在Vue中集中Vue-apollo以后(如何集成请查看本专栏第六篇),就可以使用它进行查询数据了。
注意:GraphQL 是 api 的查询语言,而不是数据库。从这个意义上说,它是数据库无关的, 而且可以在使用 API 的任何环境中有效使用,我们可以理解为 GraphQL 是基于 API 之上的一 层封装,目的是为了更好,更灵活的适用于业务的需求变化
作者简介 工业聚,携程高级前端开发专家,react-lite, react-imvc, farrow 等开源项目作者。 兰迪咚,携程高级前端开发专家,对开发框架及前端性能优化有浓厚兴趣。 一、前言 过去两三年,携程度假前端团队一直在实践基于 GraphQL/Node.js 的 BFF (Backend for Frontend) 方案,在度假BU多端产品线中广泛落地。最终该方案不仅有效支撑前端团队面向多端开发 BFF 服务的需要,而且逐步承担更多功能,特别在性能优化等方面带来显著优势。 我们观察到有些前端
在构建 Rust 异步 GraphQL 服务:基于 tide + async-graphql + mongodb(3)- 第一次重构之后,因这段时间事情较多,所以一直未着手变更服务的开发示例。现在私事稍稍告一阶段,让我们一起进行变更服务的开发,以及第二次重构。
上一篇文章《crate 选择及环境搭建》中,我们对 HTTP 服务器端框架、模板引擎库、GraphQL 客户端等 crate 进行了选型,以及对开发环境进行了搭建和测试。另外,还完成了最基本的 handlebars 模板开发,这是 Rust web 开发的骨架工作。本篇文章中,我们请求 GraphQL 服务器后端提供的 API,获取 GraphQL 数据并进行解析,然后将其通过 handlebars 模板展示
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源,欢迎大家关注!!! 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
前 3 篇文章中,我们初始化搭建了工程结构,选择了必须的 crate,并成功构建了 GraphQL 查询服务,以及对代码进行了第一次重构。本篇文章,是我们进行 GraphQL 服务后端开发的最后一篇:变更服务。本篇文章之后,GraphQL 服务后端开发第一阶段告一阶段,之后我们进行 基于 Rust 的 Web 前端开发。本系列文章中,采用螺旋式思路,Web 前端基础开发之后,再回头进行 GraphQL 后端开发的改进。
首先,我们通过 shell 命令 cd ./actix-web-async-graphql-rbatis/backend 进入后端工程目录(下文中,将默认在此目录执行操作)。
GraphQL 是由 Facebook 开发并开源的。提到 GraphQL ,大家自然而然会提起 RESTful api。下面对比一下 RESTful api 和 GraphQL 的优缺点。
@[TOC](图数据库ONgDB Release v-1.0.0) Here's the table of contents:
在Vue中集中Vue-apollo以后(如何集成请查看本专栏第六篇),就可以使用它进行分页加载了,主要有以下两种方法:
技术公司采用微服务架构已经十多年了,结果好坏参半。微服务之间的依赖关系导致在修改一个服务时也需要修改其他服务,微服务的优势因此打了折扣。这就是所谓的紧密耦合。但组件之间的依赖关系是不可避免的。
在系列文章第四部分《获取 GraphQL 数据并解析 》中,我们已经与 GraphQL 服务后端进行了数据交互,获取 GraphQL 数据并解析。其中,我们直接使用的是 web-sys 库,需要获取当前的 window 对象,通过 window 对象的 Fetch API,对请求进行分发。
在 Redux 应用中获取和管理数据需要做许多工作。正如 Sashko Stubailo 指出的:
在 Rust 生态,使用 yew 开发 WebAssembly 应用方面,我们已经介绍了《起步及 crate 选择》、《组件和路由》,以及《资源文件及重构》。今天,我们介绍如何在 yew 开发的 wasm 前端应用中,与后端进行数据交互。我们的后端提供了 GraphQL 服务,让我们获取 GraphQL 数据并解析吧!
