گراف کیوال چیست؟ راهنمای کامل GraphQL

در توضیح اینکه گراف کیوال چیست؟ (GraphQL) باید گفت که یک زبان کوئری (Query Language) و یک محیط اجرایی (Runtime) برای APIها است که توسط فیسبوک در سال 2015 معرفی شد. برخلاف معماری سنتی REST که توسعه‌دهندگان را با محدودیت‌هایی مانند دریافت داده‌های اضافی (Over-fetching) یا ناکافی (Under-fetching) مواجه می‌کند، GraphQL به کلاینت این امکان را می‌دهد که دقیقاً داده‌هایی را که نیاز دارد از سرور درخواست کند.

این فناوری با ارائه یک endpoint واحد و استفاده از Type System قدرتمند، فرایند توسعه اپلیکیشن‌های وب و موبایل را سریع‌تر، انعطاف‌پذیرتر و کارآمدتر می‌کند. امروزه شرکت‌های بزرگی مانند GitHub، Shopify و Airbnb از GraphQL استفاده می‌کنند.

در این مقاله با مفهوم گراف کیوال، تفاوت آن با REST، مزایای استفاده، نحوه نوشتن Query و Mutation، ابزارهای مفید و کاربردهای عملی در اپلیکیشن‌ها آشنا خواهید شد. همچنین به بررسی نیازمندی‌های زیرساختی برای اجرای بهینه GraphQL خواهیم پرداخت.

معرفی مفاهیم اصلی GraphQL

گراف کیوال چیست و چرا باید به آن توجه کنیم؟ برای آن دو مفهوم اساسی وجود دارد که درک آن‌ها کلید فهم این فناوری است: زبان کوئری (Query Language) و محیط اجرایی (Runtime Environment).

• زبان کوئری به این معناست که GraphQL یک سینتکس مشخص برای درخواست داده‌ها در اختیار شما می‌گذارد. شما دقیقاً مشخص می‌کنید چه فیلدهایی از چه آبجکت‌هایی را می‌خواهید و سرور همان را برمی‌گرداند.
• محیط اجرایی (Runtime) به معنای وجود یک لایه سمت سرور است که این کوئری‌ها را می‌خواند، تفسیر می‌کند و داده‌های مناسب را از منابع مختلف (دیتابیس‌ها، APIهای دیگر، یا هر منبع داده‌ای) جمع‌آوری می‌کند.

تفاوت اصلی گراف کیوال با پروتکل‌های سنتی مانند REST این است که در REST شما با endpointهای ازپیش‌تعریف‌شده سروکار دارید که هر کدام مجموعه مشخصی از داده‌ها را برمی‌گردانند. اما در GraphQL فقط یک endpoint دارید و کلاینت تصمیم می‌گیرد چه چیزی بخواهد.

برای درک بهتر، فرض کنید می‌خواهید اطلاعات یک کاربر را بگیرید. در REST شاید باید چندین درخواست به /users/123، /users/123/posts و /users/123/followers بزنید. اما در GraphQL با یک درخواست تمام اطلاعات مورد نیاز را دریافت می‌کنید.

معماری و ساختار GraphQL

GraphQL روی سه ستون اصلی بنا شده که درک آن‌ها برای کار با این فناوری ضروری است.

ساختار Schema-based:

بخش اصلی هر سریس گراف کیوال، Schema آن است. Schema یک قرارداد بین کلاینت و سرور محسوب می‌شود که دقیقاً مشخص می‌کند چه نوع داده‌هایی در دسترس هستند و چه عملیاتی می‌توان انجام داد. این Schema با زبان تعریف Schema نوشته می‌شود که به آن GraphQL Schema Definition Language یا SDL می‌گویند.

مثال ساده‌ای از یک Schema:

type User {
  id: ID!
  name: String!
  email: String!
  posts: [Post!]!
}
type Post {
  id: ID!
  title: String!
  content: String!
  author: User!
}

نقش Type System:

GraphQL یک سیستم تایپ قدرتمند دارد که به شما امکان می‌دهد ساختار داده‌های خود را دقیق تعریف کنید. این سیستم شامل انواع اسکالر (String، Int، Float، Boolean، ID)، انواع Object، Enum، Interface و Union است. علامت ! در Schema نشان‌دهنده این است که فیلد اجباری است و نمی‌تواند null باشد.

