GraphQL 是 NoSQL 数据库吗？

NoSQL 数据库通常与大数据和网络规模的应用程序相关联。 它们有时也被称为“不仅是 SQL”，以强调它们可以支持类似 SQL 的查询语言。 因此，人们经常想知道 GraphQL（一种新的 API 技术）是否是一种 NoSQL 数据库也就不足为奇了。 最简洁的答案是不。 GraphQL 不是数据库。 它是一种应用层查询语言，位于您的应用程序与数据库或其他数据源之间。 当您使用 GraphQL 时，您不再需要编写 SQL 查询。 相反，您在 GraphQL 查询中定义所需的数据，GraphQL 服务器会为您获取数据。 GraphQL 通常与另一种流行的 API 技术 REST 进行比较。 但两者之间存在重要差异。 REST API 基于网络的请求/响应模型。 您向 REST API 发出请求，服务器以您请求的数据作为响应。 另一方面，GraphQL 使用声明式查询语言，让您可以准确指定所需的数据，并且它只返回该数据。 GraphQL 也比 REST 更灵活。 使用 REST，您通常必须为每种类型的设备或客户端设计一个单独的 API。 使用 GraphQL，您可以设计一个可供所有客户端使用的 API。 而且因为 GraphQL 只返回请求的数据，所以它比 REST 更高效。 所以，要回答这个问题，“GraphQL 是 NoSQL 数据库吗？” 答案是不。 它是 API 的查询语言，可以使您的 API 更加灵活和高效。

“类型不匹配”是 Cochrane 和 Herman Camarena 之间的合作成果，结合了 GraphQL 和 NoSQL 数据库。 因此，我们可以使用 GraphQL 而不是 NoSQL 系统来创建类型系统，而不会放弃它们提供的灵活性。 每个 GraphQL 文档的结构都非常一致，只有少数例外。 使用 GraphQL，开发人员可以选择与他们想要的后端类型大致匹配的数据类型。 如果该技术要在未来取得成功，就必须解决 GraphQL 中的类型不匹配问题。 因为它是一种语言，所以它的许多特性使得不匹配的发生变得不那么困难。 此外，StepZen 的 JSON2SDL 等工具有助于自动化流程。

查询语言 GraphQL 用于在 Web 应用程序中创建和查询数据图。 另一方面，图形数据库是一种特殊类型的数据库，可用于分析数据并从中得出结论。

链接到 GraphQL 服务器的数据库。 这种架构是绿地项目最常见的架构。 单个（Web）服务器用于在设置中实现GraphQL 规范。

GraphQL 规范不要求服务响应使用 JSON 的请求，但它确实指示它们这样做。 由于缺乏本地语言支持，目前尚不清楚 JSON 是否是 API 层的最佳选择，但由于它主要是文本，因此它在 GZIP 压缩下表现非常出色。

由 GraphQL 制作的 API 具有高度的灵活性，但它们是使用复杂的配置构建的，可能会使应用程序面临漏洞。 如果不解决这些漏洞，恶意行为者可能能够通过攻击面访问 API 层。

Graphql 可以和 Nosql 一起使用吗？

我们使用 GraphQL 进行了实验，并为 ArangoDB 创建了一个包装器，作为我们 NoSQL 数据库 2.8 版本的一部分。 Foxx 服务（数据库中的 JavaScript）现在可以在 ArangoDB 2.8 中使用； 它们现在可以与 GraphQL 一起使用。

Facebook 的新查询语言 GraphQL 支持创建现代 Web 和移动应用程序。 在最新版本的 ArangoDB 2.8 中，您现在可以使用 Foxx 服务（数据库中的 JavaScript）在数据库中使用 GraphQL。 单个端点处理所有查询，因此 GraphQL 与底层协议无关。 与通常需要额外代码来访问朋友姓名的 REST API 相比，GraphQL 查询：可以返回这样的响应。 GraphQL 的使用消除了不必要的 HTTP API 重复和出现细微错误的可能性。 对于动态类型语言和无模式数据库，它是一种很有前途的语言。 这种类型的数据可以通过使用GraphQL 模式来描述，而不是让验证逻辑分布在不同的 HTTP 端点上。 当直接在数据库中实现后端时，它的意义不大，而不是让单个 GraphQL 请求导致潜在的大量数据库请求。

