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Primeros pasos

Esta sección ayuda a un usuario nuevo a pasar del primer acceso a un primer flujo de trabajo fiable en una sola sesión. Al final, dispondrás de un modelo de dominio funcional con datos asociados, una API GraphQL operativa que puedes consultar, y una comprensión clara de los pasos siguientes.

Lo que vas a construir

En esta guía, tú vas a:

  1. Acceder a Mockomat y elegir tu modo de trabajo.
  2. Crear una tabla de dominio que represente un concepto de negocio real.
  3. Agregar atributos con los tipos y asociaciones apropiados.
  4. Establecer al menos una relación con otra entidad.
  5. Previsualizar tu modelo a través del runtime en vivo.
  6. Validar que la API devuelve las estructuras de datos esperadas.

El proceso completo toma aproximadamente 15 minutos.

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Punto de entrada desde la página de inicio al workspace de la aplicación.

Paso 1: Elige tu modo de acceso

Mockomat ofrece dos modos de acceso, cada uno diseñado para una fase de trabajo diferente:

Modo invitado (inicio rápido)

El modo invitado es la forma más rápida de obtener una API mock funcional. Sin registro, sin configuración — simplemente abre Mockomat y comienza a modelar.

Lo que obtienes:

  • Un proyecto temporal con un endpoint público
  • Acceso completo al board de modelado, configuración de atributos y previsualización
  • Acceso a todos los tipos de asociación de datos (registros reales, Faker, constantes)
  • Un endpoint GraphQL operativo que puedes consultar inmediatamente

Limitaciones:

  • Tu trabajo está vinculado a tu sesión de navegador — cerrar la pestaña o borrar las cookies causa la pérdida de tu progreso
  • Un solo proyecto a la vez
  • Sin compartición en equipo
  • Endpoint público únicamente (sin controles de acceso privados)

El modo invitado es ideal para la validación rápida de ideas, demostraciones y la evaluación de la pertinencia de Mockomat para tu flujo de trabajo.

Modo cuenta (workspace persistente)

El modo cuenta agrega persistencia, gestión de proyectos y la posibilidad de evolucionar con el tiempo.

Lo que obtienes (plan Free):

  • Hasta 5 proyectos guardados
  • Modelos persistentes que sobreviven a las sesiones del navegador
  • Historial de proyectos y posibilidad de regresar a iterar
  • 1 000 solicitudes API por día
  • Endpoints públicos

Cuándo cambiar:

  • Cuando tu primer modelo resulta útil y deseas conservarlo
  • Cuando necesitas compartir trabajo con miembros del equipo
  • Cuando deseas iterar a lo largo de múltiples sesiones
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Workspace invitado con primera tabla de dominio.

Paso 2: Modela una porción real de tu dominio

Una porción de dominio es un pequeño subconjunto coherente de tu modelo de negocio. Comienza con una o dos entidades que representen algo real en tu sistema.

Elige nombres significativos

Evita nombres de ejemplos genéricos. Usa el vocabulario de negocio que tu equipo ya emplea:

Buenos ejemplos:

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

A evitar:

  • Table1, TestEntity, MyModel
  • Data, Item, Thing

Los nombres significativos hacen que tu modelo sea autodocumentado e inmediatamente útil para las discusiones de equipo.

Agrega atributos

Cada entidad necesita atributos que describan tus datos. Al agregar atributos, considera:

PropiedadPropósitoEjemplo
NombreIdentificador descriptivofirstName, totalAmount, isActive
TipoTipo de datostring, number, boolean, date
ObligatorioDebe tener siempre un valortrue para email, false para middleName
OrdenablePuede usarse para el ordenamientotrue para createdAt, price
BuscableParticipa en la búsquedatrue para name, title
FiltrableSoporta expresiones de filtrotrue para status, category

Consejo práctico: Comienza con 4 a 6 atributos esenciales por entidad. Siempre puedes agregar más después, pero un modelo enfocado proporciona mejor retroalimentación que uno amplio y superficial.

Elige las asociaciones de datos

Cada atributo necesita una fuente de datos. Mockomat soporta tres tipos de asociación:

OFF_FIELD — Datos de registros reales

Asociación a un campo de un dataset real (ej. Open Food Facts). Produce valores realistas y variados. Ideal para nombres de productos, categorías, datos nutricionales, códigos de barras.

FAKE — Datos sintéticos (Faker)

Genera datos realistas pero ficticios: nombres, correos electrónicos, direcciones postales, fechas, precios. Ideal para datos personales, montos financieros, marcas de tiempo, información de contacto.