上一篇文章《构建基于 Rust 技术栈的 GraphQL 服务(2)- 查询服务第一部分》中,介绍了构建 GraphQL Schema、整合 Tide 和 async-graphql,以及验证 query 服务。
GraphQL 是一种针对 Graph(图状数据)进行查询特别有优势的 Query Language(查询语言),所以叫做 GraphQL。它跟 SQL 的关系是共用 QL 后缀,就好像「汉语」和「英语」共用后缀一样,但他们本质上是不同的语言。GraphQL 跟用作存储的 NoSQL 没有必然联系,虽然 GraphQL 背后的实际存储可以选择 NoSQL 类型的数据库,但也可以用 SQL 类型的数据库,或者任意其它存储方式(例如文本文件、存内存里等等)。
前一篇文章介绍了怎么使用 ApolloServer 搭建 GraphQL server,今天看看怎么使用 ApolloClient 来执行查询。
行文开始,先感谢几位指导的老师。相关标题和内容都已经在博客站点修改,微信公众号中就不重复推送了。
TuGraph Analytics提供了OLAP图分析能力,实现图上的交互式查询,用户在构图并导入数据之后,可以通过输入GQL语句对图查询分析,并以可视化的方式直观地展示点边结果。
CXX-Qt 是一组 Rust 包,用于创建与 Qt 的双向 Rust ⇄ C++ 绑定。它可用于使用 CMake 将 Rust 集成到 C++ 应用程序中,或使用 Cargo 构建 Rust 应用程序。 CXX-Qt 提供了用于在 Rust 中实现 QObject 子类的工具,可在 C++、QML 和 JavaScript 中使用。
近一两年来 GraphQL 和 TypeScript 的使用都程爆发式增长,当两者与React结合使用时,它们可以为开发人员提供理想的开发体验。
上一篇文章中,我们对后端基础工程进行了初始化,未有进行任何代码编写。本文中,我们将不再进行技术选型和优劣对比,直接基于 actix-web 和 async-graphql 构建异步 Rust GraphQL 服务的历程。本章主要是 GraphQL 查询服务,包括如下内容:
举一个例子,例如现在有这么一个查询书籍信息的接口:/book/info,按照我们之前的解决方案,我们一般会传一个类似book_id的参数到这个接口,然后接口把书籍信息返回给我们
这个项目是一个学习笔记的仓库,作者在这里记录了自己阅读书籍、观看讲座、研究文章和喜爱论文时所做的简要总结。主要功能包括提供各种资源 (如书籍列表、演讲内容等) 以及分享自己对这些资源的理解与总结。该项目的核心优势和特点包括:
图查询语言是用于对图数据进行查询和操作的编程语言。随着图数据库的兴起和图数据的应用场景逐渐增多,图查询语言也在不断进化。
•一、问题背景•二、构建样例多子图数据•三、实现根节点的属性查找•四、将子图查找的GQL封装为一个函数•五、总结
上一篇文章中,我们对后端基础工程进行了初始化。其中,笔者选择 Rust 生态中的 4 个 crate:tide、async-std、async-graphql、mongodb(bson 主要为 mongodb 应用)。虽然我们不打算对 Rust 生态中的 crate 进行介绍和比较,但想必有朋友对这几个选择有些疑问,比如:tide 相较于 actix-web,可称作冷门、不成熟,postgresql 相较于 mongodb 操作的便利性等。 笔者在 2018-2019 年间,GraphQL 服务后端,一直使用的是 actix-web + juniper + postgresql 的组合,应用前端使用了 typescript + react + apollo-client,有兴趣可以参阅开源项目 actix-graphql-react。 2020 年,笔者才开始了 tide + async-graphql 的应用开发,在此,笔者简单提及下选型理由——
最近在对图查询语言 GQL 和国际标准草案做个梳理,调研过程中找到下面这篇 mark 了没细看的旧文(毕竟收藏就是看过)。做个简单的记录。
在Vue中集中Vue-apollo以后(如何集成请查看本专栏第六篇),就可以使用它进行新增数据了。
大家好,我是开源项目 NGbatis 的发起人大叶(CorvusYe@GitHub)。目前 NGbatis 也已成为 NebulaGraph 开源生态项目之一。在过去的 4 个月里,NGbatis 从提交第一行代码以来,已经发布了 3 个版本,正在一步步变得越来越好。感谢一路同行的人们。