Client-driven queries:

یکی از قدرتمندترین ویژگی‌های GraphQL این است که کنترل کامل در دست کلاینت است. کلاینت دقیقاً مشخص می‌کند به چه داده‌هایی نیاز دارد و سرور فقط همان‌ها را ارسال می‌کند. این رویکرد به دو مشکل بزرگ REST یعنی Over-fetching و Under-fetching پایان می‌دهد.

بیایید ببینیم یک کوئری ساده چطور کار می‌کند:

query {
  user(id: "123") {
name
email
posts {
      title
}
  }
}

این کوئری فقط نام، ایمیل کاربر و عنوان پست‌های او را می‌خواهد نه اطلاعات اضافی دیگر. سرور GraphQL این درخواست را دریافت می‌کند با Schema تطبیق می‌دهد، داده‌های لازم را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده و دقیقاً به همین فرمت پاسخ می‌دهد.

مطابق مستندات GraphQL، این معماری به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد درباره داده‌ها به‌صورت گراف فکر کنند.

تفاوت GraphQL با REST

در مبحث گراف کیوال چیست یکی از سؤالات متداول دیگر این است که چه تفاوتی با REST دارد. برای درک کامل مزایای GraphQL، باید ببینیم این دو معماری در عمل چه تفاوت‌هایی دارند.

مقایسه ازنظر ساختار داده

ابتدا به بررسی تفاوت GraphQL با REST ازنظر ساختار داده می‌پردازیم:

Over fetching در REST:

فرض کنید می‌خواهید فقط نام و ایمیل کاربران را نمایش دهید. وقتی به endpoint زیر درخواست می‌زنید:

GET /api/users/123

REST معمولاً تمام اطلاعات کاربر را برمی‌گرداند: نام، ایمیل، آدرس، شماره تلفن، تاریخ تولد، و… حتی اگر فقط به نام و ایمیل نیاز داشته باشید. این Over-fetching نامیده می‌شود و باعث هدررفتن پهنای باند و کاهش سرعت می‌شود.

Under fetching در REST:

حالا فرض کنید می‌خواهید اطلاعات کاربر و آخرین پست‌های او را نمایش دهید. در REST باید:

1. اول اطلاعات کاربر را از /api/users/123 بگیرید.
2. سپس پست‌های او را از /api/users/123/posts دریافت کنید.
3. شاید هم برای کامنت‌ها درخواست جداگانه‌ای لازم باشد.

این به Under-fetching معروف است و منجر به درخواست‌های متعدد می‌شود.

دریافت دقیق داده موردنیاز در GraphQL:

حالا ببینیم همین سناریو در GraphQL چطور است:

query {
  user(id: "123") {
name
email
posts(limit: 5) {
   title
   createdAt
}
  }
}

با یک درخواست دقیقاً چیزی که نیاز دارید را می‌گیرید، نه کمتر و نه بیشتر.

مقایسه ازنظر تعداد درخواست‌ها

اکنون می‌خواهیم ببینیم که ازنظر تعداد درخواست تفاوت رست با گراف کیوال چیست؟

Multiple endpoints در REST:

در یک اپلیکیشن معمولی REST این احتمال وجود دارد که اندپوینت‌های (endpoint) زیادی داشته باشید:

• /api/users
• /api/posts
• /api/comments
• /api/users/:id/followers
• /api/posts/:id/likes

شاید برای یک صفحه پیچیده 10-15 درخواست HTTP نیاز باشد که هرکدام latency خودشان را دارند.

Single endpoint در GraphQL:

اما تفاوت گراف کیوال چیست؟ معمولاً فقط یک endpoint دارد (مثلاً /graphql) و تمام درخواست‌ها به همان‌جا می‌روند. پیچیدگی کوئری به‌جای URL در بدنه درخواست POST تعریف می‌شود.

مقایسه ازنظر نسخه‌بندی API

وقتی در REST می‌خواهید تغییری ایجاد کنید، اغلب مجبورید نسخه جدید API بسازید:

• v1/api/users
• v2/api/users

این منجر به نگهداری چندین نسخه به‌طور همزمان و پیچیدگی‌های اضافی می‌شود.

