GraphQL 是 NoSQL 數據庫嗎？

NoSQL 數據庫通常與大數據和網絡規模的應用程序相關聯。 它們有時也被稱為“不僅是 SQL”，以強調它們可以支持類似 SQL 的查詢語言。 因此，人們經常想知道 GraphQL（一種新的 API 技術）是否是一種 NoSQL 數據庫也就不足為奇了。 最簡潔的答案是不。 GraphQL 不是數據庫。 它是一種應用層查詢語言，位於您的應用程序與數據庫或其他數據源之間。 當您使用 GraphQL 時，您不再需要編寫 SQL 查詢。 相反，您在 GraphQL 查詢中定義所需的數據，GraphQL 服務器會為您獲取數據。 GraphQL 通常與另一種流行的 API 技術 REST 進行比較。 但兩者之間存在重要差異。 REST API 基於網絡的請求/響應模型。 您向 REST API 發出請求，服務器以您請求的數據作為響應。 另一方面，GraphQL 使用聲明式查詢語言，讓您可以準確指定所需的數據，並且它只返回該數據。 GraphQL 也比 REST 更靈活。 使用 REST，您通常必須為每種類型的設備或客戶端設計一個單獨的 API。 使用 GraphQL，您可以設計一個可供所有客戶端使用的 API。 而且因為 GraphQL 只返回請求的數據，所以它比 REST 更高效。 所以，要回答這個問題，“GraphQL 是 NoSQL 數據庫嗎？” 答案是不。 它是 API 的查詢語言，可以使您的 API 更加靈活和高效。

“類型不匹配”是 Cochrane 和 Herman Camarena 之間的合作成果，結合了 GraphQL 和 NoSQL 數據庫。 因此，我們可以使用 GraphQL 而不是 NoSQL 系統來創建類型系統，而不會放棄它們提供的靈活性。 每個 GraphQL 文檔的結構都非常一致，只有少數例外。 使用 GraphQL，開發人員可以選擇與他們想要的後端類型大致匹配的數據類型。 如果該技術要在未來取得成功，就必須解決 GraphQL 中的類型不匹配問題。 因為它是一種語言，所以它的許多特性使得不匹配的發生變得不那麼困難。 此外，StepZen 的 JSON2SDL 等工具有助於自動化流程。

查詢語言 GraphQL 用於在 Web 應用程序中創建和查詢數據圖。 另一方面，圖形數據庫是一種特殊類型的數據庫，可用於分析數據並從中得出結論。

鏈接到 GraphQL 服務器的數據庫。 這種架構是綠地項目最常見的架構。 單個（Web）服務器用於在設置中實現GraphQL 規範。

GraphQL 規範不要求服務響應使用 JSON 的請求，但它確實指示它們這樣做。 由於缺乏本地語言支持，目前尚不清楚 JSON 是否是 API 層的最佳選擇，但由於它主要是文本，因此它在 GZIP 壓縮下表現非常出色。

由 GraphQL 製作的 API 具有高度的靈活性，但它們是使用複雜的配置構建的，可能會使應用程序面臨漏洞。 如果不解決這些漏洞，惡意行為者可能能夠通過攻擊面訪問 API 層。

Graphql 可以和 Nosql 一起使用嗎？

我們使用 GraphQL 進行了實驗，並為 ArangoDB 創建了一個包裝器，作為我們 NoSQL 數據庫 2.8 版本的一部分。 Foxx 服務（數據庫中的 JavaScript）現在可以在 ArangoDB 2.8 中使用； 它們現在可以與 GraphQL 一起使用。

Facebook 的新查詢語言 GraphQL 支持創建現代 Web 和移動應用程序。 在最新版本的 ArangoDB 2.8 中，您現在可以使用 Foxx 服務（數據庫中的 JavaScript）在數據庫中使用 GraphQL。 單個端點處理所有查詢，因此 GraphQL 與底層協議無關。 與通常需要額外代碼來訪問朋友姓名的 REST API 相比，GraphQL 查詢：可以返回這樣的響應。 GraphQL 的使用消除了不必要的 HTTP API 重複和出現細微錯誤的可能性。 對於動態類型語言和無模式數據庫，它是一種很有前途的語言。 這種類型的數據可以通過使用GraphQL 模式來描述，而不是讓驗證邏輯分佈在不同的 HTTP 端點上。 當直接在數據庫中實現後端時，它的意義不大，而不是讓單個 GraphQL 請求導致潛在的大量數據庫請求。

