेशन में इस्तेमाल करना

IDE के बाईं ओर मौजूद पैनल में, Firebase आइकॉन पर क्लिक करके Data Connect VS Code एक्सटेंशन का यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) खोलें:

1. ऐप्लिकेशन में एसडीके जोड़ें बटन पर क्लिक करें.

2. इसके बाद, एक डायलॉग बॉक्स दिखेगा. इसमें वह डायरेक्ट्री चुनें जिसमें आपके ऐप्लिकेशन का कोड मौजूद है. Data Connect एसडीके का कोड जनरेट होगा और वहां सेव हो जाएगा.

3. अपना ऐप्लिकेशन प्लैटफ़ॉर्म चुनें. इसके बाद, ध्यान दें कि एसडीके कोड आपकी चुनी गई डायरेक्ट्री में तुरंत जनरेट हो जाता है.

किसी ऐप्लिकेशन से अपनी क्वेरी को कॉल करने के लिए, एसडीके का इस्तेमाल करना

Data Connect ने जो एसडीके जनरेट किया है उसका इस्तेमाल करके, ListMovies क्वेरी को कॉल किया जा सकता है. इसके बाद, Data Connect एम्युलेटर का इस्तेमाल करके, इस क्वेरी को स्थानीय तौर पर चलाया जा सकता है.

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,
  );
  
  MoviesConnector.instance.dataConnect
      .useDataConnectEmulator(Uri.base.host, 443, isSecure: true);
  
  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();
            }),
      )
    ])));
  }
}

अपने स्कीमा और क्वेरी को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करना

ऐप्लिकेशन पर लोकल सेटअप हो जाने के बाद, अब क्लाउड पर स्कीमा और कनेक्टर डिप्लॉय किए जा सकते हैं. Cloud SQL इंस्टेंस सेट अप करने के लिए, आपके पास ब्लेज़ प्लान वाला प्रोजेक्ट होना चाहिए.

1. Firebase कंसोल के डेटा कनेक्ट सेक्शन पर जाएं और बिना किसी शुल्क के Cloud SQL इंस्टेंस बनाएं.

2. आईडीई में इंटिग्रेट किए गए टर्मिनल में, firebase init dataconnect चलाएं. इसके बाद, कंसोल पर अभी-अभी बनाया गया रीजन/सेवा आईडी चुनें.

3. जब आपको "File dataconnect/dataconnect.yaml already exists, Overwrite?" का मैसेज दिखे, तब "Y" चुनें.

4. IDE विंडो में, VS Code Extension के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में, Deploy to production बटन पर क्लिक करें.

5. लागू करने के बाद, Firebase कंसोल पर जाएं. यहां पुष्टि करें कि स्कीमा, कार्रवाइयां, और डेटा क्लाउड पर अपलोड हो गया है. आपको स्कीमा देखने और कंसोल पर कार्रवाइयां करने का विकल्प मिलना चाहिए. Cloud SQL for PostgreSQL इंस्टेंस को, जनरेट किए गए स्कीमा और डेटा के साथ अपडेट किया जाएगा.

अगले चरण

डिप्लॉय किए गए प्रोजेक्ट की समीक्षा करें और अन्य टूल के बारे में जानें:

• अपने डेटाबेस में डेटा जोड़ें, अपने स्कीमा की जांच करें और उनमें बदलाव करें. साथ ही, Firebase कंसोल में, Data Connect सेवा पर नज़र रखें.

दस्तावेज़ में जाकर ज़्यादा जानकारी पाएं. उदाहरण के लिए, आपने क्विकस्टार्ट पूरा कर लिया है, इसलिए:

• स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन जनरेट करने में आपकी मदद करने वाले एआई टूल और दिशा-निर्देशों के बारे में ज़्यादा जानें. एआई की मदद से कोडिंग करने की गाइड में, इन विषयों के बारे में बताया गया है: अपने आईडीई के साथ हमारे एमसीपी सर्वर को सेट अप और इस्तेमाल करने का तरीका और प्रॉम्प्ट लिखने के सबसे सही तरीके.
• स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन डेवलपमेंट के बारे में ज़्यादा जानें
• वेब, Android, iOS, और Flutter के लिए, क्लाइंट एसडीके जनरेट करने और क्लाइंट कोड से क्वेरी और म्यूटेशन कॉल करने के बारे में जानें.