Comparthing LogoComparthing
APIzbytekGraphQLzadní konecwebový vývoj

REST vs GraphQL

Toto srovnání zkoumá REST a GraphQL, dva oblíbené přístupy pro vytváření API, se zaměřením na získávání dat, flexibilitu, výkon, škálovatelnost, nástroje a typické případy použití, aby týmy mohly zvolit správný styl API.

Zvýraznění

  • REST je jednoduchý a široce přijímaný.
  • GraphQL umožňuje přesné načítání dat.
  • Ukládání do mezipaměti je jednodušší s REST.
  • GraphQL nabízí lepší vývojářský zážitek pro složité aplikace.

Co je ODPOČINEK?

Architektonický styl pro API, který využívá standardní metody HTTP a URL založené na zdrojích pro přístup k datům a jejich manipulaci.

  • Styl API: Na bázi zdrojů
  • Představeno: začátek roku 2000
  • Protokol: HTTP
  • Formát dat: Běžně JSON
  • Široce využíváno napříč webovými službami

Co je GraphQL?

Dotazovací jazyk a runtime pro API, který umožňuje klientům požadovat přesně ta data, která potřebují, v jednom požadavku.

  • Styl API: Dotazový
  • Představeno: 2015
  • Protokol: HTTP (obvykle)
  • Formát dat: JSON
  • Silně typované schéma

Srovnávací tabulka

FunkceODPOČINEKGraphQL
Načítání datPřednastavené odpovědiDotaz definovaný klientem
Nadměrné a nedostatečné načítání datBěžný problémVětšinou se vyhýbáno
Koncové bodyVíce koncových bodůJediný koncový bod
SchémaNevyjádřený nebo volně definovanýSilně typované schéma
Ukládání do mezipamětiJednoduché s HTTP cachovánímSložitější
Křivka učeníNižšíVyšší
Nástroje a introspekceVe výchozím nastavení omezenoVestavěná introspekce
Verzování verzíExplicitní verzováníSchémová evoluce

Podrobné srovnání

Návrh API

REST organizuje API kolem zdrojů a standardních HTTP metod, jako jsou GET a POST. GraphQL vystavuje jediný koncový bod a umožňuje klientům definovat strukturu odpovědi pomocí dotazů a mutací.

Výkon a efektivita sítě

REST může vyžadovat více požadavků pro získání souvisejících dat, což vede k nadměrnému nebo nedostatečnému načítání. GraphQL zlepšuje efektivitu sítě tím, že umožňuje klientům získat všechna potřebná data v jednom požadavku, i když složité dotazy mohou ovlivnit výkon serveru.

Ukládání do mezipaměti

REST těží z nativních mechanismů HTTP cache, což usnadňuje ukládání odpovědí do mezipaměti. Cachování v GraphQL je náročnější, protože dotazy jsou dynamické a často vyžadují vlastní strategie cachování.

Nástroje a vývojářský zážitek

REST spoléhá na externí dokumentaci a nástroje pro průzkum. GraphQL nabízí vestavěnou introspekci a interaktivní nástroje, což zlepšuje objevitelnost a produktivitu vývojářů.

Evoluce a údržba

REST API obvykle zavádějí nové verze, když jsou potřeba zásadní změny. GraphQL vyvíjí schémata přidáváním polí a zastaráváním těch starých, čímž snižuje potřebu verzovaných koncových bodů.

Výhody a nevýhody

ODPOČINEK

Výhody

  • +Jednoduché a známé
  • +Vynikající podpora HTTP cache
  • +Snadné ladění
  • +Široká podpora ekosystému

Souhlasím

  • Nadměrné a nedostatečné načítání dat
  • Je vyžadováno více koncových bodů
  • Pevné reakční struktury
  • Nadbytečná režie verzování

GraphQL

Výhody

  • +Flexibilní dotazování dat
  • +Jediný koncový bod
  • +Silně typované schéma
  • +Vynikající vývojářské nástroje

Souhlasím

  • Složitější na implementaci
  • Ukládání do mezipaměti je složitější
  • Potenciál pro nákladné dotazy
  • Vyšší náročnost učení

Běžné mýty

Mýtus

GraphQL je vždy rychlejší než REST.

