Поиск  
Always will be ready notify the world about expectations as easy as possible: job change page
24 марта

Сравнение REST и GraphQL

Сравнение REST и GraphQL
Источник:
Просмотров:
2396

Два способа отправки данных по протоколу HTTP: в чем разница?

GraphQL часто представляют как революционно новый путь осмысления API. Вместо работы с жестко определенными на сервере конечными точками (endpoints) вы можете с помощью одного запроса получить именно те данные, которые вам нужны. И да — GraphQL гибок при внедрении в организации, он делает совместную работу команд frontend- и backend-разработки гладкой, как никогда раньше. Однако на практике обе эти технологии подразумевают отправку HTTP-запроса и получение какого-то результата, и внутри GraphQL встроено множество элементов из модели REST.

Так в чем же на самом деле разница на техническом уровне? В чем сходства и различия между этими двумя парадигмами API? К концу статьи я покажу вам, что GraphQL и REST отличаются не так уж сильно, но у GraphQL есть небольшие отличия, которые существенно меняют процесс построения и использования API разработчиками.

Так что давайте сразу к делу. Мы определим некоторые свойства API, а затем обсудим, как они реализованы в GraphQL и REST.

Ресурсы

Ключевое для REST понятие — ресурс. Каждый ресурс идентифицируется по его URL, и для получения ресурса надо отправить GET-запрос к этому URL. Скорее всего, ответ придет в формате JSON, так как именно этот формат используется сейчас в большинстве API. Выглядит это примерно так:

GET /books/1

{
  "title": "Блюз черных дыр и другие мелодии космоса",
  "author": {
    "firstName": "Жанна",
    "lastName": "Левин"
  }
  // ... другие поля
}

Замечание: для рассмотренного выше примера некоторые REST API могут возвращать данные об авторе (поле «author») как отдельный ресурс.

Одна из заметных особенностей REST состоит в том, что тип, или форма ресурса, и способ получения ресурса сцеплены воедино. Говоря о рассмотренном выше примере в документации по REST API, вы можете сослаться на него как на «book endpoint».

GraphQL весьма отличается в этом аспекте, потому что в GraphQL эти два понятия полностью отделены друг от друга. В вашей схеме может быть два типа, Book и Author:

type Book {
  id: ID
  title: String
  published: Date
  price: String
  author: Author
}
type Author {
  id: ID
  firstName: String
  lastName: String
  books: [Book]
}

Заметьте: мы описали типы доступных нам данных, но это описание совершенно ничего не говорит вам о том, как эти объекты могут быть извлечены клиентом. Это одно из ключевых различий между REST и GraphQL : описание отдельного ресурса не связано со способом его получения.

Чтобы действительно получить доступ к отдельно взятой книге или автору, нам понадобится создать тип Query в нашей схеме:

type Query {
  book(id: ID!): Book
  author(id: ID!): Author
}

Теперь мы можем отправить запрос, аналогичный REST-запросу, рассмотренному выше, но на этот раз с помощью GraphQL:

GET /graphql?query={ book(id: "1") { title, author { firstName } } }

{
  "title": "Блюз черных дыр и другие мелодии космоса",
  "author": {
    "firstName": "Жанна",
  }
}

Отлично, это уже что-то! Мы немедленно видим несколько особенностей GraphQL, весьма отличающих его от REST, даже несмотря на то, что оба они могут быть запрошены через URL, и оба могут вернуть одну и ту же форму JSON-ответа.

Прежде всего, мы видим, что в GraphQL-запросе URL содержит как нужный нам ресурс, так и описание интересующих нас полей. Кроме того, уже не разработчик сервера решает за нас, что нужно включить в ответ связанный ресурс author, — это теперь решение клиента, использующего API.

Но, что более важно, сущности ресурсов, понятия Books и Authors, не привязаны к способу их извлечения. Мы могли бы извечь одну и ту же книгу с помощью запросов различного типа и с различным набором полей.

