GraphQL a REST: Jak zvládnout problém nadbytečných dat?
Prozkoumejte, jak GraphQL efektivně řeší problém nadbytečných dat v porovnání s REST API. Zjistěte, jak tyto technologie fungují a jak mohou zlepšit vaše aplikace.
Když se zamyslíte nad tím, jaké výzvy přináší práce s API, určitě se vám vybaví jeden problém, který se neustále opakuje – nadbytečná data. Mnoho vývojářů se s tímto problémem setkává při práci s REST API. Představte si situaci, kdy potřebujete získat informace o uživatelském profilu. Když požádáte o data přes REST API, dostanete obrovský balík informací, z nichž většinu vlastně vůbec nepotřebujete. Je to frustrující a zbytečně to zatěžuje síť i vaše aplikace. Ale co kdyby existovalo elegantní řešení, které by tento problém dokázalo vyřešit? A tady přichází na scénu GraphQL.
Co je REST API a jeho nedostatky
REST (Representational State Transfer) je architektonický styl pro návrh síťových aplikací. REST API funguje tak, že poskytuje různé koncové body (endpoints), které představují zdroje. Když chcete získat data o určitém zdroji, prostě uděláte požadavek na příslušný endpoint. Zní to skvěle, že? Ale co když se podíváme blíže na jeho nedostatky?
Jedním z hlavních problémů REST je nadbytečnost dat. Představte si, že máte aplikaci, která potřebuje zobrazit profil uživatele. Když uděláte požadavek na endpoint /users/1
, server vám vrátí všechny informace o uživateli – jméno, e-mail, telefonní číslo, adresu a spoustu dalších údajů. Ale vy potřebujete pouze jméno a e-mail! To znamená zbytečné přenášení dat přes síť a zvýšené zatížení serveru.
Dalším problémem je rigidita datových struktur. Pokud se rozhodnete změnit strukturu datového modelu nebo přidat nové atributy, musíte upravit všechny koncové body v API, což může být časově náročné.
Jak GraphQL mění hru
GraphQL je dotazovací jazyk pro API a runtime pro provádění těchto dotazů pomocí existujících dat. Hlavní myšlenkou GraphQL je dát vývojářům možnost specifikovat přesně ta data, která potřebují. To znamená, že místo toho, abyste dostávali spoustu nadbytečných dat jako v případě REST API, můžete provést dotaz typu:
query \{
user(id: "1") \{
name
email
\}
\}
Tento dotaz vrátí pouze jméno a e-mail uživatele s ID 1. Není třeba přenášet velké množství nepotřebných dat! Tímto způsobem GraphQL nejenže šetří šířku pásma a zrychluje proces načítání dat, ale také umožňuje flexibilnější práci s API.
- GraphQL.cz/Články/Real-time data s WebSocketsOptimalizace přenosu real-time dat pomocí WebSockets a GraphQLJak efektivně využívat WebSockets pro přenos živých dat v GraphQL aplikacích, která řešení volit pro minimální latenci.540 slov5.4 minut čtení13. 12. 2020Richard MalýPřečíst článek
- GraphQL.cz/Články/Graph Notebook TutorialDebugging a Troubleshooting s pomocí Graph Notebook: Jak na běžné problémy v GraphQL APIZjistěte, jak efektivně využít Graph Notebook pro ladění a řešení problémů v GraphQL API. Naučte se techniky a tipy, které vám pomohou vyřešit nejčast...547 slov5.5 minut čtení19. 11. 2022Tereza HorákováPřečíst článek
- GraphQL.cz/Články/Hot Reloading pro APIJak řešit problémy s hot reloadingem v GraphQL projektechPraktické tipy a triky na odstranění nejčastějších problémů, které mohou nastat při implementaci hot reloadingu do vašeho GraphQL API.674 slov6.7 minut čtení15. 5. 2024Marek DvořákPřečíst článek
- GraphQL.cz/Články/Autentizace v GraphQLZabezpečení API pomocí HMAC v GraphQLJak používat HMAC (Hash-based Message Authentication Code) k posílení bezpečnosti vašeho GraphQL API. Praktické tipy a triky pro vývojáře i laiky.688 slov6.9 minut čtení16. 10. 2021Markéta SvobodováPřečíst článek
Jak GraphQL řeší problémy s nadbytečnými daty?