اما در گراف نیازی به versioning نیست. می‌توانید فیلدهای جدید به Schema اضافه کنید بدون اینکه فیلدهای قدیمی را بشکنید. فیلدهای قدیمی را می‌توانید به‌عنوان deprecated علامت بزنید و بعداز مدتی حذف کنید. این رویکرد تکاملی، نگهداری API را بسیار ساده‌تر می‌کند.

جدول مقایسه‌ای گراف کیوال با رست

ویژگی	REST	GraphQL
تعداد Endpoint	چندین endpoint برای هر منبع	یک endpoint واحد
Over-fetching	داده‌های اضافی ارسال می‌شود	فقط فیلدهای درخواست شده
Under-fetching	نیاز به درخواست‌های متعدد	یک درخواست برای داده‌های مرتبط
Versioning	نیاز به v1, v2, v3	بدون نیاز به versioning
مستندسازی	اغلب دستی با Swagger	خودکار از طریق Schema
Learning Curve	ساده‌تر برای شروع	نیاز به یادگیری مفاهیم جدید
Caching	ساده با HTTP caching	پیچیده‌تر، نیاز به ابزار خاص
Real-time	نیاز به WebSocket جداگانه	پشتیبانی داخلی با Subscriptions

طبق تحقیقات Apollo GraphQL، تیم‌های توسعه با استفاده از GraphQL می‌توانند تا 40% سریع‌تر feature جدید توسعه دهند زیرا نیازی به هماهنگی مداوم با backend برای تغییر endpoint‌ها ندارند.

تفاوت GraphQL با REST در نهایت به این برمی‌گردد که کدام یک برای کار شما مناسب‌تر است. به‌طورکلی REST برای APIهای ساده و عمومی گزینه خوبی است، اما GraphQL برای اپلیکیشن‌های پیچیده با نیازهای متنوع از سمت کلاینت، انعطاف و کارایی بیشتری دارد.

 مزایای استفاده از گراف کیوال

در بررسی گراف کیوال چیست؟ اکنون می‌خواهیم ببینیم که چه مزایایی برای پروژه‌های واقعی دارد. مزایای مهم آن به شرح زیر هستند.

۱- انعطاف‌پذیری بالا در دریافت داده:

یکی از بزرگ‌ترین مزایای GraphQL این است که کلاینت‌های مختلف می‌توانند دقیقاً داده‌هایی که نیاز دارند را بخواهند. مثلاً ممکن است یک اپلیکیشن موبایل فقط به فیلدهای ضروری نیاز داشته باشد اما یک داشبورد وب اطلاعات کامل‌تری درخواست کند. همه این‌ها بدون نیاز به ایجاد endpoint‌های جداگانه انجام می‌شود.

۲- سرعت بالا در توسعه Frontend:

تیم‌های frontend دیگر نیازی ندارند منتظر backend بمانند تا endpoint جدیدی بسازد یا endpoint موجود را تغییر دهد. با دسترسی به Schema، می‌توانند به‌صورت مستقل کوئری‌های مورد نیاز خود را بنویسند.

مقاله مرتبط: برنامه نویسی فرانت‌ اند (Front End) چیست؟

۳- مستندسازی خودکار و دقیق:

یکی از چالش‌های بزرگ در REST، نگهداری به‌روز مستندات است. در گراف کیوال، Schema خودش یکی از مستندات زنده است. ابزارهایی مانند GraphQL Playground و GraphiQL به‌طور خودکار از Schema شما مستندات تعاملی می‌سازند که همیشه با کد همگام است.

۴- Type Safety و کاهش خطا:

سیستم تایپ قدرتمند GraphQL به شما امکان می‌دهد خطاهای احتمالی را در همان زمان توسعه شناسایی کنید. ابزارهای code generation می‌توانند از Schema شما، تایپ‌های TypeScript یا Flow تولید کنند که خطاهای تایپی را به‌حداقل می‌رساند.

