解析器 | Resolver
解析器（Resolver）是用来放着 GraphQL 操作（query、mutation、subscription）的地方。
通常我们将业务相近的操作放在同一个解析器中，比如将用户相关的操作放在一个名为 UserResolver 的解析器中。
区分操作
首先，我们简单地了解一下 GraphQL 的基本操作和应该在什么时候使用它们：
查询
查询（Query）是用来获取数据的操作，比如获取用户信息、获取商品列表等。查询操作通常不会改变服务的持久化数据。
变更
变更（Mutation）是用来修改数据的操作，比如创建用户、更新用户信息、删除用户等。变更操作通常会改变服务的持久化数据。
订阅
订阅（Subscription）是服务端主动推送数据给客户端的操作，订阅操作通常不会改变服务的持久化数据。或者说，订阅是实时的查询（Query）。
定义解析器
我们使用 resolver 函数来定义解析器：
import { loom } from "@gqloom/core"
const { resolver } = loom
const HelloResolver = resolver({})
在上面的代码中，我们定义了一个名为 HelloResolver 的解析器，它暂时没有任何操作。
定义操作
让我们尝试使用 query 函数来定义操作：
import { loom } from "@gqloom/core"
import { GraphQLNonNull, GraphQLString } from "graphql"
const { resolver, query } = loom
const HelloResolver = resolver({
hello: query(
silk<string>(new GraphQLNonNull(GraphQLString)),
() => "Hello, World"
),
})
在上面的代码中，我们定义了一个名为 hello 的 query 操作，它返回一个非空字符串。
在这里，我们直接使用 graphql.js 提供的类型定义，如你所见，这可能略显啰嗦，我们可以选择使用模式库来简化代码：
我们可以使用 valibot 来定义 hello 操作的返回类型：
import { loom } from "@gqloom/core"
import * as v from "valibot"
import { valibotSilk } from '@gqloom/valibot'
const { resolver, query } = loom
const HelloResolver = resolver({
hello: query(valibotSilk(v.string()), () => "Hello, World"),
})
在上面的代码中，我们使用 v.sting() 来定义 hello 操作的返回类型，valibotSilk 函数让我们把 valibot 的 Schema 定义作为丝线使用。
我们还可以直接使用从 @gqloom/valibot 导出的 resolver 和 query 函数，以使得代码更加简洁：
import { resolver, query } from '@gqloom/valibot'
import * as v from "valibot"
const HelloResolver = resolver({
hello: query(v.string(), () => "Hello, World"),
})
定义操作的输入
query、mutation、subscription 操作都可以接受输入参数。
让我们为 hello 操作添加一个输入参数 name：
import { resolver, query } from '@gqloom/valibot'
import * as v from "valibot"
const HelloResolver = resolver({
hello: query(v.string(), {
input: {
name: v.nullish(v.string(), "World"),
},
resolve: ({ name }) => `Hello, ${name}`,
}),
})
在上面的代码中，我们在 query 函数的第二个参数中传入了 input 属性来定义输入参数：input 属性是一个对象，它的键是输入参数的名称，值是输入参数的类型定义。
在这里，我们使用 v.nullish(v.string(), "World") 来定义 name 参数，它是一个可选的字符串，默认值为 "World"。
在 resolve 函数中，我们可以通过第一个参数来获取输入参数的值，TypeScript 将会为我们推导其类型，在这里，我们直接解构得到 name 参数的值。
为操作添加更多信息
我们还可以为操作添加更多信息，比如 description、deprecationReason 和 extensions：
import { resolver, query } from '@gqloom/valibot'
import * as v from "valibot"
const HelloResolver = resolver({
description: "Say hello to someone",
hello: query(v.string(), {
input: {
name: v.nullish(v.string(), "World"),
},
resolve: ({ name }) => `Hello, ${name}`,
}),
})
对象解析器
在 GraphQL 中，我们可以为对象上的字段定义解析函数，以此为对象添加额外的属性以及创建对象之间的关系。
这使得 GraphQL 能够构建非常灵活同时保持简洁的 API。
当使用 GQLoom 时，我们可以使用 resolver.of 函数来定义对象解析器。
我们首先定义两个简单对象 User 和 Book：
import * as v from "valibot"
