Erste Schritte

Dieser Abschnitt hilft einem neuen Nutzer, in einer Sitzung vom ersten Zugang zu einem verlässlichen ersten Workflow zu gelangen. Am Ende hast Du ein funktionierendes Domain-Modell mit zugeordneten Daten, eine live GraphQL-API, die Du abfragen kannst, und ein klares Verständnis der nächsten Schritte.

Was Du erstellen wirst

In diesem Leitfaden wirst Du:

Auf Mockomat zugreifen und Deinen Arbeitsmodus wählen.
Eine Domain-Tabelle erstellen, die ein echtes Geschäftskonzept repräsentiert.
Attribute mit passenden Typen und Zuordnungen hinzufügen.
Mindestens eine Relation zu einer anderen Entität herstellen.
Dein Modell über die Live-Runtime in der Vorschau anzeigen.
Validieren, dass die API die erwarteten Datenstrukturen zurückgibt.

Der gesamte Prozess dauert etwa 15 Minuten.

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Einstiegspunkt von der Landingpage zum App-Workspace.

Schritt 1: Wähle Deinen Zugangs-Modus

Mockomat bietet zwei Zugangs-Modi, die jeweils für eine andere Arbeitsphase konzipiert sind:

Gastmodus (Schnellstart)

Der Gastmodus ist der schnellste Weg zu einer funktionierenden Mock-API. Keine Registrierung, kein Setup — öffne einfach Mockomat und beginne mit der Modellierung.

Was Du erhältst:

Ein temporäres Projekt mit einem öffentlichen Endpunkt
Voller Zugang zum Modellierungsboard, zur Attributkonfiguration und zur Vorschau
Zugang zu allen Datenzuordnungstypen (echte Datensätze, Faker, Konstanten)
Ein live GraphQL-Endpunkt, den Du sofort abfragen kannst

Einschränkungen:

Deine Arbeit ist an Deine Browser-Sitzung gebunden — das Schließen des Tabs oder das Löschen von Cookies verliert Deinen Fortschritt
Nur ein Projekt gleichzeitig
Kein Team-Sharing oder Projektmanagement
Nur öffentlicher Endpunkt (keine privaten Zugriffskontrollen)

Der Gastmodus ist ideal für schnelle Ideenvalidierung, Demos und die Evaluierung, ob Mockomat zu Deinem Workflow passt.

Kontomodus (Persistenter Workspace)

Der Kontomodus fügt Persistenz, Projektmanagement und die Möglichkeit hinzu, Deine Nutzung im Laufe der Zeit zu erweitern.

Was Du erhältst (Free-Tarif):

Bis zu 5 gespeicherte Projekte
Persistente Modelle, die Browser-Sitzungen überdauern
Projekthistorie und die Möglichkeit, zurückzukehren und zu iterieren
1.000 API-Anfragen pro Tag
Öffentliche Endpunkte

Wann Du wechseln solltest:

Wenn Dein erstes Modell sich als nützlich erweist und Du es behalten möchtest
Wenn Du Arbeit mit Teammitgliedern teilen musst
Wenn Du über mehrere Sitzungen hinweg iterieren möchtest

Screenshot gs-02-guest-workspace — gs-02-guest-workspaceMissing
Gast-Workspace mit erster Domain-Tabelle.

Schritt 2: Modelliere einen echten Domain-Ausschnitt

Ein Domain-Ausschnitt ist eine kleine, zusammenhängende Teilmenge Deines Geschäftsmodells. Beginne mit ein oder zwei Entitäten, die etwas Reales in Deinem System repräsentieren.

Wähle aussagekräftige Namen

Vermeide generische Beispielnamen. Verwende die tatsächliche Geschäftssprache, die Dein Team bereits nutzt:

Gute Beispiele:

Customer, Subscription, Invoice
Order, Payment, Shipment
Product, Category, Review
Employee, Department, TimeEntry

Vermeiden:

Table1, TestEntity, MyModel
Data, Item, Thing

Aussagekräftige Namen machen Dein Modell selbstdokumentierend und sofort nützlich für Teamdiskussionen.