۵- بهینه‌سازی شبکه:

با حذف Over-fetching و Under-fetching، حجم داده منتقل شده کاهش می‌یابد. این برای اپلیکیشن‌های موبایل که روی شبکه‌های کُند یا پُرهزینه کار می‌کنند اهمیت زیادی دارد. همچنین با ترکیب چندین درخواست در یک کوئری، تعداد زمان رفت و برگشت شبکه (Round Trip Time) کاهش می‌یابد که مستقیماً روی سرعت تأثیر می‌گذارد.

۶- پشتیبانی قوی از Realtime:

با Subscriptions، پشتیبانی داخلی از ارتباطات realtime دارد و برای اپلیکیشن‌هایی که نیاز به به‌روزرسانی لحظه‌ای دارند (چت، نوتیفیکیشن، live dashboard) بسیار مفید است.

۷- اکوسیستم و ابزارهای غنی:

GraphQL یک اکوسیستم بالغ از کتابخانه‌ها، ابزارها و فریم‌ورک‌ها دارد. مانند Apollo Client و Relay یا Hasura و Prisma و با ابزارهای متنوع خود، توسعه را سریع‌تر و آسان‌تر می‌کند.

کاربرد GraphQL در اپلیکیشن‌ها

اگر می‌پرسید گراف کیوال در چه نوع پروژه‌هایی بیشترین تأثیر را دارد؟ بیایید سناریوهای واقعی را بررسی کنیم.

1- اپلیکیشن‌های موبایل

اپلیکیشن‌های موبایل یکی از بهترین نمونه‌های کاربرد برای GraphQL هستند و دلایل مشخصی دارد.

• بهینه‌سازی مصرف باند:

کاربران موبایل اغلب با محدودیت‌های باند مواجه هستند، چه از نظر سرعت و چه از نظر حجم. با GraphQL می‌توانید فقط فیلدهای ضروری را درخواست کنید. این کنترل دقیق می‌تواند حجم داده منتقل شده را تا 60-70% کاهش دهد.

• تجربه کاربری بهتر:

با کاهش تعداد درخواست‌های شبکه و حجم داده، صفحات سریع‌تر لود می‌شوند. همچنین می‌توانید با Subscriptions، اپلیکیشن‌های realtime روان بسازید بدون نیاز به polling مداوم که باتری را تخلیه می‌کند.

2- وب اپلیکیشن‌های پیچیده

فرض کنید یک داشبورد تحلیلی دارید که باید داده‌های مختلفی مثل آمار کاربران، فروش، ترافیک و… را نمایش دهد. در REST باید درخواست‌های متعدد به endpoint‌های مختلف بزنید. با GraphQL می‌توانید تمام این داده‌ها را با یک کوئری دریافت کنید:

query DashboardData {
  stats {
totalUsers
activeUsers
revenue
  }
  recentOrders(limit: 10) {
id
total
customer { name }
  }
  topProducts(limit: 5) {
name
salesCount
  }
}

Single Page Applications (SPA): در SPAهایی مثل React یا Vue که کامپوننت‌های زیادی دارند، هر کامپوننت می‌تواند Fragment خودش را تعریف کند. Apollo Client یا Relay این Fragment‌ها را ترکیب کرده و یک کوئری بهینه می‌سازند. این باعث می‌شود کد ماژولار و قابل نگهداری باشد.

3- معماری میکروسرویس

اما ببینیم در میکروسرویس‌ها کاربرد گراف کیوال چیست:

• Gateway Pattern:

یکی از چالش‌های microservices این است که کلاینت باید با سرویس‌های مختلف ارتباط برقرار کند. GraphQL می‌تواند به‌عنوان یک API Gateway عمل کند که تمام microserviceها را پشت یک interface واحد مخفی می‌کند. کلاینت فقط با GraphQL server صحبت می‌کند و او مسئول هماهنگی با سرویس‌های مختلف است.

• یکپارچگی سرویس‌ها:

با Schema Stitching یا Apollo Federation می‌توانید Schema‌های چندین سرویس را ترکیب کنید. مثلاً سرویس User، سرویس Product و سرویس Order هر کدام Schema خودشان را دارند، اما از دید کلاینت یک Schema یکپارچه وجود دارد که می‌تواند داده‌های مرتبط از همه سرویس‌ها را در یک کوئری بگیرد.

