SQL：关系通过以下方式明确导航加入子句。您必须指定表格如何链接（例如，ON 客户.客户ID = 订单.客户ID）。
GraphQL：关系在架构中隐式定义。客户端通过在查询中嵌套字段来导航这些关系。服务器的解析器知道如何获取每个嵌套字段的关联数据（例如，当客户端请求客户 { 订单 { 商品 } }，服务器知道如何获取客户的订单以及订单中的商品）。这使得客户端开发对于相关数据更加直观。
响应结构：
SQL：结果是选择即使涉及多个连接，查询通常也是一个扁平的表格结果集。然后，客户端代码会根据需要将此扁平结构处理为嵌套对象。
GraphQL：响应精确地反映了查询的结构。如果您请求嵌套数据，则会得到嵌套的 JSON。这消除了客户端数据重构的大部分工作。
过度/不足获取 vs. 精确获取：
SQL（通过传统的 ORM/API）：通常会导致过度获取（检索比需要更多的列/行）或获取不足（需要多个查询才能获取所有相关数据）。
GraphQL：旨在防止这两种情况。，从而实现最佳的有效负载大小并减少网络往返次数。
本质上，SQL 是关于从结构化关系模型中进行高效 立陶宛电话营销数据 的存储和检索，而 GraphQL 是关于从位于其上的 API 中进行高效的、客户端驱动的数据获取任何数据源，提供数据图的灵活视图。
第 4 部分：何时选择哪个（或两者！） - 用例和场景（约 400-500 字）
GraphQL 和 SQL 之间的选择并非互相排斥。在大多数现代架构中，它们扮演着互补的角色。决策通常归结为在哪里在您的堆栈中，您需要特定的查询功能以及用于什么目的。
何时（直接）使用 SQL：
核心数据库操作：SQL 对于与关系数据库的直接交互至关重要。您的后端服务、数据处理作业和分析管道几乎肯定会使用 SQL（或生成 SQL 的 ORM）与数据库进行通信。
后端服务/报告的复杂连接和聚合：对于服务器端业务逻辑、数据仓库、复杂的分析报告和批处理（需要跨多个表聚合数据或执行复杂的连接），SQL 经过优化且无与伦比。
强事务完整性（ACID）：如果您的应用程序要求关键业务交易具有严格的 ACID 属性（原子性、一致性、隔离性、持久性），那么 SQL 数据库就是黄金标准。