APIlikutisGraphQLužnugaristinklalapių kūrimas

REST vs GraphQL

Ši palyginimas nagrinėja REST ir GraphQL – dvi populiarias API kūrimo prieigas, sutelkiant dėmesį į duomenų gavimą, lankstumą, našumą, plečiamumą, įrankius ir tipinius naudojimo atvejus, kad padėtų komandoms pasirinkti tinkamą API stilių.

Akcentai

REST yra paprastas ir plačiai priimtas.
GraphQL leidžia tiksliai gauti duomenis.
Buferizacija lengvesnė su REST.
GraphQL siūlo pranašesnę kūrėjų patirtį sudėtingoms programėlėms.

Kas yra POILSIS?

API architektūros stilius, naudojantis standartinius HTTP metodus ir išteklių pagrindu sudarytus URL adresus duomenims pasiekti ir manipuliuoti.

API stilius: Išteklių pagrindu
Pasirodė: Ankstyvasis 2000-ųjų dešimtmetis
Protokolas: HTTP
Duomenų formatas: Dažniausiai JSON
Platiai naudojamas interneto paslaugose

Kas yra GraphQL?

API užklausų kalba ir vykdymo aplinka, leidžianti klientams vienu užklausimu paprašyti būtent tų duomenų, kurių jiems reikia.

API stilius: užklausų pagrįstas
Išleista: 2015
Protokolas: HTTP (paprastai)
Duomenų formatas: JSON
Stipriai tipizuota schema

Palyginimo lentelė

Funkcija	POILSIS	GraphQL
Duomenų gavimas	Fiksuoti atsakymai	Kliento apibrėžti užklausimai
Perteklinė ir nepakankama duomenų paėmimo operacija	Dažna problema	Daugiausia vengiama
Galutiniai taškai	Keli kelių galutiniai taškai	Vienas galutinis taškas
Schema	Netiesiogiai apibrėžtas arba neaiškiai apibrėžtas	Stipriai tipizuota schema
Kešavimas	Paprasta su HTTP talpinimu	Sudėtingesnis
Mokymosi kreivė	Žemesnis	Aukštesnis
Įrankiai ir introspekcija	Numatytas pagal nutylėjimą	Įmontuota introspekcija
Versijavimas	Aiškus versijavimas	Schemos evoliucija

Išsamus palyginimas

API projektavimas

REST organizuoja API aplink išteklius ir standartinius HTTP metodus, tokius kaip GET ir POST. GraphQL pateikia vieną galutinį tašką ir leidžia klientams apibrėžti atsakymo struktūrą naudojant užklausas ir mutacijas.

Veiklos našumas ir tinklo efektyvumas

REST gali reikalauti kelių užklausų, norint gauti susijusius duomenis, kas gali sukelti perteklinį ar nepakankamą duomenų gavimą. GraphQL pagerina tinklo efektyvumą, leidžiant klientams gauti visus reikiamus duomenis viena užklausa, nors sudėtingos užklausos gali paveikti serverio našumą.

Kešavimas

REST naudoja įgimtus HTTP talpinimo mechanizmus, todėl atsakymų talpinimas yra paprastas. GraphQL talpinimas yra sudėtingesnis, nes užklausos yra dinamiškos ir dažnai reikalauja specialių talpinimo strategijų.

Įrankiai ir kūrėjo patirtis

REST priklauso nuo išorinės dokumentacijos ir įrankių tyrinėjimui. GraphQL siūlo įmontuotą introspekciją ir interaktyvius įrankius, pagerindamas atrasti galimybes ir kūrėjų produktyvumą.

Evoliucija ir priežiūra

REST API paprastai pristato naujas versijas, kai reikalingi esminiai pakeitimai. GraphQL tobulina schemas, pridedant laukus ir pasenusius pažymint kaip nebenaudojamus, taip sumažindamas poreikį versijuoti galutinius taškus.

Privalumai ir trūkumai

POILSIS

Privalumai

+ Paprasta ir pažįstama
+ Puiki HTTP talpinimo palaikymo funkcija
+ Lengva derinti
+ Plati ekosistemos palaikymas

Pasirinkta

− Perteklinė ir nepakankama duomenų gavimo operacija
− Reikalinga keletas galutinių taškų
− Griežtos atsakymo struktūros
− Versijų valdymo papildomas darbas

GraphQL

Privalumai

+ Lankstūs duomenų užklausos
+ Vienintelis galutinis taškas
+ Stipriai tipizuota schema
+ Puikios kūrėjo įrankiai

Pasirinkta

− Sudėtingiau įgyvendinti
− Kešavimas yra sudėtingesnis
− Brangūs užklausų galimybė
− Didesnis mokymosi kreivės lygis

Dažni klaidingi įsitikinimai

Mitas

GraphQL visada greitesnis už REST.