Zaměřme se na několik klíčových funkcí GraphQL, které pomáhají eliminovat problém nadbytečných dat:
- Přesné dotazy: Jak už bylo zmíněno výše, vývojář může specifikovat přesně ta data, která potřebuje. To eliminuje přenos nadbytečných informací.
- Získávání více zdrojů: V jednom dotazu můžete získat data z více zdrojů najednou. Například můžete načíst informace o uživateli spolu s jeho příspěvky bez nutnosti dělat několik samostatných požadavků.
- Typová bezpečnost: GraphQL používá typový systém pro definici struktury dat. To znamená, že pokud se struktura změní (například přidáním nového pole), klient nebude muset měnit své dotazy – to dává větší stabilitu a předvídatelnost.
- Introspekce: Díky introspekci můžete snadno zjistit dostupné typy a struktury ve vašem API bez nutnosti číst dokumentaci.
- Verzování: Na rozdíl od REST API nemusíte vytvářet nové verze vašeho API při každé změně – GraphQL umožňuje flexibilně rozšiřovat stávající schéma bez strachu z narušení existujících funkcí.
Případové studie: Úspěšné implementace GraphQL
Nyní si pojďme ukázat pár případových studií firem, které úspěšně přešly na GraphQL:
- Facebook: Jako jeden z hlavních iniciátorů GraphQL implementoval tuto technologii do svých produktů a výrazně tak snížil objem nadbytečných dat během načítání různých komponent aplikací.
- GitHub: U GitHubu byl GraphQL zaveden jako alternativa k REST API pro větší flexibilitu při práci s jejich obrovskou databází projektů a repozitářů.
- Shopify: Grafy používané v Shopify pomohly optimalizovat dotazy a snížit čas načítání stránek pro koncové uživatele.
Závěr: Je GraphQL vždy lepší než REST?
Nyní víte o kladech i záporách obou metodologií API. Ačkoli GraphQL má mnoho výhod v eliminaci nadbytečných dat a zajištění flexibility, může být pro některé projekty stále vhodnější použít REST. Například u jednoduchých aplikací s minimálním množstvím dat může být REST jednodušší a rychlejší řešení.
Pokud tedy plánujete novou aplikaci nebo plánujete přechod na jinou architekturu API, důkladně zvažte vaše potřeby a cíle. Mnoho vývojářů považuje kombinaci obou technologií za optimální řešení – využití silných stránek každého přístupu v závislosti na konkrétních potřebách projektu.
Na závěr bychom vás rádi pozvali k dalším článkům na našem blogu na témata jako jsou optimalizace výkonu API pomocí cachování nebo jak efektivně pracovat s autentizací ve vašich aplikacích.
Jak mohu omezit počet polí, které GraphQL vrací?
Dobrý den, zajímá mě, jakým způsobem se dají omezit data, která GraphQL vrací. Mám na mysli situaci, kdy mám dotaz, který mi vrací spoustu informací, ale ve skutečnosti potřebuji jen několik vybraných polí. Je možné to nějak udělat přímo v dotazu, aby se vrátily pouze ty potřebné informace? Přemýšlím nad tím, jak by to mohlo ovlivnit výkon aplikace a zda je to nějaký standardní postup v GraphQL. Narazil jsem na zmínky o tom, že by se měly používat fragmenty nebo něco podobného, ale nejsem si jistý, jak přesně to funguje a jestli je to tou správnou cestou. Také by mě zajímalo, jestli existují nějaké další techniky nebo best practices pro optimalizaci dotazů v GraphQL a snížení množství dat, která se vrací. Předem díky za vaše rady a tipy!
128 slov1.3 minut čtení25. 1. 2024Štěpán VaculíkZobrazit odpovědi na otázkuJak snížit množství dat, které vrací REST API?
Zajímalo by mě, jakým způsobem se dá optimalizovat odpověď REST API, aby se snížilo množství dat, které se vrací klientovi. Často se mi stává, že API vrací spoustu informací, které ani nepotřebuji, což samozřejmě zatěžuje síť a zpomaluje načítání aplikace. Chtěl bych se tedy zeptat, jestli existují nějaké osvědčené praktiky nebo techniky pro zúžení datového toku. Napadá mě třeba možnost filtrů, ale nejsem si jistý, jak to implementovat. Mohli byste mi poradit, jakým způsobem mohu omezit množství vracených dat? A co třeba paginace nebo limitování počtu položek? Jak moc to ovlivňuje výkon a uživatelský zážitek? Uvítal bych jakékoli tipy nebo příklady z praxe, které by mi pomohly lépe pochopit, jak na to.
