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。
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
大海:其实是这样的,计算字段里会先将每个字段的内容求和,然后再按计算字段的公式进行求值,所以你前面的那个错误结果其实是这样得来的:
原英文: https://blog.apollographql.com/securing-your-graphql-api-from-malicious-queries-16130a324a6b
本次演讲主要介绍如何使用GraphQL,分别从前后端两个角度分析GraphQL的优劣势,对比Restful又能够给前后端协同开发带来哪些好处。
GraphQL 的类型系统分为标量类型(Scalar Types,标量类型)和其他高级数据类型。
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。
与 RESTful 设计不同,GraphQL 一般仅暴露出一个接口供使用,而具体一个请求中需要什么数据,数据怎么样组织完全由 API 的使用者(客户端)来指定。当然,哪些数据可以被查询,数据的类型是怎么样的,则是由服务端给定的。指定的方式就是传入一段关于想要的结果(或操作)的描述,服务端保证返回符合要求的结果或报错。
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。
先回到会议的主题,为什么会开这么一个会议?原本这个会议报名的时候希望可以控制到 100 人之内,不要超过 120 人,结果报到 250 人还爆满了,后来没有办法,我们只能从工作经验来筛选,选择工作经验在三年以上的比较资深的工程师,和一部分 2 年经验工作经验的,还有 5 年的,10 年甚至更久的从业者。
GraphQL 是一种新的 API 的查询语言,它提供了一种更高效、强大和灵活 API 查询。它 是由 Facebook 开发和开源,目前由来自世界各地的大公司和个人维护。GraphQL 对API 中的数据提供了一套易于理解的完整描述,使得客户端能够准确地获得它需要的数据,而且没有任何冗余。它弥补了 RESTful API(字段冗余,扩展性差、无法聚合 API、无法定义数据 类型、网络请求次数多)等不足。
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。
GraphQL 这个名词已经火了一段时间,但是一直没有体验过,无意中发现了一篇使用体验的文章,就想着翻译下分享给大家,如果翻译有问题的,还望批评指正。译文出自:掘金翻译计划[1]
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。
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
作者 | 杜艮魁 审校 | 蔡芳芳 GraphQL 查询出的基础数据和业务需求往往有些差异,需要研发同学加工后才能渲染展示。而通过硬编码的方式对数据进行加工处理无法满足应用快速开发的需求,也与 GraphQL 配置化的思想相悖。本文将介绍如何通过指令和表达式实现 GraphQL 查询的计算能力,以减少代码开发和服务发版上线,提高业务迭代效率。 背 景 计算需求概述 GraphQL 作为接口描述语言,可对其治理的数据进行便捷的查询,但真实业务场景除了获取基础数据外,往往还需要对数据进行加工处理,概括如
当一个应用的规模逐渐扩张,其所包含的应用状态一般也会变得更加复杂。作为开发者,我们可能既要协调从多个远端服务器发送来的数据,也要管理好涉及 UI 交互的本地数据。我们需要以一种合适的方法存储这些数据,让应用中的组件可以简洁地获取这些数据。 许多开发者告诉过我们,使用 Apollo Client 可以很好地管理远端数据,这部分数据一般会占到总数据量的 80% 左右。那么剩下的 20% 的本地数据(例如全局标志、设备 API 返回的结果等)应该怎样处理呢? 过去,Apollo 的用户通常会使用一个单独的 Red
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。
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。
在实践微服务系列博客的这一篇中,我们将看看如何使用GraphQL将Account对象提供给我们的客户端。
我们通过构建收银台体验开启了我们的 GraphQL 采用之旅。当 我们用 GraphQL 构建收银台应用程序 时,我们看到了采用 GraphQL 的巨大好处,这成为我们的指路明灯。我们构建了更多的应用程序,提供了基础设施支持,发布了一个公共 GraphQL API,并在全公司提供了培训和学习材料。我们还建立了一个标准机构,提供了一个 GraphQL 工具 fanny pack,并构建了示例应用程序来帮助团队开始使用 GraphQL。
需求相对比较明确,就是在矩阵中显示的值,需要进行整体比较,而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示,确认矩阵中最大值或者最小值。
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”。
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。
财务报表也称对外会计报表,是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表,由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。财务报表是财务报告的主要部分,不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。
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。
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!
facebook推出的GraphQL,是一个特点非常鲜明的API查询语言。与SQL类似,GraphQL是一套规范,具体实现有很多框架。对前端而言,可以想使用SQL一样(比SQL简单且安全)可以直接获取自己所需要的数据,对于后端而言,节省了接口升级的开发成本,非常适用于快速迭代,或者多页面接口的业务。
在过去的将近半年的时间里,作者一直在使用 GraphQL 这门相对新兴的技术开发 Web 服务,与更早出现的 SOAP 和 REST 相比,GraphQL 其实提供的是一套相对完善的查询语言,而不是类似 REST 的设计规范,所以需要语言的生态提供相应的框架支持,但是由于从它开源至今也只有两三年的时间,所以在使用的过程中,尤其是在微服务架构中实践时确实还会遇到很多问题。
尽管名为GraphQL,但它并不是一种简单的查询语言。这是一个全面解决现代应用与云服务之间连接问题的方案。因此,它构成了现代应用程序开发堆栈中一个新的重要层的基础:数据图。这个新层将公司的所有应用程序数据和服务集中在一个地方,具有一致的、安全的、易用的界面,这样任何人都可以在最小的摩擦下使用它。
编者按:本文作者奇舞团前端开发工程师何文力,同时也是 W3C CSS 工作组成员。
下面是GraphQL的定义: 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。 GraphQL 对你的 API 中的数据提供了一套易于理解的完整描述,使得客户端能够准确地获得它需要的数据,而且没有任何冗余,也让 API 更容易地随着时间推移而演进,还能用于构建强大的开发者工具。
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。
集算表 (Table Sheet)是一个具备高性能渲染、数据绑定功能、公式计算能力的数据表格,通过全新构建的关系型数据管理器结合结构化公式,在高性能表格的基础上提供排序、筛选、样式、行列冻结、自动更新、单元格更新等功能。
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。
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。
作为一名前端开发人员,GraphQL对于我们来说是令人难以置信的好用。它可以用来简化数据访问,这让我们的工作变得更加容易。
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。
前端表格控件SpreadJS 推出了新的功能集算表功能。集算表 (Table Sheet)是一个具备高性能渲染、数据绑定功能、公式计算能力的数据表格,通过全新构建的关系型数据管理器结合结构化公式,在高性能表格的基础上提供排序、筛选、样式、行列冻结、自动更新、单元格更新等功能。
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。
image.png 原文作者:Astasia Myers 原文地址:https://medium.com/memory-leak/5-microservices-trends-to-watch-in-
产品需求增加,页面需要增加功能,数据也就相应的要增加显示,那么REST接口也需要做增加,这种无可厚非。
数据透视表(Pivot Table)是一种数据分析工具,通常用于对大量数据进行汇总、分析和展示。它可以帮助用户从原始数据中提取关键信息、发现模式和趋势,并以可视化的方式呈现。
GraphQL是Facebook的一个开源项目,定义了一种查询语言,用来代替传统的RESTful API。看到QL这样的字眼,很容易产生误解,以为是新的数据库查询语言,但其实GraphQL和数据库没有什么太大关系,GraphQL并不直接操作查询数据库,可以理解为传统的后端代码与数据库之间又多加了一层,这一层就是GraphQL.
Fielding博士在2000年他的博士论文中提出来到现在已经有了20年的历史。它的简单易用性,可扩展性,伸缩性受到广大Web开发者的喜爱。
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。
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
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