Czym jest REST API?
REST to styl architektury API oparty na zasobach (ang. resources) i protokole HTTP. W praktyce oznacza to, że aplikacja udostępnia wiele endpointów URL, z których każdy odpowiada za udostępnianie lub modyfikację określonego zasobu (np. GET /uzytkownicy pobiera listę użytkowników, POST /zamowienia tworzy nowe zamówienie itp.). Klient komunikując się z REST API wysyła żądania HTTP (GET, POST, PUT, DELETE itd.) pod konkretne adresy URL, a serwer zwraca dane – najczęściej w formacie JSON. REST API jest łatwe do zrozumienia i wdrożenia, korzysta z dobrze znanych mechanizmów HTTP, a każda operacja ma zdefiniowany adres oraz akcję. Dużą zaletą REST jest prostota, przejrzystość oraz obszerne wsparcie narzędziowe – np. przeglądarki i serwery potrafią domyślnie cachować odpowiedzi, a debugowanie połączeń HTTP jest dobrze znane. Nic dziwnego, że przez lata REST stał się domyślnym sposobem tworzenia API.
Czym jest GraphQL?
GraphQL to język zapytań dla API i zarazem mechanizm wykonawczy na serwerze, który interpretuje te zapytania. Został zaprojektowany, aby rozwiązać pewne ograniczenia REST. W GraphQL zamiast wielu endpointów zazwyczaj jest tylko jeden punkt dostępu (np. /graphql), do którego klient wysyła zapytanie opisujące dokładnie jakie dane chce otrzymać. Zapytania GraphQL przypominają strukturą JSON – klient definiuje w nich, jakie pola danych go interesują, a serwer zwraca rezultat dokładnie w takiej strukturze, jak zażądano. GraphQL wymaga zdefiniowania na serwerze schematu (typu danych, relacji między nimi itp.), dzięki czemu każde zapytanie może być automatycznie zweryfikowane i zinterpretowane. Ten silnie typowany schemat ułatwia utrzymanie API i jego dokumentację – klienci mogą np. odpytać API o dostępne typy i pola (tzw. introspekcja). W efekcie GraphQL oferuje dużą elastyczność: pozwala jednym zapytaniem pobrać powiązane dane z wielu źródeł, unikając ograniczeń klasycznego REST.
GraphQL vs REST – kluczowe różnice
Oba podejścia służą do komunikacji klient-serwer i wymiany danych, jednak sposób, w jaki to robią, jest zasadniczo różny. Najważniejsze różnice między GraphQL a REST:
Elastyczność zapytań i pobieranie danych. W REST to serwer definiuje dostępne endpointy i strukturę odpowiedzi, co bywa mało elastyczne. Klient często otrzymuje więcej danych niż potrzebuje (overfetching) lub musi wywoływać kilka endpointów, by uzyskać komplet informacji (underfetching). Przykładowo, chcąc wyświetlić tylko nazwy użytkowników, typowy endpoint REST zwróci całą strukturę użytkownika (łącznie z danymi, których nie potrzebujemy, np. listą postów czy notatek) – to nadmiarowe pobieranie danych (overfetching). Z drugiej strony, jeśli jeden endpoint zwraca tylko podstawowe dane, a reszta informacji (np. szczegóły postów użytkownika) wymaga odpytywania kolejnych endpointów, to mamy do czynienia z niedoborem danych (underfetching) i koniecznością wielu żądań. GraphQL rozwiązuje oba problemy, pozwalając klientowi zażądać dokładnie tych pól, które są mu potrzebne, w ramach jednego zapytania. Klient definiuje strukturę odpowiedzi i dostaje tylko to, czego zażądał – bez overfetchingu i underfetchingu. Oznacza to mniejszy przesył zbędnych danych i prostszą logikę po stronie klienta.
GraphQL korzysta z jednego punktu dostępu (zazwyczaj /graphql), obsługując wszystkie zapytania, podczas gdy REST wymaga osobnych endpointów dla różnych zasobów i operacji. GraphQL pozwala tym samym zmniejszyć liczbę żądań HTTP potrzebnych do pobrania danych, co może poprawić wydajność aplikacji – jednym zapytaniem klient może otrzymać powiązane informacje z wielu tabel lub mikroserwisów, podczas gdy w REST często trzeba wykonać kilka osobnych wywołań do różnych endpointów. REST bywa obarczony tzw. problemem n+1 zapytań, gdy trzeba pobrać listę obiektów, a następnie dodatkowo szczegóły dla każdego z nich z osobna. GraphQL eliminuje ten narzut, traktując dane jak powiązany graf obiektów: klient sam łączy potrzebne zasoby w zapytaniu, a serwer zwraca komplet danych w jednej odpowiedzi.
