GraphQL 浅谈,从理解 Graph 开始
前言
GraphQL is a data query language developed internally by Facebook in 2012 before being publicly released in 2015. It provides an alternative to RESTful architectures. —— from wikipedia.
GraphQL 是 Facebook 于 2012 年在内部开发的数据查询语言,在 2015 年开源,旨在提供 RESTful 架构体系的替代方案。
掘金翻译计划在今年 10 月上线了 GraphQL 中文官网,最近它的讨论和分享逐渐增多。其实阿里内不少业务线早有尝试和分享,听闻基于 GraphQL 再造了个 TQL。也在其开源的 Node.js
企业级框架 egg
中,发布了对应的 plugin。感觉这是一个让广大(前端)开发者(重新)认识学习 GraphQL
的好机会,就让我们来回顾一下它~
参考链接微信访问不了,可以阅读原文(顺手关注下转转FE的 Github 噢)~
从 Graph 字面开始
先看官网的解释~
GraphQL 既是一种用于 API 的查询语言也是一个满足你数据查询的运行时。
总结的稍显高深,简单拆解一下:
SQL (Structured Query Language) 是结构化查询语言的简称。所以 Graph
+ QL = 图表化
(可视化)查询语言,是一种描述客户端如何向服务端请求数据的 API
语法,类似于 RESTful API 规范。
注:不要联想到 MySQL、NoSQL,它不是图形数据库,比如 Neo4j。 GraphQL 有配套的数据库服务, graphcool 可以部署在 Docker 上或运行在基于 BaaS(Backend as a Service) 的 Graphcool Cloud。但它不依赖任何数据库,且能和任何后端(SQL、MongoDB、Redis 等)一起使用,也可以包裹在 RESTful API 之上。
GraphQL 的特性
它定义了一套类型系统( TypeSystem
),类似于持续演进(相互借鉴)的 Flow
和 TypeScript
,用来描述你的数据,先看官网的例子(细节再议)
项目的type
type Project {
name: String
tagline: String
contributors: [User] // 数组表示多个,type 为下面的 User
}
type User {
name: String
photo: String,
friends: [User] // User 的朋友们, type 还是 User
}
接下来你可以把 GraphQL
的查询语言( Queries
)当成是没有值只有属性的对象,返回的结果就是有对应值的对象,也就是标准的 JSON
。
请求你所要的数据 // 基于 Queries
{ // 查找 name 为 GraphQL 的 project
project(name: "GraphQL") {
tagline
}
}
得到可预测的结果
{ // 返回 json
"project": {
"tagline": "A query language for APIs"
}
}
虽然 project 在类型系统里定义了三个字段,但我们(客户端)只需要 tagline 这个字段,服务端就只返回这个字段,而 contributors 里的 User 和其对应字段,本次查询( Query
)并不关心。这个 demo 看似简单,其实带来了很多特性~
强类型:
GraphQL
与 C 和 Java 等后端语言相得益彰,服务端能对响应的形状和性质做出一定保证,而RESTful
是弱类型的,缺少机器可读的元数据;分工:
GraphQL
让服务端定义好支持哪些Queries
,把对数据的Query
需求下放到客户端管理,分工明确的同时保持对 API 的聚焦;分层:
GraphQL
的Query
本身是一组分层的字段,查询就像返回的数据一样,是一种产品(工程师)描述数据和需求的自然方式;(PS:部分翻译的,国外好像都把产品叫做 Product Engineers 而不是 Product Manager。感觉在吐槽的样子)预测性:
GraphQL
的Query
只返回客户端要求的内容,没有任何冗余(不浪费流量),而且它只有一个接口地址,由此衍生了另一个特性;兼容性:需求变动带来的新增字段不影响老客户端,服务端再也不需要版本号了,极大简化了兼容问题;(App 通常是 1-2 周的固定周期发版,在原生应用不强制升级的世界里,会出现用户 1-2 年都不升级的情况。 这意味可能同时有 52 个版本的客户端查询我们的服务端,而在 Fackbook 中 GraphQL API 曾支持了横跨 3 年的移动端)
