graphQL介绍
GraphQL 是一个旨在简化前端和后端之间通信的规范。它主要由服务端的 schema 语言和客户端的查询语言组成。
为什么用graphQL
下面给出几个理由:
1. GraphQL API 有强类型 schema
对大多数API而言,最大的问题在于缺少强类型约束。常见场景为:后端API更新了,但文档没跟上,你没法知道新的API是干什么的,怎么用,这应该是前后端掐架的原因之一。
GraphQL schema 是每个GraphQL API的基础,它清晰的定义了每个API支持的操作,包括输入的参数和返回的内容。
GraphQL schema是强类型的,可使用SDL(GraphQL Schema Definition Language)来定义。相对而言,强类型系统使开发人员自行车换摩托。比如,可以使用构建工具验证API请求,编译时检查API调用可能发生的错误,甚至可以在代码编辑器中自动完成API操作。
schema带来的另一个好处是,不用再去编写API文档——因为根据schema自动生成了,这改变了API开发的玩法。
2. 按需获取
我们经常谈GraphQL的主要优点——前端可以从API获取想要的数据,不必依赖REST端返回的固定数据结构。
如此,解决了传统REST API的两个典型问题:Overfetching和Underfetching。
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Overfetching
Overfetching意味着前端得到了实际不需要的数据,这可能会造成性能和带宽浪费。
比如:个人资料页面需要呈现用户姓名和生日;提供用户信息的API(如/users/id)还会返回用户的地址、账单、日期等信息,但这在个人资料页面没有用,也没必要。
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Underfetching
Underfetching与Overfetching想反,API返回中缺少足够的数据,这意味着前端需要请求额外的API得到需要的数据。
最坏的场景下,不足的结果会导致臭名昭著的N+1请求问题:获取数据列表,而没有API能够满足列表字段要求,不得不对每行数据发起一次请求,以获取所需数据。
栗子:假设我们在捣鼓一个博客应用。显示 user列表,除user本身信息外,还要显示每个user最近一篇文章的title。然而,调用/users/仅得到user集合,不得不对每个user调用/users/<id>/articles获取其最新文章。
说明:当然你可以再写一个API来满足特殊场景,如/users/lastarticles/来满足上面的需求,但需要编写后端相关代码,调试和部署,加班....
使用GraphQL,前端自己决定返回的数据及结构。
3. GraphQL支持快速产品开发
GraphQL使前端开发人员轻松,感谢GraphQL的前端库(Apollo、Relay或Urql),前端可以用如缓存、实时更新UI等功能。
前端开发人员生产力提高,产品开发速度加快,无论UI如何变后端不用变。
构建GraphQL API的过程大多围绕GraphQL scheme。由此,经常听到 schema-driven development(SDD),这只是指一个过程,功能在schema中定义,在resolver(解析器)中实现。
4. Composing GraphQL API
schema拼接(stitching)是GraphQL中的新概念之一,简而言之,可以组合和连接多个GraphQL API,合并为一个。与React组件概念类似,一个GraphQL API可以由多个GraphQL API构成。
5. 丰富的开源生态和社区
自Facebook正式发布GraphQL以来,仅两年多时间,整个GraphQL生态系统的成熟程度难以置信。
graphQL的理解
在GraphQL中,对于数据模型的抽象是通过Type来描述的,对于接口获取数据的逻辑是通过Schema来描述的
这么说可能比较抽象,我们一个一个来说明。
type
对于数据模型的抽象是通过Type来描述的,每一个Type有若干Field组成,每个Field又分别指向某个Type。
GraphQL的Type简单可以分为两种,一种叫做Scalar Type(标量类型),另一种叫做Object Type(对象类型)。
1. Scalar Type
GraphQL中的内建的标量包含:
- Int: 32 位有符号整型,超出精度范围后,引擎会抛出异常
- Float: 有符号双精度浮点数,超出精度范围后,引擎会抛出异常
- String: 字符串,用于表示 UTF-8 字符序列
- Boolean: bool 值
- ID: 资源唯一标志符