Caching (pamięć podręczna). Wbudowane mechanizmy HTTP dają REST API przewagę w prostym cache'owaniu odpowiedzi. Każdy endpoint REST reprezentuje konkretny zasób, więc przeglądarki i serwery pośredniczące (proxy) mogą keszować wyniki (np. ETag, Cache-Control) bez dodatkowej logiki – jest to część standardu HTTP. GraphQL domyślnie działa inaczej: korzysta z jednego endpointu i zapytania przesyłanego w treści żądania, co utrudnia wykorzystanie typowego cache HTTP. Odpowiedzi GraphQL są specyficzne dla danego zapytania, więc przeglądarka nie wie, jak je keszować. W efekcie implementacja cache spoczywa na programiście – często wykorzystuje się biblioteki klienckie (np. Apollo Client, Relay) lub cache po stronie serwera GraphQL. Podsumowując: REST ma przewagę, jeśli chodzi o gotowe wsparcie dla pamięci podręcznej, natomiast GraphQL wymaga dodatkowych rozwiązań, by skutecznie cache'ować dane.
Schemat, typowanie i dokumentacja. REST z definicji nie narzuca formalnego schematu danych – elastyczność ta była jedną z zalet REST w porównaniu do starszych, sztywnych protokołów jak SOAP. Niemniej brak ścisłego schematu oznacza, że walidacja żądań i dokumentacja API są kwestią umowną. Dobre REST API powinno być opisane (np. za pomocą Swagger/OpenAPI), aby klienci znali dostępne zasoby i formaty danych, ale nic nie wymusza aktualności takiej dokumentacji. Z kolei GraphQL opiera się na jasno zdefiniowanym schemacie typów. Programista definiuje, jakie typy danych udostępnia API i jakie pola wchodzą w ich skład. Ten schemat jest następnie wykorzystywany do automatycznej walidacji zapytań – serwer odrzuci zapytanie odwołujące się do nieistniejącego pola czy niezgodne z typem danych. Dodatkowo GraphQL umożliwia introspekcję – klient może zapytać o dostępne typy i pola – co czyni API samodokumentującym się. W praktyce oznacza to mniej błędów po stronie klienckiej i szybszy rozwój: front-end developerzy mogą wcześniej zacząć pracę, znając schemat GraphQL, nawet jeśli backend nie jest w pełni gotowy (mogą mockować odpowiedzi na podstawie schematu). W przypadku REST taka równoległa praca bywa trudniejsza, bo brak schematu oznacza zależność frontendu od implementacji backendu (często dopiero gotowy endpoint pozwala w pełni użyć danych).
Obsługa błędów. W klasycznym REST wykorzystywany jest mechanizm kodów statusu HTTP. Każda odpowiedź zawiera kod informujący o powodzeniu lub typie błędu (np. 200 OK, 404 Not Found, 500 Internal Server Error). Klient na podstawie kodu wie, czy żądanie się powiodło, czy wystąpił błąd i jaki (np. błąd po stronie klienta czy serwera). GraphQL podchodzi do błędów inaczej. Ponieważ wszystkie zapytania trafiają pod jeden adres i zawsze otrzymują odpowiedź (choćby częściową), standardowo nawet w przypadku błędów logiki serwer GraphQL może zwrócić kod 200 OK, a dopiero wewnątrz odpowiedzi umieścić sekcję errors z informacją o błędach. Innymi słowy, nie wszystkie błędy GraphQL odzwierciedlane są kodem HTTP – dla klienta oznacza to konieczność dodatkowego sprawdzania odpowiedzi. Oczywiście nic nie stoi na przeszkodzie, by serwer GraphQL korzystał z kodów 4xx/5xx tam, gdzie to ma sens (np. nieautoryzowany dostęp czy błędny JSON w żądaniu), jednak podejście "jedno zapytanie = zawsze 200 OK + ewentualne błędy w treści" bywa mniej czytelne. W praktyce twórcy API GraphQL często definiują własne struktury błędów w schemacie (np. typ Error z polami message, code), aby klienci mogli łatwo te błędy interpretować. Mimo to, w porównaniu z REST, obsługa błędów w GraphQL wymaga nieco więcej uwagi po stronie klienta.
