апипочивкаграфкуелбекендуеб-разработка

REST срещу GraphQL

Този сравнителен анализ разглежда REST и GraphQL – два популярни подхода за изграждане на API-та, като се фокусира върху извличането на данни, гъвкавост, производителност, мащабируемост, инструменти и типични случаи на употреба, за да помогне на екипите да изберат подходящия стил на API.

Акценти

REST е прост и широко приет.
GraphQL позволява точно извличане на данни.
Кеширането е по-лесно с REST.
GraphQL предлага по-добър опит за разработчици при сложни приложения.

Какво е Почивка?

Архитектурен стил за API-та, който използва стандартни HTTP методи и URL адреси, базирани на ресурси, за достъп и манипулиране на данни.

Стил на API: Базиран на ресурси
Представен: началото на 2000-те
Протокол: HTTP
Формат на данните: Обикновено JSON
Широко използван в уеб услугите

Какво е ГрафQL?

Език за заявки и изпълнение за API-та, който позволява на клиентите да поискат точно данните, от които се нуждаят, в една заявка.

Стил на API: Базиран на заявки
Представен: 2015
Протокол: HTTP (обикновено)
Формат на данните: JSON
Силно типизирана схема

Сравнителна таблица

Функция	Почивка	ГрафQL
Извличане на данни	Фиксирани отговори	Клиентски дефинирани заявки
Прекалено извличане и недостатъчно извличане	Чест проблем	Основно избягван
Крайни точки	Множество крайни точки	Единична крайна точка
Схема	Неясно или неточно дефинирано	Силно типизирана схема
Кеширане	Просто с HTTP кеширане	По-сложни
Крива на обучението	По-ниско	По-високо
Инструменти и интроспекция	Ограничено по подразбиране	Вградена интроспекция
Версиониране	Явна версия	Схематична еволюция

Подробно сравнение

Дизайн на API

REST организира API-та около ресурси и стандартни HTTP методи като GET и POST. GraphQL предоставя единствена крайна точка и позволява на клиентите да дефинират структурата на отговора чрез заявки и мутации.

Производителност и мрежова ефективност

REST може да изисква множество заявки за извличане на свързани данни, което води до прекомерно или недостатъчно извличане. GraphQL подобрява ефективността на мрежата, като позволява на клиентите да извличат всички необходими данни с една заявка, макар че сложните заявки могат да повлияят на производителността на сървъра.

Кеширане

REST се възползва от вградените механизми за кеширане на HTTP, което улеснява кеширането на отговорите. Кеширането в GraphQL е по-сложно, тъй като заявките са динамични и често изискват персонализирани стратегии за кеширане.

Инструменти и опит за разработчици

REST разчита на външна документация и инструменти за проучване. GraphQL предлага вградена интроспекция и интерактивни инструменти, което подобрява откриваемостта и продуктивността на разработчиците.

Еволюция и поддръжка

REST API обикновено въвеждат нови версии, когато са необходими разрушителни промени. GraphQL развива схемите си, като добавя полета и отхвърля стари, което намалява нуждата от версиирани крайни точки.

Предимства и Недостатъци

Почивка

Предимства

+Просто и познато
+Отлична поддръжка на HTTP кеширане
+Лесно за дебъгване
+Широка екосистемна поддръжка

Потребителски профил

−Прекалено извличане и недостатъчно извличане
−Необходими са множество крайни точки
−Твърди структури на реакция
−Версиониране с излишно натоварване

ГрафQL

Предимства

+Гъвкави заявки за данни
+Единична крайна точка
+Силно типизирана схема
+Отлични инструменти за разработчици

Потребителски профил

−По-сложно за внедряване
−Кеширането е по-сложно
−Възможност за скъпи заявки
−По-стръмна крива на обучение

Често срещани заблуди

Миф

GraphQL винаги е по-бърз от REST.

Реалност

GraphQL намалява броя на заявките, но сложните заявки могат да бъдат по-бавни и по-ресурсоемки за сървъра.

Миф

REST не може да управлява сложни приложения.

Реалност

REST може да поддържа сложни системи, но може да изисква повече крайни точки и внимателен дизайн на API.

Миф

GraphQL заменя напълно REST.

Реалност

Много системи използват както REST, така и GraphQL в зависимост от конкретния случай на употреба.

Миф

REST API-та са остарели.

Реалност

REST остава широко използван и подходящ за много приложения.

Често задавани въпроси

Кое е по-лесно за научаване, REST или GraphQL?

REST обикновено е по-лесен за научаване поради своята простота и опората си на стандартните HTTP концепции.

Подходящ ли е GraphQL за малки проекти?

Може да бъде, но добавената сложност може да не е необходима за малки или прости приложения.

Може ли GraphQL да работи с вече съществуващи REST API-та?

Да, GraphQL може да действа като слой върху съществуващи REST услуги.

Кое е по-добро за мобилни приложения?

GraphQL често се предпочита за мобилни приложения, защото намалява мрежовите заявки и размера на данните.

Нужен ли версииране при REST?

Да, REST API често използват версииране при въвеждане на несъвместими промени.

Възможно ли е GraphQL да премахне нуждата от версииране?

GraphQL намалява нуждата от версииране чрез еволюция на схемите, но разрушителни промени все още изискват внимание.

Кой подход е по-сигурен?

И двете могат да бъдат сигурни, когато са правилно имплементирани, използвайки автентикация, оторизация и ограничаване на честотата на заявките.

Може ли GraphQL да замени REST изцяло?

В някои системи да, но много архитектури успешно използват смесица от двете.

Решение

Изберете REST за прости, кешируеми API-та с ясно дефинирани ресурси. Изберете GraphQL за сложни приложения, където клиентите се нуждаят от гъвкаво извличане на данни и бърза итерация на фронтенда.

Свързани сравнения

AWS срещу Azure

Този сравнителен анализ разглежда Amazon Web Services и Microsoft Azure – двете най-големи облачни платформи, като изследва услугите, ценовите модели, мащабируемостта, глобалната инфраструктура, интеграцията с корпоративни системи и типичните работни натоварвания, за да помогне на организациите да определят кой облачен доставчик най-добре отговаря на техническите и бизнес изискванията им.

HTTP срещу HTTPS

Този сравнителен анализ обяснява разликите между HTTP и HTTPS – два протокола, използвани за предаване на данни в интернет, като се фокусира върху сигурността, производителността, криптирането, приложенията и най-добрите практики, за да помогне на читателите да разберат кога са необходими защитени връзки.

PostgreSQL срещу MySQL

Този сравнителен анализ разглежда PostgreSQL и MySQL – две водещи релационни системи за управление на бази данни, като се фокусира върху производителност, функции, мащабируемост, сигурност, съвместимост със SQL, подкрепа от общността и типични случаи на употреба, за да помогне на разработчици и организации да изберат подходящото решение за база данни.

Монолит срещу Микросървиси

Този сравнителен анализ разглежда монолитната и микросървисната архитектура, подчертавайки разликите в структурата, мащабируемостта, сложността на разработката, внедряването, производителността и оперативните разходи, за да помогне на екипите да изберат подходящата софтуерна архитектура.

Пайтън срещу JavaScript

Този сравнителен анализ разглежда Python и JavaScript – две водещи езика за програмиране, като се фокусира върху синтаксиса, изпълнението, производителността, екосистемата, приложенията и кривата на обучение, за да помогне на разработчиците да изберат най-подходящия език за уеб разработка, наука за данни, автоматизация или full-stack проекти.