GraphQL más allá de las API HTTP

Hola, hablemos de GraphQL más allá de las API de HTTP. Mi nombre es Guilherme Fiera. Puedes llamarme Gui. Vivo en Vancouver, Canadá y trabajo en Shopify en el equipo de Apéndice de API.

GraphQL se utiliza comúnmente como una API de HTTP. Envías tu consulta al punto final y obtienes una respuesta. Así es como se ve una solicitud. El cliente convierte la consulta y las variables en JSON, agrega algún tipo de encabezado de autorización y realiza una solicitud POST. Este es un ejemplo de un servidor GraphQL ejecutando una consulta.

Poniéndolos uno al lado del otro, podemos ver que el back-end dirige los métodos HTTP y la ruta a una función o método. Luego, utiliza la carga útil de la solicitud como argumentos para construir una consulta GraphQL. Obtiene las variables y las claves de la consulta. Y hace una consulta consciente del usuario actual verificando el encabezado de autorización. Luego, ejecuta la consulta y devuelve una respuesta JSON. WebFramework está haciendo un excelente trabajo al facilitar la obtención de data de las solicitudes HTTP y realizar cualquier tipo de lógica empresarial con ellas.

Esto es muy bueno, ¿pero podemos ir más allá? La ejecución de GraphQL se basa en estructuras de data muy simples que pueden provenir de cualquier lugar, no solo de las solicitudes HTTP. La consulta es solo una cadena. Las variables, solo un hash. Y eres libre de proporcionar cualquier contexto para la ejecución de la consulta. GraphQL no depende de las solicitudes HTTP. HTTP es solo una capa que transporta nuestros data, y GraphQL no depende de ninguna capa de transporte. GraphQL ni siquiera requiere una red. Esto permite que GraphQL se utilice en una variedad de casos de uso. Conozcamos algunos casos de uso de GraphQL más allá de las API de HTTP.

El primer ejemplo son los WebSockets. Las suscripciones son un caso de uso muy común de GraphQL utilizando WebSockets, pero no estamos limitados a eso. Podemos usar WebSockets para cualquier tipo de comunicación en tiempo real o comunicación asíncrona donde envías una consulta o una mutación y no esperas recibir una respuesta de inmediato. O si estás enviando varias consultas o mutaciones, no esperas recibir una respuesta en el mismo orden en que las envías. Y debido a que los WebSockets mantienen conexiones abiertas, es muy eficiente y muy adecuado para la mensajería en tiempo real.

En este ejemplo, el usuario está enviando un mensaje a una sala de chat y no necesitamos recibir la respuesta de la mutación de inmediato.

Deberíamos poder enviar varias mutaciones y manejar la respuesta a medida que se devuelven. Otro caso de uso muy bueno para GraphQL es en trabajos en segundo plano. Utilizamos trabajos en segundo plano para tareas recurrentes, como informes o a veces para algo que se puede ejecutar de forma asíncrona, como enviar una notificación. Y necesitamos obtener algunos datos para ejecutar esos trabajos en segundo plano. Y podemos usar GraphQL para obtener estos datos. Es muy bueno porque obtienes los datos utilizando la misma lógica empresarial y el formato que tienes, por ejemplo, para tu API de HTTP, por lo que es muy fácil manejar los datos de una manera útil para ti.

En este ejemplo, tenemos un informe diario de ventas donde podemos generar las variables de GraphQL, en este caso, el comienzo y el final del día anterior, y volver a ejecutar la consulta de GraphQL, y los resultados son los datos que se utilizarán para enviar el informe por correo electrónico. Y puedes tener una consulta predefinida, por lo que esta puede ser la consulta que devuelve todos los datos necesarios para generar el informe por correo electrónico, por lo que aquí tienes las marcas de tiempo de inicio y fin de fecha que se generaron cuando se ejecutó el trabajo en segundo plano, y tienes el número de pedidos para este período de tiempo en particular, y algunos de los últimos pedidos con algunos detalles.

Otro caso de uso son las operaciones de libros, por lo que las operaciones de libros son trabajos en segundo plano, pero manejan grandes cantidades de datos, tanto para importar como para exportar, por lo que, para las consultas, es muy útil cuando quieres exportar grandes cantidades de datos, y si ves aquí, para los pedidos, es una conexión, pero no estamos limitados, por ejemplo, a 100 registros por página, por lo que, en lugar de tener que paginar y obtener todos los datos de todos los pedidos, puedes dividir esta gran consulta en piezas más pequeñas y luego ensamblar todos los datos al final. De esta manera, es rápido y seguro obtener este tipo de exportación de datos masivos. Las fermentaciones son un poco diferentes. Es muy útil cuando se importan grandes cantidades de datos, y puedes proporcionar todos los campos de entrada como un archivo JSON y recorrer cada línea del archivo JSON.

Otro caso de uso es al generar cargas útiles de webhook. Entonces, cuando tienes que entregar un webhook porque se ha desencadenado algún tipo de evento, es muy importante tener consistencia entre la carga útil que proporcionas en tu webhook y, por ejemplo, los datos que el usuario espera de la API de HTTP. WebAssembly. Esto es muy bueno. Esto nos permite ejecutar cualquier código que haya proporcionado el usuario, y debido a que tenemos control sobre cómo se ejecuta la consulta de GraphQL, puedes limitar, por ejemplo, puedes negar cualquier tipo de mutación o puedes anular cualquier tipo de autorización o cualquier cosa que desees, por lo que es muy seguro ejecutar código no confiable, y debido a que muchos lenguajes pueden compilar a WebAssembly, brinda a los usuarios mucha flexibilidad.

Gracias por ver. Espero responder cualquier pregunta en nuestra sesión de preguntas y respuestas, y nos vemos pronto. Adiós. Gracias. Adiós.