GraphQL은 NoSQL 데이터베이스입니까?

NoSQL 데이터베이스는 종종 빅 데이터 및 웹 스케일 애플리케이션과 연결됩니다. 또한 SQL과 유사한 쿼리 언어를 지원할 수 있음을 강조하기 위해 "not only SQL"이라고도 합니다. 따라서 사람들이 종종 새로운 API 기술인 GraphQL이 NoSQL 데이터베이스 유형인지 궁금해하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 짧은 대답은 '아니오'입니다. GraphQL은 데이터베이스가 아닙니다. 앱과 데이터베이스 또는 기타 데이터 소스 사이에 있는 애플리케이션 계층 쿼리 언어입니다. GraphQL을 사용하면 더 이상 SQL 쿼리를 작성할 필요가 없습니다. 대신 GraphQL 쿼리에서 원하는 데이터를 정의하면 GraphQL 서버가 데이터를 가져옵니다. GraphQL은 자주 사용되는 또 다른 API 기술인 REST와 비교됩니다. 그러나 둘 사이에는 중요한 차이점이 있습니다. REST API는 웹의 요청/응답 모델을 기반으로 합니다. REST API에 요청하면 서버가 요청한 데이터로 응답합니다. 반면에 GraphQL은 원하는 데이터를 정확하게 지정할 수 있는 선언적 쿼리 언어를 사용하고 해당 데이터만 반환합니다. GraphQL은 REST보다 더 유연합니다. REST를 사용하면 일반적으로 각 장치 또는 클라이언트 유형에 대해 별도의 API를 설계해야 합니다. GraphQL을 사용하면 모든 클라이언트에서 사용할 수 있는 단일 API를 설계할 수 있습니다. 그리고 GraphQL은 요청된 데이터만 반환하기 때문에 REST보다 더 효율적일 수 있습니다. 따라서 "GraphQL은 NoSQL 데이터베이스입니까?"라는 질문에 답하기 위해 내 대답은 아니오 야. API를 보다 유연하고 효율적으로 만들 수 있는 API용 쿼리 언어입니다.

'The Type Mismatch'는 GraphQL과 NoSQL 데이터베이스를 결합한 Cochrane과 Herman Camarena 간의 공동 작업입니다. 결과적으로 우리는 NoSQL 시스템 대신 GraphQL을 사용하여 그들이 제공한 유연성을 포기하지 않고 유형 시스템을 만들 수 있습니다. 각 GraphQL 문서의 구조는 몇 가지 예외를 제외하고 상당히 일관성이 있습니다. GraphQL을 사용하여 개발자는 원하는 백엔드 유형과 대략적으로 일치하는 데이터 유형을 선택할 수 있습니다. 기술이 미래에 성공하려면 GraphQL의 유형 불일치 문제를 해결해야 합니다. 언어이기 때문에 많은 기능이 불일치가 발생하기 어렵게 만듭니다. 또한 StepZen의 JSON2SDL과 같은 도구는 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다.

쿼리 언어 GraphQL은 웹 애플리케이션에서 데이터 그래프를 만들고 쿼리하는 데 사용됩니다. 반면에 그래프 데이터베이스는 데이터를 분석하고 결론을 도출하는 데 사용하는 특수한 유형의 데이터베이스입니다.

GraphQL 서버에 연결된 데이터베이스입니다. 이 아키텍처는 그린필드 프로젝트에서 가장 일반적입니다. 설정에서 GraphQL 사양 을 구현하는 데 단일(웹) 서버가 사용됩니다.

GraphQL 사양 은 서비스가 JSON을 사용하여 요청에 응답할 것을 요구하지 않지만 그렇게 하도록 지시합니다. 네이티브 언어 지원이 부족하기 때문에 JSON이 API 계층에 가장 적합한 선택인지는 확실하지 않지만 대부분 텍스트이기 때문에 GZIP 압축과 함께 매우 잘 수행됩니다.

GraphQL로 만든 API는 높은 수준의 유연성을 가지고 있지만 애플리케이션을 취약성에 노출시킬 수 있는 복잡한 구성을 사용하여 구축되었습니다. 이러한 취약성이 해결되지 않으면 악의적인 행위자가 공격 표면을 통해 API 계층에 액세스할 수 있습니다.

Graphql을 Nosql과 함께 사용할 수 있습니까?

우리는 GraphQL로 실험을 수행하고 NoSQL 데이터베이스 2.8 릴리스의 일부로 ArangoDB용 래퍼를 만들었습니다. Foxx 서비스(데이터베이스의 JavaScript)는 이제 ArangoDB 2.8에서 사용할 수 있습니다. 이제 GraphQL과 함께 사용할 수 있습니다.

