Graph QL(1) - 개념정리

📌시작하며

Graph QL이라면 아마 개발 공부를 하는 사람이라면 한 번쯤은 들어봤을 거다! 내가 봤던 인강 코스에서도 있었고, 개발 유튜브 채널에서도 등장했고, 개발자들 대화나 채용공고에서도 자주 볼 수 있기 때문이다.🤔

사실 나는 Graph QL이라는 이름만 들었을 때 그래프를 이용한 시각화 라이브러리의 일종이지 않을까? 라고 생각했었다…😅

결론부터 말하자면 오해였고, Graph QL은 그래프를 만드는게 아니라🤣 API의 쿼리언어이다.

어쨌든 나 스스로 오해도 풀고(?), Graph QL을 이용해 어떤 일을 할 수 있는건지 호기심이 생겨서 이제부터 Graph QL을 공부해보려고 한다. 그래서 이번 포스팅은 간단하게 Graph QL에 대해 개념정리 부터 시작하고자 한다.

✅Graph QL

먼저 Graph QL의 정의 부터 살펴보자.

Graph QL은 페이스북이 2012년 개발을 시작해 2015년에 발표한 쿼리 언어로, REST 및 부속 웹서비스 아키텍처를 대체할 수 있다. 위키백과

공식문서는 다음과 같이 설명한다.

GraphQL은 API를 위한 쿼리 언어이자 기존 데이터를 이용해 쿼리를 처리하는 실행환경이다. GraphQL은 API의 데이터를 완전하고 이해하기 쉽게 설명하며, 클라이언트가 정확히 필요한 데이터만 요청할 수 있도록 한다. 이를 통해 API를 점진적으로 발전시키기 쉬워지고, 개발자 도구 활용을 더 강력하게 만든다.

✅REST API와의 차이점

위에서 ‘REST’를 대체할 수 있다고 하는데 그럼 REST와의 차이점은 무엇일까?

➡️데이터 요청 방식

• REST에서는 각 리소스마다 고유한 URL엔드 포인트가 존재한다. 예를들어, 학생과 선생님에 대한 정보를 얻어오고 싶다면 /student /teacher 다음과 같이 각각의 엔드포인트를 이용해 정보를 얻어와야 했다.
• Graph QL은 하나의 엔드포인트로 원하는 정보를 얻어올 수 있다.

{
  student(id: 1) {
    name
    age
  }
  teacher(id: 1) {
    name
    subject
  }
}

➡️overfetching & underfetching

• REST: overfetching과 underfetching이 발생할 수 있다.

  • overfetching: 불필요한 데이터를 포함한 응답을 받는 경우
  • underfetching: 추가 데이터를 얻기 위해 여러 번의 요청을 보내야 하는 경우

• Graph QL은 보다 필요한 데이터에 대한 정확한 요청이 가능하므로, overfetching과 underfetching을 방지할 수 있다.

✅Graph QL의 장점과 단점

➡️장점

장점은 위에서 설명한 Graph QL의 특징과 연결된다.

1. 병렬 개발 가능

• 백엔드가 완전히 구현되기 전에도 프론트엔드 개발자가 개발을 진행할 수 있어 개발 속도를 향상할 수 있다.

2. Overfetching과 Underfetching 방지

• Overfetching: 불필요한 데이터를 가져오는 문제를 방지한다.
• Underfetching: 필요한 데이터를 얻기 위해 여러 번의 요청을 보내지 않아도 된다.

➡️단점

1. 팀원 모두 Graph QL 학습이 필요하다. (초기 학습 곡선)
2. 백엔드에 스키마와 타입을 지정해줘야 한다.
3. REST API보다 데이터를 캐시하는 게 복잡하다.
   • REST는 URL 기반이므로, 캐싱이 상대적으로 쉽지만, GraphQL은 복잡한 쿼리 구조로 인해 캐싱이 더 복잡하다.

🗂️참고 사이트

• https://ko.wikipedia.org/wiki/GraphQL
• https://graphql.org/
• https://www.youtube.com/watch?v=u8vD2NESjC0