Метод кластеризации форэл

Схемы GraphQL могут быть проблемой

Позволяя вам определять схему, GraphQL дает вам много преимуществ, таких как автоматическая проверка и самоанализ.

Но схемы статичны, и ответ, который получат клиенты, зависит от определения схемы и запроса.

Например, вы не можете иметь больше глубины, чем то, что указано в схеме или в запросе, схемы, которые вы можете изменить во время выполнения, или определения динамического типа.

Спецификация GraphQL не охватывает динамические функции, подобные этим, поэтому вам приходится полагаться на хакерские решения или настраиваемые серверные реализации.

Некоторые библиотеки, такие как GraphQL Ruby, имеют механизмы для динамического определения вашей схемы. Это может решить некоторые требования.

С другой стороны, я видел, как люди создают очень общие схемы, чтобы попытаться решить более сложные требования:

type Query {  request(query: String!): Response}type Response {  body: String}

Это происходит за счет большинства преимуществ GraphQL.

В этих случаях лучше придерживаться REST.

Introspection #

introspectionQuery

var introspectionQuery string

A GraphQL query that queries a server’s introspection system for enough
information to reproduce that server’s type system.

buildClientSchema

function buildClientSchema(
  introspection IntrospectionQuery
) GraphQLSchema

Build a GraphQLSchema for use by client tools.

Given the result of a client running the introspection query, creates and
returns a GraphQLSchema instance which can be then used with all GraphQL.js
tools, but cannot be used to execute a query, as introspection does not
represent the «resolver», «parse» or «serialize» functions or any other
server-internal mechanisms.

Скалярное принуждение¶

Поскольку поле обрабатывается, поля и могут быть обработаны параллельно. Поле может так же иметь простой обработчик, но давайте поближе взглянем:

Отметим, что наша система типов утверждает, что возвращает значения по определению, однако эта функция возвращает числа! Действительно, если мы взглянем на результат, мы увидим, что возвращаются подходящие значения . Что происходит?

Это и есть пример скалярного принуждения. Система типов знает, что нужно ожидать, и преобразует значения, возвращенные функцией-обработчиком во что-то, что поддержит договор с API. В этом случае, на сервере может быть определен , который использует числа вроде , и внутри, но представляет их как значения вида в системе типов GraphQL.

Корневые поля и резолверы¶

На самом верхнем уровне любого сервера GraphQL — тип, представляющий все возможные точки входа в GraphQL API, и обычно зовется Корневой тип, или Тип .

В этом примере, тип предоставляет поле , принимающий аргумент . Вероятнее всего, основной функцией тут является запрос в БД и сбор объекта .

Этот пример написан на JavaScript, конечно серверы GraphQL могут быть построены на разных языках. Обрабатывающая функция принимает три аругмента:

Предыдущий объект, обычно не используется для корневого типа.
Аругменты, предоставленные для поля в запросе GraphQL.
Значение, предоставленное в каждый resolver и содержит важную контекстную информацию, как например текущий залогиненый пользователь, или доступ к БД.

Modularizing a schema

Everyone is talking about schema stitching and GraphQL Bindings. Where does that fit into the picture?

Schema stitching is an amazing ability and concept, which helps you merge separated GraphQL servers into a single endpoint and opens up a lot of exciting use cases.

But, with all the excitement, we’ve missed something much more basic than that — sometimes we still want to work on a single logical server, but we just want to separate the code according to features.

We want to be able to do most of the merging work at build time, and only if really necessary, do the rest of the merging at runtime as a last resort.

We want to split the code into separate teams and even create reusable modules which define their external APIs by a GraphQL Schema.

Those modules can be npm modules, microservices or just separate folders inside a single server.

Separating your schema to smaller parts is easier when you are dealing with and — it’s more readable and easy to understand.

We also wanted to allow developers to extend only specific types, without creating the entire schema. With GraphQL schema, you have to specify at least one field under type, which is something that we did not want to enforce on our users.

We see our approach as complementary to Schema Stitching and works together with it.

REST может делать большинство из того, что GraphQL умеет

GraphQL — это альтернатива REST для разработки API, не замена.

Главное преимущество GraphQL — это возможность отправлять запрос, указывающий только ту информацию, которая вам нужна, и получать именно ее.

