GraphQL vs Falcor – 谁能胜出?

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前言

GraphQL 和 Falcor 都是最近几年非常火热的前端技术。它们都提供了一种新的方式来获取和管理数据,使得前端应用更加高效和可维护。但是,在选择其中一种技术时,我们必须深入了解它们的差异和适用场景。

本文将探讨 GraphQL 和 Falcor 的异同点,比较它们之间的功能和性能,以及选择它们的最佳用例。

GraphQL 简介

GraphQL 是一种用于 API 的查询语言,由 Facebook 在 2015 年发布。GraphQL 允许客户端(例如浏览器)定义它所需要的数据结构以及它们之间的关系,而服务端则可以准确地返回所需的数据,避免了传统 RESTful API 的 overfetching(获取过多的数据)和 underfetching(获取不足的数据)的问题。

例如,一个基于 GraphQL 的查询语句如下所示:

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这个查询语句请求一个 id 为 123 的电影的标题(title)和导演(director)的姓名(name)和年龄(age)。

Falcor 简介

Falcor 是 Netflix 在 2015 年发布的一种实现数据层面的“虚拟 DOM”(Virtual DOM)的 JavaScript 库,它允许客户端通过一个单一的 JSON 图谱来获取和管理数据。Falcor 可以有效地处理大量的静态数据,并提供了类似于 GraphQL 的弹性查询语言(Flexible Query Language,FQL),使得前端应用可以非常容易地从后端数据库中检索数据。

例如,Falcor 可以通过以下方式来获取电影列表数据:

这个代码理解起来就像是在拉填一张 Excel 表,从 movies 整个数据集中只取前十个元素中的 title 属性。

GraphQL 和 Falcor 的相似之处

  • GraphQL 和 Falcor 都解决了传统 REST API 的一些限制,例如 overfetching 和 underfetching 等问题。
  • GraphQL 和 Falcor 都允许客户端指定它们所需要的数据,从而减轻了服务端和网络的负担。
  • GraphQL 和 Falcor 的数据获取和查询都是异步的,可以优化前端应用的性能和响应速度。

GraphQL 和 Falcor 的不同之处

数据结构

GraphQL 是一种查询语言,并且查询语句与数据模型紧密关联。客户端可以声明它们所需要的数据结构以及它们之间的关系,从而减少数据传输量。GraphQL 中支持的数据结构类型比较复杂,包括标量、枚举、列表、对象等等。

Falcor 的数据结构比较简单,就是一个巨大的 JSON 对象,客户端可以根据需要选择那些条目来检索数据。

语言支持

GraphQL 是一种独立的查询语言,支持多种编程语言和平台。GraphQL 的服务器实现有多种,例如 Apollo Server、Express GraphQL 和 GraphCool 等。

Falcor 是一个 JavaScript 库,客户端和服务器都要用 JavaScript 实现。官方只提供了三种服务器实现:Falcor Router、Falcor Express 和 Falcor Flask。

性能

GraphQL 和 Falcor 都提高了前端应用的性能,但是它们的性能表现不同。

GraphQL 的并发查询性能比 Falcor 更好,因为 GraphQL 可以帮助客户端合并多个请求,从而减少网络延迟。GraphQL 还可以实现查询的缓存,让客户端只需要请求一次数据即可多次使用。

Falcor 的好处在于对于大量的静态数据,它的性能可以比 GraphQL 更好。Falcor 使用了基于范围的数据模型,可以有效地处理多个数据集,并将它们合并在一起。如果你的数据不经常发生变化,而且你在前端中进行大量相似数据的读取,则 Falcor 是一种不错的选择。

GraphQL 和 Falcor 的最佳用例

GraphQL 和 Falcor 有各自的优缺点,因此选择其中一种技术取决于您所需求的特定功能。

如果您需要更好的并发性能、更灵活的查询语言以及与多种编程语言和平台的兼容性,那么选择 GraphQL 是比较明智的。

如果您需要处理大量的静态数据,并且您的应用程序采用了 REST 来管理数据,则 Falcor 是一个不错的选择。

你还需要考虑到自己的项目业务场景,是否有固定类型的查询请求,还是多种查询请求混合使用。

结论

GraphQL 和 Falcor 都是优秀的前端技术,在实现数据获取和管理方面都有很好的效果。但是,它们有不同的使用场景和优劣势,所以对于前端开发者而言,需要仔细考虑自己的业务场景和需求来选择它们的使用。

在某些情况下,GraphQL 可以提供更好的并发性能和更复杂的查询语言,而 Falcor 则适用于处理大量的静态数据。最终选择技术的目标应该是要让应用程序更加高效、灵活、可维护且易于扩展。

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