Definition „GraphQL“ Wo GraphQL seine Stärken ausspielt

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Bei API-Abfragen kommen oft zahlreiche Daten zurück, die gar nicht benötigt werden? GraphQL kann jene Abfragen wesentlich effizienter gestalten und weist im API-Umfeld gegenüber REST oder auch SQL noch weitere Vorteile auf.

Ursprünglich wurde GraphQL von Facebook (heute Meta) entwickelt und seit 2012 intern für die Bewältigung von Zugriffen auf die verschiedenen APIs des Unternehmens genutzt (was bis dahin via REST erfolgte). Seit 2015 steht GraphQL auch der Öffentlichkeit zur Verfügung und wird seither als Open-Source-Projekt von der GraphQL Foundation weitergeführt.

Der hauptsächliche Vorteil von GraphQL besteht darin, dass ein einziger Aufruf einer API ausreichen kann, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzutragen – und von jenen Daten werden nur die Informationen weitergeleitet, die wirklich benötigt werden. Dies kann API-Aufrufe drastisch effizienter machen und verdrängt daher in passenden Umgebungen die Alternativen wie REST-APIs oder auch Anfragen über Datenbanken wie SQL.

Vorteile von GraphQL

APIs auf Basis der ebenfalls verbreiteten Sprache REST laufen häufig in ein Over- oder Underfetching-Problem: Von bestimmten Objekten werden entweder viel zu viele Informationen oder zu wenige Informationen an die Person weitergeleitet, die die Anfrage stellt. Ein Beispiel wäre ein Produktkatalog eines Unternehmens, auf den jemand via API zugreifen möchte. Vielleicht soll nur herausgefunden werden, in welchem Jahr welches Produkt auf den Markt kam – doch zusätzlich werden Daten wie Farbe, Gewicht, Größe und weitere, in diesem Moment unwichtige Informationen weitergeleitet.

GraphQL erlaubt es, vor der Abfrage genau zu definieren, welche Daten wirklich benötigt werden, so dass auch nur diese schließlich als Antwort zurückkommen. Dies kann vor allem für schwächere Endgeräte mit einer ebenfalls eingeschränkten Internetverbindung sehr hilfreich sein. Überflüssiger Traffic wird vermieden, was vor allem bei einem sehr hohen Anfragevolumen an jene APIs signifikante Trafficeinsparungen zur Folge haben kann.

Endpunktverwaltung mit GraphQL

Informationsabfragen können sich bei größeren Projekten über eine zweistellige Anzahl APIs erstrecken, die viele Anfragen auf einmal bearbeiten müssen. REST würde für jede dieser Anfragen einen neuen Endpunkt bereitstellen, was komplex ist und damit die Arbeit mit diesen APIs erschwert. GraphQL bündelt alle Anfragen und sammelt Daten aus mehreren verschiedenen Quellen an einem einzigen Endpunkt, auf den zugegriffen wird.

Daraus folgt, dass Entwickler am Front-End einer Anwendung nur diesen einzigen Endpunkt aufrufen müssen, um die gewünschten Daten zu erhalten. Dieser Vorteil wächst im Laufe der Zeit weiter an, wenn Anwendungen komplexer werden und immer mehr Daten(quellen) hinzugefügt werden: Aus Sicht der Front-End-Entwickler, die beispielsweise eine Webseite mit Daten füllen, bleibt die Komplexität stets identisch, da der eine GraphQL-Endpunkt immer gleich bleibt.

GraphQL-Schemata

Eine zentrale Komponente von GraphQL-APIs ist das Schema: Es definiert Strukturen von Daten und die Beziehungen zwischen den Objekten innerhalb der Daten. Das Schema ist daher immer eine Grundlage für die Abfrage von Daten innerhalb einer GraphQL-Anwendung. Dies ist insofern wichtig, als dass nur so die richtigen Daten weitergeleitet, Abfragen validiert und Änderungen an den Dateien möglich werden.

Die Definition eines Schemas kann sehr anspruchsvoll sein und skaliert mit der Komplexität der Daten. Für Entwickler, die nicht mit GraphQL vertraut sind, kann dies ein Stolperstein beim Einstieg in GraphQL sein – der aber wichtig ist, um zu verstehen, wie Daten innerhalb von GraphQL gehandhabt und wie diese abgerufen werden.

GraphQL, REST oder SQL?

Der Vergleich mit Datenbanksprachen wie SQL ist nur bei oberflächlicher Betrachtung sinnvoll, aber drängt sich zu Beginn für Entwickler auf: Warum sollte ich auf GraphQL wechseln, wenn meine vorhandenen REST- oder SQL-Fähigkeiten doch ausreichen? Theoretisch eignen sich alle Sprachen gut, um Informationen aus Datenbanken abzufragen. GraphQL bietet jedoch gerade aus Front-End-Sicht mehrere Vorteile:

• GraphQL bietet JSON-Kompatibilität, was aus Webentwicklersicht vorteilhaft ist, da Erfahrung mit diesem Format in den allermeisten Fällen bestehen sollte.

• GraphQL orientiert sich hinsichtlich der Syntax an JavaScript - anders als SQL, dessen Syntax komplett anders aufgebaut ist. JavaScript ist, zusammen mit HTML und CSS, einer der Grundbausteine der Webentwicklung, weshalb die Einführung in GraphQL unkompliziert ist.

• Heute beliebte Frameworks wie React stellen eine Art Fusion aus JavaScript und HTML dar und werden auf modernen Webseiten ebenfalls sehr häufig genutzt. Auch hier ist die Verwendung von GraphQL einfach, da es sich leicht und schnell programmieren lässt und daher wesentliche Vorteile gegenüber SQL aus Entwicklersicht bietet.

In der richtigen Umgebung bietet GraphQL somit wesentliche Vorteile, die andernorts aber nicht zwingend gegeben sind. Die Frage sollte daher nicht lauten, ob GraphQL besser oder schlechter ist als etwa REST oder SQL, sondern welche Sprache für den genauen Anwendungsfall am besten geeignet ist.

Vorteile in Echtzeitumgebungen

Webanwendungen sollen sich in einigen Fällen in Echtzeit aktualisieren, ohne dass Eingaben durch Nutzer erforderlich sind. GraphQL kann in diesem Zusammenhang gemeinsam mit diversen WebSocket-Protokollen genutzt werden, um Informationen in Echtzeit abzurufen und zu aktualisieren. Befindet sich auf einer Webseite eine Sektion, die permanent aktualisiert werden soll – vielleicht Daten über Aktienkurse, die in einer Datenbank abgelegt und auf die via API zugegriffen wird –, kann GraphQL dies erledigen.

Nachteile von GraphQL für Entwickler

Datenabfragen werden in anderen Umgebungen oft vom Client gehandhabt, was bei GraphQL jedoch nicht der Fall ist. So sind zwar Features wie die genaue Weitergabe der gewünschten Informationen möglich, aber GraphQL verursacht dadurch auch höheren Aufwand für Backend-Entwickler. Caching, was bei REST recht einfach umsetzbar ist, gewinnt unter GraphQL ebenfalls an Komplexität.

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