апівідпочинокgraphqlбекендвеб-розробка

REST проти GraphQL

Це порівняння досліджує REST та GraphQL — два популярні підходи до створення API, зосереджуючись на отриманні даних, гнучкості, продуктивності, масштабованості, інструментах та типових сценаріях використання, щоб допомогти командам обрати правильний стиль API.

Найважливіше

REST простий і широко використовується.
GraphQL дозволяє точно отримувати дані.
Кешування простіше з REST.
GraphQL пропонує чудовий досвід розробки для складних додатків.

Що таке ВІДПОЧИНОК?

Архітектурний стиль для API, який використовує стандартні методи HTTP та URL-адреси на основі ресурсів для доступу та маніпуляції даними.

Стиль API: на основі ресурсів
Представлено: на початку 2000-х
Протокол: HTTP
Формат даних: зазвичай JSON
Широко використовується у веб-сервісах

Що таке GraphQL?

Мова запитів та середовище виконання для API, що дозволяє клієнтам отримувати саме ті дані, які їм потрібні, в одному запиті.

Стиль API: На основі запитів
Представлено: 2015
Протокол: HTTP (зазвичай)
Формат даних: JSON
Сильно типізована схема

Таблиця порівняння

Функція	ВІДПОЧИНОК	GraphQL
Отримання даних	Фіксовані відповіді	Запити, визначені клієнтом
Надмірне отримання даних та недостатнє отримання даних	Поширена проблема	Здебільшого уникається
Кінцеві точки	Кілька кінцевих точок	Єдина кінцева точка
Схема	Неявно або нечітко визначені	Сильно типізована схема
Кешування	Просто з HTTP-кешуванням	Більш складний
Крива навчання	Нижче	Вище
Інструменти та інтроспекція	Обмежено за замовчуванням	Вбудована інтроспекція
Версіонування	Явна версіонність	Еволюція схем

Детальне порівняння

Проєктування API

REST організовує API навколо ресурсів та стандартних HTTP-методів, таких як GET і POST. GraphQL надає єдину кінцеву точку та дозволяє клієнтам визначати структуру відповіді за допомогою запитів і мутацій.

Продуктивність та ефективність мережі

REST може вимагати кількох запитів для отримання пов’язаних даних, що призводить до надмірного або недостатнього завантаження. GraphQL підвищує ефективність мережі, дозволяючи клієнтам отримувати всі необхідні дані в одному запиті, хоча складні запити можуть впливати на продуктивність сервера.

Кешування

REST використовує вбудовані механізми кешування HTTP, що спрощує кешування відповідей. Кешування GraphQL складніше, оскільки запити є динамічними та часто потребують спеціальних стратегій кешування.

Інструменти та досвід розробника

REST покладається на зовнішню документацію та інструменти для дослідження. GraphQL має вбудовану інтроспекцію та інтерактивні інструменти, що покращує можливість виявлення та продуктивність розробників.

Еволюція та обслуговування

REST API зазвичай вводять нові версії, коли потрібні зміни, що порушують сумісність. GraphQL розвиває схеми, додаючи поля та застаріваючи старі, зменшуючи потребу в версійних ендпоінтах.

Переваги та недоліки

ВІДПОЧИНОК

Переваги

+Просте та знайоме
+Відмінна підтримка кешування HTTP
+Легко налагоджувати
+Широка підтримка екосистеми

Збережено

−Надмірне отримання даних та недостатнє отримання даних
−Потрібно кілька кінцевих точок
−Жорсткі структури реагування
−Надмірність версіонування

GraphQL

Переваги

+Гнучкі запити до даних
+Єдина кінцева точка
+Сильно типізована схема
+Чудові інструменти для розробників

Збережено

−Складніше реалізувати
−Кешування складніше
−Можливість дорогих запитів
−Вищий поріг навчання

Поширені помилкові уявлення

Міф

GraphQL завжди швидший за REST.