112 slov1.1 minut čtení10. 3. 2024Jaroslava PospíšilováZobrazit odpovědi na otázkuProč mi GraphQL vrací víc dat, než potřebuji?
Setkal jsem se s problémem, který mě opravdu trápí a nevím si s ním rady. Při práci s GraphQL jsem si myslel, že to bude skvělé řešení pro optimalizaci dotazů na API, ale v poslední době mě to začíná frustrovat. Když posílám dotaz, očekávám, že dostanu přesně ta data, která potřebuju, ale místo toho se mi vrací mnohem víc informací, než jsem chtěl. Zkoušel jsem různé varianty dotazů a upravoval jsem strukturu, ale výsledek je pořád stejný. Dostal jsem data z různých relací a ve velkých objemech, což je přesně to, co jsem se snažil vyhnout. Myslím, že používám fragmenty správně a snažím se omezit pole, která volám, ale přesto mám pocit, že server vrací velké objemy dat. Možná dělám něco špatně? Mělo by GraphQL vracet přesně to, co chci? Jaké jsou běžné chyby, které lidé dělají při konstrukci dotazů? Mělo by být možné omezit množství vrácených dat na minimum? Zajímalo by mě také, jestli existují nějaké techniky nebo osvědčené postupy pro efektivní práci s GraphQL, abych mohl lépe spravovat data a vyhnul se zbytečnému přetížení aplikace. Děkuju za jakoukoli radu nebo tipy!
183 slov1.8 minut čtení21. 1. 2024Pavla KratochvílováZobrazit odpovědi na otázkuMůžu v GraphQL použít filtry pro snížení objemu dat?
Zajímalo by mě, jestli je možné v GraphQL implementovat nějaké filtry, které by mi pomohly omezit množství dat, jež se vrací z API. Pracuji na projektu, kde mám obrovské množství dat a potřebuju získávat jen to, co je nezbytně nutné. U klasického REST API jsem zvyklý na různé endpointy a query stringy, ale u GraphQL bych rád věděl, jakým způsobem mohu specifikovat, co přesně chci dostat zpět. Mám na mysli něco jako filtry podle určitých kritérií, abych nemusel stahovat vše a pak to zbytečně zpracovávat na klientské straně. Existují v GraphQL nějaké vestavěné mechanismy nebo standardizované způsoby pro filtrování dat? Může třeba server poskytnout různé argumenty pro pole, abych mohl specifikovat podmínky dotazu? A co když chci filtrovat podle vícero atributů najednou? Je lepší to řešit na úrovni serveru nebo klienta? Jak s tím mají zkušenosti ostatní vývojáři? Našel jsem pár článků, ale stále mi to není úplně jasné. Rád bych se dozvěděl víc o tom, jak efektivně pracovat s GraphQL a jak optimalizovat dotazy pro snížení objemu dat. Děkuju moc za jakékoliv tipy nebo doporučení!
176 slov1.8 minut čtení8. 2. 2023Vladimíra VobořilováZobrazit odpovědi na otázkuProblém nadbytečných dat v GraphQL
Nedávno jsem se začal zajímat o GraphQL a jeho výhody oproti tradičním REST API, ale narazil jsem na problém, který mi nedává spát. Vím, že jednou z hlavních výhod GraphQL je možnost získat přesně ta data, která potřebujeme, ale co když se stane pravý opak? Co se vlastně stane, když dostaneme více dat, než jsme zamýšleli? Jak se vyrovnat s tímto problémem nadbytečných dat, které nám mohou zbytečně zatěžovat aplikaci a zpomalovat její výkon? Zajímalo by mě, jestli existují nějaké osvědčené postupy pro optimalizaci dotazů, aby se předešlo tomuto nežádoucímu jevu. Je lepší nějakým způsobem filtrovat data na úrovni serveru nebo spíše na úrovni klienta? A jak to ovlivňuje samotné API? Mám pocit, že správa dat v GraphQL může být složitější, než to vypadá na první pohled. Měli byste nějaké tipy nebo doporučení k řešení nadbytečných dat v dotazech? Jaké nástroje nebo knihovny by mohly pomoci s analýzou a optimalizací těchto dotazů? Předem díky za jakoukoli pomoc!
157 slov1.6 minut čtení11. 12. 2022Markéta KafkováZobrazit odpovědi na otázku