graphql

前端GraphQL案例先说说我们项目的具体场景。这个管理系统需要在一个仪表盘页面同时显示用户基本信息（比如姓名、邮箱）、最近五笔订单（包括订单号、金额、状态）和实时库存数量。如果用传统RESTful方式，得先调获取用户数据，再调拉订单，最后还得请求拿库存。三个请求之间如果有依赖关系，还得用Promise链或者async/await处理顺序，代码写得又长又容易出错。

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API无缝升级方案：从推模式到拉模式的架构演进知乎上有人问了一个问题：Java微服务API版本兼容如何实现平滑升级？在微服务架构中，服务频繁迭代导致API版本差异增大，而客户端（如App、Web前端）的升级节奏往往滞后，这常常引发兼容性问题，甚至导致线上故障。常见的版本控制策略，比如在URL路径中加版本号（/v1/user）或使用请求头区分版本，虽然能明确区分不同版本，但也带来了维护多个版本接口的沉重成本，并增加了客户端的适配难度。

后端API设计趋势，GraphQL与REST对比后端API设计趋势：GraphQL与REST对比解析写在前面作为一个在互联网行业摸爬滚打多年的老码农，我见证了API设计从最初的SOAP到RESTful的演变，再到如今GraphQL的兴起。今天想和大家分享一下这两种主流API设计风格的对比，以及为什么越来越多的企业开始拥抱GraphQL。

記億揺晃着的那天

六大 API 架构风格如果把软件系统比作一个庞大的城市，那么 API（应用程序接口）就像是这座城市的“通信网络”——它连接了每一栋大楼、每一个人、甚至每一个传感器。而 API 架构风格（Architectural Style），则决定了这些通信的“语言”和“规矩”。

GraphQL：让前端自己决定要什么数据再也不用求后端"给我加个字段"了你在开发一个用户列表页面，需要显示：使用 REST API：后端返回的数据：

Microsoft Fabric - 试一下在前端应用中使用 GraphQL API去连接Lakehouse根据微软发布的信息，当前全球已经70%的财富500强在使用Microsoft Fabric，同时有95%的财富500强使用Power BI, Power BI的全球开发人员达到了650万，感觉社区挺大的。

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领域驱动设计（DDD）领域对象一定要讲究充血模型吗？知乎上有人提出一个问题：领域对象讲究充血模型在理论上讲非常合理。可是在实践过程中就会陷入“业务逻辑到底应该写在领域对象还是领域服务”的怪圈；同时看代码的人也无法知道业务逻辑到底会散落在什么地方；最可怕的是原本简单的可以放在领域对象的逻辑因为业务需求变复杂之后很可能已经超出领域对象能处理的范畴，需要转移到领域服务与其这样纠结，为何不干脆把职责分离了，领域服务承载所有业务逻辑，领域对象作为贫血模型承载数据结构的职责呢？

GQLoom 入门指南 - 使用 Zod + Drizzle 构建 GraphQL 服务端应用在 Node.js 生态中，构建 GraphQL API 通常需要手动编写大量的样板代码：定义 Schema、编写 Resolver、处理类型验证、数据库操作等。今天给大家介绍一个全新的解决方案 —— GQLoom，它能够让你用最熟悉的 TypeScript 类型库（如 Valibot、Zod）来构建类型安全的 GraphQL API，大大提升开发效率。

GraphQL 工程化篇 III：引入 Prisma 与数据库接入上一篇笔记简单地过了一遍 repo 中 basic 这个模块的配置，包括项目结构设置、TS Config、Codegen、nodemon 和 logging，总体上完成了一个比较简陋，但是开发端可以热部署，并且有一定的数据追踪能力的项目

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NopGraphQL 的设计创新：从 API 协议到通用信息操作引擎在现代软件架构中，API 是连接前后端、服务与服务之间的核心纽带。长期以来，REST 作为事实标准主导了 API 设计，但其固有的"推送式"信息模型在面对复杂前端需求时日益显现出局限性。Facebook 提出的 GraphQL 被视为一种替代方案，然而多数实现仍将其定位为"另一种 API 协议"，未能充分发挥其潜力。