使用 GraphQL 的 API 越來越流行。 使用 GraphQL 是一種直接從 Apollo Client 緩存訪問數據而無需與服務器通信的簡單方法。 需要快速和響應響應的 API 應該能夠在此環境中運行，而不會斷開與網絡的連接。
因此，GraphQL 不僅比 REST 更高效，而且更易於使用。 它的一個優點是它可以用於多種目的。 還可以訪問您之前從服務器獲取的數據，以及僅在本地訪問過的數據。 因此，您可以創建更健壯和高性能的 API，同時保持所需的靈活性和可擴展性。
API 已經使用 GraphQL 構建，這已經是一個標準。 此 API 具有任何 API 的所有必要功能，包括強大、通用和快速的性能。

我可以將 Graphql 與 Mongodb 一起使用嗎？

您可以使用GraphQL API來訪問存儲在 MongoDB Atlas 集群或聯合數據庫實例中的數據。 將您的應用程序鏈接到一個免費集群並進行設置。 如果您還沒有任何數據，但仍想測試 GraphQL API，請考慮向您的集群添加一個樣本集。

為什麼 Apollo Server 是構建 Graphql Api 的最佳選擇

Apollo Server 的 API 是創建獨立的、生產就緒的 API 的最佳方法，該 API 可以處理來自任何來源的數據。 因為它與所有GraphQL 客戶端兼容，所以您可以將它用於任何數據源。 由於 GraphQL 速度更快，您可以在幾分鐘內創建 API。 由於 Rest API 速度較慢，因此最好使用 GraphQL 框架來快速構建大型 API。

什麼數據庫與 Graphql 一起使用？

PostgreSQL 和 SQLite 是最流行的關係數據庫。 使用自己的查詢語言的非關係數據庫 (NoSQL)：這些數據庫通常沒有關係擴展； 然而，有些（例如 Dgraph 的圖形數據庫和無服務器 FaunaDB）允許在它們自己的權利中進行查詢。

Graphql：更靈活的 API

在創建自定義 API 或需要利用以前存在的 API 時，這種靈活性特別有用。 還可以將 GraphQL 與現有系統集成，因為它使用現有模式。

你能在任何數據庫中使用 Graphql 嗎？

關於 GraphQL 的一個常見誤解是它是一種數據庫技術。 因為 GraphQL 是一種查詢語言而不是數據庫，所以有一種誤解認為它是一種查詢語言。 換句話說，它可以在任何數據庫上運行，並且可以與幾乎任何類型的數據庫一起使用。

使用 Graphql 減少記錄 API 的時間

使用 GraphQL 可以更輕鬆地進行 API 探索和導航，這是後端開發的理想選擇。 此外，通過使用內省，它減少了花在 API 文檔上的時間。

Graphql 是什麼類型的數據庫？

GraphQL 是一種用於存儲和檢索數據的數據庫。 它是一個強大的工具，允許開發人員輕鬆訪問和查詢數據。 對於需要能夠快速、輕鬆地訪問和查詢數據的應用程序，GraphQL 是一個很好的選擇。

圖數據庫專門用於分析關係。 使用圖形數據庫的數據科學家更有可能對關係執行查詢，否則在關係數據庫中這些查詢將非常昂貴（或不可能）。 在這篇文章中，我們將回顧一些關於 GraphQL 和圖形數據庫的最常見的誤解。 圖數據庫和 GraphQL 都是為了連接圖而創建的，但它們的功能完全不同。 使用圖形數據庫作為數據源有幾個優點，其中之一是邊、節點和屬性的共享心智模型。 許多開發人員在開發標準的 Web 應用程序時可能會選擇關係數據庫。

它是一種強大的查詢語言，可用於查詢異構後端，例如數據庫、服務和 API。 因為 GraphQL 使用聲明式語言，所以很容易描述您要查找的數據。 由於數據源的多樣性，該框架非常適合用於需要多種類型數據的後端。 因此，它也可以在其他平台上使用，從而可以輕鬆地在多個操作系統上實施。 還有一個龐大的開發人員社區，他們致力於廣泛的GraphQL 實現。 因此，如果您正在尋找一種可以與各種後端一起使用的查詢語言，那麼它是一個很好的起點。

