Cloud Run からフルマネージドデータベースへの接続

1. 概要

このラボでは、サーバーレスデータベース（Spanner と Firestore）を Cloud Run で実行されているアプリケーション（Go と Node.js）と統合します。Cymbal Eats アプリケーションには、Cloud Run で実行される複数のサービスが含まれています。次の手順では、Cloud Spanner リレーショナルデータベースと Cloud Firestore（NoSQL ドキュメントデータベース）を使用するようにサービスを構成します。データ階層とアプリケーションランタイムにサーバーレスプロダクトを使用すると、すべてのインフラストラクチャ管理を抽象化し、オーバーヘッドを心配せずにアプリケーションのビルドに集中できます。

2. 学習内容

このラボでは、次の方法について学びます。

Spanner を統合する
Spanner マネージドサービスを有効にする
コードに統合する
Spanner に接続するコードをデプロイする
Firestore を統合する
Firestore マネージドサービスを有効にする
コードに統合する
Firestore に接続するコードをデプロイする

3. 設定と要件

セルフペース型の環境設定

Google Cloud Console にログインして、プロジェクトを新規作成するか、既存のプロジェクトを再利用します。Gmail アカウントも Google Workspace アカウントもまだお持ちでない場合は、アカウントを作成してください。

プロジェクト名は、このプロジェクトの参加者に表示される名称です。Google API では使用されない文字列です。いつでも更新できます。
プロジェクト ID は、すべての Google Cloud プロジェクトにおいて一意でなければならず、不変です（設定後は変更できません）。Cloud コンソールでは一意の文字列が自動生成されます。通常は、この内容を意識する必要はありません。ほとんどの Codelab では、プロジェクト ID（通常は PROJECT_ID と識別されます）を参照する必要があります。生成された ID が好みではない場合は、ランダムに別の ID を生成できます。または、ご自身で試して、利用可能かどうかを確認することもできます。このステップ以降は変更できず、プロジェクトを通して同じ ID になります。
なお、3 つ目の値として、一部の API が使用するプロジェクト番号があります。これら 3 つの値について詳しくは、こちらのドキュメントをご覧ください。

次に、Cloud のリソースや API を使用するために、Cloud コンソールで課金を有効にする必要があります。この Codelab の操作をすべて行って、費用が生じたとしても、少額です。このチュートリアルの終了後に請求が発生しないようにリソースをシャットダウンするには、作成したリソースを削除するか、プロジェクトを削除します。Google Cloud の新規ユーザーは、300 米ドル分の無料トライアルプログラムをご利用いただけます。

環境を設定する

プロジェクト ID 変数を作成する

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)')
export SPANNER_INSTANCE=inventory-instance
export SPANNER_DB=inventory-db
export REGION=us-east1
export SPANNER_CONNECTION_STRING=projects/$PROJECT_ID/instances/$SPANNER_INSTANCE/databases/$SPANNER_DB

Spanner、Cloud Run、Cloud Build、Artifact Registry API を有効にする

gcloud services enable \
     compute.googleapis.com \
     spanner.googleapis.com \
     run.googleapis.com \
     cloudbuild.googleapis.com \
     artifactregistry.googleapis.com \
     firestore.googleapis.com \
     appengine.googleapis.com \
     artifactregistry.googleapis.com

リポジトリのクローンを作成する

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cymbal-eats.git

ディレクトリに移動します。

cd cymbal-eats/inventory-service/spanner

4. Spanner インスタンスを作成して構成する

Spanner は、インベントリサービスのバックエンドリレーショナルデータベースです。次の手順では、Spanner のインスタンス、データベース、スキーマを作成します。

インスタンスの作成

Cloud Spanner インスタンスを作成する

gcloud spanner instances create $SPANNER_INSTANCE --config=regional-${REGION} \
--description="Cymbal Menu Inventory" --nodes=1

出力例

Creating instance...done.

