はじめに こんにちは、ソウゾウSoftware Engineerの@sue71です。連載：メルカリShops 開発の裏側 Vol.2の13日目を担当させていただきます。 以前メルカリメルカリShopsの技術スタックと、その選定理由でBFFの実装にGraphQLを採用していることをお伝えしました。メルカリShopsをリリースしてから約半年たった今、これまでを振り返ってGraphQLサーバーを実装する上での課題やあらかじめ考えておくと良い項目をまとめてみました。また、本記事ではメルカリShopsでGraphQLの実装としてApolloを採用しているため、Apolloの利用が前提の話もいくつか混在しています。予めご容赦ください。 GraphQLの説明や、メルカリShopsの実装方法に関しては以前こちらの記事で紹介しています。こちらも是非ご覧ください。 パフォーマンス課題 GraphQLは、アプリ
Today marks the first release of the GraphQL spec ratified by the GraphQL Foundation. This is the culmination of three years of work, both technical and procedural. This is a proud moment and one worth celebrating. What took so long?The last ratified spec release was over three years ago, in June 2018. What took so long for this release? Certainly a worldwide pandemic didnʼt help our collective fo
2018年の初めくらいから、仕事でGraphQL APIを何度も作っている。サーバーサイドもクライアントサイドも実装している。 最近クライアント側にRelayを使ってみている。 GraphQLのクライアントとしてはApolloを使う場合が多いと思うが、Facebook製のRelayもかなりよくできている。以前はTypeScriptに対応していなかったが、今はTypeScriptも使える。最近のバージョンではhooksのAPIがexperimentalではなくなり、ReactのSuspense API（Suspense for Data Fetchingは使わずに）と合わせて使える。 RelayはGraphQLのスキーマに制約を設けることで、クライアント側のAPIがデータの再取得やページネーションなどを抽象化している。換言すると、Relayからデータの再取得やページネーションに必要なスキーマ
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、映像サービスプロダクト本部の浜田（@narirow）です。 GYAO!では最近トップページの大規模な変更が行われました。本記事では映像サービスのバックオフィスを含む大規模な構成変更と、その成果として得られたスケーラビリティ・ページの表示速度の向上についてをお話しします。 GYAO!のトップページの特徴 映像サービスであるGYAO!のトップページは、豊富なラインアップの中から作品を厳選して掲載しています。有名作品をただ並べるだけではなく、レコメンデーションやターゲティングの技術を使って、閲覧者の趣向にあった作品を一覧しています。大量の画像が表示されていることに加え、縦に長いページ構成となっています。 課題と解決のアプロー
We are excited to announce GraphQL Mesh — a powerful open source library enabling developers to leverage the power of GraphQL without requiring changes to the technologies your servers already use. We’ve been using this tool to significantly improve our clients stacks — improving the areas that a classic GraphQL gateways would have left untouched The Basics GraphQL Mesh takes any source schema (op
GraphQL Mesh とは The Guild から GraphQL Mesh が発表されました。 🚀 GraphQL Mesh - Query Anything, Run Anywhere 🚀https://t.co/PlZpAC9b54 🎉 I'm very proud to announce our new open source library - GraphQL Mesh! Use #GraphQL to query: 🔹 openapi/Swagger 🔹 gRPC 🔹 SOAP 🔹 SQL 🔹 GraphQL 🔹 More! Without changing the source! Thread 1/5 pic.twitter.com/xo0G5smUwp — Urigo (@UriGoldshtein) March 23, 2020 GraphQL M
技術部の外村（@hokaccha）です。今回はクックパッドのウェブサイトのフロントエンドを Next.js などを使って作り直している話を書きます。 この記事で紹介する新システムは、スマートフォン向けのレシピページで確認することができます。もし興味があるかたはレシピページをスマートフォンのユーザーエージェントで開いて DevTools などで確認してみてください。 Next.js と GraphQL で動いているのがわかると思います。 ご存じの方も多いかもしれませんが、クックパッドのウェブサイトはモノリシックな Rails で作られていて、10年以上 Rails で開発を続けてきました。10 年以上同じシステムで開発を重ねれば当然レガシーな部分が大量に生まれてきますが、特にフロントエンドはその影響が顕著でした。 どこから使われているかわからない CSS が大量にある、JS のコードは昔なが
In this post, I’m going to answer one simple question: How does a GraphQL server turn a query into a response? If you’re new to GraphQL, get the three minute intro in How do I GraphQL? before reading on. That way you’ll get more out of reading this post. Here’s the ground we’ll cover in this post: GraphQL queriesSchema and resolve functionsGraphQL execution — step by step Ready? Let’s jump right i
GraphQL is often explained as a “unified interface to access data from different sources”. Although this explanation is accurate, it doesn’t reveal the underlying ideas or the motivation behind GraphQL, or even why it is called “GraphQL” — you can see the stars and the night, but not quite the “The Starry Night”. The true heart of GraphQL lies in what I think of as the application data graph. In t
GraphQL Nexus' APIs were designed with type-safety in mind. We auto-generate type-definitions as you develop, and infer them in your code, giving you IDE completion and type error catching out of the box! Nexus can work with existing graphql-js types when constructing its schema. The generated schema works with your favorite tools like Apollo Server or GraphQL middleware.
これまでメモリーセーフなシステムプログラミング言語として紹介されることが多かったRustだが、このメモリーに関連する脆弱性に対して安全であるという特徴に加え、高速に実行できることやガベージコレクションが発生しないといった特徴も備えている。これらの特徴から、RustはWebのシステムにも十分に応用できると言える。 そしてWebでのアプリケーション開発にはサーバー側との通信はもちろんだが、それに加えてWebのフレームワークやデータアクセスライブラリーとのインテグレーションが必須となる。 一方Webアプリケーションにおいてデータのやり取りにはREST APIが使われてきたが、それをより効率的にしようとしてFacebookが開発したのがGraphQLだ。REST APIはWebがダイナミックに進化するにつれてさまざまなサイズのデバイスをサポートするためにも利用されるようになった。その半面、巨大なサ
GraphQL has a reputation for its N+1 problem which can often happen when implemented naively. This leads to a lot of us trying to solve the issue of data fetching with GraphQL in the most efficient way possible. Besides the popular Dataloader approach, another very common way of tackling this problem is by taking a GraphQL query, and coming up with the exact SQL needed to resolve it: // example fr
最近、GraphQL APIをインターネット上に晒す上で何を考慮したらいいのだろうか、的なことを考える機会が多く、空いた時間でチマチマと素振りしています。 今日はGraphQLのクライアント - サーバー間に挟むリバプロ的な機能について書いてみようと思います。 やりたいこと 1. 想定しないクエリの排除 例えばECやメディアサイトのような、未ログインでも情報の閲覧が可能なサービスのWeb API層をGrahpQLで実装したとします。ECにしろメディアにしろ、詳細ページでの回遊率を上げるため、詳細同士を関連付けるようなスキーマ設計となるのは自然なことでしょう。 GrahpQLのスキーマ定義で書くと、下記のようなイメージです。
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