使用 GraphQL 的 API 越来越流行。 使用 GraphQL 是一种直接从 Apollo Client 缓存访问数据而无需与服务器通信的简单方法。 需要快速和响应响应的 API 应该能够在此环境中运行，而不会断开与网络的连接。
因此，GraphQL 不仅比 REST 更高效，而且更易于使用。 它的一个优点是它可以用于多种目的。 还可以访问您之前从服务器获取的数据，以及仅在本地访问过的数据。 因此，您可以创建更健壮和高性能的 API，同时保持所需的灵活性和可扩展性。
API 已经使用 GraphQL 构建，这已经是一个标准。 此 API 具有任何 API 的所有必要功能，包括强大、通用和快速的性能。

我可以将 Graphql 与 Mongodb 一起使用吗？

您可以使用GraphQL API来访问存储在 MongoDB Atlas 集群或联合数据库实例中的数据。 将您的应用程序链接到一个免费集群并进行设置。 如果您还没有任何数据，但仍想测试 GraphQL API，请考虑向您的集群添加一个样本集。

为什么 Apollo Server 是构建 Graphql Api 的最佳选择

Apollo Server 的 API 是创建独立的、生产就绪的 API 的最佳方法，该 API 可以处理来自任何来源的数据。 因为它与所有GraphQL 客户端兼容，所以您可以将它用于任何数据源。 由于 GraphQL 速度更快，您可以在几分钟内创建 API。 由于 Rest API 速度较慢，因此最好使用 GraphQL 框架来快速构建大型 API。

什么数据库与 Graphql 一起使用？

PostgreSQL 和 SQLite 是最流行的关系数据库。 使用自己的查询语言的非关系数据库 (NoSQL)：这些数据库通常没有关系扩展； 然而，有些（例如 Dgraph 的图形数据库和无服务器 FaunaDB）允许在它们自己的权利中进行查询。

Graphql：更灵活的 API

在创建自定义 API 或需要利用以前存在的 API 时，这种灵活性特别有用。 还可以将 GraphQL 与现有系统集成，因为它使用现有模式。

你能在任何数据库中使用 Graphql 吗？

关于 GraphQL 的一个常见误解是它是一种数据库技术。 因为 GraphQL 是一种查询语言而不是数据库，所以有一种误解认为它是一种查询语言。 换句话说，它可以在任何数据库上运行，并且可以与几乎任何类型的数据库一起使用。

使用 Graphql 减少记录 API 的时间

使用 GraphQL 可以更轻松地进行 API 探索和导航，这是后端开发的理想选择。 此外，通过使用内省，它减少了花在 API 文档上的时间。

Graphql 是什么类型的数据库？

GraphQL 是一种用于存储和检索数据的数据库。 它是一个强大的工具，允许开发人员轻松访问和查询数据。 对于需要能够快速、轻松地访问和查询数据的应用程序，GraphQL 是一个很好的选择。

图数据库专门用于分析关系。 使用图形数据库的数据科学家更有可能对关系执行查询，否则在关系数据库中这些查询将非常昂贵（或不可能）。 在这篇文章中，我们将回顾一些关于 GraphQL 和图形数据库的最常见的误解。 图数据库和 GraphQL 都是为了连接图而创建的，但它们的功能完全不同。 使用图形数据库作为数据源有几个优点，其中之一是边、节点和属性的共享心智模型。 许多开发人员在开发标准的 Web 应用程序时可能会选择关系数据库。

它是一种强大的查询语言，可用于查询异构后端，例如数据库、服务和 API。 因为 GraphQL 使用声明式语言，所以很容易描述您要查找的数据。 由于数据源的多样性，该框架非常适合用于需要多种类型数据的后端。 因此，它也可以在其他平台上使用，从而可以轻松地在多个操作系统上实施。 还有一个庞大的开发人员社区，他们致力于广泛的GraphQL 实现。 因此，如果您正在寻找一种可以与各种后端一起使用的查询语言，那么它是一个很好的起点。