۴- اپلیکیشن‌های Realtime

GraphQL Subscriptions برای اپلیکیشن‌های chatting عالی است. با آن می‌توانید روی پیام‌های جدید subscribe شوید:

subscription {
  messageAdded(channelId: "123") {
id
text
author { name }
createdAt
  }
}

وقتی پیام جدیدی می‌آید، سرور به‌طور خودکار آن را به کلاینت push می‌کند. این رویکرد کارآمدتر از polling هر چند ثانیه یکبار است.

Live Updates: برای dashboardهای real-time، نمایش قیمت زنده سهام یا tracking مرسولات، Subscriptions ابزار قدرتمندی است. شرکت‌هایی مثل Netflix و Airbnb از GraphQL برای بخش‌های مهم سیستم‌های خود استفاده می‌کنند تا تجربه کاربری سریع و روان ارائه دهند (مستندات در منابع مقاله ذکرشده است).

نحوه نوشتن Query در GraphQL

اگر تا اینجا فهمیدید گراف کیوال چیست و با مفاهیم آن آشنا شدید، حالا وقت آن رسیده که یاد بگیریم چطور با آن کار کنیم. نگران نباشید، نوشتن کوئری در GraphQL ساده‌تر از چیزی است که فکرش را بکنید.

ساختار پایه یک Query

یک کوئری GraphQL شبیه به این است که از یک فروشگاه لیست خرید دقیق بدهید. بیایید با ساده‌ترین مثال شروع کنیم:

query {
  user(id: "123") {
name
email
  }
}

این کوئری می‌گوید: «کاربر با شناسه 123 را پیدا کن و فقط نام و ایمیلش را بده». همین! پاسخ هم دقیقاً همین ساختار را دارد:

{
  "data": {
    "user": {
      "name": "علی احمدی",
      "email": "ali@example.com"
}
  }
}

می‌خواهید اطلاعات بیشتری بگیرید؟ فقط فیلد اضافه کنید:

query {
  user(id: "123") {
name
email
posts {
      title
      createdAt
}
  }
}

Mutations برای تغییر داده

تا اینجا فقط داده خواندیم. اما وقتی می‌خواهید چیزی را تغییر دهید، اضافه کنید یا حذف کنید چطور؟ اینجاست که Mutation به کار می‌آید. آن را به‌عنوان دکمه‌های ذخیره، حذف یا ویرایش درنظر بگیرید.

مثال عملی: فرض کنید می‌خواهید پست جدیدی بسازید:

mutation {
  createPost(title: "اولین پست من", content: "سلام دنیا!") {
id
title
createdAt
  }
}

این Mutation یک پست جدید می‌سازد و اطلاعات آن را برمی‌گرداند. توجه کنید که می‌توانید مشخص کنید بعداز ساخت، چه اطلاعاتی از پست جدید برگردانده شود.

Subscriptions برای داده Realtime

فرض کنید یک اپلیکیشن چت دارید و می‌خواهید وقتی پیام جدید می‌آید، بلافاصله نمایش دهید. Subscription دقیقاً برای همین است:

subscription {
  newMessage(chatId: "abc123") {
id
text
sender { name }
  }
}

این کوئری یک اتصال دائمی برقرار می‌کند و هر وقت پیام جدیدی آمد، خودکار به شما اطلاع می‌دهد. دیگر نیازی نیست هر چند ثانیه یکبار چک کنید.

استفاده ازVariables و Arguments

در مثال‌های بالا، مقادیر را مستقیم در کوئری نوشتیم. اما در دنیای واقعی، این مقادیر معمولاً از ورودی کاربر می‌آیند. Variables راه حل این مشکل است:

query GetUser($userId: ID!) {
  user(id: $userId) {
name
email
  }
}

و جداگانه مقدار را ارسال می‌کنید:

{
  "userId": "123"
}

علامت ! یعنی این پارامتر اجباری است و نمی‌تواند خالی باشد.

Fragments برای استفاده مجدد

اگر در چند جای مختلف به اطلاعات یکسانی از کاربر نیاز دارید. به‌جای تکرار می‌توانید یک Fragment بسازید:

fragment UserInfo on User {
  id
  name
  email
  avatar
}
query {
  currentUser {
...UserInfo
  }
  author(id: "456") {
...UserInfo
bio
  }
}

Fragment مثل یک قطعه کد قابل استفاده مجدد است که کوئری‌های شما را تمیزتر و خواناتر می‌کند.