const User = v.object({
__typename: v.nullish(v.literal("User")),
id: v.number(),
name: v.string(),
})
interface IUser extends v.InferOutput<typeof User> {}
const Book = v.object({
__typename: v.nullish(v.literal("Book")),
id: v.number(),
title: v.string(),
authorID: v.number(),
})
interface IBook extends v.InferOutput<typeof Book> {}
在上面的代码中，我们定义了两个对象 User 和 Book，它们分别表示用户和书籍。
在 Book 中，我们定义了一个 authorID 字段，它表示书籍的作者 ID。
另外我们定义两个简单的 Map 对象来存储一些预设数据：
const userMap: Map<number, IUser> = new Map(
[
{ id: 1, name: "Cao Xueqin" },
{ id: 2, name: "Wu Chengen" },
].map((user) => [user.id, user])
)
const bookMap: Map<number, IBook> = new Map(
[
{ id: 1, title: "Dream of Red Mansions", authorID: 1 },
{ id: 2, title: "Journey to the West", authorID: 2 },
].map((book) => [book.id, book])
)
接下来，我们定义一个 BookResolver：
import { resolver, query } from '@gqloom/valibot'
import * as v from "valibot"
const BookResolver = resolver.of(Book, {
books: query(v.array(Book), () => Array.from(bookMap.values())),
})
在上面的代码中，我们使用 resolver.of 函数来定义 BookResolver，它是一个对象解析器，用于解析 Book 对象。
在 BookResolver 中，我们定义了一个 books 字段，它是一个查询操作，用于获取所有的书籍。
接下来，我们将为 Book 对象添加一个名为 author 的额外字段用于获取书籍的作者：
import { resolver, query, field } from '@gqloom/valibot'
import * as v from "valibot"
const BookResolver = resolver.of(Book, {
books: query(v.array(Book), () => Array.from(bookMap.values())),
author: field(v.nullish(User), (book) => userMap.get(book.authorID)),
})
在上面的代码中，我们使用 field 函数来定义 author 字段。
field 函数接受两个参数：
- 第一个参数是字段的返回类型；
- 第二个参数是解析函数或选项，在这里我们使用了一个解析函数：我们从解析函数的第一个参数获取
Book 实例，然后根据 authorID 字段从 userMap 中获取对应的 User 实例。
定义字段输入
在 GraphQL 中，我们可以为字段定义输入参数，以便在查询时传递额外的数据。
在 GQLoom 中，我们可以使用 field 函数的第二个参数来定义字段的输入参数。
import { resolver, query, field } from '@gqloom/valibot'
import * as v from "valibot"
const BookResolver = resolver.of(Book, {
books: query(v.array(Book), () => Array.from(bookMap.values())),
author: field(v.nullish(User), (book) => userMap.get(book.authorID)),
signature: field(v.string(), {
input: {
name: v.string(),
},
resolve: (book, { name }) =>
`The book ${book.title} is in ${name}'s collection.`,
}),
})
在上面的代码中，我们使用 field 函数来定义 signature 字段。
field 函数的第二个参数是一个对象，它包含两个字段：
input：字段的输入参数，它是一个对象，包含一个 name 字段，它的类型是 string；resolve：字段的解析函数，它接受两个参数：第一个参数由 resolver.of 构造的解析器的源对象，即 Book 实例；第二个参数是字段的输入参数，即包含 name 字段的输入。
刚刚我们定义的 BookResolver 对象可以通过 weave 函数编织成 GraphQL schema：
import { weave } from '@gqloom/core'
export const schema = weave(BookResolver)
最终得到的 GraphQL schema 如下：
type Book {
id: ID!
title: String!
authorID: ID!
author: User
signature(name: String!): String!
}
type User {
id: ID!
name: String!
}
type Query {
books: [Book!]!
}