Wersjonowanie i rozwój API. Zmieniające się wymagania projektu to codzienność – w API często trzeba dodawać nowe pola, zmieniać format danych lub poszerzać funkcjonalność. W świecie REST częstą praktyką jest wersjonowanie API (np. w adresie /api/v1/ vs /api/v2/), aby wprowadzać istotne zmiany bez psucia kompatybilności z istniejącymi klientami. Każda większa zmiana może wymagać wydania nowej wersji endpointów. GraphQL przyjmuje inną filozofię: dzięki temu, że klienci sami wybierają potrzebne pola, dodanie nowego pola do schematu nie psuje istniejących zapytań – stare zapytania po prostu go nie użyją. Wiele zmian można więc wprowadzać bez wersjonowania, zachowując jedno ewoluujące API. Klient, który potrzebuje nowych danych, po prostu zacznie pobierać nowe pola w zapytaniu. Co więcej, jeśli któreś pole ma zostać usunięte, GraphQL umożliwia oznaczenie go jako deprecated (przestarzałe) – sygnalizując deweloperom klienta, by przestali go używać, zanim zostanie faktycznie usunięte. Oczywiście, poważne zmiany w GraphQL również mogą wymagać większych modyfikacji po stronie klientów, jednak w typowych scenariuszach GraphQL jest bardziej odporny na zmiany wymagań i sprzyja szybszym iteracjom na froncie. Z drugiej strony, REST to technologia dojrzalsza – istnieje wiele sprawdzonych narzędzi do monitorowania, zabezpieczania i skalowania klasycznych API, co może być istotne zwłaszcza w publicznych usługach.
Kiedy wybrać REST, a kiedy GraphQL?
Czy zatem GraphQL jest lepszy od REST? Niekoniecznie – obie technologie mają swoje miejsce i często mogą współistnieć.
Wybór zależy od potrzeb projektu:
• GraphQL sprawdzi się, gdy nasza aplikacja potrzebuje pobierać złożone, powiązane dane z wielu źródeł, a ograniczenie liczby zapytań jest priorytetem. Jest idealny, gdy rozwijamy wiele różnych klientów (web, mobile) – każdy z nich może pobierać nieco inne dane jednym zapytaniem, bez potrzeby tworzenia wielu wariantów endpointów. GraphQL świetnie nadaje się do wewnętrznych API używanych przez własne aplikacje firmy – pozwala zminimalizować ruch sieciowy i daje frontendom dużą niezależność w kształtowaniu zapytań. Jeśli nie jesteśmy pewni, jakie dokładnie dane będą potrzebne klientom lub wymagania mogą się często zmieniać, GraphQL zapewni nam elastyczność na przyszłość.
• REST pozostaje lepszym wyborem w przypadku prostych lub publicznych API, gdzie liczy się prostota, przewidywalność i zgodność ze standardami. Jeżeli Twoje API ma być udostępniane zewnętrznym deweloperom lub integracjom, REST może być łatwiejszy do zrozumienia (niższy próg wejścia) i oferuje out-of-the-box wsparcie wielu narzędzi do bezpieczeństwa, cachowania, monitoringu itp.. Dla niewielkich aplikacji, gdzie liczba endpointów i zależności nie jest duża, wprowadzenie GraphQL mogłoby być przerostem formy nad treścią – w takich przypadkach klasyczne podejście REST w zupełności wystarczy i nie dokłada dodatkowej złożoności.
W praktyce wiele firm łączy oba podejścia: np. publiczne API wystawia w stylu REST, a wewnętrzne zapytania między mikroserwisami realizuje GraphQL-em. Warto znać oba rozwiązania i umieć zastosować je tam, gdzie przynoszą najwięcej korzyści.
Podsumowanie
Nie ma jednoznacznego zwycięzcy pojedynku GraphQL vs REST – to raczej dwa narzędzia w arsenale programisty. GraphQL oferuje rewolucyjne podejście do pobierania danych: klient dostaje dokładnie to, co chce, za pomocą jednego zapytania, co rozwiązuje problemy nadmiarowych lub wielokrotnych pobrań danych. Z kolei REST to sprawdzona klasyka – prosty w użyciu, wspierany przez dziesiątki narzędzi i usług, naturalnie integrujący się z mechanizmami HTTP (jak cache czy statusy błędów). Doświadczeni deweloperzy często wykorzystują obie technologie zależnie od kontekstu – ważne jest, by rozumieć ich mocne i słabe strony.
Na koniec warto dodać, że jeśli dopiero rozpoczynasz swoją przygodę z programowaniem w .NET i chcesz szybko przejść od podstaw do poziomu junior developera, zachęcam do sprawdzenia mojego kursu online "Zostań Programistą .NET". To kompletny program szkoleniowy, w którym w ciągu 3 miesięcy przeprowadzam Cię od absolutnych podstaw C#/.NET aż do przygotowania do pierwszej pracy jako młodszy programista. Dzięki solidnym fundamentom i praktycznym projektom łatwiej będzie Ci zrozumieć nie tylko REST czy GraphQL, ale całe spektrum technologii potrzebnych w codziennej pracy programisty.