Но вы так же можете добиться этого используя REST, передавая названия нужных вам полей в URL (реализуя парсинг и логику возврата информации самим):

GET /books/1492030716?fields=title,pageCount

И это не тяжело реализовать. Существует много библиотек JSON API для многих языков программирования.

Хотите использовать преимущества использования схем и сильной (статической?) типизации для REST?

Используйте JSON-схемы.

Существует много библиотек, которые тоже реализуют и поддерживают эту спецификацию.

Хотите использовать язык запросов в REST API?

Попробуйте OData.

Суть в том, что существуют альтернативы. Особенно для маленьких приложений, где использование GraphQL может быть перебором.

Конечно, бывают ситуации, при которых будет трудно использовать эти библиотеки, и для таких случаев возможно будет лучше использовать GraphQL, который нативно поддерживать все эти возможности.

Но так же GraphQL может сделать вещи намного более сложнее.

Lists and Non-Null

Типы объектов, скаляры и enums (перечисления) — не единственные виды типов, которые вы можете определить в GraphQL. Но когда вы используете типы в других частях схемы, или в определенях переменных вашего запроса, вы можете применить дополнительные модификаторы типов, которые влияют на проверку этих значений. Взглянем на пример:

Здесь, мы используем тип String и делаем его Non-Null, добавляя восклицательный знак после имени типа. Это значит, что наш сервер всегда ожидает вернуть непустое значение этого поля, а если вернет, это вызовет ошибку исключения в GraphQL.

Модификатор типа Non-Null может быть так же использован, когда определяются аргументы поля, что побуждает сервер GraphQL возвращать ошибку проверки на null переданного аргумента.

Request

Response

Списки работают по тому же принципу: мы можем использовать модификатор типа, чтобы отметить тип как List, что означает, что это поле вернет массив с этим типом. В языке схемы, это отображено как оборачивание типа в квадратные скобки, «».
Так же и с аргументами, где этап проверки будет ожидать массив этих значений.

Модификаторы Non-Null and List могут комбинироваться. Например, вы можете иметь List с со значениями Non-Null Strings:

Это значит, что список сам по себе может быть null, но не может иметь null члены. Например, в JSON:

Теперь, скажем, мы определим Non-Null List of Strings:

Это значит, что список сам по себе не может быть null, но может содержать null значения:

Вы можете произвольно разместить любое количество модификаторов Non-Null и Non-Null, в соответствии с вашими нуждами.

Фрагменты¶

Допустим, у нас есть относительно сложная страница в нашем приложении, которая дает нам посмотреть на героев бок о бок, вместе со своими друзьями. Вы можете представить, что такой запрос мог бы быстро усложниться, потому что нам бы понадобилось повторить поля по крайней мере дважды — один для каждой стороны сравнения.

Вот почему GraphQL содержит в себе  многоразовые блоки названные фрагментами. Фрагменты позволяют Вам создавать наборы полей, а затем включать их в запросы где Вам это необходимо. Вот пример того, как Вы могли бы решить описанную ситуацию используя фрагменты:

Request

Response

Вы можете увидеть, как вышеупомянутый запрос будет довольно однообразный, если поля повторяются. Концепция фрагментов часто используется для разделения сложных требований данных приложений на более мелкие куски, особенно когда Вам необходимо объединить множество компонентов пользовательского интерфейса с разными фрагментами в исходные данные выборки.

Motivation

We all know that GraphQL is great and solves many problems we have with REST APIs, like overfetching and underfetching. But developing a GraphQL API in Node.js with TypeScript is sometimes a bit of a pain. Why? Let’s take a look at the steps we usually have to take.

First, we create all the GraphQL types in using SDL. Then we create our data models using ORM classes, which represent our db entities. Then we start to write resolvers for our queries, mutations and fields, but this forces us to first create TS interfaces for all arguments, inputs, and even object types.

Only then can we actually implement the resolvers using weird generic signatures and manually performing common tasks, like validation, authorization and loading dependencies:

export const getRecipesResolver GraphQLFieldResolvervoid, Context, GetRecipesArgs> =
  async (_, args, ctx) => {
    // common tasks repeatable for almost every resolver
    const repository = TypeORM.getRepository(Recipe);
    const auth = Container.get(AuthService);
    await joi.validate(getRecipesSchema, args);
    if (!auth.check(ctx.user)) {
      throw new NotAuthorizedError();
    }

    // our business logic, e.g.:
    return repository.find({ skip: args.offset, take: args.limit });
  };

The biggest problem is redundancy in our codebase, which makes it difficult to keep things in sync. To add a new field to our entity, we have to jump through all the files — modify an entity class, the schema, as well as the interface. The same goes for inputs or arguments. It’s easy to forget to update one piece or make a mistake with a single type. Also, what if we’ve made a typo in field name? The rename feature (F2) won’t work correctly.