如何將 Graphql 與不同的數據庫一起使用

GraphQL 和關係數據庫之間的一個重要區別是 GraphQL 不會取代它們。 使用此工具可以訪問和操作來自任何這些來源的數據。 此外，由於 GraphQL 與數據源無關，因此不需要使用特定的數據庫引擎。 除了 GraphQL 之外，還可以組合多個數據庫來創建各種應用程序。

Graphql 是基於 Sql 的嗎？

GraphQL 不基於 SQL，但它可以與 SQL 數據庫一起使用。

由於它的 N+1 問題，GraphQL 被認為是一個通常可以通過天真地實現它來避免的問題。 Join Monster 和 SqlMancer 是兩個方法不同的工具。 每種風格都以特定的開發理念為特色。 我們的目標是用 Hasura 和 PostGraphile 創建一個完整的應用程序開發引擎。 Join Monster API 有幾個限制。 我們還必須了解 SQL 依賴關係，以便將字段映射到數據庫表。 Join Monster 非常擅長它的功能，但它需要復雜的配置才能在快樂路徑之外運行。

儘管 GraphQL 是一種與數據存儲無關的技術，但其實現的執行性質對我們構建應用程序邏輯的方式施加了某些限制。 對於任何使用GraphQL API的現有代碼庫，我建議使用 DataLoader/Lazy/Asynchronous 方法而不是加載方法。 我唯一推薦的 API 引導框架是 Hasura 和 Postgraphile，因為它們易於使用並且很適合使用數據庫作為重心。

由於這種架構轉變，開發人員可以將更多時間投入到最適合他們需求的專業領域。 此外，通過限制攻擊面，它創建了更安全的應用程序。
如果您正在尋找一種更安全的處理方式，您可以使用 GraphQL 來提高應用程序的安全性。

Graphql：數據庫技術的未來？

客戶端和服務器之間典型的數據請求是通過使用 GraphQL 來執行的。 與 SQL 不同，GraphQL 與必須檢索和更新的數據源無關。 可以使用稱為解析器的任意函數訪問和操作數據。 雖然 GraphQL 可以查詢數據庫，但它還不是一種數據庫技術。

Graphql 與 Mongodb 相似嗎？

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於您如何使用每種技術。 但是，兩者之間有一些重要的相似之處值得一提。 GraphQL 和 MongoDB 都旨在使數據更易於訪問和使用。 他們都使用模式來定義他們的數據結構，他們都提供查詢語言，使訪問和操作數據變得容易。

在 REST 端點上使用 GraphQL 可以更有效地處理查詢和數據庫更新。 Igor Ribeiro Lima 演示瞭如何在 MongoDB 和 Web 應用程序中使用 GraphQL。 客戶端可以指定他們想要響應 GraphQL 查詢的內容。 它的設計語法允許更快速地開發客戶端應用程序。 客戶端和服務器通過GraphQL 接口相互通信。 對於 GraphQL，不需要特定語言的實現。 JAVA、Ruby 和許多其他都是示例。

它不僅使數據管理更加高效，而且還鼓勵僅在需要時使用數據，而不是檢索一組固定的數據。 express、express-graphql 和 graphql 包都是必需的。 以這種方式描述的模式需要單一類型以及待辦事項列表。 可以使用 GraphQL 作為查詢的副作用來添加或更改數據。 根據國際標準化組織的說法，突變是指任何可能導致副作用的操作。 您可以在此處使用您的 resolve 方法返回結果之前採取行動。 來自內存源的數據和來自數據庫的數據都可以在 GraphQL 中使用。

事實上，GraphQL 不對數據的存儲方式做出任何假設，這是它最吸引人的特性之一。 我們可以通過返回數組而不是數組來返回 Mongoose 正在從數據庫中獲取數據的承諾。 為了確保數據的完整性，突變按照服務器接收到的順序進行處理。 我們將修改 TodoMVC 示例代碼，以便在以下步驟中使用 GraphQL。 該工具使比較基於 Web 的用戶界面變得簡單。 React 是一個 JavaScript 庫，Facebook 和 Instagram 可以使用它來創建用戶界面。 該計劃的目標是構建具有可能隨時間變化的長期數據的大型應用程序。

在 GraphQL 的幫助下，您可以提供數據庫中的數據，同時保留對其的控制權。 現在可以將突變體發送到我們的本地服務器。 作為代理，我們將 GraphQL 請求發送到我們在 MVC 服務器中創建的 GraphQL 服務器。 在下圖中，您可以看到 ToDoModel 函數是如何修改的； 可以在 GitHub 上找到確切的更改。

