• REST API 通过不同的端点 （endpoints） 获取特定资源的数据。客户端需要向多个 URL 发送 HTTP 请求获取所需的数据。
• GraphQL 使用单一端点，客户端通过发送 GraphQL 查询请求指定需要获取的数据字段和相关资源。这种方式可以避免多次请求，提高了数据获取效率。

• REST API 通常使用 JSON 或 XML 等静态结构化数据格式传输数据，每个端点返回的数据结构是固定的。
• GraphQL 使用自定义的查询语言，服务器会根据客户端的查询动态构建返回的数据结构，从而满足客户端的精确需求。

• REST API 通常为不同的资源定义多个端点和操作，容易出现过度获取或欠获取数据的情况。
• GraphQL 允许客户端精确指定需要的字段和相关资源，避免了过度或欠获取数据的问题。

• REST API 可能需要多次请求不同的端点获取与页面或应用程序相关的所有数据，增加了网络延迟和带宽消耗。
• GraphQL 可以通过单个请求获取所有相关数据，减少了请求数量，提高了效率。

• REST API 通常使用 HTTP 标准的缓存机制（如 ETag、LastModified 等）进行缓存控制。
• GraphQL 没有内置的缓存机制，缓存策略需要由开发人员自行实现。

总的来说，GraphQL 提供了一种更加灵活和高效的数据查询方式，可以根据客户端的需求动态构建响应数据结构，减少了多次请求的需求，提高了数据获取效率。但同时也带来了一些新的挑战，如缓存控制和查询复杂性管理等。

与传统 REST API 不同，GraphQL 允许客户端精确指定需要从 API 获取的数据，而不是从多个端点获取分散的数据。这种方式可以减少不必要的数据传输，提高了应用程序的性能和效率。

GraphQL 服务器可以从多个数据源获取数据，并将它们以统一的图形形式呈现给客户端。这使得 GraphQL 不受特定数据库或存储引擎的约束，可以更加灵活地集成不同的数据源。

通过单一的 GraphQL 端点，客户端可以执行读取、写入（变更）和订阅数据变更（实时更新）等多种操作，简化了 API 的使用和管理。

GraphQL API 可以手动或使用自动化工具进行测试，并且由于其类型化的模式和自省能力，可以实现自动测试用例生成。这极大地提高了 API 的可测试性和可维护性。

随着查询复杂度的增加，GraphQL 在图形检索方面的相对优势也会增加。它可以高效处理在关系数据库中需要多次查询和连接的复杂查询。

GraphQL 的一个主要优点是可以精确获取所需的数据，避免了过度获取或欠获取数据的问题。这可以减少网络传输的数据量和请求次数，从而提高性能。通过 GraphQL 查询语言，客户端可以精确指定需要获取的数据字段，而不是像传统 REST API 那样获取整个资源。这种精确获取数据的能力可以减少不必要的数据传输，提高网络效率，尤其在移动设备和低带宽环境中更为明显。此外，精确获取数据还可以减少服务器端的数据处理开销，提高整体系统性能。

GraphQL 允许通过单个请求获取多个数据字段和相关资源，避免了多次请求的开销。相比之下，传统的 REST API 可能需要多个请求获取同等数量的数据，增加了网络延迟和带宽消耗。GraphQL 的查询语言支持在一个请求中获取多个资源的数据，并且可以通过嵌套查询获取相关资源的数据。这种单一请求的方式可以减少网络往返次数，降低网络延迟，提高数据获取效率。尤其是在需要获取多个相关资源数据的场景下，GraphQL 的单一请求优势更加明显。

GraphQL 没有内置的缓存机制，因为每个请求的字段和数据可以是动态的。缓存策略需要由开发人员自行实现，合理地利用缓存可以提高性能。与传统的 REST API 不同，GraphQL 的查询语句是动态构建，每个请求可能包含不同的数据字段和资源。因此，GraphQL 没有提供内置的缓存机制，而是需要开发人员根据具体的应用场景和需求实现缓存策略。合理利用缓存可以减少对后端服务器的请求次数，提高响应速度和系统性能。常见的缓存策略包括查询级别缓存、字段级别缓存和资源级别缓存等。

GraphQL 服务器需要解析查询语句，并执行相应的操作。复杂的查询和大规模的数据处理可能增加服务器的负担。优化查询语句和数据处理逻辑可以改善性能。GraphQL 服务器在接收到客户端的查询请求后，需要解析查询语句，确定需要获取的数据字段和资源。对于复杂的查询语句，解析过程可能会消耗较多的计算资源。此外，GraphQL 服务器还需要执行相应的数据获取和处理操作，如果涉及大规模的数据处理，也可能会增加服务器的负担。因此，优化查询语句的复杂度、数据处理逻辑和查询执行效率等方面，可以有效改善 GraphQL 服务器的性能。