REST vs GraphQL
Această comparație explorează REST și GraphQL, două abordări populare pentru construirea API-urilor, concentrându-se pe preluarea datelor, flexibilitate, performanță, scalabilitate, instrumente și cazuri de utilizare tipice pentru a ajuta echipele să aleagă stilul de API potrivit.
Evidențiate
- REST este simplu și adoptat pe scară largă.
- GraphQL permite preluarea precisă a datelor.
- Cache-ul este mai ușor cu REST.
- GraphQL oferă o experiență superioară pentru dezvoltatori în cazul aplicațiilor complexe.
Ce este ODIHNĂ?
Un stil arhitectural pentru API-uri care folosește metode HTTP standard și URL-uri bazate pe resurse pentru a accesa și manipula datele.
- Stil API: Bazat pe resurse
- Lansat: Începutul anilor 2000
- Protocol: HTTP
- Formatul datelor: De obicei JSON
- Utilizat pe scară largă în serviciile web
Ce este GraphQL?
Un limbaj de interogare și un runtime pentru API-uri care permite clienților să solicite exact datele de care au nevoie într-o singură cerere.
- Stil API: Bazat pe interogări
- Lansat: 2015
- Protocol: HTTP (de obicei)
- Formatul datelor: JSON
- Schemă puternic tipizată
Tabel comparativ
| Funcție | ODIHNĂ | GraphQL |
|---|---|---|
| Preluare de date | Răspunsuri fixe | Interogări definite de client |
| Obținerea excesivă și obținerea insuficientă | Problemă comună | În mare parte evitat |
| Puncte finale | Mai multe puncte finale | Punct unic |
| Schema | Implicit sau vag definit | Schemă puternic tipizată |
| Stocare în cache | Simplu cu caching HTTP | Mai complex |
| Curba de învățare | Mai jos | Mai mare |
| Instrumente și introspecție | Implicit limitat | Introspecție încorporată |
| Versiune | Versiune explicită | Evoluția schemei |
Comparație detaliată
Proiectarea API
REST organizează API-urile în jurul resurselor și al metodelor HTTP standard, cum ar fi GET și POST. GraphQL expune un singur endpoint și permite clienților să definească structura răspunsului folosind interogări și mutații.
Performanță și eficiență rețea
REST poate necesita mai multe cereri pentru a obține datele asociate, ceea ce duce la supra-fetching sau sub-fetching. GraphQL îmbunătățește eficiența rețelei permițând clienților să recupereze toate datele necesare într-o singură cerere, deși interogările complexe pot afecta performanța serverului.
Stocare în cache
REST beneficiază de mecanismele native de cache HTTP, ceea ce face ușoară cache-irea răspunsurilor. Cache-ul GraphQL este mai dificil deoarece interogările sunt dinamice și necesită adesea strategii de cache personalizate.
Instrumentare și experiența dezvoltatorului
REST se bazează pe documentație externă și instrumente pentru explorare. GraphQL oferă introspecție încorporată și instrumente interactive, îmbunătățind descoperirea și productivitatea dezvoltatorilor.
Evoluție și Întreținere
API-urile REST introduc de obicei versiuni noi atunci când sunt necesare modificări incompatibile. GraphQL evoluează schemele prin adăugarea de câmpuri și deprecierea celor vechi, reducând necesitatea de endpoint-uri versiunate.
Avantaje și dezavantaje
ODIHNĂ
Avantaje
- +Simplu și familiar
- +Suport excelent pentru cache HTTP
- +Ușor de depanat
- +Suport extins pentru ecosistem
Conectare
- −Obținerea excesivă și obținerea insuficientă
- −Sunt necesare mai multe puncte finale
- −Structuri de răspuns rigide
- −Suprasarcină de versionare
GraphQL
Avantaje
- +Interogări flexibile de date
- +Punct unic
- +Schemă puternic tipizată
- +Instrumente excelente pentru dezvoltatori
Conectare
- −Mai complex de implementat
- −Cache-ul este mai dificil
- −Potențial pentru interogări costisitoare
- −Curba de învățare mai abruptă
Idei preconcepute comune
GraphQL este întotdeauna mai rapid decât REST.
GraphQL reduce numărul de cereri, dar interogările complexe pot fi mai lente și mai intensive în resurse pe server.
REST nu poate gestiona aplicații complexe.
REST poate susține sisteme complexe, însă poate necesita mai multe endpoint-uri și un design API atent.
GraphQL înlocuiește complet REST.
Multe sisteme folosesc atât REST, cât și GraphQL, în funcție de cazul de utilizare.
API-urile REST sunt învechite.
REST rămâne utilizat pe scară largă și este potrivit pentru multe aplicații.
Întrebări frecvente
Care este mai ușor de învățat, REST sau GraphQL?
Este GraphQL potrivit pentru proiecte mici?
Poate GraphQL să funcționeze cu API-urile REST existente?
Care este mai bun pentru aplicațiile mobile?
Este necesară versiunea în REST?
Elimină GraphQL versionarea?
Care abordare este mai sigură?
Poate GraphQL să înlocuiască complet REST?
Verdict
Alegeți REST pentru API-uri simple, prietenoase cu cache-ul, cu resurse bine definite. Alegeți GraphQL pentru aplicații complexe în care clienții au nevoie de preluare flexibilă a datelor și iterație rapidă a interfeței.
Comparații conexe
AWS vs Azure
Această comparație analizează Amazon Web Services și Microsoft Azure, cele mai mari două platforme cloud, examinând serviciile, modelele de prețuri, scalabilitatea, infrastructura globală, integrarea în mediul enterprise și tipurile de sarcini de lucru tipice, pentru a ajuta organizațiile să determine care furnizor de cloud se potrivește cel mai bine cerințelor lor tehnice și de afaceri.
HTTP vs HTTPS
Această comparație explică diferențele dintre HTTP și HTTPS, două protocoale utilizate pentru transferul datelor pe internet, concentrându-se pe securitate, performanță, criptare, cazuri de utilizare și cele mai bune practici pentru a ajuta cititorii să înțeleagă când sunt necesare conexiunile securizate.
Monolit vs Microservicii
Această comparație analizează arhitecturile monolitice și cele bazate pe microservicii, evidențiind diferențele în structură, scalabilitate, complexitatea dezvoltării, implementare, performanță și costurile operaționale pentru a ajuta echipele să aleagă arhitectura software potrivită.
PostgreSQL vs MySQL
Această comparație explorează PostgreSQL și MySQL, două dintre cele mai importante sisteme de gestionare a bazelor de date relaționale, concentrându-se pe performanță, caracteristici, scalabilitate, securitate, conformitatea cu SQL, suportul comunității și cazurile de utilizare tipice pentru a ajuta dezvoltatorii și organizațiile să aleagă soluția de bază de date potrivită.
Python vs Java
Această comparație analizează Python și Java, două dintre cele mai utilizate limbaje de programare, concentrându-se pe sintaxă, performanță, ecosisteme, cazuri de utilizare, curbă de învățare și scalabilitate pe termen lung pentru a ajuta dezvoltatorii, studenții și organizațiile să aleagă limbajul potrivit pentru obiectivele lor.