ابزارهای مفید برای GraphQL

حالا که با گراف کیوال چیست و نحوه نوشتن کوئری آشنا شدید، بیایید ببینیم چه ابزارهایی کار با GraphQL را راحت‌تر می‌کنند. این ابزارها مثل دستیارهای هوشمند هستند که توسعه، تست و debug کردن را بسیار ساده‌تر می‌کنند.

۱- ابزار GraphQL Playground

این ابزار یک IDE تحت وب است که مستقیماً در مرورگر اجرا می‌شود. وقتی یک سرور GraphQL راه‌اندازی می‌کنید، معمولاً Playground به‌صورت خودکار در دسترس است (معمولاً در آدرس /graphql).

چرا Playground مناسب است؟

• Auto-complete هوشمند: وقتی کوئری می‌نویسید، خودبه‌خود فیلدها و تایپ‌ها را پیشنهاد می‌دهد.
• مستندات زنده: تمام Schema را می‌توانید مرور کنید بدون نیاز به مستندات جداگانه
• تست سریع: می‌توانید کوئری بنویسید و فوراً نتیجه را ببینید.
• History: تاریخچه کوئری‌های قبلی را ذخیره می‌کند.

۲- ابزار Apollo Client & Server

Apollo یک مجموعه کامل برای کار با GraphQL است که دو بخش اصلی دارد:

Apollo Server: برای ساخت backend. با چند خط کد می‌توانید یک سرور GraphQL بسازید:

• پشتیبانی از Node.js
• یکپارچگی آسان با Express، Fastify و…
• ابزارهای monitoring و error tracking داخلی

Apollo Client: برای frontend (React، Vue، Angular و…). این کتابخانه:

• Caching هوشمند دارد و درخواست‌های تکراری را حذف می‌کند
• State management را ساده می‌کند
• با component‌های React به‌خوبی کار می‌کند

مستندات Apollo بسیار جامع و مثال‌محور است و برای شروع عالی است (لینک مستندات در بخش منابع مقاله قرار دارد).

۳- ابزار Hasura

Hasura یک سرویس فوق‌العاده است که GraphQL API شما را خودکار می‌سازد. کافی است دیتابیس خود را به Hasura متصل کنید و بلافاصله یک API کامل GraphQL دارید!

مزایای اصلی:

• بدون کد نویسی: UI گرافیکی برای ساخت Schema
• Real-time پیش‌فرض: Subscriptions به‌صورت خودکار فعال است.
• دسترسی‌های پیشرفته: کنترل دقیق روی Permission‌ها
• عملکرد بالا: برای scale کردن طراحی‌شده

این ابزار برای پروژه‌های MVP یا startup‌ها که می‌خواهند سریع شروع کنند ایده‌آل است. مستندات Hasura کاملاً کامل و پر از مثال‌های کاربردی است.

۴- ابزار GraphiQL

GraphiQL جدّ همه IDE‌های گراف کیوال است. این یک پروژه open-source است که توسط خود تیم GraphQL توسعه می‌یابد.

ویژگی‌های کلیدی:

• سبک‌تر از Playground
• قابل تعبیه در اپلیکیشن‌های خودتان
• Plugin‌های متنوع برای توسعه قابلیت‌ها
• مناسب برای مستندسازی API عمومی

می‌توانید GraphiQL را در GitHub پیدا کنید و در پروژه خود نصب کنید.

۵- ابزارهای Postman و Insomnia

اگر با Postman یا Insomnia برای تست REST API کار کرده‌اید، خوشحال می‌شوید که بدانید هر دو از GraphQL هم پشتیبانی می‌کنند.

Postman:

• پشتیبانی کامل از Query، Mutation و Subscription
• امکان ذخیره Collection‌ها برای تست‌های مختلف
• قابلیت automation و CI/CD integration

Insomnia:

• رابط کاربری تمیزتر و minimalist
• پشتیبانی عالی از Environment Variables
• ابزار Schema Explorer داخلی

هر دو ابزار رایگان هستند و می‌توانید بسته به سلیقه یکی را انتخاب کنید.

