让我们研究一下GraphQL的设计原则。 查询是分层结构的，具有分层和嵌套字段，查询与响应数据一对一匹配。查询和响应的形状像树，可以查询每个项目的其他嵌套字段。...带有GraphQL的服务器结构必须是自包含的，或者可由GraphQL本身查询。...强类型的GraphQL模式使得代码可预测，并及早发现错误。 当然，GraphQL也不是没有缺点： 使用GraphQL，如果您需要查找有关列表或记录集合的信息，则处理起来会很棘手。...例如，如果您想获取包含其地址的用户列表的详细信息，则它将执行n + 1个查询。一个用于用户列表，然后n查询每个用户的地址。现在它会严重影响性能，因此必须非常小心地处理它。...在下图的微服务架构中，对外的服务采用了REST或者GraphQL的API，而内部微服务之间使用的是gRPC。 5.总结 好了，看了这么多的API选择之后，我们做一个小结。
我还记得当 Facebook 首次推出 GraphQL 时，我们团队都兴奋不已——我们当即意识到 GraphQL 可以解决我们的很多问题，让我们可以在单次的请求中获取所有数据，并为我们的 API 提供结构化文档...幸运的是（或许还带有一点远见），我们的 REST 框架能给我们建立自动化层所需的一切： 我们架构中的每项服务均能够动态地为我们提供其运行的 REST 资源列表 对于单个资源，我们可以内省端点列表和参数...但是，我们最初的方案仅提供了 REST API 返回的模型与 GraphQL 返回的模型之间的一对一映射。...这样并没有将我们的资源真正地链接在一起，我们仍然会使用尽可能多的 GraphQL 查询来获取数据，就像使用 REST API 一样。...schema 就会开始合并在一起——它们并非是能通过 GraphQL 获取的多块小数据，而是由所有 Coursera 的数据和资源组成的网络。
之前在某公司落地查询 API 方案时，我们没有选择 GraphQL，是因为： GraphQL 对于数据用户来说有一定的学习成本 GraphQL 的稳定性很难做，难以限流 学习成本倒也不是特别大的问题，程序员们本能上还是喜欢接触新东西的...时做的限流策略。...着的查询消耗是 1。 Connections: 两点 + 返回的对象数量 GraphQL 的 Connection 表示的是一对多的关系。...edges 对象包含的字段是用来描述一对多的关系的： node：query 返回的 object 列表 cursor：当前在列表中的游标位置 pageInfo 有 hasPreviousPage 和 hasNextPage...的 boolean 字段，用来在列表中进行导航。
这里的服务端不仅指网络服务，用 GraphQL 作为中间层数据引擎提供本地数据的获取也是可行的，GraphQL 规范并没有对数据源和获取方式加以限制。...而在研究 GraphQL 时发生的的误解在于： 规范、教程提到 query（查询）时，无法确认是指客户端侧客户端发出的 Query Document 整个操作还是，Document 中的 query 操作...调用合并：经常提到的与 RESTful 相比较优的一点是，当需要获取多个关联数据时，RESTful 接口往往需要多次调用（并发或串行），而基于 GraphQL 的接口调用则可以将调用顺序体现在结构化的查询中...强类型（字段校验）：由于 JS 语言特性，强类型只能称为字段强类型校验（包括入参类型和返回结果），当数据源返回了比 Schema 多或少的字段时，并不会引发错误，而就算采用了 TypeScript 由于没有运行时校验...版本控制：客户端结构化的查询方式可以让服务追踪到字段的使用情况。且在增加字段时，根据结构化查询按需查询的特点，不会影响旧的调用（虽然 JavaScript 对多了个字段的事情不在意）。
GraphQL实现文件上传接口时，需要声明一个Upload标量来代表要上传的文件 总之，我们只需要记住，标量是GraphQL类型系统中最小的颗粒，关于它在GraphQL解析查询结果时，我们还会再提及它。...总之，我们通过对象模型来构建GraphQL中关于一个数据模型的形状，同时还可以声明各个模型之间的内在关联（一对多、一对一或多对多）。...的位置)，它们的含义分别为： 列表本身为必填项，但其内部元素可以为空 列表本身可以为空，但是其内部元素为必填 列表本身和内部元素均为必填 我们进一步来更改上面的例子，假如我们又声明了一个新的Comment...我们按照字面意思来理解它们就好，如下： query（查询）：当获取数据时，应当选取Query类型 mutation（更改）：当尝试修改数据时，应当使用mutation类型 subscription（订阅...同时，还需要了解一些额外的查询概念，比如分页查询中涉及的Connection、Edge等。 大概就这么多，如有错误，还望指正。