Facebook의 새로운 쿼리 언어인 GraphQL을 사용하면 최신 웹 및 모바일 앱을 만들 수 있습니다. 최신 ArangoDB 2.8 릴리스에서는 이제 Foxx 서비스(데이터베이스의 JavaScript)를 사용하여 데이터베이스에서 GraphQL을 사용할 수 있습니다. 단일 엔드포인트가 모든 쿼리를 처리하므로 GraphQL은 기본 프로토콜에 구애받지 않습니다. 일반적으로 친구 이름에 액세스하기 위해 추가 코드가 필요한 REST API와 달리 GraphQL 쿼리:는 다음과 같은 응답을 반환할 수 있습니다. GraphQL을 사용하면 HTTP API의 불필요한 복제 필요성과 미묘한 버그 가능성이 제거됩니다. 동적으로 유형이 지정된 언어 및 스키마 없는 데이터베이스를 위한 유망한 언어입니다. 이러한 유형의 데이터는 서로 다른 HTTP 끝점에 유효성 검사 논리를 분산시키는 대신 GraphQL 스키마 를 활용하여 설명할 수 있습니다. 단일 GraphQL 요청으로 인해 잠재적으로 많은 수의 데이터베이스 요청이 발생하는 것보다 데이터베이스 내에서 백엔드를 직접 구현할 때는 덜 중요합니다.

GraphQL을 사용하는 API는 점점 대중화되고 있습니다. GraphQL을 사용하면 서버와 통신할 필요 없이 Apollo 클라이언트 캐시에서 직접 데이터에 액세스할 수 있습니다. 빠르고 반응이 빠른 응답이 필요한 API는 네트워크 연결이 끊어지지 않고 이 환경에서 실행될 수 있어야 합니다.
결과적으로 GraphQL은 REST보다 효율적일 뿐만 아니라 사용하기도 더 쉽습니다. 다양한 용도로 사용할 수 있다는 것도 장점 중 하나입니다. 로컬에서만 액세스한 데이터와 마찬가지로 이전에 서버에서 가져온 데이터에도 액세스할 수 있습니다. 결과적으로 필요한 유연성과 확장성을 유지하면서 보다 강력하고 성능이 뛰어난 API를 생성할 수 있습니다.
API는 이미 표준인 GraphQL을 사용하여 구축되었습니다. 이 API에는 강력하고 다재다능하며 빠른 성능을 포함하여 모든 API에 필요한 모든 기능이 있습니다.

Graphql을 Mongodb와 함께 사용할 수 있습니까?

GraphQL API 를 사용하여 MongoDB Atlas 클러스터 또는 Federated 데이터베이스 인스턴스에 저장한 데이터에 대한 액세스 권한을 얻을 수 있습니다. 앱을 무료 클러스터에 연결하고 설정합니다. 아직 데이터가 없지만 여전히 GraphQL API를 테스트하려는 경우 클러스터에 샘플 세트를 추가하는 것이 좋습니다.

Apollo 서버가 Graphql API 구축을 위한 최상의 옵션인 이유

Apollo 서버의 API는 모든 소스의 데이터를 처리할 수 있는 자체 포함된 프로덕션 준비 API를 만드는 가장 좋은 방법입니다. 모든 GraphQL 클라이언트 와 호환되기 때문에 모든 데이터 소스와 함께 사용할 수 있습니다. GraphQL이 더 빠르기 때문에 몇 분 만에 API를 생성할 수 있습니다. Rest API는 더 느리기 때문에 대규모 API를 빠르게 구축하려면 GraphQL 프레임워크를 사용하는 것이 더 나을 수 있습니다.

Graphql과 함께 사용할 DB는 무엇입니까?

PostgreSQL과 SQLite는 가장 널리 사용되는 관계형 데이터베이스입니다. 자체 쿼리 언어를 사용하는 비관계형 데이터베이스(NoSQL): 이러한 데이터베이스에는 일반적으로 관계형 확장이 없습니다. 그러나 일부(예: Dgraph의 그래프 데이터베이스 및 서버리스 FaunaDB)는 자체적으로 쿼리를 허용합니다.

Graphql: 더 유연한 API

이러한 유연성은 사용자 지정 API를 생성하거나 기존 API를 활용해야 할 때 특히 유용합니다. 기존 스키마를 사용하기 때문에 GraphQL을 기존 시스템과 통합하는 것도 가능합니다.

모든 데이터베이스에서 Graphql을 사용할 수 있습니까?

GraphQL에 대한 일반적인 오해는 이것이 데이터베이스 기술이라는 것입니다. GraphQL은 데이터베이스가 아닌 쿼리 언어이기 때문에 쿼리 언어라는 오해가 있습니다. 즉, 모든 데이터베이스에서 실행될 수 있으며 거의 ​​모든 유형의 데이터베이스에서 작동할 수 있습니다.

Graphql로 API를 문서화하는 데 소요되는 시간 단축

백엔드 개발에 이상적인 GraphQL을 사용하면 API 탐색 및 탐색이 더 쉬워집니다. 또한 인트로스펙션을 사용하여 API 문서화에 소요되는 시간을 단축합니다.

Graphql은 어떤 유형의 데이터베이스입니까?

GraphQL은 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용되는 데이터베이스 유형입니다. 개발자가 쉽게 데이터에 액세스하고 쿼리할 수 있는 강력한 도구입니다. GraphQL은 빠르고 쉽게 데이터에 액세스하고 쿼리할 수 있어야 하는 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

그래프 데이터베이스는 관계를 분석하도록 특별히 설계되었습니다. 그래프 데이터베이스를 사용하는 데이터 과학자는 관계형 데이터베이스에서 그렇지 않으면 엄청나게 비용이 많이 드는(또는 불가능한) 관계에 대한 쿼리를 수행할 가능성이 더 큽니다. 이 게시물에서는 GraphQL 및 그래프 데이터베이스에 대한 가장 일반적인 오해 중 일부를 살펴보겠습니다. 그래프 데이터베이스와 GraphQL은 모두 그래프에 연결하는 것을 목표로 만들어졌지만 기능은 완전히 다릅니다. 그래프 데이터베이스를 데이터 소스로 사용하면 몇 가지 이점이 있으며 그 중 하나는 에지, 노드 및 속성의 공유 정신 모델입니다. 많은 개발자가 표준 웹 애플리케이션을 개발할 때 관계형 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.