Реальність

GraphQL зменшує кількість запитів, але складні запити можуть бути повільнішими та більш ресурсомісткими на сервері.

Міф

REST не може впоратися зі складними додатками.

Реальність

REST може підтримувати складні системи, але може вимагати більшої кількості кінцевих точок та ретельного проєктування API.

Міф

GraphQL повністю замінює REST.

Реальність

Багато систем використовують як REST, так і GraphQL залежно від випадку використання.

Міф

REST API застаріли.

Реальність

REST залишається широко використовуваним і добре підходить для багатьох застосунків.

Часті запитання

Яке легше вивчити, REST чи GraphQL?

REST зазвичай легше вивчити завдяки його простоті та опорі на стандартні концепції HTTP.

Чи підходить GraphQL для невеликих проєктів?

Воно може бути, але додаткова складність може бути непотрібною для невеликих або простих застосунків.

Чи може GraphQL працювати з існуючими REST API?

Так, GraphQL може виступати як шар поверх існуючих REST-сервісів.

Яке рішення краще для мобільних додатків?

GraphQL часто віддають перевагу для мобільних додатків, оскільки він зменшує кількість мережевих запитів і розмір даних.

Чи потребує REST версіонування?

Так, REST API зазвичай використовують версіонування при внесенні змін, що порушують сумісність.

Чи усуває GraphQL версіонування?

GraphQL зменшує потребу у версіонуванні шляхом еволюції схем, але руйнівні зміни все одно вимагають обережності.

Який підхід є безпечнішим?

Обидва можуть бути безпечними, якщо правильно реалізовані, з використанням аутентифікації, авторизації та обмеження кількості запитів.

Чи може GraphQL повністю замінити REST?

У деяких системах так, але багато архітектур успішно використовують поєднання обох підходів.

Висновок

Обирайте REST для простих, кешопридатних API з чітко визначеними ресурсами. Обирайте GraphQL для складних додатків, де клієнтам потрібне гнучке отримання даних та швидка ітерація фронтенду.

Пов'язані порівняння

AWS проти Azure

Цей порівняльний аналіз досліджує Amazon Web Services та Microsoft Azure — дві найбільші хмарні платформи, розглядаючи послуги, моделі ціноутворення, масштабованість, глобальну інфраструктуру, інтеграцію з підприємствами та типові робочі навантаження, щоб допомогти організаціям визначити, який хмарний провайдер найкраще відповідає їхнім технічним і бізнес-вимогам.

HTTP проти HTTPS

Це порівняння пояснює відмінності між HTTP та HTTPS — двома протоколами, що використовуються для передачі даних у мережі, зосереджуючись на безпеці, продуктивності, шифруванні, сценаріях використання та найкращих практиках, щоб допомогти читачам зрозуміти, коли потрібні захищені з’єднання.

PostgreSQL проти MySQL

Це порівняння досліджує PostgreSQL та MySQL — дві провідні системи керування реляційними базами даних, зосереджуючись на продуктивності, функціональності, масштабованості, безпеці, відповідності стандартам SQL, підтримці спільноти та типових сценаріях використання, щоб допомогти розробникам і організаціям обрати правильне рішення для бази даних.

Python проти Java

Цей порівняльний аналіз розглядає Python та Java — дві з найпоширеніших мов програмування, зосереджуючись на синтаксисі, продуктивності, екосистемах, сценаріях використання, кривій навчання та довгостроковій масштабованості, щоб допомогти розробникам, студентам та організаціям обрати відповідну мову для своїх цілей.

Python проти JavaScript

Цей порівняльний аналіз розглядає Python та JavaScript — дві провідні мови програмування, зосереджуючись на синтаксисі, виконанні, продуктивності, екосистемі, сценаріях використання та кривій навчання, щоб допомогти розробникам обрати найкращу мову для веб-розробки, наук про дані, автоматизації чи повноцінних проєктів.