Explora las diferencias clave entre GraphQL y las APIs REST, sus ventajas y cuándo usar cada una para un desarrollo web óptimo.
¿Alguna vez has trabajado en un proyecto de desarrollo de aplicaciones web? Si es así, es posible que ya hayas encontrado el término "GraphQL". Pero, ¿qué significa exactamente? ¿Se utiliza en la configuración del lado del servidor o del cliente? Además, ¿cuándo es preferible la integración de GraphQL a otras alternativas? En este artículo, te guiaremos a través de estas preguntas.
Como canal de comunicación para la transferencia de datos entre componentes de software a través de internet, las APIs juegan un papel indispensable en las arquitecturas de servicios web modernas, actuando como el oxígeno. Tecnologías de API como SOAP (un protocolo de mensajería de servicios web), REST (estilo arquitectónico) y GraphQL (un lenguaje de consulta y herramienta) facilitan el desarrollo de software al apoyar la integración y el intercambio de datos entre diferentes servicios, haciendo el desarrollo más conveniente y flexible.
A pesar de los numerosos tipos de APIs, los debates en los últimos años se han centrado predominantemente en dos paradigmas principales: REST (transferencia de estado representacional) y GraphQL. Ambos ofrecen una variedad de ventajas y se utilizan globalmente en proyectos web. Sin embargo, difieren significativamente en cómo gestionan la comunicación de datos.
REST es un estilo arquitectónico estructurado desarrollado a principios del siglo XXI para construir aplicaciones hipermedia en red cruzada, diseñado para adoptar un protocolo de comunicación sin estado, almacenable en caché, entre clientes y servidores. La API REST (también conocida como API RESTful) es el motor de la arquitectura REST.
La API REST utiliza Identificadores de Recursos Uniformes (URIs) para dirigirse a los recursos. La API REST funciona utilizando diferentes puntos de conexión para realizar operaciones CRUD (crear, leer, actualizar y eliminar) en los recursos de la red. Se basa en formatos de datos predefinidos (conocidos como tipos de medios o tipos MIME) para determinar la forma y el tamaño de los recursos que proporcionan a los clientes. Los formatos más comunes son JSON y XML (a veces HTML o texto plano).
Después de que el cliente solicita un recurso, el servidor procesa la consulta y devuelve todos los datos relacionados con ese recurso. La respuesta contiene códigos de respuesta HTTP como "200 OK" (para una solicitud REST exitosa) y "404 No Encontrado" (para un recurso inexistente).
Las APIs REST se basan en puntos de conexión predefinidos que exponen recursos sobre HTTP. Cada punto de conexión representa un recurso, como usuarios o publicaciones, y se identifica por una URL única. Las operaciones REST están ligadas a métodos HTTP estándar como GET, POST, PUT y DELETE, que corresponden a recuperar, crear, actualizar y eliminar datos.
Por ejemplo, una solicitud a GET /users recupera una lista completa de usuarios, mientras que GET /users/123 obtiene los detalles de un usuario específico identificado por su ID. Si también necesitas acceder a datos relacionados, como las organizaciones del usuario y los roles de organización, deberías hacer llamadas adicionales a GET /users/123/organizations.
REST sigue un enfoque centrado en recursos, enfocándose en acceder y manipular recursos discretos.
GraphQL es tanto un tipo de API (o lenguaje de consulta) como un motor de tiempo de ejecución para responder a esas consultas. Ofrece una API simplificada y es particularmente adecuada para aplicaciones móviles y la implementación de arquitecturas complejas que requieren subconjuntos específicos de datos.
Con GraphQL, los desarrolladores pueden especificar los datos que desean recuperar de la API. También permite la recuperación de datos bajo demanda en lugar de obtener todo de una vez, aplica cambios inmediatamente e integra fuentes de datos de terceros en la aplicación.
Las aplicaciones pueden usar consultas GraphQL para llamar a servicios GraphQL. Estas consultas devuelven los elementos de datos exactos solicitados por el cliente. Esto ahorra múltiples llamadas a la API, ancho de banda de red y post-procesamiento. Es una solución altamente eficiente para APIs centradas en datos que están ubicadas cerca de dispositivos de consumo como tabletas y teléfonos móviles.
GraphQL, por el contrario, adopta un enfoque basado en consultas. En lugar de puntos de conexión predefinidos, GraphQL expone un único punto de entrada que acepta consultas estructuradas. Los clientes especifican precisamente qué datos necesitan utilizando un lenguaje de consulta.
Por lo tanto, una implementación completa de GraphQL debe tener dos partes: esquemas y resolutores.
Los esquemas definen los tipos de datos y sus campos que se pueden recuperar a través de consultas GraphQL:
Por ejemplo, supongamos que tienes el siguiente esquema:
Un cliente puede consultar el nombre de un usuario, correo electrónico, organizaciones y roles usando la siguiente consulta:
Esta consulta no solo obtiene los campos solicitados (correo electrónico y organizaciones) sino que también recupera los datos relacionados (roles) en una sola solicitud.
