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教程：结合使用 GraphQL 解析

GraphQL 架构中的解析程序和字段具有 1:1 的关系，具有很高的灵活性。由于数据源是独立于架构在解析程序上配置的，因此您可以通过不同的数据源解析和操控 GraphQL 类型，同时在架构上混合和匹配数据源以最好地满足您的需要。

以下示例场景演示了如何混合和匹配架构中的数据源。在开始之前，我们建议您首先了解为Amazon Lambda、Amazon DynamoDB 和亚马逊 OpenSearch 服务，如前面的教程中所述。

示例架构

以下架构有一种类型Post有 3Query操作和 3Mutation定义的操作：

type Post {
    id: ID!
    author: String!
    title: String
    content: String
    url: String
    ups: Int
    downs: Int
    version: Int!
}

type Query {
    allPost: [Post]
    getPost(id: ID!): Post
    searchPosts: [Post]
}

type Mutation {
    addPost(
        id: ID!,
        author: String!,
        title: String,
        content: String,
        url: String
    ): Post
    updatePost(
        id: ID!,
        author: String!,
        title: String,
        content: String,
        url: String,
        ups: Int!,
        downs: Int!,
        expectedVersion: Int!
    ): Post
    deletePost(id: ID!): Post
}

在本示例中，您共有 6 个可附加的解析程序。一种可能的方法是让所有这些解析程序都来自 Amazon DynamoDB 表，Posts，其中，AllPosts运行扫描并searchPosts运行查询，如DynamoDB 解析程序映射模板参考. 但是，有些替代方案可满足您的业务需求，例如让这些 GraphQL 查询从 Lambda 或 OpenSearch Service 中进行解析。

通过解析程序更改数据

您可能需要向某些发生变化的属性，从 DynamoDB（或 Amazon Aurora）等数据库中返回结果。这可能是由于数据类型的格式设置所致（例如，客户端上的时间戳差异），或者是为了处理向后兼容性问题。为了说明目的，在下面的示例中，Amazon Lambda函数控制对于博客文章的顶和降操作：也即，每次调用 GraphQL 解析程序时，都会向它们分配随机的数字。

'use strict';
const doc = require('dynamodb-doc');
const dynamo = new doc.DynamoDB();

exports.handler = (event, context, callback) => {
    const payload = {
        TableName: 'Posts',
        Limit: 50,
        Select: 'ALL_ATTRIBUTES',
    };

    dynamo.scan(payload, (err, data) => {
        const result = { data: data.Items.map(item =>{
            item.ups = parseInt(Math.random() * (50 - 10) + 10, 10);
            item.downs = parseInt(Math.random() * (20 - 0) + 0, 10);
            return item;
        }) };
        callback(err, result.data);
    });
};

这是一个完全有效的 Lambda 函数，可以附加到 GraphQL 架构中的 AllPosts 字段，以便返回所有结果的任何查询都可以对顶/踩操作获得随机数字。

DynamoDB 和 OpenSearch Service

对于某些应用程序，您可能会对 DynamoDB 文档执行更改或简单的查找查询，并让后台进程将文档传输到 OpenSearch Service。然后你可以简单地附加searchPosts解析程序到 OpenSearch Service 数据源，并使用 GraphQL 查询（从源自 DynamoDB 的数据）返回搜索结果。当向您的应用程序添加高级搜索操作（例如，关键字、模糊字词匹配甚至地理空间查找）时，上述功能极其强大。从 DynamoDB 传输数据可以通过 ETL 进程来执行，或者您可以使用 Lambda 从 DynamoDB 中进行流式传输。你可以使用以下方法启动一个完整的示例Amazon CloudFormation在您的美国西部 2（俄勒冈）区域中堆叠Amazon账户：

本示例中的架构让您使用 DynamoDB 解析程序添加文章，如下所示：

mutation add {
    putPost(author:"Nadia"
        title:"My first post"
        content:"This is some test content"
        url:"https://aws.amazon.com/appsync/"
    ){
        id
        title
    }
}