Spanner インスタンスが正しく構成されているかどうかを確認する

gcloud spanner instances list

出力例

NAME: inventory-instance
DISPLAY_NAME: Cymbal Menu Inventory
CONFIG: regional-us-east1
NODE_COUNT: 1
PROCESSING_UNITS: 100
STATE: READY

データベースとスキーマを作成する

新しいデータベースを作成し、Google 標準 SQL のデータ定義言語（DDL）を使用してデータベーススキーマを作成します。

DDL ファイルを作成する

echo "CREATE TABLE InventoryHistory (ItemRowID STRING (36) NOT NULL, ItemID INT64 NOT NULL, InventoryChange INT64, Timestamp TIMESTAMP) PRIMARY KEY(ItemRowID)" >> table.ddl

Spanner データベースを作成する

gcloud spanner databases create $SPANNER_DB \
--instance=$SPANNER_INSTANCE \
--ddl-file=table.ddl

出力例

Creating database...done.

データベースの状態とスキーマを確認する

データベースの状態を表示する

gcloud spanner databases describe $SPANNER_DB \
--instance=$SPANNER_INSTANCE

出力例

createTime: '2022-04-22T15:11:33.559300Z'
databaseDialect: GOOGLE_STANDARD_SQL
earliestVersionTime: '2022-04-22T15:11:33.559300Z'
encryptionInfo:
- encryptionType: GOOGLE_DEFAULT_ENCRYPTION
name: projects/cymbal-eats-7-348013/instances/menu-inventory/databases/menu-inventory
state: READY
versionRetentionPeriod: 1h

データベースのスキーマを表示する

gcloud spanner databases ddl describe $SPANNER_DB \
--instance=$SPANNER_INSTANCE

出力例

CREATE TABLE InventoryHistory (
  ItemRowID STRING(36) NOT NULL,
  ItemID INT64 NOT NULL,
  InventoryChange INT64,
  TimeStamp TIMESTAMP,
) PRIMARY KEY(ItemRowID);

5. Spanner の統合

このセクションでは、Spanner をアプリケーションに統合する方法について説明します。また、SQL Spanner には、クライアントライブラリ、JDBC ドライバ、R2DBC ドライバ、REST API、RPC API が用意されており、Spanner を任意のアプリケーションに統合できます。

次のセクションでは、Go クライアントライブラリを使用して、Spanner でデータをインストール、認証、変更します。

クライアントライブラリのインストール

Cloud Spanner クライアントライブラリを使用すると、アプリケーションのデフォルト認証情報（ADC）を使用してサービスアカウントの認証情報を自動的に検索することで、Cloud Spanner との統合が容易になります。

認証を設定する

Google Cloud CLI と Google Cloud クライアントライブラリは、Google Cloud での実行を自動的に検出し、現在の Cloud Run リビジョンのランタイムサービスアカウントを使用します。この方法はアプリケーションのデフォルト認証情報と呼ばれ、複数の環境にコードを移植できます。

ただし、デフォルトのサービスアカウントではなく、ユーザー管理のサービスアカウントを割り当てることで、専用の ID を作成することをおすすめします。

サービスアカウントに Spanner データベース管理者のロールを付与する

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
--member="serviceAccount:$PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com" \
--role="roles/spanner.databaseAdmin"

出力例

Updated IAM policy for project [cymbal-eats-6422-3462].
[...]

クライアントライブラリの使用

Spanner クライアントライブラリは、Spanner との統合の複雑さを抽象化し、多くの一般的なプログラミング言語で利用できます。

Spanner クライアントを作成する

Spanner クライアントは、Cloud Spanner データベースとの間でデータを読み書きするためのクライアントです。クライアントは、Close メソッドを除き、同時に使用しても安全です。

次のスニペットは Spanner クライアントを作成します。

main.go

var dataClient *spanner.Client
...
dataClient, err = spanner.NewClient(ctx, databaseName)

