GraphQL, wprowadzony przez Facebooka w 2015 roku, to potężny język zapytań dla interfejsów API i środowisko wykonawcze do wykonywania tych zapytań z istniejącymi danymi. Kiedy GraphQL jest stosowany w GenAI na Monolityczna struktura aplikacji, może przynieść wiele korzyści i kilka wyzwań. Szczególnie interesująca jest ocena działania GraphQL w aplikacji monolitycznej – architekturze oprogramowania, w której interfejs użytkownika i kod dostępu do danych są połączone w jeden program z jednej platformy.

Interakcja między architekturą monolityczną a GraphQL

Aplikacje monolityczne są zaprojektowane jako pojedyncza, niepodzielna jednostka, w której komponenty aplikacji (takie jak baza danych, interfejs użytkownika po stronie klienta i aplikacja po stronie serwera) są ze sobą połączone i współzależne. Każdy moduł jest przeznaczony do określonej operacji, ale jest połączony z innymi, tworząc pojedynczy, spójny system.

GenAI, model sztucznej inteligencji, może wykorzystywać GraphQL do uzyskiwania dostępu do danych i efektywnego manipulowania nimi w ramach monolitycznej aplikacji. Korzystając z GraphQL, GenAI może wysyłać zapytania do konkretnych danych, których potrzebuje do przetwarzania, zmniejszając ilość niepotrzebnie pobieranych danych i poprawiając wydajność.

Mechanizm działania GraphQL w aplikacjach monolitycznych

1. Tworzenie żądania danych

Proces rozpoczyna się, gdy klient lub front-end monolitycznej aplikacji wysyła żądanie do serwera lub back-endu. Nie jest to zwykłe żądanie; jest to zapytanie GraphQL, które określa strukturę wymaganych danych, określając dokładne pola danych wymagane przez klienta.

W GraphQL zapytanie ma następującą strukturę:

graphql
query {
  user(id: "1") {
    name
    email
    friends {
      name
    }
  }
}

2. Agregacja danych po stronie serwera

Po otrzymaniu zapytania GraphQL serwer nie tylko pobiera dane z jednego punktu końcowego. Zamiast tego agreguje wymagane dane z różnych modułów tworzących monolityczną aplikację. Jest to kluczowa różnica w stosunku do interfejsów API REST, które zazwyczaj wymagają wielu podróży w obie strony do różnych punktów końcowych w celu zebrania niezbędnych danych. Dzięki GraphQL serwer wykonuje całą ciężką pracę, wykonując pojedyncze, wydajne połączenie w celu pobrania dokładnie tego, co jest potrzebne.

Oto przykład powyższego zapytania:

javascript
const resolvers = {
  Query: {
    user(parent, args, context, info) {
      return context.db.loadUserByID(args.id);
    },
  },
  User: {
    friends(user) {
      return context.db.loadFriendsForUser(user);
    },
  },
};

3. Tworzenie i dostarczanie odpowiedzi

Gdy serwer zagreguje wszystkie niezbędne dane, tworzy odpowiedź. Ale zamiast wysyłać ogólny, wstępnie zdefiniowany obiekt, serwer kształtuje odpowiedź tak, aby pasowała do struktury zdefiniowanej przez oryginalne zapytanie GraphQL. Zapewnia to, że klient otrzymuje dokładnie to, o co prosił, bez żadnych niepotrzebnych lub nadmiarowych danych, zmniejszając w ten sposób obciążenie sieci i zwiększając ogólną wydajność aplikacji.

Po tym, jak serwer wykona swoje zadanie agregacji danych, odsyła odpowiedź do klienta. Odpowiedź z serwera odpowiada kształtowi zapytania. W przypadku powyższego żądania możliwa odpowiedź może wyglądać następująco:

json
{
  "data": {
    "user": {
      "name": "John Doe",
      "email": "john@example.com",
      "friends": [
        {
          "name": "Jane Doe"
        },
        {
          "name": "Richard Roe"
        }
      ]
    }
  }
}

Korzyści z używania GraphQL w aplikacjach monolitycznych

1. Wydajne ładowanie danych

Najważniejszą korzyścią płynącą z zastosowania GraphQL w aplikacji monolitycznej jest możliwość precyzyjnego i wydajnego ładowania danych. Umożliwiając klientowi dokładne określenie, jakich danych potrzebuje, ilość danych, które należy przesłać, jest zminimalizowana, zmniejszając w ten sposób wykorzystanie przepustowości i poprawiając czas ładowania.

2. Mniejsze obciążenie serwera

Ponieważ serwer może pobrać wszystkie niezbędne dane podczas jednej podróży, ogólne obciążenie serwera jest zmniejszone, co prowadzi do poprawy wydajności.

3. Ulepszone doświadczenie programisty

GraphQL zapewnia bardziej wydajne odpytywanie danych możliwości i lepszą wydajność, co prowadzi do lepszego doświadczenia programisty. Jego system typów pomaga zapewnić, że aplikacja jest zbudowana poprawnie od samego początku, zmniejszając liczbę błędów i usterek.

Podsumowując, wprowadzenie GraphQL do monolitycznej aplikacji zapewnia bardziej wydajne i integrujące GraphQL w ramach aplikacji. GenAI na monolitycznym frameworku aplikacji może poprawić efektywność, wydajność i doświadczenie programisty. Należy jednak dokładnie rozważyć zarządzanie złożonymi zapytaniami, błędami i bezpieczeństwem.