GraphQL i REST API to dwa odmienne paradygmaty tworzenia interfejsów do wymiany danych – REST bazuje na zasadach HTTP i zasobach, a GraphQL na pojedynczym endpoincie i deklaratywnych zapytaniach po typowanym schemacie.
REST (Representational State Transfer), zdefiniowany przez Roya Fieldinga w 2000 r., dominuje w projektowaniu rozproszonych systemów sieciowych. GraphQL, stworzony w Meta w 2012 r. i otwarty w 2015 r., kładzie nacisk na elastyczność i precyzyjne pobieranie danych.
Najważniejsze różnice w skrócie
Poniższa tabela ułatwia szybkie porównanie kluczowych cech GraphQL i REST:
| Aspekt | REST API | GraphQL |
|---|---|---|
| Model dostępu | wiele endpointów powiązanych z zasobami | jeden endpoint z językiem zapytań |
| Over-/under‑fetching | częste, trudne do eliminacji | minimalizowane dzięki selektywnym zapytaniom |
| Cache’owanie | silne wsparcie HTTP (Cache-Control, ETag) | wymaga narzędzi klienckich/serwerowych i wiedzy o schemacie |
| System typów | brak wymogu schematu, typy luźne | ściśle typowany schemat (SDL), samodokumentujące się API |
| Operacje | CRUD: GET, POST, PUT, DELETE | Query, Mutation, Subscription |
| Wersjonowanie | wersje endpointów (np. /v1, /v2) | dodawanie pól bez łamania zapytań, @deprecated |
| Błędy | kody HTTP 4xx/5xx | pole errors w odpowiedzi + kody HTTP dla transportu |
| Real‑time | zewnętrzne mechanizmy (WebSocket, SSE) | Subscriptions (zwykle WebSocket) |
| Krzywa nauki | niższa | wyższa (zapytania, schemat, dyrektywy) |
| Typowe use‑case’y | proste CRUD, publiczne API, mocny CDN/cache | bogate dane, wiele klientów i źródeł, mobile/IoT |
Fundamentalne pojęcia i architektura REST API
REST to styl architektury definiujący, jak zasoby są identyfikowane (URI) i obsługiwane metodami HTTP. Każde żądanie jest samowystarczalne i niesie wszystkie informacje potrzebne do jego obsłużenia (bezstanowość).
Kluczowe zasady to jednolity interfejs, bezstanowość i współpraca z cache HTTP. Dzięki nim serwery są skalowalne, a odpowiedzi mogą być efektywnie buforowane w przeglądarce i infrastrukturze.
Operacje CRUD mapują się na metody HTTP: GET (odczyt), POST (tworzenie), PUT (aktualizacja/zastąpienie), DELETE (usuwanie). Spójny model zasób + metoda upraszcza projektowanie i testowanie.
Kluczowe koncepcje GraphQL
GraphQL to język zapytań i środowisko wykonawcze do pracy z jednym endpointem. Klient deklaratywnie określa, jakich danych potrzebuje, a serwer zwraca tylko te pola, zwykle w JSON.
Trzy rodzaje operacji: Query (odczyt), Mutation (zapis) i Subscription (aktualizacje w czasie rzeczywistym). To klient kontroluje kształt odpowiedzi, co zwiększa elastyczność i zmniejsza narzut sieciowy.
Pobieranie danych – over‑fetching i under‑fetching
Over‑fetching w REST występuje, gdy endpoint zwraca więcej pól niż potrzebuje klient (np. komplet danych użytkownika zamiast samych nazw). Skutkuje to większym ruchem i dłuższym TTFB.
Under‑fetching wymaga wielu wywołań (np. /users, /posts, /comments), co prowadzi do problemu N+1 i opóźnień.
GraphQL rozwiązuje oba problemy – jedno zapytanie może zwrócić dokładnie te, i tylko te pola, z wielu powiązanych encji w jednej odpowiedzi.
Ten sam scenariusz w REST i w GraphQL
Poniżej prosty kontrast: pobranie użytkownika z postami i komentarzami.
REST – wiele wywołań do kilku endpointów:
GET /users/42
GET /users/42/posts
GET /posts/{postId}/comments
GraphQL – jedno zapytanie z selekcją pól:
query GetUser($id: ID!) {
user(id: $id) {
id
name
posts(limit: 5) {
id
title
comments(limit: 3) {
id
body
}
}
}
}
Schemat i system typów
W REST schemat jest opcjonalny, a dane są słabo typizowane. GraphQL wymaga ściśle typowanego schematu, opisanego w SDL (Schema Definition Language), co zapewnia autowygenerowaną dokumentację, walidację i przewidywalność.
Minimalny schemat zawiera typy główne: Query, Mutation, Subscription, a także obiekty, pola, skalary oraz modyfikatory typów List i Non‑Null. Silne typowanie drastycznie zmniejsza liczbę błędów integracyjnych.
Mechanizmy cache’owania
REST świetnie współpracuje z cache HTTP dzięki nagłówkom Cache-Control, ETag, Last-Modified i standardowym politykom pośredników.
W GraphQL tradycyjny cache URL nie wystarcza (częste POST-y z dynamiczną treścią). Cache oparty o wiedzę o schemacie (np. Apollo Client, identyfikacja po __typename + id) umożliwia precyzyjne inwalidacje i aktualizacje.
Operacje zapisu – mutacje i subskrypcje
Mutacje definiuje się na typie Mutation i wywołuje zwykle przez POST. Struktura żądania i odpowiedzi jest w pełni kontrolowana przez zapytanie, nie przez endpoint.
Subscriptions utrzymują połączenie (zwykle WebSocket), aby serwer mógł wypychać zdarzenia w czasie rzeczywistym. To prosty sposób na wbudowany real‑time.