如果没有那么多成本来支撑改造，那么就不需要改造！ 只有当原有需求发生变化，需要对原功能进行修改时，就可以换成GraphQL了。...GraphQL特点总结 声明式数据获取（可以对API进行查询）: 声明式的数据查询带来了接口的精确返回，服务器会按数据查询的格式返回同样结构的 JSON 数据、真正照顾了客户端的灵活性。...Part 2 Schema & Type GraphQL支持的数据操作 GraphQL对数据支持的操作有： 查询（Query）：获取数据的基本查询。...通过对象模型来构建GraphQL中关于一个数据模型的形状，同时还可以声明各个模型之间的内在关联（一对多、一对一或多对多）。 对象类型的定义可以参考下图： 对象模型引入关联关系 是不是很方便呢？...比如： 列表：Type 非空：Type! 列表非空：Type! 非空列表，列表内容类型非空：Type!! 在描述数据模型（模式Schema）时，就可以对字段施加限制条件。
如果没有那么多成本来支撑改造，那么就不需要改造！ 只有当原有需求发生变化，需要对原功能进行修改时，就可以换成GraphQL了。...GraphQL特点总结 声明式数据获取（可以对API进行查询）: 声明式的数据查询带来了接口的精确返回，服务器会按数据查询的格式返回同样结构的 JSON 数据、真正照顾了客户端的灵活性。...---- Part 2 Schema & Type GraphQL支持的数据操作 GraphQL对数据支持的操作有： 查询（Query）：获取数据的基本查询。...通过对象模型来构建GraphQL中关于一个数据模型的形状，同时还可以声明各个模型之间的内在关联（一对多、一对一或多对多）。 对象类型的定义可以参考下图： 对象模型引入关联关系 是不是很方便呢？...比如： 列表：[Type] 非空：Type! 列表非空：[Type]! 非空列表，列表内容类型非空：[Type!]! 在描述数据模型（模式Schema）时，就可以对字段施加限制条件。
如果没有那么多成本来支撑改造，那么就不需要改造！ 只有当原有需求发生变化，需要对原功能进行修改时，就可以换成GraphQL了。...GraphQL特点总结 声明式数据获取（可以对API进行查询）: 声明式的数据查询带来了接口的精确返回，服务器会按数据查询的格式返回同样结构的 JSON 数据、真正照顾了客户端的灵活性。...GraphQL支持的数据操作 GraphQL对数据支持的操作有： 查询（Query）：获取数据的基本查询。 变更（Mutation）：支持对数据的增删改等操作。...通过对象模型来构建GraphQL中关于一个数据模型的形状，同时还可以声明各个模型之间的内在关联（一对多、一对一或多对多）。 对象类型的定义可以参考下图： 是不是很方便呢？...比如： 列表：[Type] 非空：Type! 列表非空：[Type]! 非空列表，列表内容类型非空：[Type!]! 在描述数据模型（模式Schema）时，就可以对字段施加限制条件。
前言 随着多终端、多平台、多业务形态、多技术选型等各方面的发展，前后端的数据交互，日益复杂。 同一份数据，可能以多种不同的形态和结构，在多种场景下被消费。...之前有多少 RESTful 服务，重构后就有多少 GraphQL 服务。它是一个简单的一对一关系。 默认情况下，面向两个 GraphQL 服务发起的查询是两次请求，而不是一次。...举个例子： 前端需要产品数据时，从之前调用产品相关的 RESTful API，变成查询产品相关的 GraphQL。不过，需要订单相关的数据时，可能要查询另一个 GraphQL 服务。...如此，既避免了前端需要一对多的问题，也解决了 API Gateway GraphQL 需要请求 RESTful 全量数据接口的内部冗余问题。让服务到服务之间的数据调用，也可以做到更精确。...在开发 GraphQL-BFF 时，我们的 GraphQL-Service 跟后端基于领域模型的 Service，具有总体上的一一对应关系。
