Mīts
GraphQL vienmēr ir ātrāks par REST.
Realitāte
GraphQL samazina pieprasījumu skaitu, bet sarežģītas vaicājumi var būt lēnāki un resursietilpīgāki serverī.
apiatpūtagraphqlaizmuguretīmekļa izstrāde
REST pret GraphQL
Šis salīdzinājums aplūko REST un GraphQL — divas populāras pieejas API izstrādei, koncentrējoties uz datu iegūšanu, elastību, veiktspēju, mērogojamību, rīku palīdzību un tipiskajiem lietojuma gadījumiem, lai palīdzētu komandām izvēlēties pareizo API stilu.
Iezīmes
- REST ir vienkāršs un plaši pielietots.
- GraphQL ļauj precīzi iegūt datus.
- Kešošana ir vienkāršāka ar REST.
- GraphQL nodrošina pārāko izstrādātāja pieredzi sarežģītām lietotnēm.
Kas ir Atpūta?
REST arhitektūras stils API, kas izmanto standarta HTTP metodes un resursu bāzētos URL, lai piekļūtu un manipulētu ar datiem.
- API stils: Resursu bāzēts
- Ieviests: 2000. gadu sākumā
- Protokols: HTTP
- Datu formāts: Visbiežāk JSON
- Plati izmantots dažādās tīmekļa pakalpojumos
Kas ir GraphQL?
API vaicājumu valoda un izpildlaiks, kas ļauj klientiem vienā pieprasījumā precīzi pieprasīt tikai tos datus, kas tiem nepieciešami.
- API stils: Vaicājumu balstīts
- Ieviests: 2015. gads
- Protokols: HTTP (parasti)
- Datu formāts: JSON
- Stipri tipizēta shēma
Salīdzinājuma tabula
| Funkcija | Atpūta | GraphQL |
|---|---|---|
| Datu iegūšana | Fiksētas atbildes | Klienta definēti vaicājumi |
| Pārāk daudz iegūšana un nepietiekama iegūšana | Biežs problēma | Galvenokārt izvairīts |
| Galapunkti | Vairāki galapunkti | Vienotā galapunkta risinājums |
| Skema | Nenoskaidrots vai vaļīgi definēts | Stipri tipizēta shēma |
| Kešošana | Vienkārši ar HTTP kešošanu | Vairāk sarežģīts |
| Mācīšanās līkne | Pamazināt | Augstāks |
| Rīku un introspekcijas rīki | Pēc noklusējuma ierobežots | Iebūvētā introspekcija |
| Versijas vadība | Atklāta versiju norādīšana | Sķēmu evolūcija |
Detalizēts salīdzinājums
API dizains
REST organizē API ap resursiem un standarta HTTP metodēm, piemēram, GET un POST. GraphQL atklāj vienu galapunktu un ļauj klientiem definēt atbildes struktūru, izmantojot vaicājumus un mutācijas.
Veiktspēja un tīkla efektivitāte
REST var prasīt vairākus pieprasījumus, lai iegūtu saistītos datus, kas var izraisīt pārmērīgu vai nepietiekamu datu iegūšanu. GraphQL uzlabo tīkla efektivitāti, ļaujot klientiem iegūt visus nepieciešamos datus vienā pieprasījumā, lai gan sarežģītas vaicājumi var ietekmēt servera veiktspēju.
Kešošana
REST labvēlīgi izmanto HTTP iebūvētās kešošanas mehānismus, kas atvieglo atbilžu kešošanu. GraphQL kešošana ir izaicinošāka, jo vaicājumi ir dinamiski un bieži vien prasa pielāgotas kešošanas stratēģijas.
Rīku un izstrādātāja pieredze
REST ir atkarīgs no ārējās dokumentācijas un rīkiem izpētei. GraphQL piedāvā iebūvētu introspekciju un interaktīvus rīkus, uzlabojot atklājamību un izstrādātāju produktivitāti.
Evolūcija un uzturēšana
REST API parasti ievieto jaunas versijas, kad nepieciešamas būtiskas izmaiņas. GraphQL attīsta shēmas, pievienojot laukus un novecojot vecos, samazinot nepieciešamību pēc versiju punktiem.
Priekšrocības un trūkumi
Atpūta
Iepriekšējumi
- + Vienkāršs un pazīstams
- + Lieliska HTTP kešošanas atbalsts
- + Viegli atkļūdot
- + Plataformas plaša ekosistēmas atbalsts
Ievietots
- − Pārāk daudz datu iegūšana un nepietiekama datu iegūšana
- − Nepieciešami vairāki galapunkti
- − Stingras atbildes struktūras
- − Versijas pārvaldības papildu slogs
GraphQL
Iepriekšējumi
- + Elastīgas datu vaicājumi
- + Vienotā galapunkta risinājums
- + Stipri tipizēta shēma
- + Lieliska izstrādātāju rīku kopums
Ievietots
- − Sarežģītāks īstenošanai
- − Kešošana ir sarežģītāka
- − Iespēja dārgu vaicājumu veikšanai
- − Augstāka mācīšanās līkne
Biežas maldības
Mīts
REST nevar apstrādāt sarežģītas lietotnes.