CONST — Valores fijos

Cada registro recibe el mismo valor. Ideal para estados por defecto ("active"), configuración fija, valores provisionales al inicio del modelado.

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Creación de la primera tabla y configuración de atributos.

Establece una relación

Una vez modelada una entidad, agrega una segunda y conéctalas:

  1. Crea una segunda tabla (ej. Order, si tu primera fue Customer).
  2. Define el tipo de relación: ¿un cliente tiene varias órdenes (1:n)? ¿Una orden pertenece a exactamente un cliente?
  3. Establece la dirección: ¿qué entidad posee la relación?

Las relaciones son esenciales para probar cómo tu API maneja los datos anidados. Un modelo con al menos una relación te proporciona una retroalimentación significativamente más rica en la previsualización.

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Primera configuración de relación entre dos entidades.

Paso 3: Valida con la previsualización

La previsualización no es solo para demostraciones. Es un punto de control de calidad del modelo. Cada vez que modificas tu modelo, ejecuta una previsualización para confirmar que el cambio se comporta como esperabas.

Qué verificar

Legibilidad de campos — ¿Los nombres de campos devueltos tienen sentido? ¿Son consistentes (camelCase en todas partes, sin abreviaturas)?

Consistencia de la estructura de datos — ¿Cada campo devuelve el tipo esperado? ¿Las cadenas son realmente cadenas, los números son realmente números?

Comportamiento de las relaciones — Cuando consultas una entidad padre, ¿las entidades hijas aparecen correctamente anidadas? ¿La cardinalidad es correcta (arreglo para 1:n, objeto único para 1:1)?

Señales de asociación faltante — La previsualización muestra indicaciones para los atributos que aún no tienen fuente de datos. Corrígelas antes de continuar.

Comportamiento de filtros y ordenamiento — Intenta filtrar por un campo marcado como filtrable. Intenta ordenar por un campo ordenable. ¿Los resultados tienen sentido?

Problemas comunes de previsualización

ProblemaCausa probableSolución
Un campo devuelve nullNinguna asociación configuradaAsignar una asociación OFF_FIELD, FAKE o CONST
Una relación devuelve un arreglo vacíoRelación mal definidaVerificar la dirección de la relación y la entidad destino
El ordenamiento no tiene efectoCampo no marcado como ordenableActivar el flag de ordenable en el atributo
El filtro devuelve todos los registrosCampo no marcado como filtrableActivar el flag de filtrable en el atributo
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Primera previsualización con campos asociados y no asociados.

Paso 4: Consulta tu API

Una vez que la previsualización es correcta, tu API mock ya está operativa. Puedes consultarla desde cualquier cliente GraphQL o directamente desde tu aplicación frontend.

El endpoint de tu proyecto es:

POST /mock/{su-slug-de-proyecto}/graphql

Prueba una consulta de lista simple:

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

La respuesta contiene datos realistas provenientes de tus asociaciones configuradas, con las relaciones automáticamente resueltas.

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Primera consulta GraphQL contra el endpoint mock operativo.

Paso 5: Determine los siguientes pasos

Después de tu primer ciclo modelo-consulta exitoso, se abren varias direcciones:

  • Profundizar tu modelo — agregar más entidades, refinar atributos, establecer más relaciones.
  • Configurar la exposición API — definir qué operaciones están disponibles, establecer las convenciones de nombrado de consultas.
  • Ir hacia la exportación — si el modelo es suficientemente estable, explorar la generación de código para obtener un backend NestJS listo para producción.
  • Usar blueprints — explorar modelos de dominio preconfigurados para acelerar proyectos futuros.
  • Compartir con tu equipo — crear una cuenta (si está en modo invitado) e invitar colaboradores.
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Punto de decisión después del primer ciclo de previsualización exitoso.

Lo que tiene ahora

Al final de esta guía, dispone de:

  • Un modelo de dominio con al menos una entidad, atributos significativos y asociaciones de datos configuradas
  • Un endpoint de API GraphQL operativo que devuelve datos realistas
  • La confirmación de que tu modelo se comporta como esperaba durante consultas reales
  • Una comprensión clara del flujo de trabajo Modelo → Previsualización → Consulta

A partir de aquí, explora los Conceptos clave para comprender la arquitectura detrás de lo que acaba de crear, o sumérjase en el Workspace para una guía detallada de las herramientas de modelado.