Tools like GraphQL Code Generator or graphqlgen only solve the first part — they generate the corresponding interfaces (and resolvers skeletons) for our GraphQL schema but they don’t fix the schema models redundancy and developer experience (F2 rename won’t work, you have to remember about the codegen watch task in background, etc.), as well as common tasks like validation, authorization, etc.

TypeGraphQL comes to address these issues, based on experience from a few years of developing GraphQL APIs in TypeScript. The main idea is to have only one source of truth by defining the schema using classes and some help from decorators. Additional features like dependency injection, validation and auth guards help with common tasks that normally we would have to handle ourselves.

Setting GraphQL (UI interface to interact with graph API)

First, mount GraphQL engine into Rails routes:

# config/routes.rbRails.application.routes.draw do  # ...  mount GraphiQL::Rails::Engine, at: "/graphiql", graphql_path: "/graphql"  # ...end

Then set up the default authorization header:

# config/initializers/graphiql.rbGraphiQL::Rails.config.headers = -> (context) {  "Token #{context.request.env.current_user.try(:api_token)}"}

Now we can start Rails server and go to http://localhost:3000/graphiql to play around.

Here are some examples to try:

query {  viewer {    id    email  }}query {  me: viewer {    ...userFields  }  alsoIsMe: viewer {    ...userFields  }}fragment userFields on User {  user_id: id  email}

Yeah! Now we have our first graphQL API endpoint on our Rails project!

This is just a rough guide on how to start building GraphQL API on Rails. In Building a GraphQL API in Rails — Part 3 — Best Practice I’ll show you some best practices.

by Wayne Chu

Как работать с сервером GraphQL

Рассмотрим ответ на этот вопрос на конкретном примере.

Цель: настроить сервер GraphQL, который отвечает на три типа запросов к БД NoSQL, в которой есть список пользователей с такой структурой:

Также в базе данных есть списки постов, которые опубликовали пользователи.

Для дальнейшей работы понадобится сервер Apollo. Это сервер GraphQL с открытым исходным кодом.

Настройте проект и установите зависимости:

Вы создали пустой проект. Теперь установите GraphQL, Apollo и nodemon для отслеживания изменений в файлах.

Чтобы nodemon работал, добавьте в запись:

База данных

Данные в этом примере поместим в переменную JSON. В реальных проектах данные обычно хранятся в БД. В тестовом проекте данные хранятся в index.js. Вот они:

Теперь можно перейти к работе с сервером GraphQL.

Схема

Работа с сервером GraphQL всегда начинается с разработки схемы. Она состоит из двух взаимосвязанных объектов: TypeDefs и Resolvers.

Выше были описаны корневые типы GraphQL. Чтобы сервер мог с ними работать, эти типы необходимо определить. Объект typeDef определяет список типов, которые доступны в проекте. Код выглядит так:

В примере выше определяется тип User, в котором указываются , , и другие данные. Для каждого поля определяется тип данных: или . GraphQL поддерживает четыре типа данных: , , , . Если в поле указан восклицательный знак, оно становится обязательным.

Также в примере выше определяются типы , и .

Первый тип называется . Он принимает id и возвращает объект с данными соответствующего пользователя. Это обязательное поле. Ещё один тип называется . Он устроен так же, как .

Тип называется . Он принимает параметр и возвращает список пользователей.

Тип называется . Он возвращает список пользователей.

Определенные в данные полностью совпадают с запросами, мутациями и подписками, которые можно вызвать на стороне клиента. При необходимости можно изменять.

После определения типов необходимо добавить их логику. Это нужно, чтобы сервер знал, как отвечать на запросы клиента. Эта задача решается с помощью Resolvers.

Resolver

Resolver или распознаватель — функция, которая возвращает данные для определённого поля. Resolver’ы возвращают данные того типа, который определён в схеме. Распознаватели могут быть асинхронными. С их помощью можно получать данные из REST API, базы данных или другого источника.