데이터베이스, 서비스 및 API와 같은 이기종 백엔드를 쿼리하는 데 사용할 수 있는 강력한 쿼리 언어입니다. GraphQL은 선언적 언어를 사용하기 때문에 찾고 있는 데이터를 간단하게 설명할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스로 인해 프레임워크는 여러 유형의 데이터가 필요한 백엔드에서 사용하기에 이상적입니다. 결과적으로 다른 플랫폼에서도 사용할 수 있으므로 여러 운영 체제에서 간단하게 구현할 수 있습니다. 또한 광범위한 GraphQL 구현 에 대해 작업하는 대규모 개발자 커뮤니티가 있습니다. 결과적으로 다양한 백엔드와 함께 사용할 수 있는 쿼리 언어를 찾고 있다면 시작하기에 좋은 곳입니다.

다른 데이터베이스에서 Graphql을 사용하는 방법

GraphQL과 관계형 데이터베이스를 구분하는 한 가지 중요한 차이점은 GraphQL이 이를 대체하지 않는다는 것입니다. 이러한 소스의 데이터는 이 도구를 사용하여 액세스하고 조작할 수 있습니다. 또한 GraphQL은 데이터 소스에 구애받지 않기 때문에 특정 데이터베이스 엔진을 사용할 필요가 없습니다. GraphQL 외에도 여러 데이터베이스를 결합하여 다양한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

Graphql은 Sql을 기반으로 합니까?

GraphQL은 SQL을 기반으로 하지 않지만 SQL 데이터베이스와 함께 사용할 수 있습니다.

N+1 문제 때문에 GraphQL은 순진하게 구현함으로써 종종 피할 수 있는 문제로 명성이 높습니다. Join Monster와 SqlMancer는 접근 방식이 다른 두 가지 도구입니다. 각 스타일은 특정 개발 철학으로 구별됩니다. Hasura와 PostGraphile로 완전한 애플리케이션 개발 엔진을 만드는 것이 우리의 목표입니다. Join Monster API에는 몇 가지 제약이 있습니다. 또한 필드를 데이터베이스 테이블에 매핑하려면 SQL 종속성을 이해해야 합니다. Join Monster는 기능이 매우 뛰어나지만 행복한 경로 밖에서 작동하려면 복잡한 구성이 필요합니다.

GraphQL은 데이터 저장소에 구애받지 않는 기술이지만 구현의 실행 특성으로 인해 애플리케이션 논리를 구성하는 방법에 특정 제약이 부과됩니다. GraphQL API 를 사용하는 기존 코드베이스의 경우 로드 방법보다는 DataLoader/Lazy/Asynchronous 방법을 권장합니다. 제가 추천하고 싶은 유일한 API 부트스트래핑 프레임워크는 Hasura와 Postgraphile입니다. 데이터베이스를 무게 중심으로 사용하는 것이 사용하기 쉽고 편하기 때문입니다.

이러한 아키텍처 변화의 결과로 개발자는 자신의 요구에 가장 적합한 전문 분야에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한 공격 표면을 제한하여 보다 안전한 애플리케이션을 만듭니다.
보다 안전한 작업 방법을 찾고 있다면 GraphQL을 사용하여 애플리케이션의 보안을 강화할 수 있습니다.

Graphql: 데이터베이스 기술의 미래?

클라이언트와 서버 간의 일반적인 데이터 요청은 GraphQL을 사용하여 수행됩니다. SQL과 달리 GraphQL은 검색하고 업데이트해야 하는 데이터 소스에 구애받지 않습니다. 해석기로 알려진 임의의 기능을 사용하여 데이터에 액세스하고 조작할 수 있습니다. GraphQL은 데이터베이스를 쿼리할 수 있지만 아직 데이터베이스 기술은 아닙니다.

Graphql은 Mongodb와 유사합니까?

각 기술을 사용하는 방식에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 그러나 언급할 가치가 있는 둘 사이에는 몇 가지 중요한 유사점이 있습니다. GraphQL과 MongoDB는 모두 데이터에 더 쉽게 액세스하고 작업할 수 있도록 설계되었습니다. 둘 다 스키마를 사용하여 데이터 구조를 정의하고 해당 데이터에 쉽게 액세스하고 조작할 수 있는 쿼리 언어를 제공합니다.

REST 끝점에서 GraphQL을 사용하면 쿼리 및 데이터베이스 업데이트를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. Igor Ribeiro Lima가 MongoDB 및 웹 애플리케이션에서 GraphQL을 사용하는 방법을 시연합니다. 클라이언트는 GraphQL 쿼리에 대한 응답으로 원하는 것을 지정할 수 있습니다. 클라이언트 응용 프로그램을 보다 빠르게 개발할 수 있는 구문으로 설계되었습니다. 클라이언트와 서버는 GraphQL 인터페이스 를 통해 서로 통신합니다. GraphQL의 경우 특정 언어 구현이 필요하지 않습니다. JAVA, Ruby 및 기타 여러 가지가 그 예입니다.

