GraphQL 浅谈，从理解 Graph 开始

GraphQL is a data query language developed internally by Facebook in 2012 before being publicly released in 2015. It provides an alternative to RESTful architectures. —— from wikipedia.

GraphQL 是 Facebook 于 2012 年在内部开发的数据查询语言，在 2015 年开源，旨在提供 RESTful 架构体系的替代方案。

掘金翻译计划在今年 10 月上线了 GraphQL 中文官网，最近它的讨论和分享逐渐增多。其实阿里内不少业务线早有尝试和分享，听闻基于 GraphQL 再造了个 TQL。也在其开源的 Node.js企业级框架 egg中，发布了对应的 plugin。感觉这是一个让广大(前端)开发者(重新)认识学习 GraphQL的好机会，就让我们来回顾一下它~

参考链接微信访问不了，可以阅读原文(顺手关注下转转FE的 Github 噢)~

从 Graph 字面开始

先看官网的解释~

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。

总结的稍显高深，简单拆解一下：

SQL (Structured Query Language) 是结构化查询语言的简称。所以 Graph+ QL = 图表化(可视化)查询语言，是一种描述客户端如何向服务端请求数据的 API语法，类似于 RESTful API 规范。

注：不要联想到 MySQL、NoSQL，它不是图形数据库，比如 Neo4j。 GraphQL 有配套的数据库服务， graphcool 可以部署在 Docker 上或运行在基于 BaaS(Backend as a Service) 的 Graphcool Cloud。但它不依赖任何数据库，且能和任何后端(SQL、MongoDB、Redis 等)一起使用，也可以包裹在 RESTful API 之上。

GraphQL 的特性

它定义了一套类型系统( TypeSystem)，类似于持续演进(相互借鉴)的 Flow和 TypeScript，用来描述你的数据，先看官网的例子(细节再议)

1. 项目的type

2. type Project {

3.  name: String

4.  tagline: String

5.  contributors: [User] // 数组表示多个，type 为下面的 User

6. }

7. type User {

8.  name: String

9.  photo: String,

10.  friends: [User] // User 的朋友们， type 还是 User

11. }

接下来你可以把 GraphQL的查询语言( Queries)当成是没有值只有属性的对象，返回的结果就是有对应值的对象，也就是标准的 JSON。

1. 请求你所要的数据 // 基于 Queries

2. { // 查找 name 为 GraphQL 的 project

3.  project(name: "GraphQL") {

4.    tagline

5.  }

6. }

7. 得到可预测的结果

8. { // 返回 json

9.  "project": {

10.    "tagline": "A query language for APIs"

11.  }

12. }

虽然 project 在类型系统里定义了三个字段，但我们(客户端)只需要 tagline 这个字段，服务端就只返回这个字段，而 contributors 里的 User 和其对应字段，本次查询( Query)并不关心。这个 demo 看似简单，其实带来了很多特性~

• 强类型： GraphQL与 C 和 Java 等后端语言相得益彰，服务端能对响应的形状和性质做出一定保证，而 RESTful是弱类型的，缺少机器可读的元数据；

• 分工： GraphQL让服务端定义好支持哪些 Queries，把对数据的 Query需求下放到客户端管理，分工明确的同时保持对 API 的聚焦；

• 分层： GraphQL的 Query本身是一组分层的字段，查询就像返回的数据一样，是一种产品(工程师)描述数据和需求的自然方式；(PS：部分翻译的，国外好像都把产品叫做 Product Engineers 而不是 Product Manager。感觉在吐槽的样子)

• 预测性： GraphQL的 Query只返回客户端要求的内容，没有任何冗余(不浪费流量)，而且它只有一个接口地址，由此衍生了另一个特性；

• 兼容性：需求变动带来的新增字段不影响老客户端，服务端再也不需要版本号了，极大简化了兼容问题；(App 通常是 1-2 周的固定周期发版，在原生应用不强制升级的世界里，会出现用户 1-2 年都不升级的情况。 这意味可能同时有 52 个版本的客户端查询我们的服务端，而在 Fackbook 中 GraphQL API 曾支持了横跨 3 年的移动端)

