Actualizaciones de datos en tiempo real para Neo4j utilizando suscripciones GraphQL

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Únete a Thomas del equipo de GraphQL en Neo4j mientras habla sobre una de las características más nuevas de la biblioteca Neo4j GraphQL: Suscripciones GraphQL. Utilizando esta nueva característica, los consumidores de la API GraphQL pueden escuchar los cambios de datos en tiempo real que ocurren en Neo4j a través de la biblioteca GraphQL. Después de una visión general de alto nivel de la biblioteca Neo4j GraphQL, demostrará la nueva característica de Suscripciones.

FAQ

Neo4j es una base de datos que se basa en la estructura de grafo, conocida por su capacidad de escalar y por no tener un esquema fijo. Utiliza nodos y relaciones entre estos para organizar los datos.

Neo4j utiliza un lenguaje de consulta llamado Cypher, que está inspirado en SQL pero adaptado para trabajar con gráficos. Permite realizar operaciones como coincidencias de patrones de gráficos de manera intuitiva.

GraphQL es un lenguaje de consulta para APIs utilizado para optimizar consultas y mutaciones. Neo4j GraphQL es una biblioteca que traduce consultas GraphQL a Cypher en tiempo real, permitiendo una integración fluida entre GraphQL y la base de datos Neo4j.

Las suscripciones de GraphQL permiten al cliente suscribirse a eventos específicos en la base de datos Neo4j. Utilizan WebSockets para mantener una conexión en vivo donde el servidor puede enviar actualizaciones en tiempo real al cliente.

Neo4j utiliza suscripciones de GraphQL para manejar actualizaciones en tiempo real. Cuando un cliente realiza una mutación en la base de datos, cualquier cliente suscrito a esa mutación recibe una notificación inmediata a través de la conexión WebSocket establecida.

La biblioteca Neo4j GraphQL automatiza la creación de esquemas, generación de resolvers y mutaciones, y gestiona las suscripciones. Esto simplifica el desarrollo al eliminar la necesidad de escribir código repetitivo y permite a los desarrolladores concentrarse en definiciones de tipo más complejas.

Uno de los desafíos es detectar cambios realizados directamente en la base de datos Neo4j que no utilicen la API de GraphQL, ya que actualmente no se detectan automáticamente. Sin embargo, se está trabajando para resolver esta limitación.

Neo4j utiliza un intermediario como Kafka, Redis o RabbitMQ para distribuir eventos a todas las instancias en ejecución, asegurando la escalabilidad y el manejo eficiente de múltiples suscripciones sin impactar la consistencia de los datos en la base de datos.

Thomas Wiss
Thomas Wiss
22 min
08 Dec, 2022

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Video Summary and Transcription

Esta charla trata sobre las actualizaciones de datos en tiempo real para Neo4j utilizando suscripciones GraphQL. La biblioteca Neo4j GraphQL proporciona generación automática de esquemas, consultas de lectura, mutaciones y resolutores. Maneja las suscripciones utilizando WebSockets y es completamente agnóstica. La biblioteca también tiene soporte incorporado para eventos y relaciones, lo que permite actualizaciones en tiempo real y una fácil escalabilidad. La charla concluye con detalles sobre las suscripciones utilizando AMQP y una muestra de las suscripciones de Neo4j GraphQL en un proyecto llamado neo place.

1. Introducción a Neo4j y suscripciones de GraphQL

Short description:

Soy Thomas Wiese, un ingeniero de software en Neo4j en el equipo de GraphQL. Hoy hablaré sobre las actualizaciones de datos en tiempo real para Neo4j utilizando suscripciones de GraphQL. Neo4j es una base de datos altamente escalable sin un esquema, basada en nodos y relaciones que forman un grafo. El lenguaje de consulta para Neo4j se llama Cipher, que es fácil de aprender y tiene poderosas capacidades de coincidencia de patrones de gráficos. Hemos construido una biblioteca de código abierto en TypeScript que integra Neo4j y GraphQL, lo que permite a los clientes enviar consultas que se traducen a Cypher y se manejan automáticamente en segundo plano.