이는 데이터 관리를 보다 효율적으로 만들 뿐만 아니라 고정된 데이터 집합을 검색하는 대신 필요할 때만 데이터를 사용하도록 권장합니다. express, express-graphql 및 graphql 패키지가 모두 필요합니다. 이 방식으로 설명된 스키마는 할 일 목록뿐만 아니라 단일 유형을 수반합니다. 쿼리의 부작용으로 GraphQL을 사용하여 데이터를 추가하거나 변경할 수 있습니다. 국제표준화기구(International Organization for Standardization)에 따르면 돌연변이는 부작용을 일으킬 가능성이 있는 작업입니다. 여기에서 해결 방법을 사용하여 결과를 반환하기 전에 조치를 취할 수 있습니다. 메모리 소스의 데이터와 데이터베이스의 데이터는 모두 GraphQL에서 사용할 수 있습니다.

GraphQL이 데이터 저장 방법에 대해 어떠한 가정도 하지 않는다는 사실은 가장 매력적인 기능 중 하나입니다. 배열이 아닌 배열을 반환하여 Mongoose가 데이터베이스에서 데이터를 가져오고 있다는 약속을 반환할 수 있습니다. 데이터의 무결성을 보장하기 위해 돌연변이는 서버에서 수신한 순서대로 처리됩니다. 다음 단계에서 GraphQL을 사용하기 위해 TodoMVC 예제 코드를 수정합니다. 이 도구를 사용하면 웹 기반 사용자 인터페이스를 간단하게 비교할 수 있습니다. React는 Facebook 및 Instagram에서 사용자 인터페이스를 생성하는 데 사용할 수 있는 JavaScript 라이브러리입니다. 이 프로그램의 목표는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있는 장기 데이터로 대규모 애플리케이션을 구축하는 것이었습니다.

GraphQL을 사용하면 제어권을 유지하면서 데이터베이스의 데이터를 제공할 수 있습니다. 이제 돌연변이를 로컬 서버로 보낼 수 있습니다. 프록시로서 우리는 MVC 서버에서 생성한 GraphQL 서버에 GraphQL 요청을 보냈습니다. 아래 이미지에서 ToDoModel 기능이 어떻게 수정되었는지 확인할 수 있습니다. 정확한 변경 사항은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

Graphql은 데이터베이스인가

"데이터베이스"를 정의하는 방법에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 확실한 답은 없습니다. 일반적으로 GraphQL은 모든 유형의 데이터 저장소에서 데이터를 쿼리하는 데 사용할 수 있으므로 그런 의미에서 데이터베이스로 간주될 수 있습니다. 그러나 이것은 MySQL이나 PostgreSQL과 같은 전통적인 관계형 데이터베이스가 아닙니다.

회사의 아이디어가 널리 채택될 수 있는 방법의 예로 Kubernetes 사용을 고려하십시오. 개발자로서 NoSQL 데이터베이스 위에 제품을 구축할지 서비스를 구축할지 선택하는 것이 어려웠습니다. 결과적으로 대부분의 NoSQL 데이터베이스 공급자는 개발자를 소외시키거나 자체 제품을 출시합니다. 앱 개발에 대한 우리의 접근 방식은 변화하고 있으며 앱의 설계 방식도 변화하고 있습니다. 강력한 기술적 이점으로 인해 GraphQL의 개발자 채택이 증가했습니다. NoSQL의 움직임은 여전히 ​​조사 중이며 이것이 새로운 움직임인지 연속적인 것인지에 대한 확실한 결론은 없습니다. Mike Loukides에 따르면 2012년에 관계형 기본값으로 인해 개발자가 실제 백엔드 요구 사항을 이해하기가 어려웠습니다.

결과적으로 개발자는 NoSQL의 결과로 인해 더 이상 기존 데이터베이스 솔루션의 제한에 의해 제약을 받지 않았습니다. 클라우드 기반 PaaS 서비스의 동시 증가로 인해 개발자는 이제 이러한 데이터베이스 혁신도 활용할 수 있습니다. 50년 동안 강화된 아키텍처가 느슨해지고 현대화되는 것을 지켜보면서 이러한 변화가 개발자에게 도움이 될 것이라고 믿게 되었습니다. 선택은 가능한 최상의 솔루션이 아닌 가능한 최상의 솔루션을 만드는 것에서 시작되었습니다. NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스와 비교할 때 더 적응 가능한 데이터 모델을 허용했습니다. RESTful 및 NoSQL 데이터베이스의 사용은 데이터 및 애플리케이션에 보다 조화로운 접근 방식을 제공하는 데 도움이 되었습니다. 그렇더라도 개발자는 앱 개발을 더 쉽게 만드는 방법을 찾아야 했습니다.