前言 随着多终端、多平台、多业务形态、多技术选型等各方面的发展，前后端的数据交互，日益复杂。 同一份数据，可能以多种不同的形态和结构，在多种场景下被消费。...它是一个简单的一对一关系。 默认情况下，面向两个 GraphQL 服务发起的查询是两次请求，而不是一次。...举个例子： 前端需要产品数据时，从之前调用产品相关的 RESTful API，变成查询产品相关的 GraphQL。不过，需要订单相关的数据时，可能要查询另一个 GraphQL 服务。...如此，既避免了前端需要一对多的问题，也解决了 API Gateway GraphQL 需要请求 RESTful 全量数据接口的内部冗余问题。让服务到服务之间的数据调用，也可以做到更精确。...在开发 GraphQL-BFF 时，我们的 GraphQL-Service 跟后端基于领域模型的 Service，具有总体上的一一对应关系。
GraphQL 既是一种用于 API 的查询语言也是一个满足你数据查询的运行时。...官网地址：https://graphql.org/ 中文网址(感觉不是官方的，连HTTPS都不是)：http://graphql.cn/ GraphQL来自Facebook，它于2012年开始开发，2015...获取不足：使用REST时，我想获取部门和部门的人员，通常我需要先请求查询部门列表；然后遍历返回的部门列表，再次发出请求查询每个部门下的人员，所以是N+1查询。...这个查询结果也和文档里的一致，我就不贴图了。 别名 当我使用不同的参数来查询两个同样的字段的时候，会报错的： ? 时就应该使用别名了。添加别名只需要在字段前边加上别名和冒号即可： ?...在查询里使用fragment时需要用三个点"..."，它的作用相当于js里的展开操作符，把fragment里面的字段展开到相应的查询里。 fragment在GraphQL里使用的非常多。 今天先到这。
（可戳量子位之前的文章：为了不把黑人兄弟认作大猩猩，谷歌的算法连真的大猩猩都不认识了） 检测结果 1、在一对一匹配中，相较于白人，亚裔和非裔的人脸识别错误率要高10到100倍。...“偏见”还有长尾影响 根据人脸识别的使用场景和功能，检测分为一对一匹配和一对多匹配： 一对一匹配一般用于手机人脸解锁或护照检查。...一对多匹配用于确定某张照片是否在一个数据库中有匹配项，经常用于警察搜索嫌疑人。 一对一匹配出现错误可能会导致人脸无法解锁，给生活带来麻烦。...但是一对多匹配的错误可能后果更严重，就会让警察把无辜的人列入嫌疑名单。 这份报告的主要作者Patrick Grother表示， 我们研究的大多数面部识别算法中都存在人口统计学差异的证据。...我们生活在一个充满偏见的世界，而新技术的到来，会放大现实世界的偏见吗？
timezoneOffset: 返回从当前区域设置（主机系统设置）到UTC的时区差异（以分钟为单位）链接 timezone:时区 sessionStorage: 是否支持sessionStorage，不支持时返回错误...或以编程方式删除 openDatabase: 返回是否支持Web SQL cpuClass:返回浏览器系统的 CPU 等级,一般无法获取 * platform: 返回表示浏览器平台的字符串,该规范允许浏览器始终返回空字符串...plugins:返回浏览器安装的插件列表。 canvas: 如果浏览器支持canvas则返回生成baes64数据。...webgl:返回浏览器对webgl绘图协议的支持情况汇总 webglVendorAndRenderer: 返会显卡型号相关信息 adBlock:返回是否安装去广告插件。...有知有行[ 完 ]对了，看完记得一键四连，这个对我真的很重要。
它的类型系统也非常丰富，除了标量、枚举、列表和对象等类型之外，还支持接口和联合类型等高级特性。 ?...edge { cursor node { title } } } } } Relay 通过抽象出的『连接模型』为一对多的关系提供了分片和分页的支持...N + 1 问题 在传统的后端服务中，N + 1 查询的问题就非常明显，由于数据库中一对多的关系非常常见，再加上目前大多服务都使用 ORM 取代了数据层，所以在很多时候相关问题都不会暴露出来，只有真正出现性能问题或者慢查询时才会发现...edge { cursor node { title } } } } } Relay 通过抽象出的『连接模型』为一对多的关系提供了分片和分页的支持...N + 1 问题 在传统的后端服务中，N + 1 查询的问题就非常明显，由于数据库中一对多的关系非常常见，再加上目前大多服务都使用 ORM 取代了数据层，所以在很多时候相关问题都不会暴露出来，只有真正出现性能问题或者慢查询时才会发现