- Enum: 枚举
值得注意的是,GraphQL中可以通过Scalar声明一个新的标量。总之,我们只需要记住,标量是GraphQL类型系统中最小的颗粒
2. Object Type
仅有标量是不够的抽象一些复杂的数据模型的,这时候我们需要使用对象类型,举个例子(先忽略语法,仅从字面上看)
type Article {
id: ID
text: String
isPublished: Boolean
}
上面的代码,就声明了一个Article类型,它有3个Field,分别是ID类型的id,String类型的text和Boolean类型的isPublished。
对于对象类型的Field的声明,我们一般使用标量,但是我们也可以使用另外一个对象类型,比如如果我们再声明一个新的User类型,如下:
type User {
id: ID
name: String
}
这时我们就可以稍微的更改一下关于Article类型的声明代码,如下:
type Article {
id: ID
text: String
isPublished: Boolean
author: User
}
Article新增的author的Field是User类型, 代表这篇文章的作者。
总之,我们通过对象模型来构建GraphQL中关于一个数据模型的形状,同时还可以声明各个模型之间的内在关联(一对多、一对一或多对多)。
3. Type Modifier
关于类型,还有一个较重要的概念,即类型修饰符,当前的类型修饰符有两种,分别是List和Required ,它们的语法分别为[Type]和Type!, 同时这两者可以互相组合,比如[Type]!或者[Type!]或者[Type!]!(请仔细看这里!的位置),它们的含义分别为:
- 列表本身为必填项,但其内部元素可以为空
- 列表本身可以为空,但是其内部元素为必填
- 列表本身和内部元素均为必填
我们进一步来更改上面的例子,假如我们又声明了一个新的Comment类型,如下:
type Comment {
id: ID!
desc: String,
author: User!
}
你会发现这里的ID有一个!,它代表这个Field是必填的,再来更新Article对象,如下:
type Article {
id: ID!
text: String
isPublished: Boolean
author: User!
comments: [Comment!]
}
我们这里的作出的更改如下:
- id字段改为必填
- author字段改为必填
- 新增了comments字段,它的类型是一个元素为Comment类型的List类型
最终的Article类型,就是GraphQL中关于文章这个数据模型,一个比较简单的类型声明。
schema
现在我们开始介绍Schema,我们之前简单描述了它的作用,即它是用来描述对于接口获取数据逻辑的,但这样描述仍然是有些抽象的,我们其实不妨把它当做REST架构中每个独立资源的uri来理解它,只不过在GraphQL中,我们用Query来描述资源的获取方式。因此,我们可以将Schema理解为多个Query组成的一张表。
这里又涉及一个新的概念Query,GraphQL中使用Query来抽象数据的查询逻辑,当前标准下,有三种查询类型,分别是query(查询)、mutation(更改)和subscription(订阅)。
Note: 为了方便区分,Query特指GraphQL中的查询(包含三种类型),query指GraphQL中的查询类型(仅指查询类型)
Query
上面所提及的3中基本查询类型是作为Root Query(根查询)存在的,对于传统的CRUD项目,我们只需要前两种类型就足够了,第三种是针对当前日趋流行的real-time应用提出的。
我们按照字面意思来理解它们就好,如下:
- query(查询):当获取数据时,应当选取Query类型
- mutation(更改):当尝试修改数据时,应当使用mutation类型
- subscription(订阅):当希望数据更改时,可以进行消息推送,使用subscription类型
仍然以一个例子来说明。
首先,我们分别以REST和GraphQL的角度,以Article为数据模型,编写一系列CRUD的接口,如下:
Rest 接口
GET /api/v1/articles/
GET /api/v1/article/:id/
POST /api/v1/article/
DELETE /api/v1/article/:id/
PATCH /api/v1/article/:id/
GraphQL Query
type Query {
articles(): [Article!]!
article(id: Int): Article!