우리는 Facebook이 GraphQL을 만든 이후로 이 질문에 대한 답을 기다리고 있었고 그것이 우리가 찾던 답인 것 같습니다. GraphQL을 사용하여 데이터 소스를 하나의 그래프로 노출할 수 있습니다. 클라이언트는 이 GraphQL API를 사용하여 제공하는 웹 앱의 데이터 요구 사항을 통과하는 간단한 쿼리를 사용하여 데이터 그래프를 쿼리할 수 있습니다. 아무도 NoSQL과 마찬가지로 GraphQL을 소유하지 않습니다. 그 결과 기본 기술을 채택하기 위한 수많은 옵션이 있습니다. GraphQL이 가장 시급한 API 문제를 많이 해결했음에도 불구하고 데이터 계층에서 새로운 엔지니어링 문제가 발생했습니다. 이러한 데이터베이스용으로 설계되지 않은 상호 연결된 그래프와 같은 쿼리의 복잡한 문제는 기존 데이터베이스에서 처리되고 있습니다.

결과적으로 시스템 성능이 저하되고 수많은 해결 방법이 있습니다. 더 많은 그래프와 같은 데이터와 GraphQL이 결합될수록 더 많은 앱에서 API 계층이 제거되고 있습니다. 개발자가 GraphQL과 같은 관계형 데이터베이스에 액세스할 수 있도록 하는 일부 제품이 시장에 나와 있습니다. Dgraph는 데이터 처리를 위해 특별히 설계된 GraphQL 기반 솔루션을 제공합니다. 향후 10년 동안 그래프 데이터베이스는 다양한 방식으로 데이터베이스 이동을 대신할 것으로 예상됩니다. NoSQL과 같은 데이터 웨어하우스는 웹의 증가하는 요구 사항을 채택하고 혁신하는 개발자에 의해 시작된 NoSQL 운동과 동일한 성장 경로를 경험하고 있습니다. 데이터 스토리지 및 API에 대한 이 새로운 접근 방식을 통해 새로운 세대의 개발자가 입지를 다지고 있습니다.

GraphQL을 사용하면 API를 보다 쉽게 ​​관리할 수 있습니다. 결과적으로 액세스하려는 데이터 유형을 정의하여 클라이언트가 필요한 정보를 항상 수신하도록 할 수 있습니다. 또한 GraphQL을 사용하면 API를 최적화하여 가장 빠른 속도로 실행할 쿼리를 지정할 수 있습니다.

Graphql: API를 위한 쿼리 언어

API는 GraphQL이라는 강력한 쿼리 언어로 구동될 수 있습니다. 이 데이터베이스 독립적인 데이터베이스는 모든 유형의 데이터베이스와 결합할 수 있으며 심지어 데이터베이스 유형이 전혀 없는 경우에도 결합할 수 있습니다. Dgraph 데이터베이스는 GraphQL 데이터베이스 생성의 직접적인 결과로 생성되었습니다. 이 방법을 사용하면 기존 데이터베이스의 복잡성과 제한을 피하면서 기존 데이터베이스와 동일한 이점을 얻을 수 있습니다.

Graphql 대 SQL

GraphQL과 SQL 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 첫째, GraphQL은 항상 JSON 데이터를 반환하는 반면 SQL은 XML, JSON 또는 기타 데이터 형식을 반환할 수 있습니다. 둘째, GraphQL은 강력한 유형입니다. 즉, 서버에서 다시 받을 것으로 예상되는 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. SQL은 강력한 형식이 아니므로 올바른 데이터 형식을 반환하려면 서버에 의존해야 합니다. 마지막으로 GraphQL은 데이터 검색과 관련하여 SQL보다 더 유연합니다. GraphQL을 사용하면 검색하려는 필드와 순서를 정확하게 지정할 수 있습니다. SQL을 사용하면 테이블의 모든 데이터를 검색해야 하며 데이터가 반환되는 순서를 지정할 수 없습니다.

결과적으로 API 소비자를 데이터베이스의 내부 표현으로 제한하지 않습니다. 결과적으로 클라이언트는 추상화에 의존하므로 API와 데이터베이스 사이에 원하는 만큼 많은 계층을 생성할 수 있습니다. RDBMS에서 실제 쿼리를 수행하기 전에 URL(또는 쿼리)을 Redis의 키와 비교하는 것은 불가능합니다. 가능한 모든 옵션을 처리하려면 옵션이 거의 없습니다. 이 쿼리에 새 줄이 포함되었지만 캐시된 버전은 다음과 같은 방식으로 작성하는 것이 여전히 제안됩니다.

GraphQL 웹 서버 란 무엇입니까? 쿼리 언어인 GraphQL을 사용하여 API를 만들 수 있습니다. 선언적 방식으로 데이터를 정의하고 데이터를 사용하여 적응성과 확장성을 높일 수 있습니다. SpringBot의 동영상 애플리케이션 예제는 GraphQL을 사용하여 데이터에 대한 CRUD 작업을 노출하는 방법을 보여줍니다. API를 보다 유연하고 탄력적으로 만드는 좋은 방법입니다.