如何将 Graphql 与不同的数据库一起使用

GraphQL 和关系数据库之间的一个重要区别是 GraphQL 不会取代它们。 使用此工具可以访问和操作来自任何这些来源的数据。 此外，由于 GraphQL 与数据源无关，因此不需要使用特定的数据库引擎。 除了 GraphQL 之外，还可以组合多个数据库来创建各种应用程序。

Graphql 是基于 Sql 的吗？

GraphQL 不基于 SQL，但它可以与 SQL 数据库一起使用。

由于它的 N+1 问题，GraphQL 被认为是一个通常可以通过天真地实现它来避免的问题。 Join Monster 和 SqlMancer 是两个方法不同的工具。 每种风格都以特定的开发理念为特色。 我们的目标是用 Hasura 和 PostGraphile 创建一个完整的应用程序开发引擎。 Join Monster API 有几个限制。 我们还必须了解 SQL 依赖关系，以便将字段映射到数据库表。 Join Monster 非常擅长它的功能，但它需要复杂的配置才能在快乐路径之外运行。

尽管 GraphQL 是一种与数据存储无关的技术，但其实现的执行性质对我们构建应用程序逻辑的方式施加了某些限制。 对于任何使用GraphQL API的现有代码库，我建议使用 DataLoader/Lazy/Asynchronous 方法而不是加载方法。 我唯一推荐的 API 引导框架是 Hasura 和 Postgraphile，因为它们易于使用并且很适合使用数据库作为重心。

由于这种架构转变，开发人员可以将更多时间投入到最适合他们需求的专业领域。 此外，通过限制攻击面，它创建了更安全的应用程序。
如果您正在寻找一种更安全的处理方式，您可以使用 GraphQL 来提高应用程序的安全性。

Graphql：数据库技术的未来？

客户端和服务器之间典型的数据请求是通过使用 GraphQL 来执行的。 与 SQL 不同，GraphQL 与必须检索和更新的数据源无关。 可以使用称为解析器的任意函数访问和操作数据。 虽然 GraphQL 可以查询数据库，但它还不是一种数据库技术。

Graphql 与 Mongodb 相似吗？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于您如何使用每种技术。 但是，两者之间有一些重要的相似之处值得一提。 GraphQL 和 MongoDB 都旨在使数据更易于访问和使用。 他们都使用模式来定义他们的数据结构，他们都提供查询语言，使访问和操作数据变得容易。

在 REST 端点上使用 GraphQL 可以更有效地处理查询和数据库更新。 Igor Ribeiro Lima 演示了如何在 MongoDB 和 Web 应用程序中使用 GraphQL。 客户端可以指定他们想要响应 GraphQL 查询的内容。 它的设计语法允许更快速地开发客户端应用程序。 客户端和服务器通过GraphQL 接口相互通信。 对于 GraphQL，不需要特定语言的实现。 JAVA、Ruby 和许多其他都是例子。

它不仅使数据管理更加高效，而且还鼓励仅在需要时使用数据，而不是检索一组固定的数据。 express、express-graphql 和 graphql 包都是必需的。 以这种方式描述的模式需要单一类型以及待办事项列表。 可以使用 GraphQL 作为查询的副作用来添加或更改数据。 根据国际标准化组织的说法，突变是指任何可能导致副作用的操作。 您可以在此处使用您的 resolve 方法返回结果之前采取行动。 来自内存源的数据和来自数据库的数据都可以在 GraphQL 中使用。

事实上，GraphQL 不对数据的存储方式做出任何假设，这是它最吸引人的特性之一。 我们可以通过返回数组而不是数组来返回 Mongoose 正在从数据库中获取数据的承诺。 为了确保数据的完整性，突变按照服务器接收到的顺序进行处理。 我们将修改 TodoMVC 示例代码，以便在以下步骤中使用 GraphQL。 该工具使比较基于 Web 的用户界面变得简单。 React 是一个 JavaScript 库，Facebook 和 Instagram 可以使用它来创建用户界面。 该计划的目标是构建具有可能随时间变化的长期数据的大型应用程序。