Walidacja i obsługa błędów
W REST walidacja i błędy opierają się na logice aplikacji i kodach HTTP (4xx/5xx).
GraphQL waliduje zapytania względem schematu przed wykonaniem. Odpowiedzi mają zwykle pola data, errors i opcjonalnie extensions. Błędy domenowe trafiają do tablicy errors niezależnie od kodu HTTP transportu.
Wydajność i optymalizacja
GraphQL redukuje liczbę round‑tripów, co jest krytyczne na łączach mobilnych i satelitarnych. Jedno zapytanie może wyeliminować wiele wywołań REST.
Uwaga: N+1 zapytań może wystąpić w resolverach GraphQL, jeśli każdy element pobiera dane osobno. Wzorzec DataLoader grupuje i buforuje zapytania do warstwy danych, znacząco ograniczając liczbę hitów do bazy.
REST, dzięki prostocie i cache HTTP, bywa szybszy w prostych, dobrze cache’owalnych scenariuszach.
Zarządzanie schematem i wersjonowanie
REST często wersjonuje endpointy (/v1, /v2). To czytelne, ale zwiększa dług operacyjny przy utrzymaniu wielu wersji.
GraphQL preferuje ewolucję bez twardego wersjonowania: dodawanie nowych pól/typów nie psuje istniejących zapytań, a pola wycofywane oznacza się @deprecated. To skraca cykl wdrożeń i ułatwia pracę niezależnym zespołom.
Funkcje resolverów i wykonywanie zapytań
Każde pole GraphQL ma resolver, który dostarcza wartość (baza, inne API, obliczenia). Standardowe argumenty to parent, args, contextValue, info.
Wykonanie jest zstępujące: skalary kończą ścieżkę, obiekty rozwijają kolejne pola, tworząc łańcuch resolverów o kontrolowanej współbieżności.
Wsparcie dla wielu aplikacji klienckich
GraphQL naturalnie wspiera różne profile danych dla web, mobile i IoT – każdy klient pyta tylko o potrzebne mu pola. W REST często pojawia się potrzeba dedykowanych endpointów dla różnych klientów.
Rzeczywiste zastosowania i przypadki użycia
Wybrane przykłady wdrożeń pokazują skalę i korzyści z GraphQL:
- Meta (Facebook) – zasilanie większości operacji danych w aplikacjach mobilnych, obsługa milionów zapytań na sekundę i szybkie iteracje wersji;
- Netflix – migracja wewnętrznych interfejsów (np. Monet) z REST do GraphQL, eliminacja over‑fetchingu i zmniejszenie wąskich gardeł pasma;
- Booking.com – przejście na federację GraphQL dla skalowalności i niezależności domen, obsługa miliardów żądań dziennie;
- LinkedIn – usprawnienie procesu tworzenia produktów i obsługa złożonych relacji danych w skali;
- Samsung – platforma członkowska z szybszym ładowaniem (o połowę) i wzrostem zaangażowania o 15%;
- Telenor – usługi wideo z precyzyjnym pobieraniem danych, mniejszym ruchem i opóźnieniami.
Bezpieczeństwo i luki w zabezpieczeniach
W REST typowe wektory ataku to nieautoryzowany dostęp, injection oraz CSRF. GraphQL ma inne profile ryzyka, m.in. introspekcję schematu, ataki na złożoność zapytań i aliasing (wiele operacji w jednym żądaniu).
Aby ograniczyć ryzyko w GraphQL, rozważ następujące środki zaradcze:
- wyłączenie introspekcji w produkcji lub jej ograniczenie do zaufanych ról,
- limity głębokości i szerokości zapytania (query depth/width),
- analiza kosztu i limity złożoności (cost analysis / max complexity),
- rate limiting i throttling na poziomie operacji,
- persisted queries i whitelisting operacji,
- limity rozmiaru payloadu oraz czasu wykonania (timeout),
- autoryzacja na polach (field-level auth) i separacja kontekstów.
Porównanie łatwości implementacji i wsparcia narzędzi
REST jest prostszy na start i szeroko wspierany – dowolny język i framework, testy w przeglądarce lub curl, dojrzałe narzędzia operacyjne.
GraphQL ma wyższą krzywą uczenia (zapytania, fragmenty, dyrektywy, schemat), ale daje mocne IDE i tooling: GraphiQL, Apollo Sandbox, introspekcję, autouzupełnianie i generowanie typów.
Kiedy używać GraphQL, kiedy REST
REST warto wybrać w następujących scenariuszach:
- proste źródła danych i dobrze zdefiniowane zasoby,
- publiczne API z dojrzałym monitoringiem i limitowaniem,
- aplikacje CRUD o stabilnych wymaganiach danych,
- maksymalne wykorzystanie cache HTTP/CDN,
- chęć użycia dużego, sprawdzonego ekosystemu narzędzi.
GraphQL sprawdzi się najlepiej, gdy:
- istnieją ograniczenia pasma i liczy się minimalna liczba żądań,
- dane pochodzą z wielu źródeł i mają być scalone w jednym endpoincie,
- różne klienty (web, mobile, IoT) potrzebują odmiennych kształtów danych,
- zespoły chcą szybciej iterować i unikać twardego wersjonowania,
- aplikacja pracuje na bogatych, zagnieżdżonych danych (np. social, marketplace).
Hybrydowe podejścia i koegzystencja
Hybryda często daje najlepszy efekt: GraphQL dla wewnętrznych, dynamicznych interfejsów i agregacji danych, REST dla publicznych, stabilnych endpointów z mocnym cache’owaniem i CDN.
Warstwa GraphQL może też nakrywać istniejące REST API, oferując jeden spójny kontrakt dla klientów bez przepisywania backendu.