این ابزارها مسیر کار با GraphQL را هموار می‌کنند. می‌توانید با Playground برای پروژه‌های سبک و سریع شروع کنید و سپس Apollo برای پروژه‌های بزرگ‌تر و اگر می‌خواهید خیلی سریع پیش بروید Hasura را امتحان کنید.

بهترین منابع یادگیری GraphQL

اگر بعداز اینکه فهمیدید گراف کیوال چیست، می‌خواهید آن را یاد بگیرید، یادگیری آن با منابع درست، خیلی ساده‌تر می‌شود. خوشبختانه منابع رایگان و باکیفیت زیادی در دسترس است.

منابع رسمی

• مستندات GraphQL.org: بهترین نقطه شروع، مستندات رسمی GraphQL است. این مستندات به زبان ساده نوشته شده و از مفاهیم پایه شروع می‌کند. بخش‌های Query، Mutation، Schema و Best Practices آن واقعاً جامع هستند.

• مستندات Apollo: اگر می‌خواهید با Apollo کار کنید، مستندات Apollo باید منبع اول شما باشد. این مستندات پر از مثال‌های عملی و نمونه موردی‌های واقعی است.

دوره‌های آموزشی

• HowToGraphQL: یک دوره رایگان و تعاملی که توسط Prisma ساخته شده. این دوره شما را از صفر تا ساخت یک اپلیکیشن کامل همراهی می‌کند و برای همه مسیر یادگیری دارد.
• FreeCodeCamp: راهنمای جامع FreeCodeCamp برای مبتدیان عالی است. این پلتفرم ویدیوهای رایگان هم دارد که مفاهیم را با مثال‌های کاربردی توضیح می‌دهد.

کتاب‌های پیشنهادی

اگر ترجیح می‌دهید از کتاب یاد بگیرید، Learning GraphQL یک منبع کامل است. این کتاب هم تئوری دارد هم پروژه‌های عملی و برای توسعه‌دهندگان با هر سطح تجربه‌ای مناسب است.

منابع فارسی

اگرچه منابع فارسی GraphQL هنوز محدود هستند، اما داریم رشد می‌کنیم! چند کانال یوتیوب فارسی و وبلاگ‌های فنی ایرانی شروع به تولید محتوا کرده‌اند. همچنین در کامیونیتی رسمی GraphQL می‌توانید با توسعه‌دهندگان ایرانی ارتباط بگیرید و تجربه‌ها را به اشتراک بگذارید.

یک نکته مهم: یادگیری GraphQL نیازی به دانستن همه‌چیز از اول ندارد. با پروژه کوچک شروع کنید، مشکلات واقعی را حل کنید و به تدریج مفاهیم پیشرفته را یاد بگیرید.

نیازمندی‌های زیرساختی برای اجرای GraphQL

اجرای یک سرور گراف کیوال در پروداکشن نیاز به برنامه‌ریزی دارد. بیایید ببینیم چه منابع و تنظیماتی لازم است.

۱- سرور و منابع محاسباتی

• نیاز به CPU و RAM: یک سرور GraphQL ساده برای شروع به 2 Core CPU و 2GB RAM نیاز دارد. اما با رشد تعداد کاربران، نیازهایتان هم رشد می‌کند. خوشبختانه GraphQL کارآمدتر از REST است چون تعداد درخواست‌ها کمتر می‌شود.
• مقیاس‌پذیری: یکی‌از مزایای GraphQL این است که به‌راحتی scale می‌شود. می‌توانید چندین instance از سرور خود بالا بیاورید و با یک Load Balancer ترافیک را توزیع کنید. این رویکرد Horizontal Scaling نام دارد و برای اپلیکیشن‌های پُرترافیک ایده‌آل است.

۲- دیتابیس و ذخیره‌سازی

• انتخاب دیتابیس مناسب: GraphQL روی هر دیتابیسی کار می‌کند از PostgreSQL و MongoDB گرفته تا MySQL. اما برای عملکرد بهتر، دیتابیس‌هایی که از کوئری‌های پیچیده پشتیبانی می‌کنند (مثل PostgreSQL) را ترجیح دهید.

