REST a GraphQL
Porównanie omawia REST i GraphQL, dwa popularne podejścia do tworzenia API, koncentrując się na pobieraniu danych, elastyczności, wydajności, skalowalności, narzędziach oraz typowych przypadkach użycia, aby pomóc zespołom wybrać odpowiedni styl API.
Najważniejsze informacje
- REST jest prosty i powszechnie stosowany.
- GraphQL umożliwia precyzyjne pobieranie danych.
- Buforowanie jest prostsze z REST.
- GraphQL zapewnia lepsze doświadczenie deweloperskie dla złożonych aplikacji.
Czym jest ODP?
Styl architektoniczny dla API, który wykorzystuje standardowe metody HTTP oraz adresy URL oparte na zasobach do uzyskiwania dostępu i manipulowania danymi.
- Styl API: oparty na zasobach
- Wprowadzono: początek lat 2000.
- Protokół: HTTP
- Format danych: najczęściej JSON
- Powszechnie stosowany w usługach internetowych
Czym jest GraphQL?
Język zapytań i środowisko wykonawcze dla API, które umożliwia klientom żądanie dokładnie tych danych, których potrzebują, w jednym zapytaniu.
- Styl API: Oparty na zapytaniach
- Wprowadzono: 2015
- Protokół: HTTP (zazwyczaj)
- Format danych: JSON
- Silnie typowany schemat
Tabela porównawcza
| Funkcja | ODP | GraphQL |
|---|---|---|
| Pobieranie danych | Stałe odpowiedzi | Zapytania zdefiniowane przez klienta |
| Pobieranie nadmiarowych danych i pobieranie niewystarczających danych | Typowy problem | Głównie unikane |
| Punkt końcowy | Wiele punktów końcowych | Pojedynczy punkt końcowy |
| Schemat | Niejawne lub luźno zdefiniowane | Silnie typowany schemat |
| Buforowanie | Proste z pamięcią podręczną HTTP | Bardziej złożone |
| Krzywa uczenia się | Obniż | Wyższy |
| Narzędzia i introspekcja | Domyślnie ograniczone | Wbudowana introspekcja |
| Wersjonowanie | Wersjonowanie jawne | Ewolucja schematu |
Szczegółowe porównanie
Projektowanie API
REST organizuje API wokół zasobów i standardowych metod HTTP, takich jak GET i POST. GraphQL udostępnia pojedynczy punkt końcowy i pozwala klientom definiować strukturę odpowiedzi za pomocą zapytań i mutacji.
Wydajność i efektywność sieci
REST może wymagać wielu żądań, aby pobrać powiązane dane, co prowadzi do nadmiernego lub niedostatecznego pobierania. GraphQL poprawia efektywność sieci, umożliwiając klientom pobranie wszystkich potrzebnych danych w jednym żądaniu, choć złożone zapytania mogą wpływać na wydajność serwera.
Buforowanie
REST korzysta z natywnych mechanizmów buforowania HTTP, co ułatwia buforowanie odpowiedzi. Buforowanie GraphQL jest bardziej wymagające, ponieważ zapytania są dynamiczne i często wymagają niestandardowych strategii buforowania.
Narzędzia i doświadczenie programisty
REST opiera się na zewnętrznej dokumentacji i narzędziach do eksploracji. GraphQL oferuje wbudowaną introspekcję i interaktywne narzędzia, poprawiając odkrywalność i produktywność programistów.
Ewolucja i Utrzymanie
Interfejsy REST API zazwyczaj wprowadzają nowe wersje, gdy potrzebne są zmiany łamiące kompatybilność. GraphQL ewoluuje schematy poprzez dodawanie pól i wycofywanie starych, zmniejszając potrzebę stosowania wersjonowanych endpointów.