Определим Resolver’ы:

В примере выше есть шесть функций:

  • запрос возвращает объект пользователя, соответствующий переданному id;
  • запрос возвращает объект поста, соответствующий переданному id;
  • в поле распознаватель принимает данные пользователя и возвращает список его постов;
  • в поле функция принимает данные поста и возвращает пользователя, который опубликовал пост;
  • мутация изменяет объект : увеличивает количество для пользователя с соответствующим . После этого публикуются в с названием ;
  • подписка слушает и отвечает при обновлении .

Два слова о . Этот инструмент представляет собой систему передачи информации в режиме реального времени с использованием вебсокетов. удобно использовать, так как всё, что касается вебсокетов, вынесено в отдельные абстракции.

Итак, работа с типами и распознавателями завершена. Теперь можно запустить сервер.

Запускаем сервер

Откройте http://localhost:4000/ в браузере. Благодаря Apollo вы можете полноценно протестировать сервер GraphQL.

Сервер GraphQL работает

Потратили 15 минут на настройку сервера и, вуаля, написали первый запрос.

Почему за GraphQL будущее

Еще в 2012 году Facebook столкнулся с проблемой, когда разрабатывал свои мобильные приложения, что привело к созданию GraphQL. Эти проблемы очень распространены, особенно когда мы говорим о разработке RESTful API. Как уже говорилось, эти проблемы:

  • Низкая производительность
  • Множество конечных точек
  • Избыточное извлечение или неполное извлечение данных
  • Создание другой версии каждый раз, когда нам нужно изменить или удалить что-то
  • Сложность поддержания API

Имея в виду множество концепций, разработчики из Facebook разработали лучший способ разработки API, а затем назвали его GraphQL. По сути, это замена REST, с большим количеством улучшений.

С GraphQL мы получаем много новых функций, которые дают вам суперспособности при создании ваших API. Давайте рассмотрим их один за другим:

Единственная конечная точка

В GraphQL нет необходимости строить много конечных точек, мы получаем только одну конечную точку, и через нее можем получить столько данных, сколько мы хотим в одном запросе. По сути, GraphQL объединяет все ваши запросы, мутации и подписки в одной конечной точке и делает ее доступной для вас. Это улучшает ваш процесс разработки, потому что вам не нужно делать два запроса для получения данных из двух разных ресурсов. Кроме того, представьте, что мы создаем огромное приложение, у нас не будет много конечных точек и тонны кода, как с REST. Мы получим одну конечную точку, и с этой конечной точкой мы можем сделать столько запросов, сколько захотим.

С GraphQL вы получаете только те данные, которые вам нужны

Нет больше избытка или нехватки данных. Вы получаете только те данные, которые вам нужны. Помните проблемы с низкой производительностью, которые мы обсуждали изначально? У нас этого больше нет, так как GraphQL повышает производительность вашего API, особенно в случае медленного сетевого соединения.

если вам нужно это:

user {
    firstName,
    lastName,
    age
}
вы можете получить только это :
user {
    firstName: 'firstName',
    lastName: 'lastName',
    age: 21
}

GraphQL позволяет легко создавать API и быть последовательным

Многие люди думают, что GraphQL довольно сложен, потому что он включает в себя схему и одну конечную точку. Как только вы начнете разрабатывать API, вы обнаружите, что это проще, чем вы думали.

Если вы не используете JavaScript в качестве основного языка, это не проблема, так как GraphQL – это язык запросов, и он не зависит от используемого языка программирования, что означает, что вы можете использовать его с любым языком. На момент написания этой статьи GraphQL поддерживает более 12 языков.

Серверное дозирование и кеширование¶

GraphQL разработан таким образом, что позволяет писать чистый код на сервере, где каждое поле на каждом типе имеет целенаправленную single-purpose функцию для разрешения этого значения. Однако без дополнительной обработки, GraphQL может быть очень «болтлив» или многократно загружать данные из хранилища.

Это обычно решается с помощью метода дозирования (Batching), где множественные запросы из backend собираются в течение короткого периода времени, а затем отправляются в одном запросе к основной базе данных или microservice с помощью такого инструмента, как Facebook’s DataLoader.

