全栈工程师-后端开发-GraphQL_GraphQL字段解析器与数据源.docx

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GraphQL概述

GraphQL是一种用于API的查询语言，它提供了一种更有效、更强大、更灵活的替代方案来取代传统的RESTAPI。GraphQL由Facebook在2012年内部开发，并于2015年开源。它允许客户端指定需要从服务器获取的确切数据，而不是像RESTAPI那样返回固定的数据结构。

1GraphQL的优势

减少网络传输：客户端可以精确地请求所需的数据，避免了数据的过度获取或获取不足，从而减少了网络传输量。

强大的类型系统：GraphQL提供了强大的类型系统，使得数据的结构在客户端和服务器之间非常清晰，易于理解和维护。

易于分页和排序：GraphQL支持在查询中直接进行分页和排序，无需额外的API调用。

实时数据：通过GraphQL的订阅功能，可以实现实时数据的推送，而不仅仅是拉取。

单一入口点：所有的查询和变更都通过一个单一的端点进行，简化了客户端的API调用逻辑。

2GraphQL的应用场景

移动应用开发：移动应用通常需要在有限的网络条件下高效地获取数据，GraphQL的精确数据请求能力非常适合这种场景。

微服务架构：在微服务架构中，GraphQL可以作为统一的数据查询层，简化了跨服务的数据获取过程。

数据聚合：当需要从多个数据源获取数据时，GraphQL可以作为一个统一的查询接口，简化数据聚合的复杂性。

实时数据应用：如聊天应用、实时股票报价等，需要实时更新数据的应用场景，GraphQL的订阅功能可以很好地支持。

1示例：GraphQL查询与数据源

假设我们有一个博客应用，其中包含文章和作者的数据。我们的GraphQL服务器将从两个数据源获取数据：一个用于文章，另一个用于作者。

1.1GraphQLSchema

typeQuery{

article(id:ID!):Article

author(id:ID!):Author

}

typeArticle{

id:ID!

title:String!

content:String!

author:Author!

}

typeAuthor{

id:ID!

name:String!

email:String!

}

1.2字段解析器与数据源

字段解析器是GraphQL中用于处理查询并从数据源获取数据的函数。在我们的示例中，我们将为article和author字段编写解析器。

1.2.1数据源

我们假设文章数据存储在MySQL数据库中，而作者数据存储在MongoDB数据库中。

1.2.2字段解析器

const{ApolloServer,gql}=require(apollo-server);

const{PrismaClient}=require(@prisma/client);

const{MongoClient}=require(mongodb);

constprisma=newPrismaClient();

constmongoClient=newMongoClient(mongodb://localhost:27017,{useNewUrlParser:true,useUnifiedTopology:true});

awaitmongoClient.connect();

constdb=mongoClient.db(blog);

consttypeDefs=gql`

typeQuery{

article(id:ID!):Article

author(id:ID!):Author

}

typeArticle{

id:ID!

title:String!

content:String!

author:Author!

}

typeAuthor{

id:ID!

name:String!

email:String!

}

`;

constresolvers={

Query:{

article:async(_,{id})={

constarticle=awaitprisma.article.findUnique({where:{id}});

returnarticle;

},

author:async(_,{id})={

constaut