它的类型系统也非常丰富，除了标量、枚举、列表和对象等类型之外，还支持接口和联合类型等高级特性。 ?...Relay 通过抽象出的『连接模型』为一对多的关系提供了分片和分页的支持，在 Relay 看来，当我们获取某一个 User 对应的多个 Post 时，其实是得到了一个 PostConnection，也就是一个连接...N + 1 问题 在传统的后端服务中，N + 1 查询的问题就非常明显，由于数据库中一对多的关系非常常见，再加上目前大多服务都使用 ORM 取代了数据层，所以在很多时候相关问题都不会暴露出来，只有真正出现性能问题或者慢查询时才会发现...微服务架构 微服务架构在当下已经成为了遇到业务异常复杂、团队人数增加以及高并发等需求或者问题时会使用的常见解决方案，当微服务架构遇到 GraphQL 时就会出现很多理论上的碰撞，会出现非常多的使用方法和解决方案...Schema Stitching 其实是解决多服务共同对外暴露 Schema 时比较好的方法，这种粘合 Schema 的方法其实是 GraphQL 官方推荐的做法，同时它们也为使用者提供了 JavaScript
TypeGraphQL是基于GraphQL重写的TypeScript版本，GraphQL的全称是：Graph Query Langue 图形化查询语言，是一个可由调用端定义API返回数据结构语言。...通过他我们可以定义一些Entity（实体），每个实体的数据字段，每个字段包含了数据类型，甚至是数据关系（一对多、多对多、多对一）。这些实体将映射到真实数据库中，创建真正的数据表。...数据库连接host port：数据库连接port username：数据库管理员名称 password：数据库管理员密码 database：数据库名称 synchronize：指示是否在每次应用程序启动时自动创建数据库架构...这两个方法即是我们之前提到的创建以及查询一个列表代码如下： import { Injectable } from '@nestjs/common' import { InjectRepository }...结语 其实总体来说，整个NestJs应用的开发体验还是蛮好的，相关的生态也发展的比较成熟，本项目仅是对相关技术的一个整体尝试，实际在开发过程中遇到的还有很多别的问题，比如GraphQL的N+1查询问题，
外键名称 FOREING KEY (外键名称)REFERNCES 主表名（主表名段名）ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE; 多表关系 概述 各个表结构之间相互存在联系有：一对多...，多对多，一对一 一对多（多对一） 实现：在多的一方建立外键，指向一的一方的主键 举例：员工和部门 多对多 实现：建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，费别关联两方的主键 案例：学生于课程 一对一...实现：在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的(UNIQUE) 案例：用户与用户详细信息的关系 多表查询 概述：指从多张表中查询数据 笛卡尔积：在多表查询时，需要消除无效的笛卡尔积...，自连接必须使用表别名 子查询 多表查询-内连接 隐式内连接 SELECT 字段列表 FROM 表1，表2 WHERE 条件...; 显示内连接 SELECT 字段列表 FROM 表1[INNER]JOIN...表2 ON连接条件...; 注意 内连接查询时两张表交集的部分 多表查询-外连接 左外连接 SELECT 字段列表 FROM 表1 LEFT [OUTER]JOIN表2 ON条件...; 相当于查找表
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