GraphQL 和 Redis：构建您自己的闹鬼房屋追踪器微服务

在一个由三部分组成的视频系列中，Redis 的高级开发者倡导者 Guy Royse 使用 Apollo GraphQL、Redis 和 Node.js 构建了一个微服务，用于公开关于闹鬼地点的数据。

GraphQL 是一种查询语言，可提供使用 API 存储的数据的整体且易于解析的描述。 让我们看看 Guy Royse 如何将 GraphQL 与 Redis 一起使用，以简单、快速和准确地追踪幽灵地点。

使用 Redis 和 Apollo GraphQL 进行幽灵狩猎，第 1 部分

这个由三部分组成的系列的第一部分首先展示了存储在 Redis 中的数据，其中包括关于州、城市和闹鬼地点的信息。 GraphQL 最适合结构化数据，因此这是演示查询语言如何工作的理想数据集。 

Guy 安装了必要的软件包，并为 Apollo 服务器定位了代码，定义了类型定义、解析器和数据源。 他演示了查询州、城市和坐标，展示了 GraphQL 服务器的功能，并通过成功检索这些闹鬼地点的数据 ID 来结束。

> 观看本系列的第 1 部分，开始构建您的简单微服务。 

使用 Redis 和 Apollo GraphQL 进行幽灵狩猎，第 2 部分

在 RediSearch 的帮助下，Guy Royce 使用 Redis 和 Apollo GraphQL 继续探索闹鬼地点。 

在这里，Guy 解释了使用 Redis 为城市、州和地点创建索引的过程。 他演示了如何对索引字段（如位置和描述）执行全文搜索，并提到了使用标签对地点进行分类。 

在演示中，Guy 添加了两个查询，用于按 ID 检索地点和查找包含特定文本的地点。 他为这些查询创建了相应的解析器，并展示了从搜索操作获得的结果。 

> 查看整个演示。 

使用 Redis 和 Apollo GraphQL 进行幽灵狩猎，第 3 部分

Guy Royse 通过演示如何使用数据加载器（一种缓存机制）来提高查找闹鬼地点的速度和效率来结束他的幽灵狩猎之旅，因为数据加载器还减少了对 Redis 的重复请求。

Guy 使用其他示例结束了演示，例如使用数据加载器查询城市、州和地点，他解释了数据加载器如何优化检索过程。 他还讨论了将数据加载器应用于搜索操作，通过最大限度地减少冗余搜索来提高性能。 

观看 Guy Royse 的最后一章幽灵狩猎之旅。

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