在 GraphQL 的帮助下，您可以提供数据库中的数据，同时保留对其的控制权。 现在可以将突变体发送到我们的本地服务器。 作为代理，我们将 GraphQL 请求发送到我们在 MVC 服务器中创建的 GraphQL 服务器。 在下图中，您可以看到 ToDoModel 函数是如何修改的； 可以在 GitHub 上找到确切的更改。

Graphql 是数据库吗

这个问题没有明确的答案，因为它取决于您如何定义“数据库”。 一般来说，GraphQL 可用于从任何类型的数据存储中查询数据，因此从这个意义上讲，它可以被视为数据库。 但是，它不是像 MySQL 或 PostgreSQL 这样的传统关系数据库。

作为一个公司的想法如何被广泛采纳的例子，考虑使用 Kubernetes。 作为开发人员，我们很难选择是在 NoSQL 数据库之上构建产品还是服务。 因此，大多数 NoSQL 数据库提供商要么疏远开发人员，要么推出自己的产品。 我们开发应用程序的方法正在发生变化，我们也在改变它们的架构方式。 强大的技术优势推动了越来越多的开发人员采用 GraphQL。 NoSQL 的动向仍在调查中，关于这是新动向还是延续尚无确切结论。 根据 Mike Loukides 的说法，在 2012 年，关系默认值让开发人员很难理解他们真正的后端需求。

因此，开发人员不再因 NoSQL 而受到现有数据库解决方案的限制。 由于基于云的 PaaS 服务的同时兴起，开发人员现在也可以利用这些数据库创新。 当我看到强化架构在 50 年的过程中变得松散和现代化时，我深受鼓舞，相信这种转变将使开发人员受益。 选择是从创建最佳解决方案而不是最佳解决方案开始。 与传统数据库相比，NoSQL 数据库允许采用更具适应性的数据模型。 RESTful 和 NoSQL 数据库的使用有助于为数据和应用程序带来更和谐的方法。 即便如此，开发人员仍需要找到一种方法来简化应用程序开发。

自从 Facebook 创建 GraphQL 以来，我们一直在等待这个问题的答案，而它似乎就是我们一直在寻找的答案。 可以使用 GraphQL 将数据源公开为一张图。 客户端可以使用此 GraphQL API 通过简单查询来查询数据图，这些查询遍历他们所服务的 Web 应用程序的数据要求。 没有人拥有 GraphQL，就像 NoSQL 一样。 因此，采用底层技术的选择太多了。 尽管 GraphQL 解决了许多最紧迫的 API 问题，但它也导致了数据层出现新的工程挑战。 不是为这些数据库设计的相互关联的、类似图形的查询的复杂问题正在由传统数据库处理。

结果，该系统的性能很差，并且有许多变通办法。 随着更多类似图形的数据和 GraphQL 的结合，API 层在更大比例的应用程序中被淘汰。 市场上有一些产品可以让开发人员访问他们的关系数据库，例如 GraphQL 中的产品。 Dgraph 提供了一个基于 GraphQL 的解决方案，专门为处理数据而设计。 在接下来的十年中，图形数据库有望以各种方式接管数据库运动。 像 NoSQL 这样的数据仓库正在经历与 NoSQL 运动相同的增长路径，NoSQL 运动是由开发人员根据 Web 不断增长的需求采用和创新而开始的。 借助这种新的数据存储和 API 方法，新一代开发人员正在取得进展。

使用 GraphQL，您可以使 API 更易于管理。 因此，您可以通过定义您希望访问的数据类型来确保您的客户始终收到他们需要的信息。 此外，借助 GraphQL，您可以通过优化 API 来指定以尽可能快的速度执行哪些查询。

Graphql：你的 API 的查询语言

API 可以由称为 GraphQL 的强大查询语言提供支持。 这个与数据库无关的数据库可以与任何类型的数据库结合，甚至可以与任何类型的数据库结合。 Dgraph 数据库是创建GraphQL数据库的直接结果。 通过使用这种方法，您将能够获得与传统数据库相同的好处，同时避免传统数据库的复杂性和局限性。