Zalety i wady
ODP
Zalety
- +Proste i znajome
- +Doskonała obsługa pamięci podręcznej HTTP
- +Łatwe w debugowaniu
- +Szerokie wsparcie ekosystemu
Zawartość
- −Pobieranie nadmiarowych danych i pobieranie niewystarczających danych
- −Wymagane wiele punktów końcowych
- −Sztywne struktury odpowiedzi
- −Nadmiar związany z wersjonowaniem
GraphQL
Zalety
- +Elastyczne zapytania o dane
- +Pojedynczy punkt końcowy
- +Silnie typowany schemat
- +Doskonałe narzędzia dla programistów
Zawartość
- −Trudniejsze do wdrożenia
- −Buforowanie jest trudniejsze
- −Możliwość kosztownych zapytań
- −Wyższa krzywa uczenia się
Częste nieporozumienia
GraphQL jest zawsze szybszy niż REST.
GraphQL zmniejsza liczbę żądań, ale złożone zapytania mogą być wolniejsze i bardziej zasobożerne po stronie serwera.
REST nie radzi sobie ze złożonymi aplikacjami.
REST może obsługiwać złożone systemy, ale może wymagać większej liczby punktów końcowych i starannego projektowania API.
GraphQL całkowicie zastępuje REST.
Wiele systemów korzysta zarówno z REST, jak i GraphQL w zależności od przypadku użycia.
Interfejsy API REST są przestarzałe.
REST jest nadal powszechnie stosowany i dobrze nadaje się do wielu aplikacji.
Często zadawane pytania
Które jest łatwiejsze do nauki, REST czy GraphQL?
Czy GraphQL nadaje się do małych projektów?
Czy GraphQL może współpracować z istniejącymi API REST?
Które jest lepsze dla aplikacji mobilnych?
Czy REST wymaga wersjonowania?
Czy GraphQL eliminuje wersjonowanie?
Które podejście jest bardziej bezpieczne?
Czy GraphQL może całkowicie zastąpić REST?
Wynik
Wybierz REST dla prostych, przyjaznych pamięci podręcznej API z dobrze zdefiniowanymi zasobami. Wybierz GraphQL dla złożonych aplikacji, w których klienci potrzebują elastycznego pobierania danych i szybkiej iteracji frontendowej.
Powiązane porównania
AWS kontra Azure
Poniższe porównanie analizuje Amazon Web Services i Microsoft Azure, dwie największe platformy chmurowe, poprzez badanie usług, modeli cenowych, skalowalności, globalnej infrastruktury, integracji z przedsiębiorstwami oraz typowych obciążeń, aby pomóc organizacjom określić, który dostawca chmury najlepiej odpowiada ich wymaganiom technicznym i biznesowym.
HTTP a HTTPS
Poniższe porównanie wyjaśnia różnice między protokołami HTTP i HTTPS, używanymi do przesyłania danych w sieci, koncentrując się na bezpieczeństwie, wydajności, szyfrowaniu, przypadkach użycia oraz najlepszych praktykach, aby pomóc czytelnikom zrozumieć, kiedy konieczne są bezpieczne połączenia.
Monolit kontra Mikroserwisy
Porównanie to analizuje architektury monolityczne i mikrousługowe, podkreślając różnice w strukturze, skalowalności, złożoności rozwoju, wdrażaniu, wydajności oraz kosztach operacyjnych, aby pomóc zespołom wybrać odpowiednią architekturę oprogramowania.
PostgreSQL kontra MySQL
Porównanie to analizuje PostgreSQL i MySQL, dwa wiodące systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych, koncentrując się na wydajności, funkcjach, skalowalności, bezpieczeństwie, zgodności z SQL, wsparciu społeczności oraz typowych przypadkach użycia, aby pomóc programistom i organizacjom wybrać odpowiednie rozwiązanie bazodanowe.
Python kontra Java
Poniższe porównanie analizuje Pythona i Javę, dwa z najczęściej używanych języków programowania, koncentrując się na składni, wydajności, ekosystemach, przypadkach użycia, krzywej uczenia się oraz długoterminowej skalowalności, aby pomóc programistom, studentom i organizacjom wybrać odpowiedni język do ich celów.