Большинство типов систем, которые распознают значение , предоставляют как общий тип, так и версию с нулевым значением (nullable version) этого типа, где по умолчанию типы не включают , если явно не объявлены. Однако в системе типа GraphQL каждое поле по умолчанию имеет значение (пустое значение по умолчанию). Это связано с тем, что есть много вещей, которые могут пойти наперекосяк в сетевом сервисе, поддерживаемом базами данных и другими службами. База данных может упасть, асинхронное действие может выйти из строя, исключение может быть «выкинуто». Помимо просто сбоев системы, авторизация часто может быть гранулированной, когда отдельные поля в запросе могут иметь разные правила авторизации.

По умолчанию каждое поле допускает значение , любая из этих причин может привести к тому, что в этом поле будет возвращено значение , вместо окончательного провала запроса (сбоя запроса). Вместо этого GraphQL предоставляет ненулевые варианты типов, которые предоставляют гарантию клиентам, которые, по запросу, никогда не возвратят . Вместо этого при возникновении ошибки предыдущее родительское поле будет «нулевым».

При разработке схемы GraphQL важно иметь в виду все проблемы, которые могут пойти не так и если значение является подходящим значением для отказавшего поля. Обычно это так, но иногда это не так

В таких случаях используйте типы для гарантии.

Асинхронные резолверы¶

Давайте поближе взлянем на то, что про происходит в этой функции resolver.

используется для предоставления доступа к БД, чтобы загрузить данные для пользователя по , представленному как аргумент в запросе GraphQL. Поскольку загрузка из БД — асинхронная операция, она возвращает Promise. В JavaScript промисы используются для работы с асинхронными значениями, но та же концепция существует во многих языках, и обычно называются Futures, Tasks или Deferred. Когда возвращается результат из БД, мы можем собрать и вернуть объект .

Обратите внимание, что поскольку функция resolver должна быть в курсе Promises, а запрос GraphQL — нет. Он просто ожидает ожидает, что поле вернет что-то, в чем он сможет запросить

Во время выполнения, GraphQL будет ожидать Promises, Futures и Tasks для завершения, чтобы продолжить работу, и будет делать это с оптимальным совмещением.

field helpers

field helpers help you automatically define a models attributes as fields for a GraphQL object type.

var Model = sequelize.define('User', {
  email {
    type Sequelize.STRING,
    allowNull false
  },
  firstName {
    type Sequelize.STRING
  },
  lastName {
    type Sequelize.STRING
  }
});

import {attributeFields} from 'graphql-sequelize';

attributeFields(Model, {
  // ... options
  exclude Array, // array of model attributes to ignore - default: []
  only Array, // only generate definitions for these model attributes - default: null
  globalId Boolean, // return an relay global id field - default: false
  map Object, // rename fields - default: {}
  allowNull Boolean, // disable wrapping mandatory fields in `GraphQLNonNull` - default: false
  commentToDescription Boolean, // convert model comment to GraphQL description - default: false
  cache Object, // Cache enum types to prevent duplicate type name error - default: {}
});

/*
{
  id: {
    type: new GraphQLNonNull(GraphQLInt)
  },
  email: {
    type: new GraphQLNonNull(GraphQLString)
  },
  firstName: {
    type: GraphQLString
  },
  lastName: {
    type: GraphQLString
  }
}
*/

userType = new GraphQLObjectType({
  name 'User',
  description 'A user',
  fields Object.assign(attributeFields(Model), {
    // ... extra fields
  })
});

Providing custom types

uses the graphql-sequelize to map Sequelize types to GraphQL types. You can supply your own
mapping function to override this behavior using the export.

var Model = sequelize.define('User', {
  email {
    type Sequelize.STRING,
    allowNull false
  },
  isValid {
    type Sequelize.BOOLEAN,
    allowNull false
  }
});

import {attributeFields,typeMapper} from 'graphql-sequelize';
typeMapper.mapType((type) => {
   //map bools as strings
   if (type instanceof Sequelize.BOOLEAN) {
     return GraphQLString
   }
   //use default for everything else
   return false
});

//map fields
attributeFields(Model);

/*
{
  id: {
    type: new GraphQLNonNull(GraphQLInt)
  },
  email: {
    type: new GraphQLNonNull(GraphQLString)
  },
  isValid: {
      type: new GraphQLNonNull(GraphQLString)
  },
}
*/

Renaming generated fields

attributeFields accepts a option to customize the way the attribute fields are named. The option accepts
an object or a function that returns a string.