Attribute hinzufügen

Jede Entität benötigt Attribute, die ihre Daten beschreiben. Beim Hinzufügen von Attributen beachte:

Eigenschaft	Zweck	Beispiel
Name	Beschreibender Bezeichner	`firstName`, `totalAmount`, `isActive`
Typ	Datentyp	`string`, `number`, `boolean`, `date`
Pflichtfeld	Muss immer einen Wert haben	`true` für `email`, `false` für `middleName`
Sortierbar	Kann zur Sortierung verwendet werden	`true` für `createdAt`, `price`
Durchsuchbar	Nimmt an der Suche teil	`true` für `name`, `title`
Filterbar	Unterstützt Filterausdrücke	`true` für `status`, `category`

Praxistipp: Beginne mit 4–6 Kernattributen pro Entität. Du kannst später immer weitere hinzufügen, aber ein fokussiertes Modell liefert besseres Feedback als ein breites, oberflächliches.

Feldzuordnungen wählen

Jedes Attribut benötigt eine Datenquelle. Mockomat unterstützt drei Zuordnungstypen:

OFF_FIELD — Echte Datensatzdaten

Zuordnung zu einem Feld aus einem realen Datensatz (z. B. Open Food Facts). Erzeugt realistische, vielfältige Werte. Ideal für Produktnamen, Kategorien, Nährwertdaten, Barcodes.

FAKE — Synthetische Daten (Faker)

Generiert realistische, aber fiktive Daten: Namen, E-Mail-Adressen, Adressen, Datumsangaben, Preise. Ideal für persönliche Daten, Finanzbeträge, Zeitstempel, Kontaktdaten.

CONST — Feste Werte

Jeder Datensatz erhält denselben Wert. Ideal für Standardstatus ("active"), feste Konfiguration, Platzhalterwerte während der frühen Modellierung.

Screenshot gs-03-first-table — gs-03-first-tableMissing
Erste Tabellenerstellung und Attributeinrichtung.

Eine Relation herstellen

Sobald Du eine Entität modelliert hast, füge eine zweite hinzu und verbinde diese:

Erstelle eine zweite Tabelle (z. B. Order, wenn Deine erste Customer war).
Definiere den Relationstyp: Hat ein Kunde viele Bestellungen (1:n)? Gehört eine Bestellung zu genau einem Kunden?
Lege die Richtung fest: Welche Entität besitzt die Relation?

Relationen sind entscheidend, um zu testen, wie Deine API verschachtelte Daten handhabt. Ein Modell mit mindestens einer Relation liefert Dir deutlich reichhaltigeres Vorschau-Feedback.

Screenshot gs-03b-first-relation — gs-03b-first-relationMissing
Erste Relationseinrichtung zwischen zwei Entitäten.

Schritt 3: Über die Vorschau validieren

Die Vorschau dient nicht nur für Demos. Sie ist ein Qualitätsprüfpunkt für das Modell. Jedes Mal, wenn Du Dein Modell änderst, führst Du eine Vorschau aus, um zu bestätigen, dass die Änderung sich wie erwartet verhält.

Was Du prüfst solltest

Feldlesbarkeit — Ergeben die zurückgegebenen Feldnamen Sinn? Sind sie konsistent (durchgehend camelCase, keine Abkürzungen)?

Datenstruktur-Konsistenz — Gibt jedes Feld den erwarteten Typ zurück? Sind Strings tatsächlich Strings, Zahlen tatsächlich Zahlen?

Relationsverhalten — Wenn Du eine Eltern-Entität abfragen, erscheinen Kind-Entitäten korrekt verschachtelt? Stimmt die Kardinalität (Array für 1:n, einzelnes Objekt für 1:1)?

Fehlende Zuordnungssignale — Die Vorschau zeigt Hinweise für Attribute, die noch keine Datenquelle haben. Behebe diese, bevor Du fortfährst.

Filter- und Sortierverhalten — Versuche, nach einem als filterbar markierten Feld zu filtern. Versuche, nach einem sortierbaren Feld zu sortieren. Ergeben die Ergebnisse Sinn?

