Supabase JS: de mocks a datos reales

Conecta tu front end a datos reales de Supabase con confianza. Aquí verás cómo sustituir mocks por consultas con Supabase JS, ordenar por likes para un ranking y resolver detalles de Next.js al servir imágenes, todo con un patrón claro y reutilizable.

¿Cómo pasar de mocks a datos reales con Supabase JS?

La prioridad es leer datos reales desde Supabase y mostrarlos en el front end. Se parte del cliente ya configurado y se valida la conexión con llamadas iniciales.

• Importar el cliente desde utils/client y llamar a la base de datos.
• Encapsular la llamada en una función asíncrona, por ejemplo fetchPost.
• Usar errores controlados: si falla, mostrar el mensaje en consola.
• Ejecutar la consulta en el montaje con useEffect para render inicial.
• Iniciar con npm run dev y validar en localhost:3000 que llegan los posts.

¿Qué patrón de consulta se implementa con useEffect?

Se define una función asíncrona que usa el cliente de Supabase JS para traer datos. Se captura el error y se imprime la data cuando llega correctamente. Este patrón garantiza que la consulta solo corre al inicio y evita renderizados innecesarios.

¿Qué datos entrega la tabla de posts desde storage y dashboard?

Al inspeccionar los resultados, cada post incluye caption, fecha de creación, ID, imagen, likes, actualización y usuario (ID o nombre). Las imágenes vienen del storage de Supabase y son accesibles por URL, lo que permite abrirlas en una pestaña nueva y confirmar su origen desde el dashboard.

¿Cómo construir el ranking por likes con filtros y orden?

Para el rank se requiere un listado de fotografías ordenadas de mayor a menor por likes. Se optimiza la consulta para traer solo lo necesario.

• Usar select con columnas específicas: id, image_url, caption, likes.
• Filtrar solo posts con suficiente popularidad: likes “greater than” 5.
• Aplicar order descendente por likes para que aparezcan primero los más populares.
• Arrancar con limit 10 para pruebas y luego removerlo si se necesita el total.
• Validar que los números de likes coinciden con lo visto en el dashboard.

¿Dónde deben vivir estas llamadas: home o rank?

Inicialmente se prueba en Home para confirmar la integración, pero el flujo final se mueve a la página de Rank. Allí se reemplaza el mock por el resultado real, creando un estado como posts y setPosts. Si hay diferencias de tipos (por ejemplo, user no es objeto), se usa un valor por defecto como “default user”, un avatar temporal y se ajusta el formato de fecha para continuar el render sin bloquear el desarrollo.

¿Qué ajustes de Next.js habilitan imágenes desde Supabase?

Para evitar errores al renderizar imágenes remotas, se actualiza next.config indicando el proveedor o dominio específico del storage de Supabase. Sin este paso, Next.js bloqueará las imágenes externas por seguridad.

¿Qué habilidades y conceptos refuerzas al integrar Supabase en el front end?

El flujo cubre de punta a punta lo necesario para trabajar con datos productivos y un patrón escalable.

• Integración del SDK oficial: Supabase JS para consultas reales.
• Asincronía controlada: fetchPost y useEffect para render al inicio.
• Optimización de consultas: select, filtros “greater than”, order descendente y limit.
• Sustitución de mocks: estado posts y setPosts con data real.
• Manejo de errores: mensajes claros en consola y verificación visual.
• Medios estáticos confiables: imágenes servidas desde storage con reglas en next.config.
• Consistencia con dashboard: cotejar likes y total de posts.
• Reutilización del patrón: aplicar lo mismo en feeds, detalle de post y vistas por usuario.

¿Tienes dudas sobre el filtro por likes, el orden descendente o la configuración de imágenes en Next.js? Comenta qué parte quieres profundizar y qué vista te gustaría conectar después.