GraphQL：理解`GraphQL`的查询语言和工作原理，并与RESTful API进行对比。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，现在我们开始今天的讲座，主题是 GraphQL。我们将深入探讨 GraphQL 的查询语言、工作原理，并将其与 RESTful API 进行对比。

GraphQL：一种高效的数据查询语言

GraphQL 是一种为你的 API 而生的查询语言，也是一个用现有数据完成这些查询的运行时。GraphQL 由 Facebook 开发并在 2015 年开源，旨在解决 RESTful API 在数据获取方面的诸多不足。它允许客户端精确地请求所需的数据，不多不少，从而避免了过度获取和欠获取的问题。

GraphQL 的核心概念

GraphQL 的核心概念包括：

Schema（模式）： 定义了 API 的数据结构和类型系统，包括可用的查询、变更和订阅。
Query（查询）： 客户端发送给服务器以请求数据的请求。
Mutation（变更）： 客户端发送给服务器以修改数据的请求。
Resolver（解析器）： 服务器上的函数，用于从数据源获取数据并将其返回给客户端。

GraphQL 的类型系统

GraphQL 使用强类型系统来定义数据类型。常见的类型包括：

Scalar Types（标量类型）： 基本数据类型，如 Int、Float、String、Boolean 和 ID。
Object Types（对象类型）： 具有字段的类型，每个字段都有一个特定的类型。
List Types（列表类型）： 包含相同类型元素的列表。
Non-Null Types（非空类型）： 表示字段不能为空。
Enum Types（枚举类型）： 定义一组可能的值。
Input Object Types（输入对象类型）： 用于在 mutation 中传递复杂数据。

GraphQL 查询语言

GraphQL 查询语言类似于 JSON，但它允许客户端指定需要哪些字段。例如，以下查询请求获取用户的 ID 和姓名：

query {
  user(id: "123") {
    id
    name
  }
}

服务器将返回以下 JSON 响应：

{
  "data": {
    "user": {
      "id": "123",
      "name": "John Doe"
    }
  }
}

GraphQL 变更

GraphQL 变更用于修改数据。例如，以下变更用于更新用户的姓名：

mutation {
  updateUser(id: "123", name: "Jane Doe") {
    id
    name
  }
}

服务器将返回更新后的用户数据：

{
  "data": {
    "updateUser": {
      "id": "123",
      "name": "Jane Doe"
    }
  }
}

GraphQL 解析器

解析器是连接 GraphQL schema 和数据源的桥梁。对于 schema 中的每个字段，都有一个对应的解析器函数，负责从数据源获取数据并将其返回给客户端。

例如，以下是一个简单的解析器函数，用于获取用户的姓名：

def resolve_user_name(obj, info):
  return obj.name

在这个例子中，obj 是父对象，info 包含了关于查询的信息，例如字段的名称和参数。

GraphQL 的工作原理

客户端发送 GraphQL 查询或变更请求到服务器。
服务器接收请求并解析查询或变更。
服务器根据 schema 验证查询或变更的有效性。
服务器执行查询或变更，并调用相应的解析器函数从数据源获取数据。
服务器将数据格式化为 JSON 响应并返回给客户端。

GraphQL 与 RESTful API 的对比

特性	GraphQL	RESTful API
查询方式	客户端指定需要的数据，精确获取	服务器预定义端点，返回固定数据结构
数据获取	避免过度获取和欠获取	可能存在过度获取和欠获取
版本控制	通常不需要版本控制，可以通过 schema 演化进行修改	通常需要版本控制，因为端点结构可能发生变化
类型系统	强类型系统，在编译时进行类型检查	通常没有强类型系统，运行时才能发现类型错误
错误处理	错误信息精确到字段级别	错误信息通常是通用的 HTTP 状态码和错误消息
灵活性	客户端可以根据需要自由组合字段	服务器控制数据的返回，客户端灵活性较低
性能	通常比 RESTful API 更高效，因为避免了过度获取	在某些情况下可能更高效，例如数据结构简单且固定
开发者体验	学习曲线较陡峭，需要理解 GraphQL schema 和查询语言	学习曲线较平缓，RESTful API 概念相对简单