Graphql 是數據庫嗎

這個問題沒有明確的答案，因為它取決於您如何定義“數據庫”。 一般來說，GraphQL 可用於從任何類型的數據存儲中查詢數據，因此從這個意義上講，它可以被視為數據庫。 但是，它不是像 MySQL 或 PostgreSQL 這樣的傳統關係數據庫。

作為一個公司的想法如何被廣泛採納的例子，考慮使用 Kubernetes。 作為開發人員，我們很難選擇是在 NoSQL 數據庫之上構建產品還是服務。 因此，大多數 NoSQL 數據庫提供商要么疏遠開發人員，要么推出自己的產品。 我們開發應用程序的方法正在發生變化，我們也在改變它們的架構方式。 強大的技術優勢推動了越來越多的開發人員採用 GraphQL。 NoSQL 的動向仍在調查中，關於這是新動向還是延續尚無確切結論。 根據 Mike Loukides 的說法，在 2012 年，關係默認值讓開發人員很難理解他們真正的後端需求。

因此，開發人員不再因 NoSQL 而受到現有數據庫解決方案的限制。 由於基於雲的 PaaS 服務的同時興起，開發人員現在也可以利用這些數據庫創新。 當我看到強化架構在 50 年的過程中變得鬆散和現代化時，我深受鼓舞，相信這種轉變將使開發人員受益。 選擇是從創建最佳解決方案而不是最佳解決方案開始。 與傳統數據庫相比，NoSQL 數據庫允許採用更具適應性的數據模型。 RESTful 和 NoSQL 數據庫的使用有助於為數據和應用程序帶來更和諧的方法。 即便如此，開發人員仍需要找到一種方法來簡化應用程序開發。

自從 Facebook 創建 GraphQL 以來，我們一直在等待這個問題的答案，而它似乎就是我們一直在尋找的答案。 可以使用 GraphQL 將數據源公開為一張圖。 客戶端可以使用此 GraphQL API 通過簡單查詢來查詢數據圖，這些查詢遍歷他們所服務的 Web 應用程序的數據要求。 沒有人擁有 GraphQL，就像 NoSQL 一樣。 因此，採用底層技術的選擇太多了。 儘管 GraphQL 解決了許多最緊迫的 API 問題，但它也導致了數據層出現新的工程挑戰。 不是為這些數據庫設計的相互關聯的、類似圖形的查詢的複雜問題正在由傳統數據庫處理。

結果，該系統的性能很差，並且有許多變通辦法。 隨著更多類似圖形的數據和 GraphQL 的結合，API 層在更大比例的應用程序中被淘汰。 市場上有一些產品可以讓開發人員訪問他們的關係數據庫，例如 GraphQL 中的產品。 Dgraph 提供了一個基於 GraphQL 的解決方案，專門為處理數據而設計。 在接下來的十年中，圖形數據庫有望以各種方式接管數據庫運動。 像 NoSQL 這樣的數據倉庫正在經歷與 NoSQL 運動相同的增長路徑，NoSQL 運動是由開發人員根據 Web 不斷增長的需求採用和創新而開始的。 借助這種新的數據存儲和 API 方法，新一代開發人員正在取得進展。

使用 GraphQL，您可以使 API 更易於管理。 因此，您可以通過定義您希望訪問的數據類型來確保您的客戶始終收到他們需要的信息。 此外，借助 GraphQL，您可以通過優化 API 來指定以盡可能快的速度執行哪些查詢。

Graphql：你的 API 的查詢語言

API 可以由稱為 GraphQL 的強大查詢語言提供支持。 這個與數據庫無關的數據庫可以與任何類型的數據庫結合，甚至可以與任何類型的數據庫結合。 Dgraph 數據庫是創建GraphQL數據庫的直接結果。 通過使用這種方法，您將能夠獲得與傳統數據庫相同的好處，同時避免傳統數據庫的複雜性和局限性。