Client はデータベース接続と考えることができます。Cloud Spanner とのすべてのやり取りは Client 経由で実行されます。通常はアプリケーション起動時に Client を作成し、読み取り、書き込み、トランザクションの実行に Client を再利用します。各クライアントは Cloud Spanner のリソースを使用します。

データの修正

Spanner データベースからデータを挿入、更新、削除する方法は複数あります。使用可能なメソッドは次のとおりです。

このラボでは、ミューテーションを使用して Spanner のデータを変更します。

Spanner のミューテーション

Mutation はミューテーションオペレーションのコンテナです。ミューテーションは、Cloud Spanner データベース内のさまざまな行やテーブルに対して、Cloud Spanner によってアトミックに適用される一連の操作（挿入、更新、削除）を表します。

main.go

m := []*spanner.Mutation{}

m = append(m, spanner.Insert(
        "inventoryHistory",
         inventoryHistoryColumns,
        []interface{}{uuid.New().String(), element.ItemID, element.InventoryChange, time.Now()}))

コードスニペットは、在庫履歴テーブルに新しい行を挿入します。

デプロイとテスト

Spanner が構成され、主要なコード要素を確認したので、アプリケーションを Cloud Run にデプロイします。

アプリケーションを Cloud Run にデプロイする

Cloud Run では、1 つのコマンドでコードのビルド、プッシュ、デプロイを自動的に行うことができます。次のコマンドでは、run サービスで deploy コマンドを呼び出し、実行中のアプリケーションで使用される変数（SPANNER_CONNECTION_STRING など）を渡します。これらの変数は、前に作成したものです。

[ターミナルを開く] をクリックします。
インベントリサービスを Cloud Run にデプロイする

gcloud run deploy inventory-service \
    --source . \
    --region $REGION \
    --update-env-vars SPANNER_CONNECTION_STRING=$SPANNER_CONNECTION_STRING \
    --allow-unauthenticated \
    --project=$PROJECT_ID \
    --quiet

出力例

Service [inventory-service] revision [inventory-service-00001-sug] has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
Service URL: https://inventory-service-ilwytgcbca-uk.a.run.app

サービス URL を保存する

INVENTORY_SERVICE_URL=$(gcloud run services describe inventory-service \
  --platform managed \
  --region $REGION \
  --format=json | jq \
  --raw-output ".status.url")

Cloud Run アプリケーションをテストする

アイテムを挿入する

cloudshell で次のコマンドを入力します。

POST_URL=$INVENTORY_SERVICE_URL/updateInventoryItem
curl -i -X POST ${POST_URL} \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '[
    {
        "itemID": 1,
        "inventoryChange": 5
    }
]'

出力例

HTTP/2 200
access-control-allow-origin: *
content-type: application/json
x-cloud-trace-context: 10c32f0863d26521497dc26e86419f13;o=1
date: Fri, 22 Apr 2022 21:41:38 GMT
server: Google Frontend
content-length: 2

OK

アイテムをクエリする

インベントリサービスにクエリする

GET_URL=$INVENTORY_SERVICE_URL/getAvailableInventory
curl -i ${GET_URL}

レスポンスの例

HTTP/2 200
access-control-allow-origin: *
content-type: text/plain; charset=utf-8
x-cloud-trace-context: b94f921e4c2ae90210472c88eb05ace8;o=1
date: Fri, 22 Apr 2022 21:45:50 GMT
server: Google Frontend
content-length: 166

[{"ItemID":1,"Inventory":5}]

6. Spanner のコンセプト

Cloud Spanner は、宣言型 SQL ステートメントを使用してデータベースのクエリを実行します。SQL ステートメントは、結果を取得する方法を記述することなく、ユーザーが求めるものを指定します。

ターミナルで次のコマンドを入力して、前に作成したレコードのテーブルをクエリします。

gcloud spanner databases execute-sql $SPANNER_DB \
--instance=$SPANNER_INSTANCE \
--sql='SELECT * FROM InventoryHistory WHERE ItemID=1'

出力例

ItemRowID: 1
ItemID: 1
InventoryChange: 3
Timestamp:

クエリ実行プラン

クエリ実行プランは、Spanner が結果を取得するために使用する一連の手順です。特定の SQL ステートメントの結果を取得する方法は複数ある場合があります。クエリ実行プランには、コンソールとクライアントライブラリからアクセスできます。Spanner が SQL クエリを処理する方法を確認するには:

コンソールで、Cloud Spanner インスタンスページを開きます。
Cloud Spanner のインスタンスに移動する
Cloud Spanner インスタンスの名前をクリックします。[データベース] セクションで、クエリを実行するデータベースを選択します。
[クエリ] をクリックします。
クエリエディタに次のクエリを入力します。

SELECT * FROM InventoryHistory WHERE ItemID=1

[実行] をクリックします。
[説明] をクリックします。

Cloud Console にクエリの実行プランが表示されます。

クエリオプティマイザー

Cloud Spanner クエリオプティマイザーは、代替実行プランを比較し、最も効率的なプランを選択します。時間の経過とともにクエリオプティマイザが進化し、クエリ実行プランでの選択範囲が広がり、その選択に役立つ予測の精度が向上し、クエリ実行プランの効率が向上します。

Cloud Spanner では、オプティマイザーの更新が新しいクエリオプティマイザーバージョンとしてロールアウトされます。デフォルトでは、各データベースはリリースされてから 30 日以上経過した後にオプティマイザーの最新バージョンの使用を開始します。

gcloud spanner でクエリを実行するときに使用されるバージョンを確認するには、–query-mode フラグを PROFILE に設定します。

次のコマンドを入力して、オプティマイザーのバージョンを表示します。

gcloud spanner databases execute-sql $SPANNER_DB --instance=$SPANNER_INSTANCE \
--query-mode=PROFILE --sql='SELECT * FROM InventoryHistory'

出力例

TOTAL_ELAPSED_TIME: 6.18 msecs
CPU_TIME: 5.17 msecs
ROWS_RETURNED: 1
ROWS_SCANNED: 1
OPTIMIZER_VERSION: 3
 RELATIONAL Distributed Union
 (1 execution, 0.11 msecs total latency)
 subquery_cluster_node: 1
    |
    +- RELATIONAL Distributed Union
    |  (1 execution, 0.09 msecs total latency)
    |  call_type: Local, subquery_cluster_node: 2
    |   |
    |   \- RELATIONAL Serialize Result
    |      (1 execution, 0.08 msecs total latency)
    |       |
    |       +- RELATIONAL Scan
    |       |  (1 execution, 0.08 msecs total latency)
    |       |  Full scan: true, scan_target: InventoryHistory, scan_type: TableScan
    |       |   |
    |       |   +- SCALAR Reference
    |       |   |  ItemRowID
    |       |   |
    |       |   +- SCALAR Reference
    |       |   |  ItemID
    |       |   |
    |       |   +- SCALAR Reference
    |       |   |  InventoryChange
    |       |   |
    |       |   \- SCALAR Reference
    |       |      Timestamp
    |       |
    |       +- SCALAR Reference
    |       |  $ItemRowID
    |       |
    |       +- SCALAR Reference
    |       |  $ItemID
    |       |
    |       +- SCALAR Reference
    |       |  $InventoryChange
    |       |
    |       \- SCALAR Reference
    |          $Timestamp
    |
    \- SCALAR Constant
       true

ItemRowID: 1
ItemID: 1
InventoryChange: 3
Timestamp:

オプティマイザーのバージョンを更新する

このラボの時点での最新バージョンはバージョン 4 です。次に、クエリオプティマイザーでバージョン 4 を使用するように Spanner テーブルを更新します。

オプティマイザーを更新する

gcloud spanner databases ddl update $SPANNER_DB \
--instance=$SPANNER_INSTANCE \
--ddl='ALTER DATABASE InventoryHistory
SET OPTIONS (optimizer_version = 4)'

出力例

Schema updating...done.