var Model = sequelize.define('User', {
  email {
    type Sequelize.STRING,
    allowNull false
  },
  firstName {
    type Sequelize.STRING
  },
  lastName {
    type Sequelize.STRING
  }
});

attributeFields(Model, {
    map{
        email"Email",
        firstName"FirstName",
        lastName"LastName"
    }
});

/*
{
  id: {
    type: new GraphQLNonNull(GraphQLInt)
  },
  Email: {
    type: new GraphQLNonNull(GraphQLString)
  },
  FirstName: {
    type: GraphQLString
  },
  LastName: {
    type: GraphQLString
  }
}
*/

attributeFields(Model, {
    map(k) => k.toLowerCase()
});

/*
{
  id: {
    type: new GraphQLNonNull(GraphQLInt)
  },
  email: {
    type: new GraphQLNonNull(GraphQLString)
  },
  firstname: {
    type: GraphQLString
  },
  lastname: {
    type: GraphQLString
  }
}
*/

For example:

  • becomes

  • becomes

VIRTUAL attributes and GraphQL fields

If you have attributes on your sequelize model, you need to explicitly set the return type and any field dependencies via .

For example, here will not always return valid data when queried via GraphQL:

firstName { type Sequelize.STRING },
lastName { type Sequelize.STRING },
fullName {
  type Sequelize.VIRTUAL,
  get function() { return `${this.firstName} ${this.lastName}`; },
},

To work properly needs to be more fully specified:

firstName { type Sequelize.STRING },
lastName { type Sequelize.STRING },
fullName {
  type new Sequelize.VIRTUAL(Sequelize.STRING, ),
  get function() { return `${this.firstName} ${this.lastName}`; },
},

Type System

Если вы видели запрос GraphQL ранее, вы знаете, что язык запросов GraphQL — это выбор полей в объектах.
Например, в данном запросе:

Request

Response

  • Мы начинаем со специального «root» объекта
  • Мы выбираем поле hero в нем
  • Для объекта, возвращенного в hero, мы выбираем поля name и appearsIn

Т.к. форма запроса GraphQL близко совпадает с результатом, вы можете предсказать, что вернет запрос, без детальных знаний о сервере. Однако, полезно иметь точное описание данных, которые мы можем запросить — какие поля мы можем выбрать? Какие виды объектов они могут вернуть? Какие поля доступны для этих дочерних объектов? Здесь выручает схема.

Любой сервис GraphQL определяет набор типов, который полностью описывает набор возможных данных, которые вы можете запросить из сервиса.
Тогда, когда приходят, они проверяются и выполняются в соответствии со схемой.

Прямые резолверы¶

Теперь, т. к. доступен объект , выполнение GraphQL может продолжаться с запрошенными полями.

Сервер GraphQL использует систему типов для того, чтобы определить, что делать следущим. Даже перед тем, как поле что-то вернет, GraphQL знает, что следующим шагом будет обработать поля в типе , поскольку система типов указывает на то, что поле вернет .

Разрешение имени в этом случае очень прямолинейно. Вызывается функция разрешения имени, и аргумент — это новый объект , возвращенный из предыдущего поля. В этом случае, мы ожидаем, что объек имеет свойство , которое мы можем читать и возвращать напрямую.

Фактически, многие библиотеки GraphQL позволят просто не указывать это и просто предположат, что если обработчик не предоставлен для поля, то свойство с тем же именем должно быть прочитано и возвращено.

Встроенные фрагменты¶

Как и многие другие системы типов, схемы GraphQL включают в себя возможность определения интерфейсов и типов соединений.

Если вы запрашиваете поле, которое возвращает интерфейс или тип объединения, Вам нужно будет использовать встроенные фрагменты для доступа к данным на конкретном типе. Проще всего увидеть на примере:

Request

Переменные

Response

В этом запросе поле возвращает тип , который может быть либо , либо в зависимости от аргумента. В прямом выборе вы можете запрашивать только поля, которые существуют на интерфейсе , такие как .

Чтобы запросить поле по конкретному типу, Вам нужно использовать встроенный фрагмент с условием типа. Поскольку первый фрагмент помечен как , поле будет выполняться только в том случае, если , возвращенный из , имеет тип . Аналогично полю height для типа .