Realita

GraphQL snižuje počet požadavků, ale složité dotazy mohou být na serveru pomalejší a náročnější na zdroje.

Mýtus

REST si nedokáže poradit se složitými aplikacemi.

Realita

REST může podporovat složité systémy, ale může vyžadovat více koncových bodů a pečlivý návrh API.

Mýtus

GraphQL zcela nahrazuje REST.

Realita

Mnoho systémů používá jak REST, tak GraphQL v závislosti na konkrétním případu použití.

Mýtus

REST API jsou zastaralé.

Realita

REST zůstává široce používaný a dobře vhodný pro mnoho aplikací.

Často kladené otázky

Které je jednodušší se naučit, REST nebo GraphQL?
REST je obecně snazší se naučit díky své jednoduchosti a spoléhání se na standardní koncepty HTTP.
Je GraphQL vhodný pro malé projekty?
Může to tak být, ale přidaná složitost nemusí být nutná pro malé nebo jednoduché aplikace.
Lze GraphQL používat s existujícími REST API?
Ano, GraphQL může fungovat jako vrstva nad stávajícími REST službami.
Který je lepší pro mobilní aplikace?
GraphQL je často preferován pro mobilní aplikace, protože snižuje počet síťových požadavků a velikost přenášených dat.
Potřebuje REST verzování?
Ano, REST API běžně používají verzování při zavádění zásadních změn.
Eliminuje GraphQL verzování?
GraphQL snižuje potřebu verzování tím, že vyvíjí schémata, ale zásadní změny stále vyžadují opatrnost.
Který přístup je bezpečnější?
Oba mohou být bezpečné, pokud jsou správně implementovány s využitím autentizace, autorizace a omezování počtu požadavků.
Může GraphQL zcela nahradit REST?
V některých systémech ano, ale mnoho architektur úspěšně používá kombinaci obou.

Rozhodnutí

Vyberte REST pro jednoduchá, cache-friendly API s dobře definovanými zdroji. Vyberte GraphQL pro složité aplikace, kde klienti potřebují flexibilní načítání dat a rychlou iteraci frontendové části.

Související srovnání

AWS vs Azure

Tato srovnání analyzuje Amazon Web Services a Microsoft Azure, dvě největší cloudové platformy, zkoumáním služeb, cenových modelů, škálovatelnosti, globální infrastruktury, integrace do podnikového prostředí a typických úloh, aby pomohlo organizacím určit, který cloudový poskytovatel nejlépe vyhovuje jejich technickým a obchodním požadavkům.

HTTP vs HTTPS

Toto srovnání vysvětluje rozdíly mezi HTTP a HTTPS, dvěma protokoly používanými pro přenos dat po webu, se zaměřením na bezpečnost, výkon, šifrování, případy použití a osvědčené postupy, aby čtenáři pochopili, kdy jsou zabezpečená připojení nezbytná.

Monolit vs mikroslužby

Toto srovnání zkoumá monolitickou a mikroslužební architekturu a zdůrazňuje rozdíly ve struktuře, škálovatelnosti, složitosti vývoje, nasazení, výkonu a provozní režii, aby týmům pomohlo vybrat správnou softwarovou architekturu.

PostgreSQL vs MySQL

Toto srovnání zkoumá PostgreSQL a MySQL, dvě přední relační databázové systémy, se zaměřením na výkon, funkce, škálovatelnost, zabezpečení, kompatibilitu se SQL, podporu komunity a typické případy použití, aby pomohlo vývojářům a organizacím vybrat správné databázové řešení.

Python vs Java

Tato srovnání analyzuje Python a Java, dva z nejrozšířenějších programovacích jazyků, se zaměřením na syntaxi, výkon, ekosystémy, případy použití, křivku učení a dlouhodobou škálovatelnost, aby pomohlo vývojářům, studentům a organizacím vybrat si ten správný jazyk pro své cíle.