• 自检性： GraphQL能在执行 Query之前(即在开发时)提供描述性错误消息，在给定查询的情况下，工具可以确保其句法是正确有效的，这使得构建高质量的客户端变得更加容易；

• Doc & Mock： GraphQL的文档永远和代码同步，开发无需维护散落多处的文档，调用者也无需担心过期问题，而且基于类型系统的强力支撑和 graphql-tools，mocking 会变得无比容易。

GraphQL通过它的特性解决了不少问题，当然它不是没缺点的，这个下期再聊~

我的观点：当技术栈的缺点因其演进不再明显之时，必是它优点大放光彩之日😊。与此同时 GraphQL伴随着 graph 又带来了很多新的思考~

GraphQL 的延伸，graphical & graph(s)

图像天然更生动形象易于理解，这意味着 GraphQL有交互极强的工具和生态，比如：

• graphiql —— A graphical interactive in-browser GraphQL IDE. 一个让我们在浏览器里用图形交互的方式探索及书写 GraphQL的 IDE。

• graphql-voyager —— Represent any GraphQL API as an interactive graph. It's time to finally see the graph behind GraphQL! 用交互式图表展示任意的 GraphQL API，总算能看见 GraphQL背后的 graph 了!

今年 5 月 22 日 GitHub 发文宣布，去年推出的 GitHub GraphQL API 已经正式可用 (production-ready)，并推荐集成商在 GitHub App 中使用最新版本的GraphQL API V4。我们可以用 graphql-voyager 探索(但因 Types、Queries、Mutations 较多数据加载略慢)。

后一个工具可把笔者惊艳坏了，想了解它的生态可以在 awesome-graphql 里寻找。通过它们，所有人都能快速阅读查询文档，调试我们的查询。

PS：主要是方便调用者和团队新人的，不过可以思考一个问题，每天是写代码还是看代码多？看接口文档呢？

另一种思维模式 —— Thinking in graphs

图是将很多真实世界现象变成模型的强大工具，因为它们和我们天然的心理模型和基本过程的口头描述很相似。大家应该都没忘在学校做的数据库设计，笔者简单回顾下当年手绘 E-R 图的过程😢

• 一个班级有一个班主任， 1:1的关系；

• 一个班级有多学生多个教师， 1:n的关系；

• 每个学生可以上不同的课程， n:m的关系。

OK，然后大概就成了下面这个样子，原谅我从百度找的图：

E-R 图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。

• 真实世界的数据在本质上是分层的：今天大多数的产品开发涉及视图层次的创建和操作，这与应用程序的结构保持一致；

• 我们的开发模式本身也是产品需求驱动的，客户端关注需求(怎么取、取哪些)，服务端关注能力(可用性、性能)，这样的协作模式更现代更高效；

• 数据和实体背后的本质也是关系图：我们的服务端用对象和关系的形式处理，只不过在数据库用扁平的表格存储它们；(以前你可以将负责的业务数据通过导出 E-R 图展现给同事和老板。如今你还可以通过 GraphQL把到对外暴露的 API也建模成一张图。)

• GraphQL沉淀出来的数据模型( Schema)也可以作为一种给你的团队(后端前端客户端甚至产品)及第三方沟通的共同语言，让大家对这些业务领域的规则形成共同的理解，最终达成共识。

GraphQL的原理、和 RESTful的优劣对比以及最佳实践等等，未完再续~

参考资料 —— 需要翻墙

来自官方的介绍：GraphQL Introduction

GraphQL: A data query language

来自 InfoQ 的采访：Facebook开源数据查询语言GraphQL

来自官方的 Talks：GraphQL: Designing a Data Language

30分钟内现场演示用Python、Ruby、Nodejs.js，设计3次 GraphQL Sever：Zero to GraphQL in 30 Minutes

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