Graphql 대 Mongodb

GraphQL과 MongoDB 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. GraphQL은 API용 쿼리 언어이자 기존 데이터로 이러한 쿼리를 수행하기 위한 런타임입니다. MongoDB는 강력한 문서 지향 데이터베이스 시스템입니다.
한 가지 주요 차이점은 GraphQL은 유형이 지정되지만 MongoDB는 유형이 지정되지 않는다는 것입니다. 즉, GraphQL에서 모든 필드와 모든 유형에는 특정한 의미와 목적이 있습니다. MongoDB에는 강제 스키마가 없으므로 데이터를 모든 형식으로 저장할 수 있습니다.
또 다른 차이점은 GraphQL 쿼리는 요청된 데이터만 반환하는 반면 MongoDB 쿼리는 전체 문서를 반환한다는 것입니다. 이는 대규모 데이터 세트로 작업할 때 유용할 수 있습니다.
마지막으로 GraphQL은 여러 유형의 데이터에 걸쳐 쿼리할 수 있는 기능이 있는 반면 MongoDB는 동일한 유형의 문서 쿼리로 제한됩니다.

쿼리 언어와 서비스 API는 모두 GraphQL에 있습니다. 문서 지향 MongoDB는 다양한 쿼리 언어가 포함된 데이터베이스입니다. 두 기술 모두 기능을 수행하기 위해 계층적 데이터 구조를 사용합니다. GraphQL을 사용하여 MongoDB 쿼리를 백엔드에 노출하는 방법을 찾는 것은 쉽지 않습니다. GraphQL 패키지를 사용하면 MongoDB의 가장 인기 있는 쿼리 연산자 대부분을 API에 추가할 수 있습니다. 이를 통해 클라이언트는 API를 변경할 필요 없이 다양한 방법으로 기본 데이터를 탐색할 수 있습니다. 일반적으로 간단한 통합과 관련된 복잡성을 숨기고 비용 대비 최상의 효과를 제공하기 위해 노력합니다.

GraphQL-to-mongodb Node.js 패키지를 사용하면 서비스에 거의 아무것도 하지 않으면서 MongoDB 데이터베이스의 기능을 제공할 수 있습니다. 공개된 API를 보면 명시적이며 해석에 개방적이라는 것이 분명합니다. 시스템을 일관되게 유지한다는 것은 잠재적인 공격자가 악용하거나 실수할 여지가 없다는 것을 의미합니다. 모든 인수는 스키마에 의해 정의되기 때문에 즉시 사용 가능한 방법으로 유효성이 검사됩니다.

Graphql: 데이터에 액세스하는 새로운 방법

GraphQL을 사용하여 여러 소스에서 데이터를 검색하는 기능은 환상적인 기능입니다. MongoDB Atlas는 많은 개발자가 GraphQL을 훌륭하게 보완하는 강력한 멀티 클라우드 애플리케이션 데이터 플랫폼입니다. 개발자는 GraphQL의 단일 API를 사용하여 모든 데이터베이스 및 데이터 API에 액세스할 수 있습니다.
MongoDB 및 GraphQL은 데이터베이스를 대체하지 않습니다. API는 두 경우 모두 API에 의해 처리되며 둘 다 비즈니스 컨텍스트에서 유용할 가능성이 있습니다. 그러나 GraphQL은 REST의 대안으로 자주 생각되지만 대안은 아닙니다.

Graphql 대 휴식

이것은 REST의 경우입니다. REST와 GraphQL의 가장 중요한 차이점은 클라이언트가 데이터를 처리하는 방식입니다. REST 아키텍처에서 클라이언트는 HTTP 요청으로 데이터를 보내는 반면 GraphQL 아키텍처 에서는 클라이언트가 쿼리로 데이터를 요청합니다.

REST는 웹 API의 표준이 되었지만 최근 몇 년 동안 점점 더 유연하지 않게 되었습니다. 더 많은 유연성과 효율성은 이러한 요구를 충족하기 위해 만들어진 GraphQL의 핵심입니다. 개발자는 이제 REST를 사용하여 애플리케이션을 개발할 때 직면하는 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 클라이언트는 GraphQL을 사용하여 쿼리에 필요한 데이터를 지정할 수 있습니다. 앱을 덮어쓴다는 것은 실제로 필요한 것보다 더 많은 정보를 다운로드하는 것을 의미합니다. 클라이언트 측에서 변경한 내용은 추가 서버 리소스 없이도 서버에서 처리할 수 있습니다. UI 변경을 지원하는 데 필요한 데이터의 수가 변경될 때마다 증가할 위험이 높습니다.

결과적으로 GraphQL을 사용하여 백엔드에서 필요한 데이터에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 클라이언트는 사용하려는 정보를 지정하여 데이터가 사용되는 방식을 이해할 수 있도록 합니다. GraphQL을 사용하면 서버가 최소한으로 처리하는 요청의 성능을 모니터링할 수 있습니다.

REST는 널리 사용되는 API 디자인 패턴입니다. 이 제품은 잘 알려져 있고 널리 사용됩니다. 그러나 REST에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 예를 들어 계층적 데이터를 나타내는 REST의 기능은 제한적입니다. GraphQL의 목표는 이러한 문제를 해결하는 것입니다. API는 GraphQL 런타임 에서 실행되고 쿼리 언어로 쿼리할 수 있습니다. API를 생성하고 확장하는 보다 효율적이고 유연한 방법이 제공됩니다. 다양한 응용 분야에 보다 유연한 옵션입니다. REST API를 개발할 때 GraphQL은 개발자가 직면하는 일반적인 문제를 해결하기 위한 훌륭한 도구가 될 수 있습니다.

