无论是创建网站,还是移动应用程序,我们都需要通过 API 来传递数据,通过 API 我们可以获取到数据库中的数据,可以操作数据库,可以处理一些业务逻辑。现在最流行的 API 架构是 REST。但是,GraphQL 正在逐渐追赶着它。
APIJSON是一种基于JSON格式的API接口开发框架。它的目标是简化后端开发人员编写和维护接口的工作,同时提供灵活、高效、安全的接口访问方式。APIJSON通过解析请求的JSON参数,动态生成SQL语句,并自动执行数据库操作,将结果以JSON形式返回给客户端。它支持多种复杂查询和操作,如分页、条件查询、关联查询、嵌套查询等。APIJSON还提供了权限控制、数据过滤、数据校验等功能,保护数据安全和一致性。通过APIJSON,开发人员可以快速构建稳定、高效的API接口,提升开发效率和代码质量。
即使与 REST API 打交道这么多年,当我第一次了解到 GraphQL 和它试图解决的问题时,我还是禁不住把本文的标题发在了 Twitter 上。
导语 | 年久失修的老接口堪称所有程序员们的噩梦,它们逻辑复杂、严重卡顿、无人维护,令经手的开发头痛不已。本文将为大家分享通过nodejs + graphQL + redis + schedule技术组合对老接口进行优化提速,提升前端体验的原理与实践,希望与大家一同交流。文章作者:艾瑞坤,腾讯前端研发工程师。
原英文: https://blog.apollographql.com/securing-your-graphql-api-from-malicious-queries-16130a324a6b
我想查看viewer下的repositories。注意里面的edges,一旦看到这个词,通常就表示有连接到某个数组的数据。在这里就是一个集合的repository。
服务端API的设计与开发,为客户端提供产品业务所需要的各种功能和数据接口。随着APP产品的迭代更新,APP Server提供的接口往往也会进行多个版本的迭代更新。如何优雅的维护接口的稳定性,设计扩展性满足将来一定的业务需求变更,一直是从事服务端接口开发工程师需要不断思考的问题。
使用binary存储字段数据后,数据只是以二进制的形式存储于elasticsearch中。在我们操作数据时,并不能对数据进行检索,聚合或分析。如果需要对binary类型的字段进行数据则需要结合其他索引字段或对binary字段的数据进行反序列化来实现。
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。
为了介绍使用ASP.NET Core构建GraphQL服务器,本文需要介绍一下GraphQL,其实看官网的文档就行。
本文首先介绍了 GraphQL,再通过 MongoDB + graphql + graph-pack 的组合实战应用 GraphQL,详细阐述如何使用 GraphQL 来进行增删改查和数据订阅推送,并附有使用示例,边用边学印象深刻~
过去几年中,GraphQL 已经成为一种非常流行的 API 规范,该规范专注于使客户端(无论是客户端、前端还是第三方)的数据获取更加容易。
本文最初发布于 Max Desiatov 的个人博客,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
正如我之前所写, GraphQL是下一代API技术,它正在改变客户端应用程序与后端系统的通信方式以及后端系统的设计方式。
我认为,GraphQL 将改变世界。将来,你可以使用 GraphQL 查询世界上的任何系统。我在创造这样的未来。那么我为什么要对使用 GraphQL 进行辩驳呢?我个人最讨厌的是,社区一直在宣传 GraphQL 的好处,而这些好处却非常普通,并且与 GraphQL 实际上没有任何关系。如果我们想推广采用,那么我们应该诚实,应该摘掉有色眼镜。这篇文章是对 Kyle Schrade 的文章“为什么使用 GraphQL”的回应。这并不是批评。这篇文章是一个很好的讨论基础,因为它代表了我在社区中经常听到的观点。如果你读了整篇文章,当然这会花一些时间,你就会完全理解,为什么我认为 Kyle 的文章应该改名为“为什么使用 Apollo”。
GraphQL 可将 API 表示的数据通过解析函数映射到 GraphQL 的 schema 中,为 API 提供一套类型化的完整描述,使得客户端能够根据所需准确地获取相应数据。
向 Elasticsearch 索引 customer 的 _doc 类型的文档 id 为 1 的文档发送 PUT 请求的例子。
答案:MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库,它使用BSON(一种类似JSON的二进制格式)来存储数据。与关系型数据库相比,MongoDB没有固定的数据模式,支持非结构化数据的存储,且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
最近,GraphQL 在构建后端 API 方面获得越来越多大公司的青睐, 如 PayPal、Facebook、Hasura、去哪儿等公司都做了大量实践。
上篇介绍了ES嵌套模型使用场景和优缺点,本篇接着介绍关于ES嵌套的索引一些基本的操作,包括插入,追加,更新,删除,查询单独放下一篇文章介绍。 首先来看下如何添加数据,上篇提到了我们项目中有三个实体类分别是User,Quest,Kp。其关系是一对多对多,User里面有个List<Quest>字段可以包含多个Quest对象而每一个Quest对象又包含一个List<Kp>字段可以包含多个Kp实体,每个实体类本身又可以拥有多个自己的属性字段。 在这里其实也能感受到用动态索引模板的好处,就是我不要关注到底有多少个字段
在Elasticsearch的实际应用中,嵌套文档是一个常见的需求,尤其是当我们需要对对象数组进行独立索引和查询时。在Elasticsearch中,这类嵌套结构被称为父子文档,它们能够“彼此独立地进行查询”。实现这一功能主要有两种方式:
随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile、ORC、Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试。
本文来自淘宝前端团队的云翮,讲述了GraphQL的使用场景和如何自己搭建一个GraphQL服务器。 DT 时代,各种业务依赖强大的基础数据平台快速生长,如何高效地为各种业务提供数据支持,是所有人关心的问题。 现有的业务场景一般是这样的,业务方提出需求,然后寻找开发资源,由后端提供数据,让前端实现各种不同的业务视图。这样的做法存在很多的重复劳动,如果能够将其中通用的内容抽取出来提供给各个业务方反复使用,必然能够节省宝贵的开发时间和开发人力。 前端的解决方案是将视图组件化,各个业务线既可以是组件的使用者,也可以