Un resolver de GraphQL es un componente clave en un servidor GraphQL que determina cómo obtener o calcular los datos solicitados por un cliente en una consulta GraphQL. Cuando un cliente envía una consulta, cada campo en la consulta se asigna a un resolver, que contiene la lógica para recuperar o calcular los datos para ese campo.
En el ejemplo anterior, los resolutores para el esquema se verían así:
Hay dos tipos de resolutores: resolutores raíz y resolutores de campos.
GraphQL admite tres tipos de operaciones: consultas, mutaciones y suscripciones.
Query: Se utiliza para LEER datos.Mutation: Se utiliza para ESCRIBIR datos, incluidas operaciones para agregar, modificar y eliminar datos.Subscription: Se utiliza para solicitar una conexión persistente para datos, permitiendo que el cliente declare los tipos de eventos de los que está interesado y los datos que deben devolverse.GraphQL y las APIs REST son herramientas para intercambiar datos entre diferentes servicios web, pero debido a sus diferentes enfoques para resolver problemas, aquí están las principales diferencias entre ellas:
La API REST a menudo sobrecarga o subcarga datos debido a que los puntos de conexión devuelven respuestas fijas. GraphQL resuelve esto permitiendo que los clientes soliciten exactamente lo que necesitan, reduciendo la transferencia innecesaria de datos. Esto hace que GraphQL sea ideal para aplicaciones con necesidades de datos complejas, como entornos móviles o de bajo ancho de banda.
Imagina el ejemplo anterior donde necesitas obtener datos estáticos de un usuario, organizaciones y roles de organización asignados al usuario. Con la API REST, tendrías que hacer varias solicitudes a diferentes puntos de conexión para obtener todos los datos. Sin embargo, con GraphQL, puedes obtener todos los datos en una sola solicitud.
La estructura basada en puntos de conexión de REST es simple y funciona bien para aplicaciones simples con operaciones CRUD estándar. Esto se debe a que las APIs REST están diseñadas para ser centradas en recursos, con cada punto de conexión representando un recurso específico. La gran limitación de este enfoque es que no permite una iteración rápida y cambios en los requisitos del cliente. Con cada cambio hecho al cliente, el servidor debe actualizarse para acomodar los nuevos requisitos, ya sea agregando nuevos puntos de conexión o actualizando los existentes. Esto a menudo resulta en muchos puntos de conexión redundantes y una gestión de versiones de API compleja.
GraphQL, por otro lado, es más flexible y permite a los clientes solicitar solo los datos que necesitan. Esta flexibilidad es particularmente útil cuando los requisitos del cliente cambian con frecuencia, ya que elimina la necesidad de modificar la implementación de la API del lado del servidor. Los clientes pueden solicitar nuevos campos o datos anidados sin requerir cambios en el servidor.
Aunque GraphQL es más eficiente y flexible en términos de obtención de datos, también tiene algunas desventajas. Uno de los principales problemas es la caché.
La API REST tiene un ecosistema maduro. Debido a su naturaleza sin estado y estandarizada, es fácil almacenar en caché las respuestas tanto a nivel del servidor como del cliente. Esto puede reducir significativamente el número de solicitudes realizadas al servidor y mejorar el rendimiento.
Sin embargo, debido a su flexibilidad, muchas de las tecnologías de almacenamiento en caché disponibles para la API REST no son aplicables a GraphQL. Es necesario manejar el almacenamiento en caché en el lado del cliente, según casos de uso específicos, lo que trae una carga extra al desarrollo del cliente.
| Nombre | Pros | Contras |
|---|---|---|
| API REST | - Sencilla y ampliamente adoptada, con extensas herramientas y apoyo comunitario. - Estructura clara, lo que la hace fácil de entender para principiantes. - Soporte integrado para caché usando estándares HTTP. | - Sobrecarga o subcarga de datos - Los cambios a menudo requieren crear nuevas versiones, aumentando la carga de mantenimiento. |
| GraphQL | - Obtención de datos precisa mejora el rendimiento y la eficiencia. - La evolución del esquema reduce la necesidad de versionado. - Herramientas poderosas, como la introspección y la verificación de tipos, mejoran la experiencia de desarrollo. | - Configuración más compleja y curva de aprendizaje en comparación con REST. - Requiere soluciones de caché personalizadas ya que no confía en el caché HTTP. - El diseño de un solo punto de entrada puede complicar la depuración y monitoreo. |
Aunque GraphQL ha ganado un fuerte impulso como recién llegado en los últimos años, la API REST aún mantiene una importancia significativa durante mucho tiempo debido a su diseño atómico y rigor.
REST y GraphQL atienden diferentes necesidades y sobresalen en diferentes escenarios. La simplicidad de REST lo convierte en una elección perfecta para aplicaciones sencillas y microservicios. GraphQL se destaca en escenarios que requieren recuperación de datos flexible y eficiente, particularmente en aplicaciones con clientes diversos o relaciones complejas entre datos. La elección entre los dos depende de los requisitos específicos de tu proyecto, la experiencia del equipo y las necesidades de escalabilidad a largo plazo.