Graphql 與 SQL

GraphQL 和 SQL 之間存在一些關鍵差異。 首先，GraphQL 總是返回 JSON 數據，而 SQL 可以返回 XML、JSON 或其他數據格式。 其次，GraphQL 是強類型的，這意味著您可以指定您希望從服務器接收回的數據類型。 SQL 不是強類型的，因此您必須依賴服務器返回正確的數據類型。 最後，在檢索數據方面，GraphQL 比 SQL 更靈活。 使用 GraphQL，您可以準確指定要檢索的字段以及檢索順序。 使用 SQL，您必須檢索表中的所有數據，並且無法指定返回數據的順序。

因此，您不會將 API 的使用者限制為數據庫的內部表示。 因此，客戶端依賴於抽象，因此您可以根據需要在 API 和數據庫之間創建任意多的層。 在對 RDBMS 執行實際查詢之前，不可能將 URL（或查詢）與 Redis 中的鍵進行比較。 要處理所有可能的選項，只剩下很少的選項。 雖然這個查詢中已經包含了新行，但仍然建議按照以下方式編寫一個緩存版本。

什麼是GraphQL 網絡服務器？ 可以使用查詢語言 GraphQL 創建 API。 您可以以聲明方式定義您的數據，並通過使用它使其更具適應性和可擴展性。 SpringBot 的電影應用示例演示瞭如何使用 GraphQL 公開對我們數據的 CRUD 操作。 這是使您的 API 更加靈活和富有彈性的好方法。

Graphql 與 Mongodb

GraphQL 和 MongoDB 之間存在一些關鍵差異。 GraphQL 是一種用於 API 的查詢語言，也是使用現有數據完成這些查詢的運行時。 MongoDB 是一個強大的面向文檔的數據庫系統。
一個關鍵區別是 GraphQL 是類型化的，而 MongoDB 不是。 這意味著在 GraphQL 中，每個字段和每個類型都有特定的含義和目的。 在 MongoDB 中，沒有強制模式，因此數據可以以任何格式存儲。
另一個區別是 GraphQL 查詢只返回請求的數據，而 MongoDB 查詢返回整個文檔。 這在處理大型數據集時很有用。
最後，GraphQL 具有跨多種類型數據查詢的能力，而 MongoDB 僅限於查詢同一類型的文檔。

查詢語言和服務 API 都存在於 GraphQL 中。 面向文檔的 MongoDB 是一個具有多種查詢語言的數據庫。 這兩種技術都採用分層數據結構來執行它們的功能。 獲得一種使用 GraphQL 將 MongoDB 查詢公開給後端的方法並不容易。 使用 GraphQL 包，您可以將大多數 MongoDB 最流行的查詢運算符添加到您的 API。 它允許您的客戶端以多種方式遍歷底層數據，而無需對您的 API 進行任何更改。 作為一般規則，它努力為您提供最大的收益，隱藏簡單集成中涉及的複雜性。

GraphQL-to-mongodb Node.js 包可用於為您的服務提供 MongoDB 數據庫的強大功能，同時幾乎什麼都不做。 從公開的 API 可以清楚地看出，它既明確又開放解釋。 保持系統一致意味著潛在的攻擊者沒有迴旋餘地來利用或犯錯誤。 所有參數都通過開箱即用的方法進行驗證，因為它們是由模式定義的。

Graphql：訪問數據的新方式

使用 GraphQL 從多個來源瀏覽數據的能力是一個很棒的功能。 MongoDB Atlas 是一個功能強大的多雲應用程序數據平台，許多開發人員發現它是對 GraphQL 的極好補充。 開發人員將能夠使用 GraphQL 中的單個 API 訪問他們所有的數據庫和數據 API。
MongoDB 和 GraphQL 不會取代數據庫。 API 在這兩種情況下都由 API 處理，它們都有可能在業務環境中發揮作用。 然而，雖然 GraphQL 通常被認為是 REST 的替代品，但它並不是替代品。

Graphql 與 Rest

REST 就是這種情況。 REST 和 GraphQL 之間最顯著的區別在於客戶端處理數據的方式。 在 REST 架構中，客戶端將數據作為 HTTP 請求發送，而在GraphQL 架構中，客戶端將數據作為查詢請求。

雖然 REST 已成為 Web API 的標準，但近年來它變得越來越不靈活。 更高的靈活性和效率是 GraphQL 的核心，它是為滿足這些需求而創建的。 開發人員現在可以使用 REST 來解決他們在使用它開發應用程序時遇到的許多問題。 客戶端可以使用 GraphQL 指定查詢中所需的數據。 覆蓋應用程序意味著下載比實際需要更多的信息。 在客戶端所做的更改可以由服務器處理，而不需要額外的服務器資源。 支持 UI 更改所需的（或更少）數據的數量很可能會隨著每次更改而增加。

