GraphQL搭配MongoDB入門專案實戰

張小雞發表於2019-02-24

什麼是GraphQL

GraphQL 是一種面向 API 的查詢語言。在網際網路早期，需求都以 Web 為主，那時候資料和業務需求都不復雜，所以用 RestAPI 的方式完全可以滿足需求。但是隨著網際網路的發展，資料量增大，業務需求多變。還有各種客戶端需要介面適配，基於 RestAPI 的方式，顯得越來呆板，因此 GraphQL 便應運而生。它至少可以提供以下三個方面的優勢

GraphQL 提供更方便的 API 查詢

不同的客戶端有時候需要返回的資料格式不同，之前使用 RestAPI 的方式，需要後端針對每一個客戶端提供單獨的介面。隨著業務需求的增加，維護的成本隨機呈指數級躍升。而使用 GraphQL 就比較開心了，只需要寫一套介面即可

解決前後端過於依賴

在開發的過程中，前端需要和後端反反覆覆確認各個欄位，防止到時候開發到一半，因為沒有對好欄位，要大塊大塊地改程式碼。現在有 GraphQL 就比較方便了，你需要什麼型別的欄位，就自己寫對應的查詢語法

節約網路和計算機記憶體資源

之前通過 RestAPI 的方式寫介面，有一個很大的問題在於，對於介面的定義，需要前期做大量的工作，針對介面做各種力度的拆分，但即使這樣，也沒辦法應對需求的風雲突變。有時候需要返回的僅僅是某個使用者的某一型別的資料，但不得不把該使用者的其他資訊也一併返回來，這既浪費了網路的資源，也消耗了計算機的效能。顯然不夠優雅，GraphQL 再一次證明了它的強大，它能夠提供 DIY 獲取所需要的資料，用多少，拿多少，可以說是相當環保了

PS : 更多 GraphQL 的介紹可以看文末的參考資料

介紹

這篇文章，我將用一個具體的 Todo List 例項，和大家一起，一步步手動搭建一個 GraphQL + MongoDB 的專案例項。我們將會在其中用到以下庫，開始之前需要提前安裝好：

graphene_mongo
graphene
mongoengine
flask_graphql
Flask

在開始之前，我們來梳理一下我們的核心需求，我們要建立一個 Todo List 產品，我們核心的表只有兩個，一個是使用者表，儲存所有的使用者資訊，另外一個是任務表，儲存著所有使用者的任務資訊。任務表通過使用者 id 與對應的使用者關聯。表結構對應的是一對多的關係，核心的資料欄位如下：

task表

{ 
    "_id" : ObjectId("5c353fd8771502a411872712"), 
    "_in_time" : "2019-01-09 08:26:53", 
    "_utime" : "2019-01-09 09:26:39", 
    "task" : "read", 
    "start_time" : "2019-01-09 08:26:53", 
    "end_time" : "2019-01-09 08:26:53", 
    "repeat" : [
        "Wed"
    ], 
    "delete_flag" : NumberInt(0), 
    "user" : "1"
}
複製程式碼

user表

{ 
    "_id" : "1", 
    "_in_time" : "2019-01-09 08:39:16", 
    "_utime" : "2019-01-09 09:23:25", 
    "nickname" : "xiao hong", 
    "sex" : "female", 
    "photo": "http://xh.jpg",
    "delete_flag" : NumberInt(0)
}
複製程式碼

專案結構

一圖勝千言，為更清晰的瞭解專案的整體結構，我將專案的整體目錄結構列印下來，小夥伴們可以參照著目錄結構，看接下來的搭建步驟

----task_graphql\
    |----api.py
    |----database\
    |    |----__init__.py
    |    |----base.py
    |    |----model_task.py
    |    |----model_user.py
    |----requirements.txt
    |----schema.py
    |----schema_task.py
    |----schema_user.py
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user_model 和 task_model 定義資料模組，直接資料庫 mongo 對接
上層定義的 schema 操作 shema_user 和 schema_task 對資料 model 進行增刪改查操作
最後 flask 搭建對外的 api 服務實現和外界的請求互動

建立資料模型

我們的資料模型結構非常簡單

user_model 列出所有的使用者資訊
task_model 列出所有的任務資訊，通過user欄位與使用者表關聯，表示該任務歸屬於哪一個使用者

base.py

from mongoengine import connect

connect("todo_list", host="127.0.0.1:27017")
複製程式碼

只需要通過呼叫 mongoengine 的 connect 指定對應的資料庫連結資訊和資料庫即可，後面直接引入至Flask模組會自動識別連線

model_user.py

import sys
sys.path.append("..")