Выводы

Мы уже обнаружили некоторые сходства и различия:

  • Сходство: есть понятие ресурса, есть возможность назначать идентификаторы для ресурсов.
  • Сходство: ресурсы могут быть извлечены с помощью GET-запроса URL-адреса по HTTP.
  • Сходство: ответ на запрос может возвращать данные в формате JSON.
  • Различие: в REST вызываемая вами конечная точка (endpoint) — это и есть сущность объекта. В GraphQL сущность объекта отделена от того, как именно вы его получаете.
  • Различие: в REST структура и объем ресурса определяются сервером. В GraphQL сервер определяет набор доступных ресурсов, а клиент указывает необходимые ему данные прямо в запросе.


Если вы уже использовали GraphQL и/или REST, пока все было довольно просто. Если раньше вы не использовали GraphQL, можете поиграть на Launchpad с примером, подобным приведенному выше.

URL-маршруты и схемы GraphQL

API бесполезен, если он непредсказуем. Когда вы используете API, вы обычно делаете это в рамках какой-то программы, и этой программе нужно знать, что она может вызвать и что ей ожидать в качестве результата такого вызова, чтобы этот результат мог быть обработан программой.

Итак, одна из важнейших частей API — это описание того, к чему возможен доступ. Это как раз то, что вы изучаете, читая документацию по API, а с помощью GraphQL-интроспекции или систем поддержки схем REST API вроде Swagger эта информация может быть получена прямо из программы.

В существующих сегодня REST API чаще всего API описывается как список конечных точек (endpoints):

GET /books/:id
GET /authors/:id
GET /books/:id/comments
POST /books/:id/comments

Можно сказать, что «форма» API линейна — это просто список доступных вам вещей. При извлечении данных или сохранении какой-либо информации первый вопрос, который вы задаете себе: «Какой endpoint мне следует вызвать»?

В GraphQL, как мы разобрались ранее, вы не используете URL-адреса для идентификации того, что вам доступно в API. Вместо этого вы используете GraphQL-схему:

type Query {
  book(id: ID!): Book
  author(id: ID!): Author
}

type Mutation {
  addComment(input: AddCommentInput): Comment
}

type Book { ... }
type Author { ... }
type Comment { ... }
input AddCommentInput { ... }

Здесь есть несколько интересных особенностей по сравнению с маршрутами REST для аналогичного набора данных. Первое: вместо выполнения HTTP-запросов одного и того же URL-адреса с помощью разных методов (GET, PUT, DELETE и т.п.) GraphQL использует для различения чтения и записи разный начальный тип  —  Mutation или Query. В GraphQL-документе вы можете выбрать, какой тип операции вы отправляете, с помощью соответствующего ключевого слова:

query { ... }
mutation { ... }

Более детально язык запросов разбирается в более ранней моей статье «Анатомия запросов GraphQL» (англ.), перевод на Хабрахабре.

Как видите, поля типа Query довольно хорошо совпадают с маршрутами REST, рассмотренными выше. Это потому, что данный специальный тип является входной точкой для доступа к нашим данным, так что в GraphQL это наиболее близкий эквивалент понятию «URL конечной точки (endpoint URL)».

Способ получения начального ресурса от GraphQL API довольно похож на то, как это делается в REST: вы передаете имя и некоторые параметры; но главное отличие здесь в том, куда вы сможете двинуться после этого. В GraphQL вы можете отправить сложный запрос, который извлечет дополнительные данные согласно связям, определенным в схеме, а в REST вам для этого пришлось бы сделать несколько запросов, встроить связанные данные в начальный запрос, или же включить какие-то особые параметры в URL-запрос для модификации ответа.

Выводы

В REST пространство доступных данных описывается как линейный список конечных точек (endpoints), а в GraphQL это схема со связями между ее элементами.

  • Сходство: список конечных точек в REST API похож на список полей в типах Query и Mutation, используемых в GraphQL API. Оба они являются точками входа для доступа к данным.
  • Сходство: есть возможность различать запросы к API на чтение и на запись данных.
  • Различие: в GraphQL вы можете внутри одиночного запроса перемещаться от точки входа к связанным данным, следуя связям, определенным в схеме. В REST для получения связанных ресурсов вам придется выполнить запросы к нескольким конечным точкам.
  • Различие: в GraphQL нет разницы между полями типа Query и полями любого другого типа, за исключением того, что в корне запроса доступен только тип query. Например, у вас в запросе любое поле может иметь аргументы. В REST не существует понятия первого класса в случае вложенного URL.
  • Различие: в REST вы определяете запись данных, меняя HTTP-метод запроса с GET на что-то вроде POST. В GraphQL вы меняете ключевое слово в запросе.