搜索包括查询多个分片,并将多个分片元信息合并,然后再根据元数据获取真正数据两个步骤。
本文比较了标准 API 和服务,以通过 Internet 查询数据以进行分析、集成和数据管理。
在API安全威胁不断加剧、多样化,数字化系统面临着巨大的安全挑战背景下,企业必须积极构建API安全能力。而企业API安全防护的首要任务是API资产进行清晰了解和有效管理。本期,我们将揭示API资产识别的关键技术,以帮助企业高效清晰地完成API资产梳理工作。
搜索请求体中查询条件使用es DSL查询语法来定义。通过使用query来定义查询体。
ClickHouse与常用的关系型数据库MySQL或Oracle的数据类型类似,提供了丰富的数据类型支持。
你的响应应该是在代码中严格定义的嵌套数据业务模型,不要依赖数据库查询结果映射,或者其他操作
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。
很久之前其实就关注过这个技术,记得当时还是React刚刚崭露头角的时期吧。总之那时候,GraphQL感觉还只是概念完备阶段,除了FB自己内部大量使用外,好像社区并不是很健全,不过大家应该都在疯狂的讨论和跟进吧。过了2年,如今再回过头来看,已经涌现出各种开源或商用服务专注于这个领域,各种语言的框架和工具也都很完备了,感觉是时候重新接触GraphQL了。如果你的项目正处于技术选型,你正在犹豫选择一种接口风格的时刻,不妨了解一下这个神奇而强大的玩意儿~~
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,这会让他们有一种虚假的获得感。
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台,这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟(通常是1s以内)。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
MongoDB是一个流行的NoSQL数据库,而传统的关系型数据库则是SQL数据库。这两种数据库之间存在许多差异,包括数据模型、查询语言、性能、可扩展性等方面。在本文中,我将详细介绍MongoDB和传统关系型数据库的对比,并给出一些示例来说明它们之间的差异。
先简单对比以下GraphQL和WebAPI: GraphQL和Web API(如RESTful API)是用于构建和提供Web服务的不同技术。
古映杰,携程研发高级经理,负责前端框架和基础设施的设计、研发与维护。开源项目react-lite和react-imvc作者。
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。
在接口测试中,断言是一项非常重要的操作,它是用来校验接口返回结果是否符合预期的一种手段。一般来说,接口测试断言大致可以分为以下几类:
GraphQL 是 Facebook 开发的一种 API 的查询语言,与 2015 年公开发布,是 REST API 的替代品。
GraphQL是Facebook提出的一种数据查询语言,核心特性是数据聚合和按需索取,目前被广泛应用于前后端之间,解决客户端灵活使用数据问题。本文介绍的是GraphQL的另一种实践,我们将GraphQL下沉至后端BFF(Backend For Frontend)层之下,结合元数据技术,实现数据和加工逻辑的按需查询和执行。这样不仅解决了后端BFF层灵活使用数据的问题,这些字段加工逻辑还可以直接复用,大幅度提升了研发的效率。
作者 | Anupama Pathirage 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在当今的数字转型时代,应用程序和 Web 服务之间的相互对话是不可避免的,我们需要通过 API 来实现这些应用程序之间的通信。各种协议和规范定义了消息通过网络传递的语义和语法,最终形成了一种 API 架构。 在本文中,我们将探讨如何使用 GraphQL 和 Ballerina 将 MySQL 数据库中的数据作为 API 公开出来。GraphQL 是一种抽象了底层数据源的规范,借助 GraphQL,开发人员能够灵活地使
6 HTTP代理服务器(HTTP(S) 测试脚本录制) HTTP代理服务器,用于使用JMeter自身的工具来录制脚本。HTTP代理服务器通过右键点击菜单,选择“添加->非测试元件->HTTP代理服务器”而获得。其界面如图59所示。
本文介绍今年上半年使用的的一些技术,做一些个人的学习记录,温故而知新。主要包含了Nestjs、TypeGraphQL、TypeORM相关的知识。本文示例代码以提交到github,可以在这里查看。
前言 GraphQL is a data query language developed internally by Facebook in 2012 before being publicly released in 2015. It provides an alternative to RESTful architectures. —— from wikipedia. GraphQL 是 Facebook 于 2012 年在内部开发的数据查询语言,在 2015 年开源,旨在提供 RESTful 架构体
作者 | Dane Avilla 译者 | 刘雅梦 策划 | 田晓旭 娱乐业一直在努力应对 COVID-19 对全球制作的影响冲击。自 2020 年初以来,Netflix 一直在迭代开发系统,以向内部利益相关方和企业领导者提供有关疫情最新信息的最新工具和仪表盘。这些软件解决方案使得管理层可以就给定的实体产品是否以及何时能够安全地开始在全球范围内创建引人注目的内容而做出最明智的决策。在 Netflix Studio Engineering 内部,一种备受关注的方法是将 GraphQL 微服务(GQLMS)作为
本文第一部分翻译自REST 2.0 Is Here and Its Name Is GraphQL,标题很有视觉冲击力,不小心上钩了
GraphQL 日渐成为数据查询的主流标准之一。每天都会产生许多围绕这项技术发展的精彩讨论和新工具。GraphQL最棒的特性就是提供了一个丰富语言集来描述获取数据的API。但是用户该如何描述这种查询语言,以及GraphQL这项核心技术本身呢?let's talk!
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