from mongoengine import Document
from mongoengine import (StringField, IntField)
from datetime import datetime


class ModelUser(Document):

    meta = {"collection": "user"}

    id = StringField(primary_key=True)
    _in_time = StringField(required=True, default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
    _utime = StringField(required=True, default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
    nickname = StringField(required=True)
    sex = StringField(default="unknown", required=True)
    delete_flag = IntField(default=0, required=True)
複製程式碼

所要定義的資料文件都通過 mongoengine 的 Document 繼承，它可以將對應欄位轉換成類屬性，方便後期對資料進行各種操作，meta 欄位指定對應的你需要連結的是哪張 mongo 表

model_task.py

import sys
sys.path.append("..")

from mongoengine import Document
from mongoengine import (StringField, ListField, IntField, ReferenceField)

from .model_user import ModelUser
from datetime import datetime


class ModelTask(Document):

    meta = {"collection": "task"}
    
    _in_time = StringField(default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), required=True)
    _utime = StringField(default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), required=True)
    task = StringField(default="", required=True)
    start_time = StringField(default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), required=True)
    end_time = StringField(default=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), required=True)
    repeat = ListField(StringField(required=True))
    delete_flag = IntField(default=0, required=True)
    user = ReferenceField(ModelUser, required=True)
複製程式碼

其中 required 表示這個欄位是必須欄位，default 可以設定該欄位的預設值。ReferenceField 可以指定和哪個模型相關聯，這裡指定的是 ModelUser 欄位，關聯預設為對應 mongo 表中的 _id 欄位

建立GraphQL查詢

現在我們已經將資料庫和模型部分的連線功能完成了，接下來建立 API 部分，在我們的 task_graphql 目錄下，有兩個檔案，schema_task.py 和 schema_user.py 分別將 model_task 和 model_user 類對映成 Graphene schema物件

schema_task.py

from database.model_task import ModelTask
from graphene_mongo import MongoengineObjectType

import graphene
import schema_user

from datetime import datetime


class TaskAttribute:
    id = graphene.ID()
    _in_time = graphene.String()
    _utime = graphene.String()
    task = graphene.String()
    start_time = graphene.String()
    end_time = graphene.String()
    repeat = graphene.List(graphene.String)
    delete_flag = graphene.Int()
    user = graphene.String()


class Task(MongoengineObjectType):

    class Meta:
        model = ModelTask


class TaskNode(MongoengineObjectType):
    class Meta:
        model = ModelTask
        interfaces = (graphene.relay.Node, )
複製程式碼

schema_user.py

from database.model_task import ModelTask
from graphene_mongo import MongoengineObjectType

import graphene

from datetime import datetime

class TaskAttribute:
    id = graphene.ID()
    _in_time = graphene.String()
    _utime = graphene.String()
    task = graphene.String()
    start_time = graphene.String()
    end_time = graphene.String()
    repeat = graphene.List(graphene.String)
    delete_flag = graphene.Int()
    user = graphene.String()

class Task(MongoengineObjectType):

    class Meta:
        model = ModelTask

class TaskNode(MongoengineObjectType):
    class Meta:
        model = ModelTask
        interfaces = (graphene.relay.Node, )
複製程式碼

現在我們建立一個 schema.py 的檔案，把剛才定義好的 schema_task.py 和 schema_user.py 檔案引入進來，定義兩個對外訪問的介面

tasks: 查詢所有任務資訊，返回一個list
users: 查詢所有使用者資訊，返回一個list

import schema_user
import schema_task
import graphene
from graphene_mongo.fields import MongoengineConnectionField


class Query(graphene.ObjectType):

    node = graphene.relay.Node.Field()

    tasks = MongoengineConnectionField(schema_task.TaskNode)

    users = MongoengineConnectionField(schema_user.UserNode)

schema = graphene.Schema(query=Query)
複製程式碼

建立 Flask 應用

在主目錄下建立一個 api.py 檔案，將我們之前定義好的資料庫連線和 schema 引入進來，用 Flask 的 add_url_rule 方法將兩者關聯起來，為了方便訪問，我們通過引入 flask_graphql 的 GraphQLView 方法，將介面視覺化出來，方便除錯

from flask import Flask
from schema import schema
from flask_graphql import GraphQLView
from database.base import connect
from logger import AppLogger

log = AppLogger("task_graphql.log").get_logger()

app = Flask(__name__)
app.debug = True

app.add_url_rule("/graphql", view_func=GraphQLView.as_view("graphql", schema=schema, graphiql=True))

if __name__ == '__main__':
    app.run()
複製程式碼

到這裡，我們就已經用 graphql 成功建立了一個可查詢的 Todo List 介面，接下來。我們可以用它來測試一下查詢介面吧。然後在開始查詢之前大家需要自己 mock 點資料到 mongo 裡面