Graphql 与 SQL

GraphQL 和 SQL 之间存在一些关键差异。 首先，GraphQL 总是返回 JSON 数据，而 SQL 可以返回 XML、JSON 或其他数据格式。 其次，GraphQL 是强类型的，这意味着您可以指定您希望从服务器接收回的数据类型。 SQL 不是强类型的，因此您必须依赖服务器返回正确的数据类型。 最后，在检索数据方面，GraphQL 比 SQL 更灵活。 使用 GraphQL，您可以准确指定要检索的字段以及检索顺序。 使用 SQL，您必须检索表中的所有数据，并且无法指定返回数据的顺序。

因此，您不会将 API 的使用者限制为数据库的内部表示。 因此，客户端依赖于抽象，因此您可以根据需要在 API 和数据库之间创建任意多的层。 在对 RDBMS 执行实际查询之前，不可能将 URL（或查询）与 Redis 中的键进行比较。 要处理所有可能的选项，只剩下很少的选项。 虽然这个查询中已经包含了新行，但仍然建议按照以下方式编写一个缓存版本。

什么是GraphQL 网络服务器？ 可以使用查询语言 GraphQL 创建 API。 您可以以声明方式定义您的数据，并通过使用它使其更具适应性和可扩展性。 SpringBot 的电影应用示例演示了如何使用 GraphQL 公开对我们数据的 CRUD 操作。 这是使您的 API 更加灵活和富有弹性的好方法。

Graphql 与 Mongodb

GraphQL 和 MongoDB 之间存在一些关键差异。 GraphQL 是一种用于 API 的查询语言，也是使用现有数据完成这些查询的运行时。 MongoDB 是一个强大的面向文档的数据库系统。
一个关键区别是 GraphQL 是类型化的，而 MongoDB 不是。 这意味着在 GraphQL 中，每个字段和每个类型都有特定的含义和目的。 在 MongoDB 中，没有强制模式，因此数据可以以任何格式存储。
另一个区别是 GraphQL 查询只返回请求的数据，而 MongoDB 查询返回整个文档。 这在处理大型数据集时很有用。
最后，GraphQL 具有跨多种类型数据查询的能力，而 MongoDB 仅限于查询同一类型的文档。

查询语言和服务 API 都存在于 GraphQL 中。 面向文档的 MongoDB 是一个具有多种查询语言的数据库。 这两种技术都采用分层数据结构来执行它们的功能。 获得一种使用 GraphQL 将 MongoDB 查询公开给后端的方法并不容易。 使用 GraphQL 包，您可以将大多数 MongoDB 最流行的查询运算符添加到您的 API。 它允许您的客户端以多种方式遍历底层数据，而无需对您的 API 进行任何更改。 作为一般规则，它努力为您提供最大的收益，隐藏简单集成中涉及的复杂性。

GraphQL-to-mongodb Node.js 包可用于为您的服务提供 MongoDB 数据库的强大功能，同时几乎什么都不做。 从公开的 API 可以清楚地看出，它既明确又开放解释。 保持系统一致意味着潜在的攻击者没有回旋余地来利用或犯错误。 所有参数都通过开箱即用的方法进行验证，因为它们是由模式定义的。

Graphql：访问数据的新方式

使用 GraphQL 从多个来源浏览数据的能力是一个很棒的功能。 MongoDB Atlas 是一个功能强大的多云应用程序数据平台，许多开发人员发现它是对 GraphQL 的极好补充。 开发人员将能够使用 GraphQL 中的单个 API 访问他们所有的数据库和数据 API。
MongoDB 和 GraphQL 不会取代数据库。 API 在这两种情况下都由 API 处理，它们都有可能在业务环境中发挥作用。 然而，虽然 GraphQL 通常被认为是 REST 的替代品，但它并不是替代品。

Graphql 与 Rest

REST 就是这种情况。 REST 和 GraphQL 之间最显着的区别在于客户端处理数据的方式。 在 REST 架构中，客户端将数据作为 HTTP 请求发送，而在GraphQL 架构中，客户端将数据作为查询请求。

虽然 REST 已成为 Web API 的标准，但近年来它变得越来越不灵活。 更高的灵活性和效率是 GraphQL 的核心，它是为满足这些需求而创建的。 开发人员现在可以使用 REST 来解决他们在使用它开发应用程序时遇到的许多问题。 客户端可以使用 GraphQL 指定查询中所需的数据。 覆盖应用程序意味着下载比实际需要更多的信息。 在客户端所做的更改可以由服务器处理，而不需要额外的服务器资源。 支持 UI 更改所需的（或更少）数据的数量很可能会随着每次更改而增加。