Именованные фрагменты также могут использоваться таким же образом, поскольку именованный фрагмент всегда имеет прикрепленный тип.

Мета-поля

Учитывая, что существуют ситуации, когда Вы не знаете, какой тип Вы получите от сервиса GraphQL, Вам нужно каким-то образом определить, как обрабатывать эти данные на клиенте. GraphQL позволяет Вам запросить , мета-поле, в любой точке запроса, чтобы получить имя типа объекта в этой точке.

Request

Response

В вышеупомянутом запросе возвращает тип объединения, который может быть одним из трех вариантов. Невозможно отличить разные типы от клиента без поля .

Сервисы GraphQL предоставляют несколько метаполей, остальная часть которых используется для Introspection system.

Scalar Types

Тип объекта GraphQL имеет имя и поля, но в некой точке эти поля должны отвечать определенной информации.
Здесь вступают скалярные типы: они представляют листья запроса.

В следующем запросе, name и appearsIn отдадут скальные типы:

Request

Response

Мы знаем это, т.к. эти поля не имеют подчиненных полей — это листья запроса.

GraphQL из коробки содержит набор стандартных скалярных типов:

  • Int: Подписанное 32‐bit целое число.
  • Float: Подписанное число с плавающей точкой двойной точности.
  • String: Строка в UTF‐8.
  • Boolean: true или false.
  • ID: Скалярный тип ID представляет уникальный идентификатор, обычно используемый для переполучения объекта или как ключ кеша. Тип ID сериализован так же, как String; однако, определение его как ID подразумевает, что он не должен быть распознан людьми.

В большинстве внедрений сервиса GraphQL, есть так же возможность определить собственный скалярный тип. Например, мы можем определить тип Date:

В этом случае уже от нашей имплементации зависит, как этот тип должен быть сериализован, десериализован и проверен. Например, вы можете определить, что тип Date всегда должен быть сериализован в формат timestamp, и ваш клиент должен ожидать, что этот формат будет у всех полей с датой.

Towards v1.0

The currently released version is a MVP (Minimum Viable Product). It is well tested (96% coverage, 8000 lines of test code) and has 95% of the planned features already implemented.

However there’s still work to be done before the 1.0.0 release and it’s mostly about documentation (website, api reference and jsdoc) and compatibility with the GraphQL spec and other tools.

There are also plans for more features like better TypeORM, Prisma and dataloader integration, custom decorators and metadata annotations support — the full list of ideas is available on the GitHub repo. You can also keep track of development’s progress on project board.

Аргументы¶

Если единственное, что мы делали, это получали объекты и их поля, GraphQL уже был очень полезный язык для выборки данных. Но когда Вы добавляете возможность передавать аргументы полям, все становится гораздо интереснее.

Request

Response

В системе, как REST, можно передавать только один набор аргументов — параметры запроса и URL сегментов в запросе. Но в GraphQL, каждое поле и вложенный объект могут получить свой собственный набор аргументов, поэтому с помощью GraphQL можно избежать нескольких запросов для API-выборок. Вы даже можете передать аргументы в скалярных полях, для осуществления преобразования данных один раз на сервере, а не для каждого клиента в отдельности.

Request

Response

Аргументы могут быть разных типов. В приведенном выше примере, мы использовали тип , который представляет одно значение из нескольких вариантов (в данном случае единицы измерения длины, как или ). GraphQL поставляется со стандартным набором типов, но GraphQL сервер также может объявить свой собственный пользовательский тип, поскольку он может быть сериализован в Вашем ответе.

Переменные¶

До сих пор мы писали все наши аргументы внутри строки запроса. Но в большинстве приложений аргументы к полям будут динамическими: Например, может быть раскрывающийся список, позволяющий выбрать интересующий вас эпизод Star Wars, поле поиска или набор фильтров.

Не было бы хорошей идеей передавать эти динамические аргументы непосредственно в строке запроса, потому что тогда нашему клиентскому коду необходимо будет динамически манипулировать строкой запроса во время выполнения и сериализовать ее в формат, специфичный для GraphQL. Вместо этого GraphQL имеет первоклассный способ отделить динамические значения от запроса и передать их как отдельный словарь. Эти значения называются переменными.