我們訪問介面地址(http://127.0.0.1:5000/graphql)，來查詢一下看看效果

新增 GraphQL 更新方法（mutation）

GraphQL 官方將更新建立操作，全部整合在 mutation 下，它包含了插入和更新資料功能，接下來我們就繼續上面的操作，將這部分功能完善

schema_task.py

from database.model_task import ModelTask
from graphene_mongo import MongoengineObjectType

import graphene

from datetime import datetime


class TaskAttribute:
    id = graphene.ID()
    _in_time = graphene.String()
    _utime = graphene.String()
    task = graphene.String()
    start_time = graphene.String()
    end_time = graphene.String()
    repeat = graphene.List(graphene.String)
    delete_flag = graphene.Int()
    user = graphene.String()


class Task(MongoengineObjectType):

    class Meta:
        model = ModelTask


class TaskNode(MongoengineObjectType):
    class Meta:
        model = ModelTask
        interfaces = (graphene.relay.Node, )


class CreateTaskInput(graphene.InputObjectType, TaskAttribute):
    pass


class CreateTask(graphene.Mutation):

    task = graphene.Field(lambda: TaskNode)

    class Arguments:
        input = CreateTaskInput(required=True)

    def mutate(self, info, input):
        task = ModelTask(**input)
        task.save()
        return CreateTask(task=task)


class UpdateTask(graphene.Mutation):

    task = graphene.Field(lambda: TaskNode)

    class Arguments:
        input = CreateTaskInput(required=True)

    def mutate(self, info, input):
        id = input.pop("id")
        task = ModelTask.objects.get(id=id)
        task._utime = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        task.update(**input)
        task.save()
        return UpdateTask(task=task)
複製程式碼

schema_user.py

from database.model_user import ModelUser
from graphene_mongo.types import MongoengineObjectType
import graphene
from datetime import datetime


class UserAttribute:
    id = graphene.String()
    _in_time = graphene.String()
    _utime = graphene.String()
    nickname = graphene.String()
    photo = graphene.String()
    sex = graphene.String()
    delete_flag = graphene.Int()


class User(MongoengineObjectType):

    class Meta:
        model = ModelUser


class UserNode(MongoengineObjectType):

    class Meta:
        model = ModelUser
        interfaces = (graphene.relay.Node, )


class CreateUserInput(graphene.InputObjectType, UserAttribute):
    pass


class CreateUser(graphene.Mutation):

    user = graphene.Field(lambda: UserNode)

    class Arguments:
        input = CreateUserInput(required=True)

    def mutate(self, info, input):
        user = ModelUser(**input)
        user.save()
        return CreateUser(user=user)


class UpdateUser(graphene.Mutation):

    user = graphene.Field(lambda: UserNode)

    class Arguments:
        input = CreateUserInput(required=True)

    def mutate(self, info, input):
        id = input.pop("id")
        user = ModelUser.objects.get(id=id)
        user._utime = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        user.update(**input)
        user.save()
        return UpdateUser(user=user)
複製程式碼

一看程式碼便知，我們將需要新增的資訊，通過input傳入進來，然後將對應的引數進行對映即可。我們再通過例項看下建立資料的效果

我們再來試下修改資料的操作，like this

bingo！！！

至此，我們通過 GraphQL 搭配 MongoDB 的操作就完美收關了。

完整專案請檢視 github: github.com/hacksman/ta…

以上都是自己一路踩過了很多坑之後總結出的方法，如有疏漏，還望指正

參考資料

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ExpressMySql
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2018-10-04
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Vue

GraphQL搭配MongoDB入門專案實戰

什麼是GraphQL

介紹

專案結構

建立資料模型

base.py

model_user.py

model_task.py

建立GraphQL查詢

schema_task.py

schema_user.py

建立 Flask 應用

新增 GraphQL 更新方法（mutation）

schema_task.py

schema_user.py

參考資料

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