GraphQL基础篇

        最近参与了一个大型项目，大型项目随着系统业务量的增大，不同的应用和系统共同使用着许多的服务接口API，而随着业务的变化和发展，不同的应用对相同资源的不同使用方法最终会导致需要维护的服务API数量呈现爆炸式的增长。而另一方面，创建一个大而全的通用性接口又非常不利于移动端使用（流量损耗），而且后端数据的无意义聚合也对整个系统带来了很大的资源浪费。

       1、 GrapQL背景 

       经查资料显示GraphQL是Facebook 在2012年开发的，2015年开源，2016年下半年Facebook宣布可以在生产环境使用，而其内部早就已经广泛应用了，用于替代 REST API。Facebook的解决方案：用一个“聪明”的节点来进行复杂的查询，将数据按照客户端的要求传回去，后端根据GraphQL机制提供一个具有强大功能的接口，用以满足前端数据的个性化需求，既保证了多样性，又控制了接口数量。

        2、 使用介绍

       GraphQL并不是一门程序语言或者框架，它是描述请求数据的一种规范，是协议而非存储，GraphQL本身并不直接提供后端存储的能力，它不绑定任何的数据库或者存储引擎，它可以利用已有的代码和技术来进行数据源管理。

       一个GraphQL查询是一个被发往服务端的字符串，该查询在服务端被解释和执行后返回JSON数据给客户端。作为服务端除了了解具体的生态之外还需要了解缓存、上传文件等，如果是系统迁移还需要了解特定的框架，作为系统开发推荐使用Prisma的框架。偏向客户端方向的话，需要进一步了解关于graphql-client的相关知识，推荐使用apollo。

       3、 优缺点

        GraphQL虽然能够代替广泛使用的REST API，但也是各有千秋。

        3.1优点: 

        RESTful：服务端决定有哪些数据获取方式，客户端只能挑选使用，如果数据过于冗余也只能默默接收再对数据进行处理；而数据不能满足需求则需要请求更多的接口。 
        GraphQL：给客户端自主选择数据内容的能力，客户端完全自主决定获取信息的内容，服务端负责精确的返回目标数据。提供一种更严格、可扩展、可维护的数据查询方式。

        3.2缺点:

        重构：使用GraphQL对数据源进行管理，相当于要对整个服务端进行一次换血，考虑的不仅仅是需要针对现有数据源建立一套GraphQL的类型系统，同时需要改造服务端暴露数据的方式，这对业务久远的产品无疑是一场灾难。

       查询性能：GraphQL查询的每个字段如果都有自己的resolve方法，可能导致一次查询操作对数据库跑了大量的query。

       4、 Type类型

       在GraphQL中，我们通过预先定义一张Schema和声明一些Type来达到预期的效果， 

       首先我们需要知道：

• 对于数据模型的抽象是通过Type来描述的
• 对于接口获取数据的逻辑是通过Schema来描述的

       GraphQL的Type简单可以分为两种，一种叫做Scalar Type(标量类型)，另一种叫做Object Type(对象类型)。

       注意：标量是GraphQL类型系统的最小颗粒。

       4.1标量类型

       GraphQL中的内建的标量包含String、Int、Float、Boolean、Enum。也可以通过Scalar声明一个新的标量：

       a、 Prisma中，还有DateTime和ID这两个标量分别代表日期格式和主键。（prisma一个使用GraphQL来抽象数据库操作的库）

       b、 Upload标量来代表要上传的文件

      4.2高级数据类型

      复杂的数据模型：Object、Interface、Union、Enum、Input Object、List、Non-Null（Object、Interface 和 Union 三种类型是不能作为输入对象类型的）。       

      总之，我们通过对象模型来构建GraphQL中关于一个数据模型的形状，同时还可以声明各个模型之间的内在关联（一对多、一对一或多对多）。

       4.3类型修饰符

       当前的类型修饰符有两种，分别是List和Required ，它们的语法分别为[Type]和Type!, 同时这两者可以互相组合，比如[Type]!或者[Type!]或者[Type!]!(请仔细看这里!的位置)，它们的含义分别为：

• 列表本身为必填项，但其内部元素可以为空
• 列表本身可以为空，但是其内部元素为必填
• 列表本身和内部元素均为必填

        5、 Schema逻辑

        我们其实不妨把它当做REST架构中每个独立资源的URL来理解它，只不过在GraphQL中，我们用Query来描述资源的获取方式。因此，我们可以将Schema理解为多个Query组成的一张表。

       5.1 定义Query类型

       GraphQL中使用Query来抽象数据的查询逻辑，当前标准下，有三种查询类型，分别是query（查询）、mutation（更改）和subscription（订阅），这三种查询类型必须是Root Query(根查询)存在的。

       注：Query特指GraphQL中的逻辑查询（包含三种类型），query指GraphQL中的查询类型（仅指查询类型）对于传统的CRUD项目使用query（查询）、mutation（更改）就够了，subscription（订阅）是针对real-time应用提出。

       5.2 Resolver解析函数

       Schema中声明了若干Query，那么我们只进行了一半的工作，因为我们并没有提供相关Query所返回数据的逻辑。在GraphQL中，我们会有这样一个约定，Query和与之对应的Resolver是同名的，这样在GraphQL才能把它们对应起来。大体的解析流程就是遇到一个Query之后，尝试使用它的Resolver取值，之后再对返回值进行解析，这个过程是递归的，直到所解析Field的类型是Scalar Type（标量类型）为止。 

       Resolver本身的声明在各个语言中是不一样的，因为它代表数据获取的具体逻辑。它的函数签名(以js为例子)如下：function(parent, args, ctx, info) {}

其中的参数的意义如下：

       parent: 当前上一个Resolver的返回值

       args: 传入某个Query中的函数（比如上面例子中article(id: Int)中的id）

       ctx: 在Resolver解析链中不断传递的中间变量（类似中间件架构中的context）

       info: 当前Query的AST对象

       注意：Resolver内部实现对于GraphQL完全是黑盒状态。这意味着Resolver如何返回数据、返回什么样的数据、从哪返回数据，完全取决于Resolver本身，基于这一点，在实际中，很多人往往把GraphQL作为一个中间层来使用，数据的获取通过Resolver来封装，内部数据获取的实现可能基于RPC、REST、WS、SQL等多种不同的方式。

       好了，GraphOL基础今天我就总结在这里，关于其实战应用且等下回分晓。

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