interfejs APIodpoczynekgraphqltył aplikacjitworzenie stron internetowych

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

Mit

GraphQL jest zawsze szybszy niż REST.

Rzeczywistość

GraphQL zmniejsza liczbę żądań, ale złożone zapytania mogą być wolniejsze i bardziej zasobożerne po stronie serwera.

Mit

REST nie radzi sobie ze złożonymi aplikacjami.

Rzeczywistość

REST może obsługiwać złożone systemy, ale może wymagać większej liczby punktów końcowych i starannego projektowania API.

Mit

GraphQL całkowicie zastępuje REST.

Rzeczywistość

Wiele systemów korzysta zarówno z REST, jak i GraphQL w zależności od przypadku użycia.

Mit

Interfejsy API REST są przestarzałe.

Rzeczywistość

REST jest nadal powszechnie stosowany i dobrze nadaje się do wielu aplikacji.

Często zadawane pytania

Które jest łatwiejsze do nauki, REST czy GraphQL?

REST jest ogólnie łatwiejszy do nauczenia ze względu na swoją prostotę i oparcie na standardowych koncepcjach HTTP.

Czy GraphQL nadaje się do małych projektów?

Może tak być, ale dodatkowa złożoność może nie być konieczna w przypadku małych lub prostych aplikacji.

Czy GraphQL może współpracować z istniejącymi API REST?

Tak, GraphQL może działać jako warstwa nad istniejącymi usługami REST.

Które jest lepsze dla aplikacji mobilnych?

GraphQL jest często preferowany w aplikacjach mobilnych, ponieważ zmniejsza liczbę żądań sieciowych i rozmiar przesyłanych danych.

Czy REST wymaga wersjonowania?

Tak, interfejsy API REST często stosują wersjonowanie przy wprowadzaniu zmian niezgodnych wstecz.

Czy GraphQL eliminuje wersjonowanie?

GraphQL zmniejsza potrzebę wersjonowania poprzez ewolucję schematów, ale wprowadzanie zmian powodujących niezgodność nadal wymaga ostrożności.

Które podejście jest bardziej bezpieczne?

Oba mogą być bezpieczne, jeśli są poprawnie wdrożone, z uwzględnieniem uwierzytelniania, autoryzacji i ograniczania liczby żądań.

Czy GraphQL może całkowicie zastąpić REST?

W niektórych systemach tak, ale wiele architektur z powodzeniem wykorzystuje mieszankę obu rozwiązań.

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.

Django kontra Flask

Porównanie to analizuje Django i Flask, dwa popularne frameworki internetowe w Pythonie, poprzez badanie ich filozofii projektowania, funkcji, wydajności, skalowalności, krzywej uczenia się oraz typowych przypadków użycia, aby pomóc programistom wybrać odpowiednie narzędzie do różnych rodzajów projektów.

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.

MongoDB kontra PostgreSQL

Poniższe porównanie analizuje MongoDB i PostgreSQL, dwa powszechnie stosowane systemy baz danych, kontrastując ich modele danych, gwarancje spójności, podejścia do skalowalności, charakterystyki wydajności oraz idealne przypadki użycia, aby pomóc zespołom wybrać odpowiednią bazę danych do nowoczesnych aplikacji.

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.