在Vue中集中Vue-apollo以后(如何集成请查看本专栏第六篇),就可以使用它进行编辑数据了。
GraphQL 由于其灵活性和高效性,已经成为构建 API 的热门选择。当与 React.js 结合使用时,这个强大的 JavaScript 库为创建动态、响应式的 Web 应用程序打开了无限的可能性。在本指南中,我们将介绍如何将 GraphQL 无缝集成到您的 React.js 项目中。
传统的api调用一般获取到的是后端组装好的一个完整对象,而前端可能只需要用其中的某些字段,大部分数据的查询和传输工作都浪费了。graphQL提供一种全新数据查询方式,可以只获取需要的数据,使api调用更灵活、高效和低成本。
在大多数 React 应用程序中,应用程序需要来自 API 或服务器的数据才能正常运行。也会将数据从应用程序提交到服务器以接收某种响应。有几种方法可以将此数据发送/获取到 API 或服务器,可以使用内置的 API 或外部 npm 包来实现。
接前文为 Django 配备 GraphQL API,Django 提供 GraphQL 接口服务之后,我们需要让前端来消费这些接口数据,以 Vue 为例,看一看前端如何访问后端 GraphQL API。本文提供一个跑的通的 demo,可以先收藏,后面如有需要可以直接使用。
前面我们介绍了GraphQL的概念和基础知识,这篇文章记录下使用Nestjs+GraphQL搭建Node服务。
上文(存储篇)说到数据库重要的两部分为存储和计算,本篇内容为你解读图数据库 Nebula 在查询引擎 Query Engine 方面的设计实践。
微服务架构是一种将应用程序构建为一组小服务的方法,每个服务运行在其自己的进程中,并通过轻量级机制(通常是HTTP资源API)进行通信。这些服务围绕业务能力构建,可以独立部署,由完全自治的团队维护。在我们深入构建微服务的过程之前,了解 GraphQL 在此架构中的作用非常重要。
Loco 是 Rust 的 Web 或 API 框架。它也是开发人员的生产力套件:它包含您培养爱好或下一次创业所需的一切。它也受到 Rails 的强烈启发。
因为 $group 里面对应需要聚合操作的列必须写成 _id , 否则会出现 The field 'xxx' must be an accumulator object 的报错信息
node app.js => open 'http://localhost:3010/graphql'
一个GraphQL查询可以包含一个或者多个操作(operation),类似于一个RESTful API。操作(operation)可以使两种类型:查询(Query)或者修改(mutation)。我们看一个例子:
TuGraph Analytics(内部项目名GeaFlow)是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎,即流式图计算。通过SQL+GQL融合分析语言对表模型和图模型进行统一处理,实现了流、批、图一体化计算,并支持了Exactly Once语义、高可用以及一站式图研发平台等生产化能力。
GraphQL 是一种面向数据的 API 查询风格。传统的 API 拿到的是前后端约定好的数据格式,GraphQL 对 API 中的数据提供了一套易于理解的完整描述,客户端能够准确地获得它需要的数据,没有任何冗余,也让 API 更容易地随着时间推移而演进。
图数据模型是一种对数据进行建模的方式。当下图数据模型中用的最多的建模方式是:属性图(Property Graph)。本文会探讨下属性图模型的基本概念和所面临的一些挑战。
作者 | Anthony Oleinik 译者 | 平川 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Level Up Coding 博客。 别激动!我能感受到你点击这篇文章时怀有的愤怒。我并不讨厌 Rust——在许多场景中,我都倾向于使用它。所有编程语言都是达成目的的手段。然而,就我要处理的场景而言,Rust 并不是很适合,我不得不把这个项目推倒重来,用 Golang 重写。 该项目是 Hasura 的一个简单的后端 webhook 服务。你可能不了解 Hasura,那是一个 Postgres 数据库封装器
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