次のコマンドを入力して、オプティマイザーのバージョン更新を表示します。

gcloud spanner databases execute-sql $SPANNER_DB --instance=$SPANNER_INSTANCE \
--query-mode=PROFILE --sql='SELECT * FROM InventoryHistory'

出力例

TOTAL_ELAPSED_TIME: 8.57 msecs
CPU_TIME: 8.54 msecs
ROWS_RETURNED: 1
ROWS_SCANNED: 1
OPTIMIZER_VERSION: 4
[...]

Metrics Explorer でクエリオプティマイザーのバージョンを可視化する

Cloud Console の Metrics Explorer を使用して、データベースインスタンスのクエリ数を可視化できます。各データベースで使用されているオプティマイザーのバージョンを確認できます。

Cloud Console で [Monitoring] に移動し、左側のメニューで [Metrics Explorer] を選択します。
[リソースタイプ] フィールドで、[Cloud Spanner インスタンス] を選択します。
[指標] フィールドで、[クエリ数] を選択して [適用] をクリックします。
[グループ条件] フィールドで、[データベース]、[optimizer_version]、[ステータス] を選択します。

7. Firestore データベースを作成して構成する

Firestore は、自動スケーリングと高性能を実現し、アプリケーション開発を簡素化するように構築された NoSQL ドキュメントデータベースです。Firestore のインターフェースは従来のデータベースと同じ機能を多数備えていますが、NoSQL データベースであるため、データオブジェクト間の関係を記述する方法が異なります。

次のタスクでは、Firestore を基盤とする注文サービス Cloud Run アプリケーションを作成する方法について説明します。注文サービスは、前のセクションで作成した在庫サービスを呼び出して、注文を開始する前に Spanner データベースをクエリします。このサービスにより、十分な在庫が確保され、注文を処理できるようになります。

8. Firestore のコンセプト

データモデル

Firestore データベースは、コレクションとドキュメントで構成されています。

ドキュメント

各ドキュメントには、一連の Key-Value ペアが含まれています。Firestore は、小さなドキュメントからなる大きなコレクションを格納するために最適化されています。

コレクション

すべてのドキュメントをコレクションに保存する必要があります。ドキュメントには、文字列などのプリミティブフィールドや、リストなどの複雑なオブジェクトを含むサブコレクションとネストされたオブジェクトを格納できます。

Firestore データベースを作成する

Firestore データベースを作成する

gcloud firestore databases create --location=$REGION

出力例

Success! Selected Google Cloud Firestore Native database for cymbal-eats-6422-3462

9. Firestore をアプリケーションに統合する

このセクションでは、サービスアカウントを更新し、Firestore アクセスサービスアカウントを追加し、Firestore セキュリティルールを確認してデプロイし、Firestore でデータがどのように変更されるかを確認します。

認証を設定する

サービスアカウントに Datastore ユーザーロールを付与する

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/datastore.user"

出力例

Updated IAM policy for project [cymbal-eats-6422-3462].

Firestore セキュリティルール

セキュリティルールは、シンプルでありながら高度な処理にも対応できる形式で、アクセス制御とデータ検証を提供します。

order-service/starter-code ディレクトリに移動します。

cd ~/cymbal-eats/order-service

クラウドエディタで firestore.rules ファイルを開く

cat firestore.rules

firestore.rules

rules_version = '2';
service cloud.firestore {
  match /databases/{database}/documents { ⇐ All database
    match /{document=**} { ⇐ All documents
      allow read: if true; ⇐ Allow reads
    }
    match /{document=**} {
      allow write: if false; ⇐ Deny writes
    }
  }
}

警告: Firestore ストレージへのアクセスを制限することをおすすめします。このラボでは、すべての読み取りが許可されます。これは推奨される本番環境の構成ではありません。

Firestore マネージドサービスを有効にする

[ターミナルを開く] をクリックします。
現在のプロジェクト ID を含む .firebaserc ファイルを作成します。デプロイターゲットの設定は、プロジェクトディレクトリの .firebaserc ファイルに保存されます。

firebaserc.tmpl

sed "s/PROJECT_ID/$PROJECT_ID/g" firebaserc.tmpl > .firebaserc

firebase バイナリをダウンロードする

curl -sL https://firebase.tools | upgrade=true bash

出力例

-- Checking for existing firebase-tools on PATH...
Your machine already has firebase-tools@10.7.0 installed. Nothing to do.
-- All done!