Realybė

GraphQL sumažina užklausų skaičių, tačiau sudėtingi užklausimai gali būti lėtesni ir reikalauti daugiau išteklių serveryje.

Mitas

REST negali tvarkyti sudėtingų programų.

Realybė

REST gali palaikyti sudėtingas sistemas, tačiau gali reikėti daugiau galutinių taškų ir kruopštaus API projektavimo.

Mitas

GraphQL visiškai pakeičia REST.

Realybė

Daugelis sistemų naudoja tiek REST, tiek GraphQL priklausomai nuo naudojimo atvejo.

Mitas

REST API yra pasenę.

Realybė

REST išlieka plačiai naudojamas ir tinkamas daugeliui programų.

Dažnai užduodami klausimai

Kuris lengviau išmokti – REST ar GraphQL?

REST paprastai lengviau išmokti dėl savo paprastumo ir priklausomybės nuo standartinių HTTP koncepcijų.

Ar GraphQL tinka mažiems projektams?

Tai gali būti, tačiau pridėtas sudėtingumas gali būti nereikalingas mažoms ar paprastoms programoms.

Ar gali GraphQL dirbti su esamomis REST API?

Taip, GraphQL gali veikti kaip sluoksnis virš esamų REST paslaugų.

Kuris geriau tinka mobilioms programėlėms?

GraphQL dažnai yra pageidaujamas mobiliosioms programėlėms, nes sumažina tinklo užklausų skaičių ir perduodamų duomenų kiekį.

Ar REST reikia versijavimo?

Taip, REST API dažnai naudoja versijavimą, pristatydami esminius pakeitimus.

Ar GraphQL pašalina versijavimą?

GraphQL sumažina poreikį versijavimui keičiant schemas, tačiau esminiai pakeitimai vis tiek reikalauja atsargumo.

Kuris požiūris yra saugesnis?

Abu abu gali būti saugūs, jei įgyvendinami tinkamai, naudojant autentifikaciją, autorizaciją ir greičio ribojimą.

Ar galėtų GraphQL visiškai pakeisti REST?

Kai kuriose sistemose taip, tačiau daugelis architektūrų sėkmingai naudoja abiejų derinį.

Nuosprendis

Pasirinkite REST paprastiems, talpinimo podėlių draugiškiems API su aiškiai apibrėžtais ištekliais. Pasirinkite GraphQL sudėtingoms programoms, kurioms klientams reikia lanksčiojo duomenų gavimo ir greito priekinio sąsajos tobulinimo.

Susiję palyginimai

Autentifikacija prieš autorizaciją

Ši palyginimas paaiškina skirtumą tarp autentifikacijos ir autorizacijos – dviejų pagrindinių skaitmeninių sistemų saugumo sąvokų, analizuojant, kuo skiriasi tapatybės patvirtinimas ir leidimų kontrolė, kada vyksta kiekvienas procesas, kokios technologijos naudojamos ir kaip jie bendradarbiauja, kad apsaugotų programas, duomenis ir vartotojų prieigą.

AWS prieš Azure

Ši palyginimo analizė apžvelgia „Amazon Web Services“ ir „Microsoft Azure“ – dvi didžiausias debesų skaičiavimo platformas, nagrinėdama paslaugas, kainodaros modelius, mastelį, pasaulinę infrastruktūrą, įmonių integraciją ir tipinius darbo krūvius, kad padėtų organizacijoms nustatyti, kuris debesų paslaugų tiekėjas geriausiai atitinka jų techninius ir verslo poreikius.

Django prieš Flask

Ši palyginimo analizė apžvelgia Django ir Flask – du populiarius Python interneto karkasus – nagrinėdama jų dizaino filosofiją, funkcijas, našumą, mastelį, mokymosi kreivę ir dažniausius naudojimo atvejus, kad padėtų kūrėjams pasirinkti tinkamą įrankį skirtingiems projektų tipams.

HTTP prieš HTTPS

Ši palyginimas paaiškina skirtumus tarp HTTP ir HTTPS – dviejų protokolų, naudojamų duomenims perduoti internete, akcentuojant saugumą, našumą, šifravimą, naudojimo atvejus ir geriausias praktikas, kad skaitytojai suprastų, kada saugūs ryšiai yra būtini.

MongoDB prieš PostgreSQL

Ši palyginimo analizė nagrinėja „MongoDB“ ir „PostgreSQL“ – du plačiai naudojamus duomenų bazių sistemas, lygindama jų duomenų modelius, nuoseklumo garantijas, mastelio didinimo būdus, našumo charakteristikas ir tinkamiausius naudojimo scenarijus, kad padėtų komandoms pasirinkti tinkamą duomenų bazę šiuolaikinėms programoms.