GraphQL 的优势

避免过度获取和欠获取： 客户端可以精确地请求所需的数据，从而避免了过度获取和欠获取的问题。
更高效的数据获取： 通过减少网络传输的数据量，可以提高应用程序的性能。
更强的灵活性： 客户端可以根据需要自由组合字段，从而满足不同的需求。
更好的开发者体验： GraphQL 提供了一个强大的类型系统和查询语言，可以帮助开发者更容易地构建和维护 API。
便于 API 演化： 可以在不破坏现有客户端的情况下添加新的字段和类型。

GraphQL 的劣势

学习曲线较陡峭： 需要理解 GraphQL schema 和查询语言，对于新手来说可能需要一定的学习成本。
复杂性较高： 对于简单的 API，GraphQL 可能会增加不必要的复杂性。
缓存： GraphQL 缓存机制相对复杂，需要仔细设计。
性能监控： GraphQL 查询的性能监控需要更精细的工具。
安全性： 需要仔细考虑安全问题，例如防止恶意查询和拒绝服务攻击。

GraphQL 的使用场景

移动应用程序： 由于移动应用程序对网络带宽和电池寿命有限制，因此 GraphQL 可以帮助减少数据传输量并提高性能。
Web 应用程序： GraphQL 可以帮助构建更灵活和高效的 Web 应用程序。
微服务架构： GraphQL 可以作为微服务之间的 API 网关，将多个微服务的数据聚合到一个统一的接口中。
复杂的 API： 对于需要返回复杂数据结构的 API，GraphQL 可以简化客户端的开发。

GraphQL 的代码示例 (Node.js)

以下是一个使用 Node.js 和 graphql 库实现的简单 GraphQL API 示例：

const { graphql, buildSchema } = require('graphql');

// 定义 GraphQL schema
const schema = buildSchema(`
  type Query {
    hello: String
    user(id: ID!): User
  }

  type User {
    id: ID!
    name: String
    email: String
  }
`);

// 定义数据
const users = {
  "1": {
    id: "1",
    name: "John Doe",
    email: "[email protected]"
  },
  "2": {
    id: "2",
    name: "Jane Smith",
    email: "[email protected]"
  }
};

// 定义 resolver 函数
const root = {
  hello: () => 'Hello world!',
  user: ({ id }) => users[id]
};

// 执行 GraphQL 查询
graphql(schema, '{ hello, user(id: "1") { id, name } }', root)
  .then((response) => {
    console.log(response);
  });

在这个例子中，我们首先定义了 GraphQL schema，它描述了 API 的数据结构和类型。然后，我们定义了一个 root 对象，它包含了 resolver 函数，用于从数据源获取数据。最后，我们使用 graphql 函数执行 GraphQL 查询，并将结果打印到控制台。

GraphQL 的代码示例 (Python – Graphene)

以下是一个使用 Python 和 graphene 库实现的简单 GraphQL API 示例：

import graphene

class User(graphene.ObjectType):
    id = graphene.ID()
    name = graphene.String()
    email = graphene.String()

class Query(graphene.ObjectType):
    hello = graphene.String()
    user = graphene.Field(User, id=graphene.ID(required=True))

    def resolve_hello(root, info):
        return "Hello World"

    def resolve_user(root, info, id):
        users = {
            "1": {"id": "1", "name": "John Doe", "email": "[email protected]"},
            "2": {"id": "2", "name": "Jane Smith", "email": "[email protected]"}
        }
        return User(**users[id])

schema = graphene.Schema(query=Query)

query = """
    query {
        hello
        user(id: "1") {
            id
            name
        }
    }
"""

result = schema.execute(query)
print(result.data)

这个例子展示了如何使用 graphene 库定义 GraphQL schema 和 resolver 函数。graphene 提供了一种声明式的方式来定义 GraphQL 类型和查询，使得代码更简洁易懂。

总结

GraphQL 是一种强大的数据查询语言，它解决了 RESTful API 在数据获取方面的诸多不足。通过精确地请求所需的数据，GraphQL 可以避免过度获取和欠获取，提高应用程序的性能。虽然 GraphQL 的学习曲线较陡峭，但它为构建更灵活和高效的 API 提供了强大的工具。

最终提示

选择 GraphQL 还是 RESTful API 取决于你的具体需求。对于需要灵活数据获取和高性能的应用程序，GraphQL 是一个不错的选择。对于简单的 API，RESTful API 可能更合适。

发表回复 取消回复

发表回复取消回复