テーブルをFlowとして監視する
データベースの変更時にリアクティブな更新を取得します
「テーブルをFlowとして監視する」はCoddyKit上の無料Kotlin Multiplatform Academyレッスンです。 これはレッスン4/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはKotlin Multiplatform Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Kotlin Multiplatform Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
Why Observe Instead of Poll
Re-running a query by hand misses changes. SQLDelight can push fresh results to you whenever the table changes.
Add the Coroutines Extension
Reactive queries need the coroutines-extensions artifact, which adds Flow support on top of your generated queries.
implementation("app.cash.sqldelight:coroutines-extensions:2.0.2")Turn a Query into a Flow
Call asFlow on any select query to get a Flow that re-emits whenever the underlying table is written.
val flow = queries.selectAll().asFlow()Map to Results
asFlow gives a query holder, so chain mapToList to emit a ready Kotlin list each time the data changes.
val players = queries.selectAll()
.asFlow()
.mapToList(Dispatchers.IO)Single-Row Streams
For one row use mapToOneOrNull, which emits the row or null and updates automatically as that row changes.
queries.selectById(1)
.asFlow()
.mapToOneOrNull(Dispatchers.IO)Collect in Shared Code
You consume the stream by collecting it. Every insert, update or delete to that table triggers a fresh emission.
players.collect { list -> render(list) }Expose It as StateFlow
Wrap the Flow in a StateFlow so your shared ViewModel holds the latest list as a single source of truth.
val state = players.stateIn(scope, SharingStarted.Eagerly, emptyList())Android Collects with Compose
On Android, collectAsState turns the StateFlow into Compose state, so the list recomposes automatically on every change.
val list by viewModel.state.collectAsState()iOS Collects from Swift
On iOS you observe the same StateFlow from Swift and update SwiftUI, so both apps stay in sync with the database.
One Write, Both UIs Update
Insert a row anywhere and every active Flow re-emits. The database becomes the live source driving both platforms.
Pick the Right Dispatcher
Run mapping off the main thread by passing a background dispatcher, keeping the UI smooth while queries run.
Quick Check
You collect selectAll().asFlow().mapToList(...). When does it emit again?
Recap: Live Data
You turned queries into Flows, mapped them to results, exposed StateFlow, and let both UIs update on every write. Your shared database is now reactive. ✅
よくある質問
「テーブルをFlowとして監視する」レッスンは無料ですか？
はい。「テーブルをFlowとして監視する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Kotlin Multiplatform Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Kotlin Multiplatform Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「テーブルをFlowとして監視する」で何を学びますか？
データベースの変更時にリアクティブな更新を取得します ブラウザで直接実行するハンズオンコードでKotlin Multiplatform Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
Kotlin Multiplatform Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのKotlin Multiplatform Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン4/4です。
「テーブルをFlowとして監視する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このKotlin Multiplatform Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのKotlin Multiplatform Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。