Когда мы начинаем работать с переменными, нам нужно сделать три вещи:

  • Замените статическое значение в запросе переменной
  • Объявить в качестве одной из переменных, принимаемых запросом
  • Передать в отдельном транспортном словаре (обычно JSON) переменных

Вот как это выглядит все вместе:

Request

Переменные

Response

Теперь в нашем клиентском коде мы можем просто передать другую переменную, а не создавать совершенно новый запрос. Это также является хорошей практикой для обозначения того, какие аргументы в нашем запросе должны быть динамическими — Мы никогда не должны делать строковую интерполяцию для построения запросов из пользовательских значений.

Определения переменных

Определения переменных — это часть, которая выглядит в указанном выше запросе. Он работает так же, как определения аргументов для функции на типизированном языке. В нем перечислены все переменные с префиксом , за которыми следует их тип, в этом случае .

Все объявленные переменные должны быть либо скалярами, перечислениями, либо типами входных объектов. Поэтому, если Вы хотите передать сложный объект в поле, Вам нужно знать, какой тип ввода соответствует этому на сервере. Подробнее о типах входных объектов см. на странице схемы.

Определения переменных могут быть необязательными или обязательными. В случае выше, так как нет рядом с типом , это необязательно. Но если в поле, в которое передается переменная, требуется аргумент non-null, то переменная должна быть обязательной.

Чтобы узнать больше о синтаксисе этих определений переменных, полезно изучить язык схемы GraphQL. Язык схемы подробно объясняется на странице схемы.

Популярность GraphQL

Тот факт, что GraphQL является языком запросов с открытым исходным кодом, означает, что сообщество может внести в него свой вклад. Когда Facebook выпустил его для сообщества, он получил большую поддержку и одобрение со стороны разработчиков. Сейчас популярность GraphQL быстро растет, так как все больше и больше разработчиков начинают создавать API-интерфейсы с ним. Однако некоторые люди спрашивают, действительно ли это заменит REST или станет новым способом создания API для реальных приложений.

Сначала я думал, что GraphQL – это всего лишь еще один способ создания API. Однако, когда я начал его изучать, я обнаружил, что GraphQL обладает всеми основными функциями, необходимыми для создания современных API. И я могу сказать: да, GraphQL – это действительно API будущего. Вот почему крупные компании делают ставку на него.

В ноябре 2018 года GraphQL в сотрудничестве с Linux Foundation создал фонд GraphQL Foundation, что означает, что разработчики будут создавать больше документации, инструментов и развивать дальше этот язык запросов. Этот фонд обеспечит стабильное и устойчивое будущее для GraphQL. Так что это еще одна причина считать GraphQL API будущим.

Конечно, он не заменит REST сразу, потому что многие приложения все еще используют его, и невозможно переписать их в одночасье. По мере того, как все больше и больше компаний будут использовать GraphQL улучшатся и UX, и DX.

As a user, I can get my account information from the API.

Ok, time to create a GraphQL API.

Our goal is to build an API endpoint that can receive a query like this:

query {  me: viewer {    id    email    created_at  }}

and return a JSON response like this:

{  "data": {    "me": {      "id": 1,      "email": "wayne.5540@gmail.com",      "created_at": 1477206061    }  }}

a. Install the necessary gems

Settings# Core gemgem 'graphql', '~> 1.0.0'# Awesome gem to build a graphql api explorer, not necessarygem 'graphiql-rails'# TDDgroup :development, :test do  gem 'rspec-rails', '~> 3.5'  gem 'shoulda-matchers'  gem 'factory_girl_rails'  gem 'faker'end

b. Create an API endpoint

The request would be ‘POST /graphql?query=graphql-query’ with the authorization header

We therefore need to create a route for this:

# config/routes.rbRails.application.routes.draw do  post "graphql" => "graphqls#create"end

And then a controller:

class GraphqlsController   before_action :authenticate_by_api_token!  def create    query_string = params    query_variables = JSON.load(params) || {}    context = { current_user: current_user }    result = Schema.execute(query_string, variables: query_variables, context: context)    render json: result  endend

is the basic usage of the gem. We pass query string, graph variables, and context into Schema, which we will define later.

About GraphQL type

Before we go any further, let’s take a look at a type system so we can understand what happens inside our controller action. Here’s the query example I showed you before:

query {  me: viewer {    id    email    created_at  }}

Note that it actually contains 3 different scopes: , , and .

Each type is defined by us. The images below should give you a better idea.

Ссылка на основную публикацию