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NopGraphQL 的设计创新：从 API 协议到通用信息操作引擎在现代软件架构中，API 是连接前后端、服务与服务之间的核心纽带。长期以来，REST 作为事实标准主导了 API 设计，但其固有的"推送式"信息模型在面对复杂前端需求时日益显现出局限性。Facebook 提出的 GraphQL 被视为一种替代方案，然而多数实现仍将其定位为"另一种 API 协议"，未能充分发挥其潜力。

使用pyHugeGraph查询HugeGraph图数据在实际项目中，我们经常会遇到类似下面的查询图数据库的需求：本文使用 pyHugeGraph 实现上述查询 HugeGraph 图数据库的功能。

MongoDB 与 GraphQL 结合：现代 API 开发新范式本文旨在全面剖析将 MongoDB 与 GraphQL 相结合构建现代应用程序的架构范式。我们将从挑战传统 RESTful API 的痛点出发，深入探讨 GraphQL 与 MongoDB 各自的核心优势及其产生的协同效应。文章将详细阐述其核心架构、实现模式（包括解析器编写、N+1 查询问题与解决方案、实时数据订阅等），并提供详尽的最佳实践和性能优化策略。通过一个完整的示例项目，我们将直观展示这一技术栈的强大威力，并最终展望其未来发展趋势。

Nodejs（④GraphQL）GraphQL 只需要一次请求就完成了原本需要 6-7 次请求才能获取的完整数据这就是 GraphQL 最大的优势：减少网络请求次数，精确获取所需数据

GraphQL RPC 与通用索引器公测介绍：为 Sui 带来更强大的数据层Sui 现已支持 GraphQL RPC 和通用索引器（General-purpose Indexer）公测，为结构化链上数据访问解锁全新能力。这一版本是 Sui 数据栈演进的重要一步，为开发者、索引器运营者和数据服务商提供了更具扩展性与表现力的工具，以便与区块链数据交互。

GraphQL API 性能优化实战：在线编程作业平台指南在搭建在线编程作业平台时，接口的性能问题往往是开发者最头疼的部分。高并发环境下，如果GraphQL API设计不合理，可能导致响应延迟、服务器负载过高甚至接口不可用。本文将以在线编程作业平台为例，深入讲解如何通过GraphQL API实现高效接口设计和性能优化，包括接口资源限制、缓存策略和高并发处理技巧，并提供完整代码示例，帮助开发者快速落地。

鼠鼠我捏，要死了捏

GraphQL 与 REST 在微服务架构中的对比与设计实践随着微服务架构的普及，API 设计已经成为系统性能、可维护性和开发效率的关键。REST（Representational State Transfer）作为传统的无状态架构风格，拥有简单、成熟的生态；而 GraphQL 则以其灵活查询、强类型定义和前后端解耦能力，迅速获得关注。本文将基于实际生产环境场景，从方案对比的角度，结合 Spring Boot 示例，对 GraphQL 与 REST 在微服务架构中的特性、优缺点、选型建议与实践进行深入分析。

nebula graph orm框架 norm 用法解析 - 结构迁移、标签配置norm 是一款专为 nebula graph 设计的 orm 框架，关于框架的基本用法可以参考此文章：norm 用法解析 - 基本用法。

ABP VNext + GraphQL Federation：跨微服务联合 Schema 分层在微服务架构下，服务之间往往需要相互通信，而 GraphQL Federation 提供了一个有效的解决方案，帮助我们将多个微服务的 GraphQL API 聚合成一个统一的入口。在这篇文章中，我们将展示如何使用 ABP VNext 和 GraphQL Federation 实现跨微服务联合 Schema 分层，从而解耦服务，提高可维护性和扩展性。