휴식에 비해 Graphql의 장점

GraphQL과 달리 클라이언트는 특정 pet_id가 있는 모든 대피소를 검색하는 쿼리를 보낼 수 있습니다. 예를 들어, 아래는 특정 pet_id를 가진 모든 대피소를 검색합니다: shelter.list($pet_id). 클라이언트는 REST API의 복잡한 구조를 다룰 필요 없이 필요한 데이터에 집중할 수 있습니다.
또한 GraphQL을 사용하면 왕복할 필요가 없으므로 서버의 부하가 줄어듭니다.
또한 대규모 사용자 커뮤니티가 있으므로 전문가와 상담하고 조언을 얻을 수 있습니다.
본질적으로 GraphQL은 REST에 비해 많은 이점을 제공합니다.
이 클래스를 사용하면 선언 데이터와 인터넷에서 선언 데이터를 가져올 수 있습니다. 양방향 항공편이 취소되었습니다. 공동체 의식이 강한 공동체.

Graphql을 위한 최고의 데이터베이스

GraphQL 구현 에 사용할 수 있는 다양한 데이터베이스가 있습니다. 가장 인기 있는 옵션으로는 MongoDB, MySQL 및 PostgreSQL이 있습니다. 그러나 GraphQL을 위한 "최고의" 데이터베이스는 없습니다. 사용할 데이터베이스의 결정은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.

개발자는 해당 정보를 제공하는 백엔드 구성 요소를 수정하지 않고도 GraphQL에서 필요한 데이터의 형태를 지정할 수 있습니다. Fauna의 GraphQL API를 사용하면 개발자 일관성, 사용자 권한 부여, 데이터 액세스 및 QoS(서비스 품질)를 모두 사용할 수 있습니다. 새로운 Fauna Cloud Console의 일부인 일련의 새로운 기능을 통해 개발자는 데이터와 보다 효과적으로 상호 작용할 수 있습니다. 유형 정의는 클래스를 생성하는 데 사용되고 쿼리 정의는 인덱스를 생성하는 데 사용됩니다. GraphQL Playground를 사용하면 자동 생성된 API 문서를 쉽고 빠르게 탐색할 수 있습니다. 페이지 매김 지원이 있는 경우 한 번에 50개의 레코드를 만들 수 있습니다. 배열을 반환하는 쿼리 개체 필드 또는 @relation 지시문으로 표시된 필드와 같은 높은 카디널리티 필드에서 페이지 개체를 반환할 수 있습니다. 4월 베타 릴리스에 대한 개발자 피드백에 대한 응답으로 사용자 정의 해상도 기능인 새로운 기능을 추가했습니다.

데이터베이스와 함께 Graphql을 사용하는 방법

다양한 소스의 데이터는 GraphQL이라는 강력한 도구를 통해 액세스할 수 있습니다. GraphQL을 효과적으로 사용하려면 데이터베이스에 연결하는 것이 중요합니다. Prisma ORM은 GraphQL 리졸버에 포함된 쿼리 메커니즘의 예입니다. 즐겨 사용하는 모든 GraphQL 도구 및 라이브러리는 이 시스템과 호환됩니다. 필요에 따라 코드 우선 GraphQL 스키마 또는 서버 라이브러리 Apollo Server, Express, NestJS 또는 Mercurius의 코드 우선 스키마를 사용하도록 구성할 수 있습니다. 수백만 명의 개발자가 클라우드에서 애플리케이션을 만들고 관리하기 위한 오픈 소스 데이터 플랫폼인 MongoDB Atlas에 의존하고 있습니다. 또한 많은 개발자들은 GraphQL이 유연한 단일 API를 제공하여 단일 인터페이스에서 모든 데이터베이스 및 데이터 API에 액세스할 수 있기 때문에 데이터에 액세스하는 탁월한 방법임을 인식하고 있습니다. Apollo Server에서 특정 유형의 데이터 소스에 대한 상호 작용 논리를 처리할 수 있는 DataSource 클래스를 생성할 수 있으며 GraphQL을 사용하여 모든 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 이 섹션에서는 REST API와 SQL 데이터베이스를 모두 포함하도록 DataSource의 기능을 확장하는 방법을 살펴보겠습니다.

Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스에서 사용되는 기존 테이블 기반 모델을 사용하지 않는 비관계형 데이터베이스입니다. NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 및 실시간 웹 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

관계형 테이블에 데이터를 저장하는 대신 NoSQL 데이터베이스는 데이터를 문서에 저장합니다. 그 결과 적응성, 확장성, 최신 비즈니스 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있도록 제작되었습니다. 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소, 와이드 컬럼 데이터베이스 및 그래프 데이터베이스와 같은 데이터베이스 유형은 세 범주 중 하나에 속합니다. 전 세계 2000개 조직에서 기록적인 숫자로 NoSQL 데이터베이스를 채택하여 미션 크리티컬 애플리케이션을 강화하고 있습니다. 실제로 아래 나열된 다섯 가지 추세는 대부분의 관계형 데이터베이스가 처리하기에는 너무 어렵습니다. 관계형 데이터베이스의 고정된 특성으로 인해 애자일 개발에 장애가 됩니다. 애플리케이션 모델은 NoSQL 데이터 모델의 모델을 결정합니다.

