Actualizaciones de datos en tiempo real para Neo4j utilizando suscripciones GraphQL

Hola a todos, soy Thomas Wiese, soy un ingeniero de software en Neo4j en el equipo de GraphQL. Y hoy hablaré sobre las actualizaciones de datos en tiempo real para Neo4j utilizando suscripciones de GraphQL.

Lo primero es lo primero, tenemos que hablar sobre la base de datos que usamos, y es Neo4j. Y Neo4j también es una empresa, pero principalmente conocida por su base de datos, una base de datos que en realidad puede escalar mucho y no tiene ningún esquema. Todo lo que necesitas son nodos y relaciones que forman un grafo. Como puedes ver aquí, un grafo de películas con relaciones y nodos. Y los nodos son las burbujas y las relaciones son las flechas. Y lo más importante aquí es que tanto los nodos como las relaciones pueden contener propiedades. Así que son ciudadanos de primera clase.

Y por supuesto, si tenemos una base de datos, necesitamos una forma de consultar esa base de datos o un lenguaje de consulta. Y eso es lo que Neo4j también construyó. Se llama Cipher. Y Cipher obtuvo mucha inspiración de SQL. Pero agregó algunas cosas más porque tenemos que consultar gráficos. Así que tenemos que hacer cosas como coincidencia de patrones de gráficos. Y un ejemplo, un ejemplo simple aquí en la fila superior donde puedes ver una coincidencia donde coincidimos con una persona que actuó en una película. Y tenemos las flechas que indican una relación. Y de esta manera, podemos leerlo de manera bastante intuitiva. Y créeme, lo creas o no, es muy fácil de aprender. Y tiene mucho del poder que ya tiene SQL incorporado aquí. Entonces, las cláusulas WHERE coinciden, etcétera, etcétera. Y llamamos a esto ASCII o casi arte ASCII, lo que hacemos aquí. Así que ahora tenemos una base de datos, una base de datos realmente increíble. Y por supuesto, el tema de esta conferencia, GrowthQL. ¿Y no sería genial si pudiéramos juntar esas dos cosas, verdad? ¿Podríamos hacer algo como esto aquí? Sí, por supuesto, podemos hacer eso. De hecho, ya lo construimos para ti. Y comenzamos hace dos años a construir una biblioteca de código abierto escrita en TypeScript para tu comodidad y el centro de atención de la biblioteca, como puedes ver aquí en la imagen. Proporciona una API o es la base para una API de GrowthQL, donde los clientes de GrowthQL pueden enviar sus consultas de GrowthQL a la API. Luego, la biblioteca traduce en tiempo real esta consulta a una consulta de Cypher y la envía a la base de datos y la respuesta vuelve a la API y luego al cliente. Y todo esto se maneja en segundo plano.

Quiero generación automática de esquemas, ¿verdad? Quiero decir, tú haces el trabajo básico, yo hago la generación automática de esquemas. Y eso es exactamente lo que hicimos con la biblioteca Neo4j GraphQL. Así que lo único que tienes que proporcionar para que tu API de GraphQL esté lista para ser utilizada es definir tus tipos o las definiciones de tipo, aquí tienes un ejemplo muy simple para comenzar. Una película con un título, eso es todo lo que necesitas. Y luego la biblioteca en segundo plano lo creará por ti. Obtendrás las consultas de lectura listas para usar. No has hecho nada, pero todo está disponible para ti. Así que puedes hacer lecturas de películas, filtrar, por ejemplo. Ya tenemos agregados listos para ti, nuevamente con filtrado incorporado. Tenemos conexiones, como la conexión de relay, la especificación está implementada aquí. Y puedes hacer cosas geniales como paginación basada en cursor, todo eso listo para usar.

¿Y sabes cuál es la mejor parte? Los resolutores ya están escritos. Ni siquiera tienes que escribir eso también. Y mejora aún más. Wow. Las mutaciones también están incluidas. Puedes crear, eliminar, actualizar películas, todas esas cosas agradables. Nuevamente, el filtrado donde lo necesites ya está incluido. Y nuevamente, los resolutores ya están integrados. No tienes que hacer nada. Pero eso es bastante interesante. Así que veamos cómo funciona todo esto a nivel de consulta. Algo con lo que estás familiarizado para comenzar. Tenemos una consulta de GraphQL donde queremos obtener todas las películas que se lanzaron en 1999. Queremos obtener el título y el nombre de todos los actores que participaron en ella. Hasta ahora, todo bien. La biblioteca Neo4j GraphQL, lo siento, la biblioteca GraphQL, automáticamente traducirá esto cuando vea esta solicitud de GraphQL a esta consulta Cypher. Y te lo explicaré rápidamente.

Y vamos a utilizar una definición de tipo un poco más grande que solo el tipo película. Lo primero que hacemos es definir dos tipos, tipo película y tipo persona, y darles algunos campos, como especificamos aquí. Y luego ves una relación o una directiva que no has visto antes, que se llama relación. Y eso es exactamente lo que hace. Forma o especifica la relación entre la película y la persona. En la directiva, podemos especificar qué tipo de relación es, actuó en este caso, la dirección y las propiedades. Porque recuerda, en Neo4j, las relaciones, son ciudadanos de primera clase, pueden contener datos. Y así es como lo especificamos en GraphQL. Especificamos una interfaz. Y luego podemos agregar cualquier dato que queramos aquí, que proporciona algunos roles, porque tienes que tener un rol en una película, ¿verdad? Como persona.

Así que si nos dirigimos al código, lo primero que probablemente notarás es aquí, los tipos raíz. Mencioné eso antes. Tenemos consulta y mutación donde el contenido generado automáticamente está listo, crear, actualizar. Pero no estamos interesados en eso ahora mismo. Queremos echar un vistazo a las suscripciones, ¿verdad? Así que las suscripciones vienen con mucho de esto generado automáticamente