Firestore ルールをデプロイします。

firebase deploy

出力例

=== Deploying to 'cymbal-eats-6422-3462'...

i  deploying firestore
i  cloud.firestore: checking firestore.rules for compilation errors...
✔  cloud.firestore: rules file firestore.rules compiled successfully
i  firestore: uploading rules firestore.rules...
✔  firestore: released rules firestore.rules to cloud.firestore

✔  Deploy complete!

Project Console: https://console.firebase.google.com/project/cymbal-eats-6422-3462/overview

データの修正

コレクションとドキュメントは Firestore で暗黙的に作成されます。ユーザーはデータをコレクション内のドキュメントに割り当てるだけです。コレクションまたはドキュメントのいずれかが存在しない場合は、Firestore によって作成されます。

Firestore にデータを追加する

Cloud Firestore にデータを書き込む方法はいくつかあります。

ドキュメント識別子を明示的に指定し、コレクション内のドキュメントのデータを設定する。
コレクションに新しいドキュメントを追加する。この場合、ドキュメント識別子は Cloud Firestore によって自動的に生成されます。
自動的に生成された識別子を持つ空のドキュメントを作成し、データを割り当てる。

次のセクションでは、set メソッドを使用してドキュメントを作成する手順について説明します。

ドキュメントを設定する

set() メソッドを使用してドキュメントを作成します。set() メソッドでは、作成するドキュメントの ID を指定する必要があります。

以下のコードスニペットをご覧ください。

index.js

const orderDoc = db.doc(`orders/123`);
await orderDoc.set({
    orderNumber: 123,
    name: Anne,
    address: 555 Bright Street,
    city: Mountain View,
    state: CA,
    zip: 94043,
    orderItems: [id: 1],
    status: 'New'
  });

このコードは、ユーザー生成ドキュメント ID 123 を指定するドキュメントを作成します。Firestore に ID を生成させるには、add() メソッドまたは create() メソッドを使用します。

ドキュメントを更新する

更新メソッド update() を使用すると、ドキュメント全体を上書きせずにドキュメントの一部のフィールドを更新できます。

次のスニペットでは、コードが注文 123 を更新します。

index.js

const orderDoc = db.doc(`orders/123`);
await orderDoc.update(name: "Anna");

ドキュメントを削除する

Firestore では、コレクション、ドキュメント、またはドキュメント内の特定のフィールドを削除できます。ドキュメントを削除するには、delete() メソッドを使用します。

次のスニペットは、注文 123 を削除します。

index.js

const orderDoc = db.doc(`orders/123`);
await orderDoc.delete();

10. デプロイとテスト

このセクションでは、アプリケーションを Cloud Run にデプロイし、作成、更新、削除の各メソッドをテストします。

アプリケーションを Cloud Run にデプロイする

URL を変数 INVENTORY_SERVICE_URL に保存して、Inventory Service と統合します。

INVENTORY_SERVICE_URL=$(gcloud run services describe inventory-service \
 --region=$REGION \
 --format=json | jq \
 --raw-output ".status.url")

注文サービスをデプロイする

gcloud run deploy order-service \
  --source . \
  --platform managed \
  --region $REGION \
  --allow-unauthenticated \
  --project=$PROJECT_ID \
  --set-env-vars=INVENTORY_SERVICE_URL=$INVENTORY_SERVICE_URL \
  --quiet

出力例

[...]
Done.
Service [order-service] revision [order-service-00001-qot] has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
Service URL: https://order-service-3jbm3exegq-uk.a.run.app