Häufige Vorschau-Probleme

Problem	Wahrscheinliche Ursache	Lösung
Feld gibt `null` zurück	Keine Zuordnung konfiguriert	OFF_FIELD-, FAKE- oder CONST-Zuordnung zuweisen
Relation gibt leeres Array zurück	Relation nicht korrekt definiert	Relationsrichtung und Zielentität prüfen
Sortierung hat keine Wirkung	Feld nicht als sortierbar markiert	Sortierbar-Flag am Attribut aktivieren
Filter gibt alle Datensätze zurück	Feld nicht als filterbar markiert	Filterbar-Flag am Attribut aktivieren

Screenshot gs-04-first-preview — gs-04-first-previewMissing
Erste Vorschau mit zugeordneten und nicht zugeordneten Feldern.

Schritt 4: Deine API abfragen

Sobald die Vorschau korrekt aussieht, ist Deine Mock-API bereits live. Du kannst sie von jedem GraphQL-Client oder direkt aus Deiner Frontend-Anwendung abfragen.

Der Endpunkt für Dein Projekt lautet:

POST /mock/{dein-projekt-slug}/graphql

Probiere eine einfache Listenabfrage:

graphql

query {
  customers(offset: 0, limit: 10) {
    id
    firstName
    lastName
    email
    orders {
      id
      totalAmount
      createdAt
    }
  }
}

Die Antwort enthält realistische Daten aus Deinen konfigurierten Zuordnungen, wobei Relationen automatisch aufgelöst werden.

Screenshot gs-04b-first-query — gs-04b-first-queryMissing
Erste GraphQL-Abfrage gegen den live Mock-Endpunkt.

Schritt 5: Den nächsten Pfad bestimmen

Nach Deinem ersten erfolgreichen Modell- und Abfragezyklus hast Du mehrere Richtungen:

Dein Modell vertiefen — mehr Entitäten hinzufügen, Attribute verfeinern, weitere Relationen herstellen.
API-Exposition konfigurieren — definieren, welche Operationen verfügbar sind, Abfrage-Namenskonventionen festlegen.
In Richtung Export gehen — wenn das Modell stabil genug ist, die Code-Generierung erkunden, um ein produktionsreifes NestJS-Backend zu erhalten.
Blueprints verwenden — vorgefertigte Domain-Vorlagen erkunden, um zukünftige Projekte zu beschleunigen.
Mit Deinem Team teilen — ein Konto erstellen (wenn im Gastmodus) und Mitarbeiter einladen.

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Entscheidungspunkt nach dem ersten erfolgreichen Vorschau-Zyklus.

Was Du jetzt hast

Nach Abschluss dieses Leitfadens hast Du:

Ein Domain-Modell mit mindestens einer Entität, aussagekräftigen Attributen und konfigurierten Datenzuordnungen
Einen live GraphQL-API-Endpunkt, der realistische Daten zurückgibt
Die Bestätigung, dass sich Dein Modell bei echten Abfragen wie erwartet verhält
Ein klares Verständnis des Workflows Modell → Vorschau → Abfrage

Von hier aus erkunde Kernkonzepte, um die Architektur hinter dem zu verstehen, was Du gerade erstellt hast, oder tauche in den Workspace ein für einen detaillierten Leitfaden zu den Modellierungswerkzeugen.

Erste Schritte ​

Was Du erstellen wirst ​

Schritt 1: Wähle Deinen Zugangs-Modus ​

Gastmodus (Schnellstart) ​

Kontomodus (Persistenter Workspace) ​

Schritt 2: Modelliere einen echten Domain-Ausschnitt ​

Wähle aussagekräftige Namen ​

Attribute hinzufügen ​

Feldzuordnungen wählen ​

Eine Relation herstellen ​

Schritt 3: Über die Vorschau validieren ​

Was Du prüfst solltest ​

Häufige Vorschau-Probleme ​

Schritt 4: Deine API abfragen ​

Schritt 5: Den nächsten Pfad bestimmen ​

Was Du jetzt hast ​