Realitāte
REST var atbalstīt sarežģītas sistēmas, bet var būt nepieciešams vairāk galapunktu un rūpīgs API dizains.
Mīts
GraphQL pilnībā aizvieto REST.
Realitāte
Daudzas sistēmas izmanto gan REST, gan GraphQL atkarībā no lietojuma gadījuma.
Mīts
REST API ir novecojušas.
Realitāte
REST joprojām ir plaši izmantots un labi piemērots daudzām lietojumprogrammām.
Bieži uzdotie jautājumi
Kas ir vieglāk iemācīties, REST vai GraphQL?
REST parasti ir vieglāk apgūstama savas vienkāršības un atkarības no standarta HTTP koncepcijām dēļ.
Vai GraphQL ir piemērota maziem projektiem?
Tas var būt, bet papildu sarežģītība var nebūt nepieciešama maziem vai vienkāršiem lietojumprogrammām.
Vai GraphQL var strādāt ar esošajām REST API?
Jā, GraphQL var darboties kā slānis virs esošajiem REST pakalpojumiem.
Kas ir labāks mobilajām lietotnēm?
GraphQL bieži vien tiek izvēlēts mobilajām lietotnēm, jo tas samazina tīkla pieprasījumus un atbildes apjomu.
Vai REST nepieciešama versiju kontrole?
Jā, REST API bieži izmanto versiju, ieviešot būtiskas izmaiņas.
Vai GraphQL novērš versiju veidošanu?
GraphQL samazina nepieciešamību pēc versiju veidošanas, attīstot shēmas, bet būtiskas izmaiņas joprojām prasa uzmanību.
Kura pieeja ir drošāka?
Abi ir drošas, ja tās ir pareizi īstenotas, izmantojot autentifikāciju, autorizāciju un pieprasījumu ierobežošanu.
Vai GraphQL var pilnībā aizstāt REST?
Dažās sistēmās jā, bet daudzās arhitektūrās veiksmīgi izmanto abu veidu kombināciju.
Spriedums
Izvēlieties REST vienkāršām, kešatbildīgām API ar labi definētām resursiem. Izvēlieties GraphQL sarežģītām lietotnēm, kur klientiem nepieciešama elastīga datu iegūšana un ātra priekšgala iterācija.
Saistītie salīdzinājumi
Autentifikācija pret autorizāciju
Šī salīdzinājums skaidro atšķirību starp autentifikāciju un autorizāciju — divām galvenajām drošības koncepcijām digitālajās sistēmās, izpētot, kā atšķiras identitātes pārbaude no piekļuves tiesību kontroles, kad notiek katrs process, iesaistītās tehnoloģijas un kā tie sadarbojas, lai aizsargātu lietotnes, datus un lietotāju piekļuvi.
AWS pret Azure
Šis salīdzinājums analizē Amazon Web Services un Microsoft Azure, divas lielākās mākoņplatformas, izvērtējot pakalpojumus, cenu modeļus, mērogojamību, globālo infrastruktūru, uzņēmumu integrāciju un tipiskos darba slodzes veidus, lai palīdzētu organizācijām noteikt, kurš mākoņpakalpojumu sniedzējs vislabāk atbilst viņu tehniskajām un biznesa prasībām.
Django pret Flask
Šis salīdzinājums aplūko Django un Flask, divus populārus Python tīmekļa ietvarus, izpētot to dizaina filozofiju, funkcijas, veiktspēju, mērogojamību, mācīšanās līkni un biežākos lietojuma gadījumus, lai palīdzētu izstrādātājiem izvēlēties piemērotu rīku dažāda veida projektiem.
HTTP pret HTTPS
Šis salīdzinājums izskaidro atšķirības starp HTTP un HTTPS, diviem protokoliem, kas tiek izmantoti datu pārsūtīšanai internetā, koncentrējoties uz drošību, veiktspēju, šifrēšanu, lietošanas gadījumiem un labākajām praksēm, lai palīdzētu lasītājiem saprast, kad nepieciešami droši savienojumi.
MongoDB pret PostgreSQL
Šis salīdzinājums analizē MongoDB un PostgreSQL, divas plaši izmantotas datubāzu sistēmas, kontrastējot to datu modeļus, konsekvences garantijas, mērogošanas pieejas, veiktspējas raksturojumus un ideālās lietošanas gadījumus, lai palīdzētu komandām izvēlēties pareizo datubāzi mūsdienu lietojumprogrammām.