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本文会通过实际场景介绍一下 GraphQL，目的是让你快速了解 GraphQL 是什么，以及基本工作思路，不包含实际用法，所以阅读很轻松。
一、GraphQL 是什么？
GraphQL 是后端数据查询语言，可以简单理解为 GraphQL 对标的是 REST 接口。
GraphQL 由 Facebook 开源，目前已经在 Facebook 中支撑千亿级的 API 接口调用，在 Facebook 之外正在被迅速应用。
我们不要被 GraphQL 这个名字误导了，第一次看见它时，我还以为这是一个图数据库的查询语言呢。
GraphQL 大体上的确是 "图查询" 的意思，但这个 "图" 是数据图谱的意思，不是图数据库。
二、GraphQL 思路
以上图为例，这是主流的 Feed 流形式，如何实现呢？
定下来界面中需要显示哪些数据元素之后，后端开始为其定制一个 REST 接口，查询出相关数据：
- Post 帖子
- 作者
- Like 喜欢
- Comment 评论
- Share 分享
后端程序员进行数据关联查询，取出其中需要的数据项，然后封装为一个易于前端操作的数据结构，例如 JSON 对象。
这样 Feed 流的接口就 OK 了，同样的，对于其他界面再进行相应的接口开发。
例如在帖子详情页面，涉及的数据还是 Feed 流中的这些，但具体的数据项不同了，例如：
- 帖子需要全文
- Like 需要点赞用户的图像列表、ID
- Comment 评论需要详情列表
因为数据项的不同，就需要针对这个界面需求重新开发吧。
如果你嫌麻烦，提供了一个大而全的接口，后端开发是简单了，但新问题来了，例如：
- 前端开发需要从结果数据中仔细挑出自己所需要的数据项。
- 接口返回数据中包含大量的前端无用数据，会占用更多的带宽，影响性能，例如 Facebook 那种千亿级的 API 调用量，这种带宽的浪费是不能容忍的。
有什么更好的办法呢？（如果你有更好的经验，欢迎发给我，我会分享给大家）
Facebook 为了解决这个问题，设计出了 GraphQL。
GraphQL 解决思路
对于上述场景，本质上是后端在应付前端的每个需求，是以前端需求为中心。
前端说我要这些数据，后端就去准备这些数据，来一个需求就处理一个需求。
Facebook 的想法是：
数据就是那样的，每个数据对象包含哪些项，根据各个数据对象的关系就可以形成数据的图谱了。后端负责构造这个数据图谱，前端根据数据图谱来查询自己所需要的数据。
这样前端与后端都是以数据图谱为中心了，后端就不用伺候前端各种不同类型的需求了，前端也可以自由的精准查询数据了。
感觉比较抽象是吧，看下面的示例代码：
# ----------- 定义数据类型 -----------
type Post {
id: String!
title: String!
description: String
comments: [Comment]
likes:[Like]
}
type Comment{
id:String
}
type Like{
id:String
}
# ----------- 定义查询接口 -----------
type Query {
recentPosts(count: Int, offset: Int): [Post]!
}
type Mutation {
writePost(title: String!, category: String) : Post!
}（上面代码可横向滑动）
其中分为2个部分：
- 上面部分定义了数据类型，例如 Post，指明包含哪些数据项，其中的
comments、likes关联了其他的数据类型，这样就描绘出了数据对象之间的关系。 - 下面部分定义了查询接口，供前端调用。
然后我们看前端怎么用。
上图中，左边是前端的调用方式，右边是返回的数据结果。
前端调用了 recentPosts 接口，并指明了只需要返回 id，所以，返回结果中只有 id 数据项。
上图中，前端调用了 recentPosts 接口，这次指明了需要：
- Post 的 id 项
- likes 的 id 项
- comments 的 id 项
在右边的返回结果中可以看到，应前端的需求返回了相应数据。
三、小结
在以数据图谱为中心之后，后端省心了，前端自由了。所以 GraphQL 的核心就是构建好这个数据图谱。
以上就是 GraphQL 基本内容了，如果对它有兴趣，可以留言告诉我，之后我会整理一个 GraphQL 的使用教程。
写在最后
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