Wann und warum sollte man GraphQL verwenden?

GraphQL vs REST API: Wann und warum sollte man GraphQL verwenden?

Wenn deine Anwendung in Umfang und Nutzerzahl wächst, kann die API-Schicht schnell zum Engpass werden. GraphQL bietet im Vergleich zum klassischen REST-API-Modell eine flexiblere, präzisere und leistungsstärkere Möglichkeit zur Datenabfrage. Doch es bringt auch Herausforderungen mit sich. In diesem Artikel erfährst du, was GraphQL ist, wann es sinnvoll ist, und worin es sich von REST unterscheidet – inklusive Best Practices zu Sicherheit, Performance und Zugriffskontrolle.

🔍 Was ist GraphQL?

GraphQL ist eine Abfragesprache für APIs und ein Laufzeitsystem zur Ausführung dieser Abfragen. Es erlaubt dem Client, genau die Daten anzufordern, die benötigt werden – und nicht mehr. Im Gegensatz zu REST, das auf mehreren Endpunkten mit festgelegten Antworten basiert, verwendet GraphQL einen einzigen Endpunkt mit einem stark typisierten Schema.

🔄 REST vs GraphQL: Die wichtigsten Unterschiede

🏗️ Best Practices für das GraphQL-Schema und Design

• Klare Typdefinition: Verwende starke Typisierung für Eingaben, Ausgaben und Beziehungen.
• Input-Typen für Mutationen: Gruppiere Parameter zu einem Objekt für bessere Lesbarkeit und Validierung.
• Trennung von Queries und Mutations: Halte dich an die Standard-Trennung von Lese- und Schreiboperationen.
• Eigene Skalare und Enums: Nutze benutzerdefinierte Typen wie Email, DateTime oder Status.
• Paginierung großer Listen: Verwende Cursor-basierte Paginierung für bessere Performance.

🔐 Autorisierung & Zugriffskontrolle

GraphQL erlaubt eine sehr feinkörnige Zugriffskontrolle – direkt auf Feld- oder Resolver-Ebene.

• Authentifizierung: Nutze JWT, OAuth2 oder Session-Authentifizierung auf Anfrageebene.
• Feldbasierte Autorisierung: Schütze sensible Felder (z. B. user.email) basierend auf Rollen.
• Custom Directives: Erstelle eigene Regeln wie @auth(requires: "admin").
• Ressourcenzugriff: Stelle sicher, dass Nutzer nur auf eigene Daten zugreifen oder diese ändern können.
• Rate Limiting: Verhindere Missbrauch durch Komplexitätsgrenzen oder maximale Abfrage-Tiefen.

⚙️ Performance-Optimierung mit GraphQL

• Batching & Caching: Nutze Tools wie Dataloader, um Datenbankzugriffe zu bündeln und zu cachen.
• Persistierte Queries: Verwende vordefinierte Abfragen für Sicherheit und verbesserte Caching-Strategien.
• Automatic Persisted Queries (APQ): Reduziert Payloads und verbessert CDN-Unterstützung.
• Komplexitätsgrenzen: Weise Feldern Kosten zu und lehne zu komplexe Abfragen ab.

📦 Praxisbeispiel

In einem SaaS-Dashboard-Projekt benötigte die Oberfläche Informationen zum Nutzer, seine letzten Aktivitäten, Berechtigungen und Abonnementstatus. Mit REST waren dafür vier Requests nötig. In GraphQL sah die Lösung so aus:

{
  currentUser {
    name
    activity(limit: 5) {
      action
      timestamp
    }
    billing {
      plan
      renewalDate
    }
    permissions {
      key
      allowed
    }
  }
}

Das verbesserte nicht nur die Ladezeit, sondern ermöglichte auch eine kontinuierliche Weiterentwicklung ohne Breaking Changes.

🚫 Wann GraphQL nicht ideal ist

• Datei-Uploads und Binärdaten: REST ist hier einfacher umzusetzen.
• Einfache CRUD-APIs: REST ist schneller implementiert und besser über HTTP cachebar.
• Strikte Caching-Anforderungen: REST nutzt HTTP-Header, Statuscodes und CDN besser aus.

✅ Fazit

GraphQL ist eine moderne Alternative zu REST – besonders für dynamische Oberflächen, komplexe Datenstrukturen und wiederverwendbare Backends. Es erfordert jedoch Disziplin bei Schema-Design, Performance und Zugriffsschutz. Verwende GraphQL dann, wenn der Client die Datenstruktur vorgibt und dein Backend aus mehreren Quellen oder Modulen besteht.

Flexibilität ohne Struktur führt zu Chaos – nutze die Macht von GraphQL mit Verantwortung.