Hola a todos, soy Thomas Wiese, soy un ingeniero de software en Neo4j en el equipo de GraphQL. Y hoy hablaré sobre las actualizaciones de datos en tiempo real para Neo4j utilizando suscripciones de GraphQL.

Lo primero es lo primero, tenemos que hablar sobre la base de datos que usamos, y es Neo4j. Y Neo4j también es una empresa, pero principalmente conocida por su base de datos, una base de datos que en realidad puede escalar mucho y no tiene ningún esquema. Todo lo que necesitas son nodos y relaciones que forman un grafo. Como puedes ver aquí, un grafo de películas con relaciones y nodos. Y los nodos son las burbujas y las relaciones son las flechas. Y lo más importante aquí es que tanto los nodos como las relaciones pueden contener propiedades. Así que son ciudadanos de primera clase.

Y por supuesto, si tenemos una base de datos, necesitamos una forma de consultar esa base de datos o un lenguaje de consulta. Y eso es lo que Neo4j también construyó. Se llama Cipher. Y Cipher obtuvo mucha inspiración de SQL. Pero agregó algunas cosas más porque tenemos que consultar gráficos. Así que tenemos que hacer cosas como coincidencia de patrones de gráficos. Y un ejemplo, un ejemplo simple aquí en la fila superior donde puedes ver una coincidencia donde coincidimos con una persona que actuó en una película. Y tenemos las flechas que indican una relación. Y de esta manera, podemos leerlo de manera bastante intuitiva. Y créeme, lo creas o no, es muy fácil de aprender. Y tiene mucho del poder que ya tiene SQL incorporado aquí. Entonces, las cláusulas WHERE coinciden, etcétera, etcétera. Y llamamos a esto ASCII o casi arte ASCII, lo que hacemos aquí. Así que ahora tenemos una base de datos, una base de datos realmente increíble. Y por supuesto, el tema de esta conferencia, GrowthQL. ¿Y no sería genial si pudiéramos juntar esas dos cosas, verdad? ¿Podríamos hacer algo como esto aquí? Sí, por supuesto, podemos hacer eso. De hecho, ya lo construimos para ti. Y comenzamos hace dos años a construir una biblioteca de código abierto escrita en TypeScript para tu comodidad y el centro de atención de la biblioteca, como puedes ver aquí en la imagen. Proporciona una API o es la base para una API de GrowthQL, donde los clientes de GrowthQL pueden enviar sus consultas de GrowthQL a la API. Luego, la biblioteca traduce en tiempo real esta consulta a una consulta de Cypher y la envía a la base de datos y la respuesta vuelve a la API y luego al cliente. Y todo esto se maneja en segundo plano.

2. Generación automática de esquemas

Short description:

Aquí no tienes que hacer nada, ¿verdad? Necesitamos una API, ¿verdad? Tenemos que definir la API de alguna manera. Por lo general, crearías tus tipos, escribirías consultas de lectura, mutaciones y resolutores. Pero eso es doloroso. Quiero generación automática de esquemas.

La generación de esquemas se hace automáticamente en segundo plano. Aquí no tienes que hacer nada, ¿verdad? Pero necesitamos una API, ¿verdad? Tenemos que definir la API de alguna manera. Y por lo general, seguirías esto o algo similar, ¿verdad? Crearías tus tipos, tu tipo de película aquí con un campo de título. Y luego tendrías que hacer todas estas cosas engorrosas aquí. Tendrías que escribir consultas de lectura. Tendrías que escribir todas estas mutaciones. Agregar, cambiar, eliminar, etcétera, etcétera. Incluso tendrías que escribir los resolutores para todo eso. Quiero decir, ¿qué tan doloroso es eso? De ninguna manera. No voy a hacer eso.

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