因此，您將使用 GraphQL 詳細了解您在後端所需的數據。 客戶指定他們想要使用的信息，使他們能夠了解數據的使用方式。 使用 GraphQL，您可以監控服務器處理的請求的最低限度的性能。

REST 是一種流行的 API 設計模式。 該產品眾所周知並被廣泛使用。 但是，REST 有一些限制。 例如，REST 表示分層數據的能力是有限的。 GraphQL 的目標就是解決這些問題。 API 可以在GraphQL 運行時中運行並以查詢語言進行查詢。 它提供了一種更高效、更靈活的創建 API 和擴展的方法。 它是適用於廣泛應用的更靈活的選擇。 在開發 REST API 時，GraphQL 可以成為解決開發人員面臨的常見挑戰的絕佳工具。

Graphql 相對於 Rest 的優勢

與 GraphQL 相比，客戶端可以發送查詢來檢索具有特定 pet_id 的所有庇護所； 例如，下面的代碼將檢索具有特定 pet_id 的所有庇護所：shelter.list($pet_id)。 客戶可以專注於他們需要的數據，而不必處理 REST API 的複雜結構。
此外，GraphQL 的使用消除了往返的需要，從而減少了服務器的負載。
它還擁有龐大的用戶社區，這意味著您可以諮詢專家並獲得建議。
本質上，GraphQL 提供了許多優於 REST 的優勢。
此類允許您獲取聲明數據以及來自 Internet 的聲明數據。 雙邊航班已取消。 一個具有強烈社區意識的社區。

Graphql 的最佳數據庫

有許多不同的數據庫可用於GraphQL 實現。 一些最流行的選項包括 MongoDB、MySQL 和 PostgreSQL。 然而，對於 GraphQL 來說，沒有一個“最好的”數據庫。 使用哪個數據庫的決定將取決於您的應用程序的特定需求。

開發人員可以在 GraphQL 中指定他們需要的數據的形狀，而無需修改提供該信息的後端組件。 使用 Fauna 的 GraphQL API 時，開發人員一致性、用戶授權、數據訪問和 QoS（服務質量）都可用。 作為新 Fauna Cloud Console 的一部分，一組新功能將使開發人員能夠更有效地與他們的數據進行交互。 類型定義用於生成類，查詢定義用於生成索引。 借助 GraphQL Playground，您可以快速輕鬆地瀏覽您自己自動生成的 API 文檔。 如果你有分頁支持，你可以一次創建 50 條記錄。 頁面對象現在可以由高基數字段返回，例如返回數組的查詢對象字段或標有@relation 指令的字段。 我們添加了一項新功能以響應開發人員對 4 月測試版的反饋，即用戶定義的分辨率功能。

如何將 Graphql 與數據庫一起使用

可以通過稱為 GraphQL 的強大工具訪問來自不同來源的數據。 要有效地使用 GraphQL，連接到數據庫至關重要。 Prisma ORM 是包含在 GraphQL 解析器中的查詢機制的示例。 您最喜歡的所有 GraphQL 工具和庫都與該系統兼容。 它可以配置為使用代碼優先 GraphQL 模式或服務器庫 Apollo Server、Express、NestJS 或 Mercurius 的代碼優先模式，具體取決於您的需要。 數百萬開發人員依賴 MongoDB Atlas，這是一個用於在雲中創建和管理應用程序的開源數據平台。 此外，大量開發人員認識到 GraphQL 是一種出色的數據訪問方法，因為它提供了一個靈活的 API，允許他們從一個界面訪問所有數據庫和數據 API。 在 Apollo Server 中，我們可以創建一個 DataSource 類來處理特定類型數據源的交互邏輯，我們可以使用 GraphQL 連接到任何數據源。 在本節中，我們將介紹如何擴展 DataSource 的功能以包含 REST API 和 SQL 數據庫。