}
type Mutation {
createArticle(): Article!
updateArticle(id: Int): Article!
deleteArticle(id: Int): Article!
}
对比我们较熟悉的REST的接口我们可以发现,GraphQL中是按根查询的类型来划分Query职能的,同时还会明确的声明每个Query所返回的数据类型,这里的关于类型的语法和上一章节中是一样的。需要注意的是,我们所声明的任何Query都必须是Root Query的子集,这和GraphQL内部的运行机制有关。
例子中我们仅仅声明了Query类型和Mutation类型,如果我们的应用中对于评论列表有real-time的需求的话,在REST中,我们可能会直接通过长连接或者通过提供一些带验证的获取长连接url的接口,比如:
POST /api/v1/messages/
之后长连接会将新的数据推送给我们,在GraphQL中,我们则会以更加声明式的方式进行声明,如下
subscription {
updatedArticle() {
mutation
node {
comments: [Comment!]!
}
}
}
Resolver
如果我们仅仅在Schema中声明了若干Query,那么我们只进行了一半的工作,因为我们并没有提供相关Query所返回数据的逻辑。为了能够使GraphQL正常工作,我们还需要再了解一个核心概念,Resolver(解析函数)。
GraphQL中,我们会有这样一个约定,Query和与之对应的Resolver是同名的,这样在GraphQL才能把它们对应起来,举个例子,比如关于articles(): [Article!]!这个Query, 它的Resolver的名字必然叫做articles。
在介绍Resolver之前,是时候从整体上了解下GraphQL的内部工作机制了,假设现在我们要对使用我们已经声明的articles的Query,我们可能会写以下查询语句(同样暂时忽略语法):
query {
articles {
id
author {
name
}
comments {
id
desc
author
}
}
}
GraphQL在解析这段查询语句时会按如下步骤(简略版):
- 首先进行第一层解析,当前Query的Root Query类型是query,同时需要它的名字是articles
- 之后会尝试使用articles的Resolver获取解析数据,第一层解析完毕
- 之后对第一层解析的返回值,进行第二层解析,当前articles还包含三个子Query,分别是id、author和comments
- id在Author类型中为标量类型,解析结束
- author在Author类型中为对象类型User,尝试使用User的Resolver获取数据,当前field解析完毕
- 之后对第二层解析的返回值,进行第三层解析,当前author还包含一个Query, name,由于它是标量类型,解析结束
- comments同上...
我们可以发现,GraphQL大体的解析流程就是遇到一个Query之后,尝试使用它的Resolver取值,之后再对返回值进行解析,这个过程是递归的,直到所解析Field的类型是Scalar Type(标量类型)为止。解析的整个过程我们可以把它想象成一个很长的Resolver Chain(解析链)。
其他知识点:
1. HTTP方法、标题和正文
你的GraphQL HTTP服务器应当能够处理HTTP GET和POST方法。
GET请求
在收到一个HTTP GET请求时, 应当在“query”查询字符串(query string)中指定GraphQL查询。例如,如果我们要执行以下GraphQL查询:
{
me {
name
}
}
此请求可以通过HTTP GET 发送,如下所示:
http: //myapi/graphql?query={me {name}}
查询变量可以作为JSON编码的字符串发送到名为variables的附加查询参数中。如果查询包含多个具名操作,则可以使用一个operationName查询参数来控制哪一个应当执行。
POST请求
标准的GraphQL POST请求应当使用application/json内容类型(content type),并包含以下形式JSON编码请全体:
{
"query": "...",
"operationName": "...",
"variables": { "myVariable": "someValue", ... }
}
operationName和variables是可选字段。仅当查询中存在多个操作时才需要operationName。
除了上边这种请求之外, 我们还建议支持另外两种情况:
- 如果存在“query”这一查询字符串参数(如上面的GET示例中),则应当以与HTTP GET 相同的方式进行解析和处理
- 如果存在“application/graphql”Content-Type头, 则将HTTP POST请求体内容视为GraphQL 查询字符串。
集成到vue 工程: vue-apollo