Cloud Run アプリケーションをテストする

ドキュメントを作成して

テスト用に注文サービスアプリケーションの URL を変数に格納する

ORDER_SERVICE_URL=$(gcloud run services describe order-service \
  --platform managed \
  --region $REGION \
  --format=json | jq \
  --raw-output ".status.url")

注文リクエストを作成し、新しい注文を Firestore データベースに投稿する

curl --request POST $ORDER_SERVICE_URL/order \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "name": "Jane Doe",
         "email": "Jane.Doe-cymbaleats@gmail.com",
    "address": "123 Maple",
    "city": "Buffalo",
    "state": "NY",
    "zip": "12346",
    "orderItems": [
        {
            "id": 1
        }
    ]
}'

出力例

{"orderNumber":46429}

後で使用するために注文番号を保存する

export ORDER_NUMBER=<value_from_output>

結果を表示

Firestore で結果を表示する

Firestore コンソールに移動します。
[データ] をクリックします。

ドキュメントを更新する

送信された注文に数量が含まれていませんでした。

レコードを更新して数量の Key-Value ペアを追加する

curl --location -g --request PATCH $ORDER_SERVICE_URL/order/${ORDER_NUMBER} \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
"orderItems": [
        {   
            "id": 1,
            "quantity": 1   
        }
    ]
}'

出力例

{"status":"success"}

結果を表示

Firestore で結果を表示する

Firestore コンソールに移動します。
[データ] をクリックします。

ドキュメントを削除する

Firestore の orders コレクションからアイテム 46429 を削除する

curl --location -g --request DELETE $ORDER_SERVICE_URL/order/${ORDER_NUMBER}

結果を表示

Firestore コンソールに移動します。
[データ] をクリックします。

11. 完了

お疲れさまでした。これでラボは完了です。

次のステップ:

Cymbal Eats の他の Codelab をご覧ください。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

プロジェクトの削除

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

Cloud Run からフルマネージド データベースへの接続

1. 概要

2. 学習内容

3. 設定と要件

セルフペース型の環境設定

環境を設定する

4. Spanner インスタンスを作成して構成する

インスタンスの作成

データベースとスキーマを作成する

データベースの状態とスキーマを確認する

5. Spanner の統合

クライアント ライブラリのインストール

認証を設定する

クライアント ライブラリの使用

Spanner クライアントを作成する

main.go

データの修正

Spanner のミューテーション

main.go

デプロイとテスト

アプリケーションを Cloud Run にデプロイする

Cloud Run アプリケーションをテストする

アイテムを挿入する

アイテムをクエリする

6. Spanner のコンセプト

クエリ実行プラン

クエリ オプティマイザー

オプティマイザーのバージョンを更新する

Metrics Explorer でクエリ オプティマイザーのバージョンを可視化する

7. Firestore データベースを作成して構成する

8. Firestore のコンセプト

データモデル

ドキュメント

コレクション

Firestore データベースを作成する

9. Firestore をアプリケーションに統合する

認証を設定する

Firestore セキュリティ ルール

firestore.rules

Firestore マネージド サービスを有効にする

firebaserc.tmpl

データの修正

Firestore にデータを追加する

ドキュメントを設定する

index.js

ドキュメントを更新する

index.js

ドキュメントを削除する

index.js

10. デプロイとテスト

アプリケーションを Cloud Run にデプロイする

Cloud Run アプリケーションをテストする

ドキュメントを作成して

後で使用するために注文番号を保存する

結果を表示

ドキュメントを更新する

結果を表示

ドキュメントを削除する

結果を表示

11. 完了

次のステップ:

クリーンアップ

プロジェクトの削除

Cloud Run からフルマネージドデータベースへの接続

クライアントライブラリのインストール

クライアントライブラリの使用

クエリオプティマイザー

Metrics Explorer でクエリオプティマイザーのバージョンを可視化する

Firestore セキュリティルール

Firestore マネージドサービスを有効にする