數據庫

NoSQL 數據庫是一種非關係數據庫，它不使用關係數據庫中使用的傳統的基於表的模型。 NoSQL 數據庫通常用於大數據和實時 Web 應用程序。

NoSQL 數據庫不是將數據存儲在關係表中，而是將數據存儲在文檔中。 因此，它們被構建為具有適應性、可擴展性，並且能夠快速響應現代企業的需求。 純文檔數據庫、鍵值存儲、寬列數據庫和圖形數據庫等數據庫類型屬於三類之一。 全球 2000 家組織正在以創紀錄的數量採用 NoSQL 數據庫來支持任務關鍵型應用程序。 事實上，下面列出的五個趨勢對於大多數關係數據庫來說都太難處理了。 由於關係數據庫的固定性質，它們是敏捷開發的障礙。 應用程序模型決定了 NoSQL 數據模型的模型。

NoSQL 中的數據建模不依賴於靜態參數。 JSON 是一種用於在面向文檔的數據庫中存儲數據的格式。 因此，ORM 框架不再需要執行開銷，應用程序開發也得到簡化。 N1QL（發音為“nickel”）是一種將 SQL 擴展到 JSON 的強大查詢語言，作為 Couchbase Server 4.0 的一部分發布。 它不僅可以執行標準的SELECT/FROM/WHERE語句，還可以執行聚合（GROUP BY）、排序（SORT BY）、連接（LEFT OUTER/INNER）等。 NoSQL 分佈式數據庫是一種健壯、靈活且簡單的數據庫，建立在橫向擴展架構之上，並且在任何時間點都不會出現故障。 當越來越多的客戶通過網絡和移動應用程序與企業在線互動時，他們在確保可用性方面面臨著越來越大的挑戰。

數據庫操作員無需廣泛的編程知識即可安裝、配置和擴展 NoSQL 數據庫。 它們旨在促進閱讀、寫作和存儲。 它們可以以任何規模運行，也可以管理和監控不同規模的集群。 在數據中心之間複製數據不需要單獨的軟件； 分佈式 NoSQL 數據庫包括內置複製。 此外，硬件路由器通過防止應用程序等待數據庫檢測和執行它們自己的超限來實現即時應用超限。 隨著 Web、移動和物聯網 (IoT) 應用程序越來越受歡迎，它們越來越依賴於 NoSQL 數據庫。

Graphql 應用程序

graphql 應用程序是使用graphql 查詢語言從 graphql 服務器請求數據的軟件應用程序。 Graphql 是一種強大而靈活的數據查詢方式，graphql 應用程序使您可以輕鬆地從 graphql 服務器請求所需的數據。

GraphQL 是一種查詢語言和服務器端運行時，用於開發使用 API 端點的應用程序。 作為 GraphQL 優先級排序的結果，客戶將獲得他們所需的確切數據。 GraphQL API 是 REST 的替代品，允許開發人員在單個 API 請求中查詢多個來源。 它還與稱為 GraphiQL 的集成開發環境兼容。 用戶可以定義可重用的片段並使用 GraphQL 分配變量。 GraphQL 平台允許您創建一個查詢，使用單個 API 調用從所有來源提取所有數據。 客戶端還可以在 GraphQL 查詢中生成參數。

為了更好地理解 GraphQL，請查看一些示例查詢和響應。 Facebook 於 2012 年開始將 GraphQL 用於移動應用程序。許多開源項目都依賴於 GraphQL。 如果您是 GitHub 用戶，則可以使用 GraphQL Explorer 獲得實踐經驗。

Graphql：快速構建 API 的完美工具

您可以使用 GraphQL 創建 API，這些 API 是您在幾秒鐘內所需數據的精確副本。 如果您使用此應用程序，您可以專注於對您的客戶最重要的事情，它快速、靈活且對開發人員友好。
如果你想使用聲明式的聲明式代碼，GraphQL 是一個不錯的選擇。 您只能使用此功能選擇您需要的信息或操作。 儘管 GraphQL 對於某些項目來說可能是其他編程語言的有吸引力的替代品，但如果您的項目需要更多的複雜性或性能，它可能不是您的最佳選擇。

蒙戈數據庫。

MongoDB 是一個強大的面向文檔的數據庫系統。 它具有基於索引的搜索功能，使數據檢索變得快速和容易。 MongoDB 還提供可擴展性功能，使其能夠處理大規模數據。

Mongodb 的優點和缺點

像 MongoDB 這樣的文檔數據庫很受敏捷開發團隊的歡迎，因為它們易於實現。 與 SQL 數據庫不同，MongoDB 不支持高級分析或連接。 MongoDB 是一種非關係型數據庫，提供類 JSON 存儲和非關係型存儲。