Graphile Crystal 项目教程
2024-10-09 06:38:14作者:邓越浪Henry
1. 项目介绍
Graphile Crystal 是一个包含多个与 GraphQL 相关的开源项目的单体仓库。这个仓库中包含了 Grafast、PostGraphile、pg-introspection、pg-sql2 等多个项目。这些项目主要用于构建高性能的 GraphQL API,特别是与 PostgreSQL 数据库的集成。
主要项目概述
- Grafast: 一个先进的 GraphQL 规划和执行引擎,可以作为 GraphQL.js 中
execute方法的替代品。通过使用 Grafast 的“计划解析器”,您可以利用 GraphQL 请求的声明性特性,以最有效的方式执行业务逻辑,从而减少服务器负载并提高客户满意度。 - PostGraphile: 一个极低成本的方式来构建一个结构良好且高性能的 GraphQL API,主要由 PostgreSQL 数据库支持。PostGraphile 的主要关注点是性能、自动最佳实践以及可定制性和可扩展性。
2. 项目快速启动
安装依赖
首先,确保您已经安装了 Node.js 和 Yarn。然后,克隆项目并安装依赖:
git clone https://github.com/graphile/crystal.git
cd crystal
yarn install
启动 PostGraphile
PostGraphile 可以通过以下命令快速启动:
npx postgraphile -c postgres://user:password@localhost/mydb --watch --enhance-graphiql
其中,postgres://user:password@localhost/mydb 是您的 PostgreSQL 数据库连接字符串。--watch 选项用于自动重新加载更改,--enhance-graphiql 用于增强 GraphiQL 界面。
访问 GraphQL API
启动后,您可以通过浏览器访问 http://localhost:5000/graphiql 来使用 GraphiQL 界面进行 GraphQL 查询。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 电子商务平台: 使用 PostGraphile 构建一个高性能的 GraphQL API,用于管理产品、订单和用户数据。
- 社交媒体应用: 通过 Grafast 优化 GraphQL 查询的执行,提高应用的响应速度和用户体验。
最佳实践
- 性能优化: 使用 Grafast 的计划解析器来优化复杂的 GraphQL 查询,减少数据库负载。
- 安全性: 确保使用 PostGraphile 的插件来增强安全性,例如通过
graphile-utils插件来实现自定义权限控制。
4. 典型生态项目
- pg-sql2: 一个用于构建高度动态且防 SQL 注入的 PostgreSQL 查询的库。
- pg-introspection: 一个强类型的 PostgreSQL 自省库,从 PostgreSQL 文档生成,提供最新的自省字段详细信息。
- graphile-build: 一个用于从“插件”构建 GraphQL.js 模式的系统,特别适用于自动生成的 GraphQL API。
通过这些项目,您可以构建一个完整且高性能的 GraphQL API 生态系统,特别适用于需要与 PostgreSQL 数据库集成的应用场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1