后端接口数据结构的设计有哪些比较流行的规范

首页 / 常见问题 / 企业数字化转型 / 后端接口数据结构的设计有哪些比较流行的规范
作者:数据管理平台 发布时间:6小时前 浏览量:4520
logo
织信企业级低代码开发平台
提供表单、流程、仪表盘、API等功能,非IT用户可通过设计表单来收集数据,设计流程来进行业务协作,使用仪表盘来进行数据分析与展示,IT用户可通过API集成第三方系统平台数据。
免费试用

接口数据结构的设计应当遵循准确性、易用性和扩展性原则,流行的规范包括RESTful API规范、GraphQL、JSON API以及OData等。其中,RESTful API规范强调资源的表现形式应与其行为分离、状态无关性、可缓存等,而GraphQL则以灵活的数据查询和更新能力著称,让客户端能精确地请求所需数据。JSON API致力于API请求和响应的标准化,它明确了资源对象、关联关系和元信息的处理方式,侧重于API的自描述和自包含。OData(Open Data Protocol)则定义了一系列最佳实践,允许客户端通过HTTP来查询和操作数据。

接下来将详细介绍RESTful API规范在后端接口数据结构设计中的应用。

一、RESTFUL API规范

1. 资源定位

RESTful API将每个网络存取的对象视为资源,这些资源通过URI来定位。URI要具有自描述性,应该容易理解资源的含义。URI中通常不包括动词,只包含名词,并且名词应该使用复数。例如:/users 表示用户集合,/users/123 表示ID为123的特定用户。

2. 使用HTTP方法

HTTP定义了一系列的方法来指明请求的行为:GET、POST、PUT、DELETE等。RESTful API通过这些HTTP方法来表达对资源的操作:GET用于获取资源,POST用于创建资源,PUT用于更新资源,DELETE用于删除资源。这些方法规定了API与资源交互的方式。

二、GRAPHQL

1. 灵活的数据获取

GraphQL是一个数据查询语言,它允许客户端根据需要请求所需的数据结构,而无需服务端预定义返回的数据结构。这一点使得API能更加灵活地适应前端的需求,特别是在移动应用和复杂Web应用中,能有效减少数据传输。

2. 实时数据订阅

除了基本的数据查询和变更外,GraphQL还支持实时数据的订阅功能。客户端可以长时间监听某一资源的变更,当资源发生变化时,服务端即时推送更新的数据。这对于构建响应快速、实时性要求高的应用尤为重要。

三、JSON API

1. 标准化的响应结构

JSON API规范定义了如何通过JSON来进行数据交换。它要求API的响应遵循一定的格式,包括资源对象、资源的关联关系、链接以及元信息等。这样的标准化让API更易于理解和扩展,也方便开发者编写通用的解析库

2. 错误处理

JSON API对错误信息的传递也有明确规范。它要求错误对象要提供关于错误的详细信息,这有助于开发者诊断和修复问题。

四、ODATA

1. 统一的查询语言

OData利用已有的HTTP及其相关标准,定义了一系列的系统查询选项(System Query Options)。服务端支持这些查询选项后,客户端便可以通过URI进行复杂的查询,如筛选、排序、分页等

2. 元数据描述

OData服务公开元数据(metadata),描述了服务所提供的数据模型。这种自描述的特性极大地促进了服务的发现和使用,客户端甚至能根据元数据自动生成API调用代码。

在设计后端接口数据结构时,上述规范中的每种都有其独特的优势和适用场景。开发者应根据实际的应用需求、项目资源和技术栈来选择最合适的规范。同时,无论适用哪种规范,接口的版本管理、安全性保障、性能优化和良好的文档都是设计高质量后端接口所必须考虑的因素。

相关问答FAQs:

Q1:如何设计符合流行规范的后端接口数据结构?

A1:什么是后端接口数据结构的流行规范?

A2:你能介绍一些常见的后端接口数据结构设计规范吗?

最后建议,企业在引入信息化系统初期,切记要合理有效地运用好工具,这样一来不仅可以让公司业务高效地运行,还能最大程度保证团队目标的达成。同时还能大幅缩短系统开发和部署的时间成本。特别是有特定需求功能需要定制化的企业,可以采用我们公司自研的企业级低代码平台:织信Informat。 织信平台基于数据模型优先的设计理念,提供大量标准化的组件,内置AI助手、组件设计器、自动化(图形化编程)、脚本、工作流引擎(BPMN2.0)、自定义API、表单设计器、权限、仪表盘等功能,能帮助企业构建高度复杂核心的数字化系统。如ERP、MES、CRM、PLM、SCM、WMS、项目管理、流程管理等多个应用场景,全面助力企业落地国产化/信息化/数字化转型战略目标。 版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们微信:Informat_5 处理,核实后本网站将在24小时内删除。

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系邮箱:hopper@cornerstone365.cn 处理,核实后本网站将在24小时内删除。

最近更新

数据可视化究竟是什么意思
02-08 09:42
如何将大数据分析技术应用于信息安全领域
02-08 09:42
数据可视化怎么做更好看
02-08 09:42
R语言如何导入CEL的数据
02-08 09:42
数据可视化:Shiny会是比PowerBI更好的选择吗
02-08 09:42
大数据处理对云计算有什么影响
02-08 09:42
寒武纪 芯片 数据的可信度有多高 会是又一个龙芯吗
02-08 09:42
只有正样本和未标签数据的机器学习怎么做
02-08 09:42
如何生成【R语言】进行【时间序列分析】的【数据格式】
02-08 09:42

立即开启你的数字化管理

用心为每一位用户提供专业的数字化解决方案及业务咨询

  • 深圳市基石协作科技有限公司
  • 地址:深圳市南山区科技中一路大族激光科技中心909室
  • 座机:400-185-5850
  • 手机:137-1379-6908
  • 邮箱:sales@cornerstone365.cn
  • 微信公众号二维码

© copyright 2019-2024. 织信INFORMAT 深圳市基石协作科技有限公司 版权所有 | 粤ICP备15078182号

前往Gitee仓库
微信公众号二维码
咨询织信数字化顾问获取最新资料
数字化咨询热线
400-185-5850
申请预约演示
立即与行业专家交流