自检性:
GraphQL
能在执行Query
之前(即在开发时)提供描述性错误消息,在给定查询的情况下,工具可以确保其句法是正确有效的,这使得构建高质量的客户端变得更加容易;Doc & Mock:
GraphQL
的文档永远和代码同步,开发无需维护散落多处的文档,调用者也无需担心过期问题,而且基于类型系统的强力支撑和 graphql-tools,mocking 会变得无比容易。
GraphQL
通过它的特性解决了不少问题,当然它不是没缺点的,这个下期再聊~
我的观点:当技术栈的缺点因其演进不再明显之时,必是它优点大放光彩之日?。与此同时 GraphQL
伴随着 graph 又带来了很多新的思考~
GraphQL 的延伸,graphical & graph(s)
图像天然更生动形象易于理解,这意味着 GraphQL
有交互极强的工具和生态,比如:
graphiql —— A graphical interactive in-browser GraphQL IDE. 一个让我们在浏览器里用图形交互的方式探索及书写
GraphQL
的 IDE。graphql-voyager —— Represent any GraphQL API as an interactive graph. It's time to finally see the graph behind GraphQL! 用交互式图表展示任意的 GraphQL API,总算能看见
GraphQL
背后的 graph 了!
今年 5 月 22 日 GitHub 发文宣布,去年推出的 GitHub GraphQL API 已经正式可用 (production-ready),并推荐集成商在 GitHub App 中使用最新版本的GraphQL API V4。我们可以用 graphql-voyager 探索(但因 Types、Queries、Mutations 较多数据加载略慢)。
后一个工具可把笔者惊艳坏了,想了解它的生态可以在 awesome-graphql 里寻找。通过它们,所有人都能快速阅读查询文档,调试我们的查询。
PS:主要是方便调用者和团队新人的,不过可以思考一个问题,每天是写代码还是看代码多?看接口文档呢?
另一种思维模式 —— Thinking in graphs
图是将很多真实世界现象变成模型的强大工具,因为它们和我们天然的心理模型和基本过程的口头描述很相似。大家应该都没忘在学校做的数据库设计,笔者简单回顾下当年手绘 E-R 图的过程?
一个班级有一个班主任,
1:1
的关系;一个班级有多学生多个教师,
1:n
的关系;每个学生可以上不同的课程,
n:m
的关系。
OK,然后大概就成了下面这个样子,原谅我从百度找的图:
E-R 图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram),提供了表示实体类型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。
真实世界的数据在本质上是分层的:今天大多数的产品开发涉及视图层次的创建和操作,这与应用程序的结构保持一致;
我们的开发模式本身也是产品需求驱动的,客户端关注需求(怎么取、取哪些),服务端关注能力(可用性、性能),这样的协作模式更现代更高效;
数据和实体背后的本质也是关系图:我们的服务端用对象和关系的形式处理,只不过在数据库用扁平的表格存储它们;(以前你可以将负责的业务数据通过导出 E-R 图展现给同事和老板。如今你还可以通过
GraphQL
把到对外暴露的API
也建模成一张图。)GraphQL
沉淀出来的数据模型(Schema
)也可以作为一种给你的团队(后端前端客户端甚至产品)及第三方沟通的共同语言,让大家对这些业务领域的规则形成共同的理解,最终达成共识。
GraphQL
的原理、和 RESTful
的优劣对比以及最佳实践等等,未完再续~
参考资料 —— 需要翻墙
来自官方的介绍:GraphQL Introduction
GraphQL: A data query language
来自 InfoQ 的采访:Facebook开源数据查询语言GraphQL
来自官方的 Talks:GraphQL: Designing a Data Language
30分钟内现场演示用Python、Ruby、Nodejs.js,设计3次 GraphQL Sever:Zero to GraphQL in 30 Minutes
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