مقاله مرتبط: پایگاه داده (Database) چیست؟ بررسی کامل دیتابیس‌ها

• کش کردن: یکی از نکات مهم، استفاده از Cache است. ابزارهایی مثل Redis می‌توانند نتایج کوئری‌های تکراری را ذخیره کنند و سرعت را چندین برابر افزایش دهند. Apollo Server پشتیبانی داخلی از Caching دارد که راه‌اندازی آن بسیار ساده است.

۳- امنیت و مانیتورینگ

• محدودسازی Query: یکی از چالش‌های GraphQL این است که کاربران می‌توانند Query‌های بسیار پیچیده بنویسند که سرور را تحت فشار بگذارند. باید عمق کوئری‌ها و تعداد فیلدها را محدود کنید.
• Rate Limiting: مثل هر API دیگری، باید تعداد درخواست‌های هر کاربر را در بازه زمانی مشخص محدود کنید. این کار از حملات DDoS جلوگیری می‌کند و منابع سرور را حفظ می‌کند.

نقش سرور ابری در اجرای GraphQL

حالا که با نیازهای فنی آشنا شدید، سؤال مهم این است: کجا این سرویس را میزبانی کنید؟

راه‌اندازی و نگهداری سرور فیزیکی هزینه‌بر و زمان‌بر است. شما باید نگران برق، خنک‌کننده، امنیت فیزیکی، backup و… باشید. اینجاست که سرورهای ابری کارایی و ضرورت خود را نشان می‌دهند. سرور ابری ابر فردوسی دقیقاً برای چنین نیازهایی طراحی شده است.

چند نکته کلیدی:

• انعطاف کامل: می‌توانید با چند کلیک CPU، RAM یا فضای ذخیره‌سازی را افزایش دهید. اگر پروژه شما رشد کرد، زیرساخت هم با شما رشد می‌کند
• انتخاب سیستم‌عامل: چه Linux ترجیح دهید (Ubuntu، CentOS) چه Windows Server، هر دو در دسترس هستند
• پرداخت منصفانه: به‌ازای مصرف واقعی پرداخت می‌کنید، نه برای منابعی که استفاده نمی‌کنید
• آماده برای تولید: با SSD NVMe سرعت بالا، Uptime 99.9% و پشتیبانی 24/7، می‌توانید با خیال راحت سرویس خود را اجرا کنید

نکته جالب اینکه ابر فردوسی ۱۰۰ هزار تومان اعتبار رایگان در اختیار کاربران جدید قرار می‌دهد. این یعنی می‌توانید سرور GraphQL خود را راه‌اندازی کنید، تست کنید و با خیال راحت بررسی کنید که آیا برای نیازهایتان مناسب است یا خیر – بدون هیچ هزینه‌ای!

نتیجه‌گیری

در این راهنما دیدیم که گراف کیوال چیست (GraphQL) و آن را به‌عنوان یک تکنولوژی مدرن پیدا کردیم که درباره تعامل با نرم‌افزارها نگاهی تازه در ما ایجاد کرده است. GraphQL با زبان پرس‌وجوی منعطف، ساختار Schema–Type–Query و معماری Client-driven توانسته بسیاری از محدودیت‌های مدل‌های سنتی REST را برطرف کند.

همان‌طور که مرور کردیم، این فناوری نه فقط برای توسعه‌دهندگان بک‌اند، بلکه برای تیم‌های فرانت‌اند، موبایل و حتی مدیران محصول ارزش واقعی دارد؛ زیرا کنترل و سرعت توسعه را بسیار بیشتر می‌کند. اگر شما هم به‌دنبال ساخت APIهایی تمیز، سریع و قابل‌پیش‌بینی هستید، وقت آن است که GraphQL را وارد جریان کاری خود کنید.

در یک کلام، گراف فقط آینده‌ی توسعه نیست؛ شروع یک رویکرد داده‌محور و بهینه‌سازی واقعی در اکوسیستم نرم‌افزاری است. با ما موافقید؟ لطفاً نظرات خود را برای ما بنویسید.

منابع:
Graphql / apollographql / netflixtechblog / medium / hasura

سؤالات متداول