这会向 DynamoDB 写入数据，随后它通过 Lambda 将数据流式传输到 Amazon OpenSearch Service，您可以按不同字段搜索所有文章。例如，由于数据在 Amazon OpenSearch Service 中，您可以搜索具有自由格式文本（甚至带有空格）的作者或内容字段，如下所示：

query searchName{
    searchAuthor(name:"   Nadia   "){
        id
        title
        content
    }
}

query searchContent{
    searchContent(text:"test"){
        id
        title
        content
    }
}

由于数据直接写入到 DynamoDB，因此您仍然可以使用allPosts{...}和singlePost{...}查询。此堆栈将以下示例代码用于 DynamoDB 流：

注意：例如，此代码仅用于举例说明。

var AWS = require('aws-sdk');
var path = require('path');
var stream = require('stream');

var esDomain = {
    endpoint: 'https://opensearch-domain-name.REGION.es.amazonaws.com',
    region: 'REGION',
    index: 'id',
    doctype: 'post'
};

var endpoint = new AWS.Endpoint(esDomain.endpoint)
var creds = new AWS.EnvironmentCredentials('AWS');

function postDocumentToES(doc, context) {
    var req = new AWS.HttpRequest(endpoint);

    req.method = 'POST';
    req.path = '/_bulk';
    req.region = esDomain.region;
    req.body = doc;
    req.headers['presigned-expires'] = false;
    req.headers['Host'] = endpoint.host;

    // Sign the request (Sigv4)
    var signer = new AWS.Signers.V4(req, 'es');
    signer.addAuthorization(creds, new Date());

    // Post document to ES
    var send = new AWS.NodeHttpClient();
    send.handleRequest(req, null, function (httpResp) {
        var body = '';
        httpResp.on('data', function (chunk) {
            body += chunk;
        });
        httpResp.on('end', function (chunk) {
            console.log('Successful', body);
            context.succeed();
        });
    }, function (err) {
        console.log('Error: ' + err);
        context.fail();
    });
}

exports.handler = (event, context, callback) => {
    console.log("event => " + JSON.stringify(event));
    var posts = '';

    for (var i = 0; i < event.Records.length; i++) {
        var eventName = event.Records[i].eventName;
        var actionType = '';
        var image;
        var noDoc = false;
        switch (eventName) {
            case 'INSERT':
                actionType = 'create';
                image = event.Records[i].dynamodb.NewImage;
                break;
            case 'MODIFY':
                actionType = 'update';
                image = event.Records[i].dynamodb.NewImage;
                break;
            case 'REMOVE':
            actionType = 'delete';
                image = event.Records[i].dynamodb.OldImage;
                noDoc = true;
                break;
        }

        if (typeof image !== "undefined") {
            var postData = {};
            for (var key in image) {
                if (image.hasOwnProperty(key)) {
                    if (key === 'postId') {
                        postData['id'] = image[key].S;
                    } else {
                        var val = image[key];
                        if (val.hasOwnProperty('S')) {
                            postData[key] = val.S;
                        } else if (val.hasOwnProperty('N')) {
                            postData[key] = val.N;
                        }
                    }
                }
            }

            var action = {};
            action[actionType] = {};
            action[actionType]._index = 'id';
            action[actionType]._type = 'post';
            action[actionType]._id = postData['id'];
            posts += [
                JSON.stringify(action),
            ].concat(noDoc?[]:[JSON.stringify(postData)]).join('\n') + '\n';
        }
    }
    console.log('posts:',posts);
    postDocumentToES(posts, context);
};

然后，您可以使用 DynamoDB 流将此代码附加到 DynamoDB 表，主键为id，对 DynamoDB 源代码的任何更改都将流式传输到 OpenSearch Service 域。有关配置上述功能的更多信息，请参阅 DynamoDB 流文档。