因此，您将使用 GraphQL 详细了解您在后端所需的数据。 客户指定他们想要使用的信息，使他们能够了解数据的使用方式。 使用 GraphQL，您可以监控服务器处理的请求的最低限度的性能。

REST 是一种流行的 API 设计模式。 该产品众所周知并被广泛使用。 但是，REST 有一些限制。 例如，REST 表示分层数据的能力是有限的。 GraphQL 的目标就是解决这些问题。 API 可以在GraphQL 运行时中运行并以查询语言进行查询。 它提供了一种更高效、更灵活的创建 API 和扩展的方法。 它是适用于广泛应用的更灵活的选择。 在开发 REST API 时，GraphQL 可以成为解决开发人员面临的常见挑战的绝佳工具。

Graphql 相对于 Rest 的优势

与 GraphQL 相比，客户端可以发送查询来检索具有特定 pet_id 的所有庇护所； 例如，下面的代码将检索具有特定 pet_id 的所有庇护所：shelter.list($pet_id)。 客户可以专注于他们需要的数据，而不必处理 REST API 的复杂结构。
此外，GraphQL 的使用消除了往返的需要，从而减少了服务器的负载。
它还拥有庞大的用户社区，这意味着您可以咨询专家并获得建议。
本质上，GraphQL 提供了许多优于 REST 的优势。
此类允许您获取声明数据以及来自 Internet 的声明数据。 双边航班已取消。 一个具有强烈社区意识的社区。

Graphql 的最佳数据库

有许多不同的数据库可用于GraphQL 实现。 一些最流行的选项包括 MongoDB、MySQL 和 PostgreSQL。 然而，对于 GraphQL 来说，没有一个“最好的”数据库。 使用哪个数据库的决定将取决于您的应用程序的特定需求。

开发人员可以在 GraphQL 中指定他们需要的数据的形状，而无需修改提供该信息的后端组件。 使用 Fauna 的 GraphQL API 时，开发人员一致性、用户授权、数据访问和 QoS（服务质量）都可用。 作为新 Fauna Cloud Console 的一部分，一组新功能将使开发人员能够更有效地与他们的数据进行交互。 类型定义用于生成类，查询定义用于生成索引。 借助 GraphQL Playground，您可以快速轻松地浏览您自己自动生成的 API 文档。 如果你有分页支持，你可以一次创建 50 条记录。 页面对象现在可以由高基数字段返回，例如返回数组的查询对象字段或标有@relation 指令的字段。 我们添加了一项新功能以响应开发人员对 4 月测试版的反馈，即用户定义的分辨率功能。

如何将 Graphql 与数据库一起使用

可以通过称为 GraphQL 的强大工具访问来自不同来源的数据。 要有效地使用 GraphQL，连接到数据库至关重要。 Prisma ORM 是包含在 GraphQL 解析器中的查询机制的示例。 您最喜欢的所有 GraphQL 工具和库都与该系统兼容。 它可以配置为使用代码优先 GraphQL 模式或服务器库 Apollo Server、Express、NestJS 或 Mercurius 的代码优先模式，具体取决于您的需要。 数百万开发人员依赖 MongoDB Atlas，这是一个用于在云中创建和管理应用程序的开源数据平台。 此外，大量开发人员认识到 GraphQL 是一种出色的数据访问方法，因为它提供了一个灵活的 API，允许他们从一个界面访问所有数据库和数据 API。 在 Apollo Server 中，我们可以创建一个 DataSource 类来处理特定类型数据源的交互逻辑，我们可以使用 GraphQL 连接到任何数据源。 在本节中，我们将介绍如何扩展 DataSource 的功能以包含 REST API 和 SQL 数据库。