Из-за первого пункта в списке сходств, указанных выше, люди часто начинают воспринимать поля типа Query как «конечные точки» или «запросы» GraphQL. Хотя такое сравнение и имеет определенный смысл, оно может привести к искаженному восприятию, будто тип Query работает совершенно иначе, чем другие типы, а это совсем не так.

Обработчики маршрутов и распознаватели

Итак, что происходит, когда вы вызываете API? Ну, обычно при этом на сервере выполняется какой-то код, получивший ваш запрос. Этот код может выполнять расчеты, загружать данные из базы, вызывать другой API, и вообще делать все, что угодно. Весь смысл в том, что вам снаружи нет необходимости знать, что именно делает этот код. Но и в REST, и в GraphQL есть стандартные способы реализации внутренней части API, и будет полезно сравнить их для понимания того, насколько различны эти технологии.

В этом сравнении я буду использовать код на JavaScript, потому что я знаю этот язык лучше всего, но вы, конечно же, можете использовать практически любой язык программирования для реализации и REST, и GraphQL API. Я также пропущу все подготовительные этапы, требуемые для поднятия и запуска сервера, потому что это не важно для рассматриваемых вопросов.

Рассмотрим пример реализации «Hello World» с помощью express, популярного фреймворка для построения API на Node:

app.get('/hello', function (req, res) {
  res.send('Hello World!')
})

Как видите, мы создали конечную точку /hello, которая возвращает строку 'Hello World!'. Из этого примера становится понятен жизненный цикл HTTP-запроса на сервере REST API:

  1. Сервер получает запрос и извлекает HTTP-метод (в нашем случае GET) и путь URL
  2. API-фреймворк сопоставляет метод и путь с функцией, зарегистрированной в серверном коде
  3. Функция выполняется один раз и возвращает результат
  4. API-фреймворк преобразует результат, добавляет соответствующие код и заголовки ответа и отправляет все это обратно клиенту

GraphQL работает очень похожим способом, и для того же примера код практически тот же самый:

const resolvers = {
  Query: {
    hello: () => {
      return 'Hello world!';
    },
  },
};

Как видите, вместо предоставления функции для выбранного URL мы указываем функцию, которая сопоставляет отдельное поле типу, в нашем случае — поле hello типу Query. В GraphQL функция, реализующая такое сопоставление, называется распознавателем (resolver).

Чтобы получить данные, нам нужен запрос (query):

query {
  hello
}

Итак, что происходит, когда наш сервер получает GraphQL-запрос:

  1. Сервер получает HTTP-запрос и извлекает из него GraphQL-запрос
  2. Запрос (query) проходится насквозь, и для каждого поля вызывается соответствующий распознаватель (resolver). В нашем случае поле всего одно, hello, и ему соответствует тип Query.
  3. Функция вызывается и возвращает результат
  4. Библиотека GraphQL и сервер прикрепляют полученный результат к ответу, который соответствует форме запроса (query)

Вы получаете от сервера ответ:

{ "hello": "Hello, world!" }

Но есть один трюк: мы можем вызвать одно поле дважды!

query {
  hello
  secondHello: hello
}

В этом случае цикл обработки тот же, но так как мы запросили одно и то же поле дважды (используя псевдоним), распознаватель hello на самом деле будет вызван дважды. Пример соврешенно надуманный, но смысл в том, что множество полей могут выполняться в рамках одного запроса, а одно и то же поле может вызываться множество раз в разных местах запроса.