NoSQL의 데이터 모델링은 정적 매개변수에 의존하지 않습니다. JSON은 문서 지향 데이터베이스에 데이터를 저장하는 데 사용되는 형식입니다. 결과적으로 ORM 프레임워크는 더 이상 오버헤드를 수행할 필요가 없으며 애플리케이션 개발이 간소화됩니다. SQL을 JSON으로 확장하는 강력한 쿼리 언어인 N1QL("nickel"로 발음)이 Couchbase Server 4.0의 일부로 출시되었습니다. 표준 SELECT / FROM / WHERE 문을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 집계(GROUP BY), 정렬(SORT BY), 조인(LEFT OUTER / INNER) 등도 수행할 수 있습니다. NoSQL 분산 데이터베이스는 스케일 아웃 아키텍처에 구축된 강력하고 유연하며 단순한 데이터베이스이며 어떤 시점에서도 오류가 발생하지 않습니다. 더 많은 고객이 웹 및 모바일 앱을 통해 온라인으로 비즈니스와 상호 작용함에 따라 가용성을 보장하는 데 점점 더 많은 어려움을 겪고 있습니다.

데이터베이스 운영자는 프로그래밍에 대한 광범위한 지식 없이도 NoSQL 데이터베이스를 설치, 구성 및 확장할 수 있습니다. 읽기, 쓰기 및 저장을 용이하게 하도록 설계되었습니다. 모든 크기에서 작동할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 크기의 클러스터를 관리 및 모니터링할 수 있습니다. 데이터 센터 간에 데이터를 복제하는 데 별도의 소프트웨어가 필요하지 않습니다. 분산형 NoSQL 데이터베이스에는 복제 기능이 내장되어 있습니다. 또한 하드웨어 라우터는 응용 프로그램이 데이터베이스가 자체 오버런을 감지하고 수행하기를 기다리지 않도록 하여 즉각적인 응용 프로그램 오버런을 가능하게 합니다. 웹, 모바일 및 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션의 인기가 높아짐에 따라 NoSQL 데이터베이스에 대한 의존도가 높아지고 있습니다.

Graphql 애플리케이션

graphql 애플리케이션은 graphql 쿼리 언어 를 사용하여 graphql 서버에서 데이터를 요청하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. Graphql은 데이터를 쿼리하는 강력하고 유연한 방법이며 graphql 애플리케이션을 사용하면 graphql 서버에서 필요한 데이터를 쉽게 요청할 수 있습니다.

GraphQL은 API 엔드포인트를 사용하는 애플리케이션을 개발하기 위한 쿼리 언어 및 서버 측 런타임입니다. 클라이언트는 GraphQL의 우선 순위 지정 결과로 필요한 정확한 데이터를 받게 됩니다. GraphQL API는 REST의 대안으로 개발자가 단일 API 요청에서 여러 소스를 쿼리할 수 있습니다. GraphiQL이라는 통합 개발 환경과도 호환됩니다. 사용자는 재사용 가능한 조각을 정의하고 GraphQL을 사용하여 변수를 할당할 수 있습니다. GraphQL 플랫폼 을 사용하면 단일 API 호출을 사용하여 모든 소스에서 모든 데이터를 가져오는 쿼리를 만들 수 있습니다. 클라이언트는 GraphQL 쿼리에서 인수를 생성할 수도 있습니다.

GraphQL을 더 잘 이해하려면 몇 가지 샘플 쿼리 및 응답을 살펴보십시오. Facebook은 2012년에 모바일 애플리케이션에 GraphQL을 사용하기 시작했습니다. 많은 오픈 소스 프로젝트가 GraphQL에 의존하고 있습니다. GitHub 사용자인 경우 GraphQL Explorer를 사용하여 실습 경험을 얻을 수 있습니다.

Graphql: API를 빠르게 빌드하기 위한 완벽한 도구

GraphQL을 사용하여 몇 초 만에 필요한 데이터의 정확한 복제본인 API를 생성할 수 있습니다. 빠르고 유연하며 개발자 친화적인 이 앱을 사용하면 고객에게 가장 중요한 것에 집중할 수 있습니다.
선언적 선언 코드를 사용하려는 경우 GraphQL은 훌륭한 옵션입니다. 이 기능을 사용하여 필요한 정보나 작업만 선택할 수 있습니다. GraphQL은 일부 프로젝트에서 다른 프로그래밍 언어에 대한 매력적인 대안일 수 있지만 프로젝트에 더 많은 복잡성이나 성능이 필요한 경우 최선의 선택이 아닐 수 있습니다.

몽고디비 .

MongoDB는 강력한 문서 지향 데이터베이스 시스템입니다. 데이터를 빠르고 쉽게 검색할 수 있는 인덱스 기반 검색 기능이 있습니다. MongoDB는 또한 확장성 기능을 제공하므로 대규모 데이터를 처리할 수 있습니다.

Mongodb의 장단점

MongoDB와 같은 문서 데이터베이스는 구현이 간단하기 때문에 애자일 개발 팀에게 인기가 있습니다. MongoDB는 SQL 데이터베이스와 달리 고급 분석이나 조인을 지원하지 않습니다. 비관계형 데이터베이스인 MongoDB는 JSON과 같은 스토리지와 비관계형 스토리지를 제공합니다.