数据库

NoSQL 数据库是一种非关系数据库，它不使用关系数据库中使用的传统的基于表的模型。 NoSQL 数据库通常用于大数据和实时 Web 应用程序。

NoSQL 数据库不是将数据存储在关系表中，而是将数据存储在文档中。 因此，它们被构建为具有适应性、可扩展性，并且能够快速响应现代企业的需求。 纯文档数据库、键值存储、宽列数据库和图形数据库等数据库类型属于三类之一。 全球 2000 家组织正在以创纪录的数量采用 NoSQL 数据库来支持任务关键型应用程序。 事实上，下面列出的五个趋势对于大多数关系数据库来说都太难处理了。 由于关系数据库的固定性质，它们是敏捷开发的障碍。 应用程序模型决定了 NoSQL 数据模型的模型。

NoSQL 中的数据建模不依赖于静态参数。 JSON 是一种用于在面向文档的数据库中存储数据的格式。 因此，ORM 框架不再需要执行开销，应用程序开发也得到简化。 N1QL（发音为“nickel”）是一种将 SQL 扩展到 JSON 的强大查询语言，作为 Couchbase Server 4.0 的一部分发布。 它不仅可以执行标准的SELECT/FROM/WHERE语句，还可以执行聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、连接（LEFT OUTER/INNER）等。 NoSQL 分布式数据库是一种健壮、灵活且简单的数据库，建立在横向扩展架构之上，并且在任何时间点都不会出现故障。 当越来越多的客户通过网络和移动应用程序与企业在线互动时，他们在确保可用性方面面临着越来越大的挑战。

数据库操作员无需广泛的编程知识即可安装、配置和扩展 NoSQL 数据库。 它们旨在促进阅读、写作和存储。 它们可以以任何规模运行，也可以管理和监控不同规模的集群。 在数据中心之间复制数据不需要单独的软件； 分布式 NoSQL 数据库包括内置复制。 此外，硬件路由器通过防止应用程序等待数据库检测和执行它们自己的超限来实现即时应用超限。 随着 Web、移动和物联网 (IoT) 应用程序越来越受欢迎，它们越来越依赖于 NoSQL 数据库。

Graphql 应用程序

graphql 应用程序是使用graphql 查询语言从 graphql 服务器请求数据的软件应用程序。 Graphql 是一种强大而灵活的数据查询方式，graphql 应用程序使您可以轻松地从 graphql 服务器请求所需的数据。

GraphQL 是一种查询语言和服务器端运行时，用于开发使用 API 端点的应用程序。 作为 GraphQL 优先级排序的结果，客户将获得他们所需的确切数据。 GraphQL API 是 REST 的替代品，允许开发人员在单个 API 请求中查询多个来源。 它还与称为 GraphiQL 的集成开发环境兼容。 用户可以定义可重用的片段并使用 GraphQL 分配变量。 GraphQL 平台允许您创建一个查询，使用单个 API 调用从所有来源提取所有数据。 客户端还可以在 GraphQL 查询中生成参数。

为了更好地理解 GraphQL，请查看一些示例查询和响应。 Facebook 于 2012 年开始将 GraphQL 用于移动应用程序。许多开源项目都依赖于 GraphQL。 如果您是 GitHub 用户，则可以使用 GraphQL Explorer 获得实践经验。

Graphql：快速构建 API 的完美工具

您可以使用 GraphQL 创建 API，这些 API 是您在几秒钟内所需数据的精确副本。 如果您使用此应用程序，您可以专注于对您的客户最重要的事情，它快速、灵活且对开发人员友好。
如果你想使用声明式的声明式代码，GraphQL 是一个不错的选择。 您只能使用此功能选择您需要的信息或操作。 尽管 GraphQL 对于某些项目来说可能是其他编程语言的有吸引力的替代方案，但如果您的项目需要更多的复杂性或性能，它可能不是您的最佳选择。

蒙戈数据库。

MongoDB 是一个强大的面向文档的数据库系统。 它具有基于索引的搜索功能，使数据检索变得快速和容易。 MongoDB 还提供可扩展性功能，使其能够处理大规模数据。

Mongodb 的优点和缺点

像 MongoDB 这样的文档数据库很受敏捷开发团队的欢迎，因为它们易于实现。 与 SQL 数据库不同，MongoDB 不支持高级分析或连接。 MongoDB 是一种非关系型数据库，提供类 JSON 存储和非关系型存储。