Объяснение не было бы полным без примера с вложенными распознавателями («nested» resolvers):

{
  Query: {
    author: (root, { id }) => find(authors, { id: id }),
  },
  Author: {
    posts: (author) => filter(posts, { authorId: author.id }),
  },
}

Эти распознаватели способны разрешить запрос вроде такого:

query {
  author(id: 1) {
    firstName
    posts {
      title
    }
  }
}

Итак, хотя список распознавателей на самом деле плоский, из-за прикрепления их к различным типам вы можете построить из них вложенные запросы. Подробнее о том, как работает выполнение GraphQL, читайте в статье «GraphQL Explained».

Можете посмотреть полный пример и протестировать его, запуская разные запросы!

Художественная интерпретация извлечения ресурсов: в REST множество данных гоняются туда и обратно, в GraphQL все делается одним-единственным запросом.

Выводы

На настоящий момент как REST, так и GraphQL API являются лишь причудливыми способами вызывать функции по сети. Если вам знакомо построение REST API, реализация GraphQL API не будет особо отличаться. Однако GraphQL имеет большое преимущество: возможность вызова нескольких взаимосвязанных функций в рамках одного запроса.

  • Сходство: конечные точки в REST и поля в GraphQL в конечном итоге вызывают функции на сервере.
  • Сходство: как REST, так и GraphQL обычно полагаются на фрейморки и библиотеки в части рутинной работы по организации сетевого взаимодействия.
  • Различие: в REST каждый запрос обычно вызывает ровно одну функцию-обработчик маршрута. В GraphQL один запрос может вызвать множество функций-распознавателей для построения сложного ответа с множеством вложенных ресурсов.
  • Различие: в REST вы строите форму ответа самостоятельно. В GraphQL форма ответа определяется библиотекой, выполняющей GraphQL, для сопоставления форме запроса.


По сути, вы можете думать о GraphQL как о системе для вызова множества вложенных конечных точек в одном запросе. Почти как мультиплексированный REST.

Что все это значит?

Есть множество тем, на которые в данной статье не хватило места. Например, идентификация объектов, гипермедиа или кэширование. Возможно, это станет темой одной из следующих статей. Я надеюсь, теперь вы согласитесь, что если взглянуть на основные принципы, то окажется, что REST и GraphQL работают с понятиями, которые принципиально очень похожи.

Я думаю, некоторые из различий говорят в пользу GraphQL. В частности, мне кажется, действительно здорово иметь возможность реализовать свой API как набор небольших функций-распознавателей, а затем отправлять сложные запросы, которые предсказуемым способом извлекают множество ресурсов за один раз. Это ограждает разработчика API от необходимости создавать множество конечных точек с различной формой, а клиенту API позволяет избежать извлечения лишних данных, которые ему не нужны.

С другой стороны, для GraphQL пока нет такого множества инструментов и решений по интеграции, как для REST. Например, у вас не получится с помощью HTTP-кэширования кэшировать результаты работы GraphQL API так же легко, как это делается для результатов работы REST API. Однако сообщество упорно работает над улучшением инструментов и инфраструктуры, а для кэширования GraphQL вы можете использовать такие инструменты, как Apollo Client и Relay.

Похожее
1 июля 2022 г.
Автор: Алексей Некрасов
Всем привет, я Алексей Некрасов - Lead направления Python в МТС и старший архитектор в MTS AI. Хочу поделиться своим опытом внедрения версионирования и рассказать, как сделать первый шаг в реализации стратегии blue/green или канареечного развертывания, что для этого нужно...
Mar 12, 2021
Author: Bruno Joaquim
Exceptions are part of any software and can happen any time even where we are absolutely sure that nothing can go wrong. Exceptions are inevitable, we all agree with that. We should always deal with them in our applications to...
Jun 1
Author: Akalanka Dissanayake
In the second part of our series, the focus shifts towards validating the security and reliability of our ASP.NET 8 Web API through comprehensive integration testing. Integration testing plays a critical role in ensuring that our authentication mechanisms work as...
Jul 29
Author: C# Programming Obinna “Anderson” Asiegbulam
Introduction Open Data Protocol (OData) is a standard protocol for building and consuming RESTful APIs. It extends traditional REST-based data access techniques by providing a uniform way to expose, structure, and manipulate data. Originally developed by Microsoft, OData is widely...
Написать сообщение
Тип
Почта
Имя
*Сообщение