GraphQL Eğitimi: GraphQL Nedir?

GraphQL nedir? Kullanım alanları nelerdir? Bu makale, GraphQL'in temellerini tanıtacak. Daha fazlasını öğrenmek için kaçırmayın.

Efe Demir

Efe Demir

5 June 2025

GraphQL Eğitimi: GraphQL Nedir?

Son yıllarda, GraphQL adlı bir dil sıkça karşınıza çıkmıştır. Peki GraphQL nedir? Kullanım senaryoları nelerdir? Bu eğitim, GraphQL'in temellerini tanıtacaktır, bu nedenle GraphQL hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, kaçırmayın.

GraphQL Nedir

GraphQL, API'ler için bir sorgu dili ve sunucu tarafı çalışma zamanı motorudur. API sorguları için eksiksiz bir spesifikasyon sağlar ve sunucuların yalnızca gerekli verileri fazlalık olmadan döndürmesini sağlar. RESTful API'lerin aksine, GraphQL istekleri daha az istek gerektirir ve geliştiricilere döndürülen sonuçlar hakkında daha fazla kesinlik sunar

GraphQL Kullanım Senaryoları

Geliştiriciler daha hızlı ve verimli çalışmak ister ve GraphQL'in tür sistemi, uygulamalarının veri modeline uyması için sunucudan ihtiyaç duydukları kesin veri alanlarını belirtmelerine olanak tanır. GraphQL giderek daha popüler hale geliyor, şunlar dahil:

Genel olarak, GraphQL, karmaşık veri yapılarına sahip API'ler tasarlamak, yüksek performanslı mobil uygulamalar ve SPA'lar geliştirmek ve ön uç ve arka uç ayrımı gibi çeşitli durumlarda kullanışlıdır.

GraphQL'in Tarihi

GraphQL, 2012 yılında Facebook tarafından mobil uygulamaları için veri getirme ve manipülasyonunu geliştirmek amacıyla dahili bir proje olarak oluşturuldu.

2015 yılında Facebook, GraphQL'i kamuya açtı ve GitHub ve Twitter gibi büyük teknoloji şirketleri arasında yaygın olarak benimsenmesine yol açtı. Deklaratif ve esnek veri sorgulama yetenekleri, onu hızla modern geliştirme ekosisteminin önemli bir parçası haline getirdi.

2018'de, açık geliştirme ve topluluk odaklı yönetişimini desteklemek için GraphQL Vakfı kuruldu ve verimli API'ler oluşturmak için güçlü bir araç olarak konumunu daha da sağlamlaştırdı. Bugün, GraphQL gelişmeye ve geliştiricilerin API'leri tasarlama ve onlarla etkileşim kurma biçiminde devrim yaratmaya devam ediyor.

GraphQL Spesifikasyonu: Şema, alanlar, Sorgu ve Parametreler

GraphQL şeması, GraphQL API'sinde bulunan türleri, sorguları, değişiklikleri ve abonelik alanlarını tanımlar. İşte temel terimlerin tanımı:

Şemalar

Bir veri modeli, nesne varlıklarının veri yapısını ve bunlar arasındaki ilişkileri tanımlamak için kullanılır. Örneğin, bir nesnenin hangi özniteliklere sahip olduğunu belirtir. Aşağıdaki diyagram, veri sorgulamak için bir Sorgu ve iki dönüş nesnesi, Başlık ve Sorgu tanımlayan, eksiksiz bir veri modelini temsil eder.

Schemas

Alan

GraphQL sorgularında, sunucu, istenen veri yapısını istemciye, istenen her alan için kesin sonuçlarla döndürür. Sunucudan gelen yanıt alanları, istemciden istenen alanlarla eşleşir. Aşağıdaki diyagramda gösterildiği gibi, yukarıda tanımlanan örneğe göre, iki alan istendi ve iki alan sonucu döndürüldü. Kullanılan referans aracı APOLLO'dur.

Field

Parametreler

Veri sorgularken, sorgu kriterlerini belirtmek için parametreler geçirilebilir. Örneğin, aşağıdaki diyagramda, ilgili öznitelik verilerini almak için id parametresi ile kişi nesnesi sorgulanır. Gerçek kimlik, sorgu için aşağıdaki değişkenler bölümüne girilebilir. Kullanılan referans aracı APOLLO'dur.

Parameters

Çalışma Örnekleri

Örnek 1: Veri modeline göre eksiksiz veri sonuçlarını çıkarın.

Run Case

Örnek 2. Yalnızca seçilen özelliği çıkarın.

Output Property

GraphQL'in Artıları ve Eksileri

GraphQL'in bazı temel kavramlarını ve kullanımını anladıktan sonra, GraphQL kullanmanın avantajlarını ve dezavantajlarını kısaca analiz edelim.

GraphQL'in Artıları

GraphQL'in Eksileri

GraphQL'in çok daha ilginç özellikleri ve derinlemesine kullanımı vardır. Burada, keşfetmek için referans aracı APOLLO GraphQL'i denemenizi öneririz.

Ek olarak, Apidog şu anda GraphQL'in hata ayıklama özelliğiyle entegre edilmiştir ve ayrıca Apidog'u denemeye davet ediyoruz.

Explore more

Fathom-R1-14B: Hindistan'dan Gelişmiş Yapay Zeka Muhakeme Modeli

Fathom-R1-14B: Hindistan'dan Gelişmiş Yapay Zeka Muhakeme Modeli

Yapay zeka hızla gelişiyor. FractalAIResearch/Fathom-R1-14B, 14.8 milyar parametreyle matematik ve genel akıl yürütmede başarılı.

5 June 2025

Mistral Code: İşletmeler için En Özelleştirilebilir Yapay Zeka Destekli Kodlama Asistanı

Mistral Code: İşletmeler için En Özelleştirilebilir Yapay Zeka Destekli Kodlama Asistanı

Mistral Code'u keşfedin: Kurumsal kullanıma özel, en özelleştirilebilir yapay zeka destekli kodlama asistanı.

5 June 2025

Claude Code'un 2025'te Yapay Zeka Kodlamasını Nasıl Dönüştürdüğü

Claude Code'un 2025'te Yapay Zeka Kodlamasını Nasıl Dönüştürdüğü

Claude Code, 2025'te yapay zeka destekli kodlamayı nasıl devrimleştiriyor? Özelliklerini, kullanımını ve Windsurf kısıtlamalarından sonra neden popüler olduğunu öğrenin. Geliştiriciler için okunması gereken!

5 June 2025

API Tasarım-Öncelikli Yaklaşımı Apidog'da Uygulayın

API'leri oluşturmanın ve kullanmanın daha kolay yolunu keşfedin