So implementieren Sie die Paginierung in REST-APIs (Schritt-für-Schritt-Anleitung)

Beim Erstellen von REST-APIs, die eine Liste von Ressourcen zurückgeben, ist es entscheidend zu berücksichtigen, wie große Datensätze verarbeitet werden. Tausende oder sogar Millionen von Datensätzen in einer einzigen API-Antwort zurückzugeben, ist unpraktisch und kann zu erheblichen Leistungsproblemen, hohem Speicherverbrauch sowohl für den Server als auch für den Client und einer schlechten Benutzererfahrung führen. Paginierung ist die Standardlösung für dieses Problem. Sie beinhaltet die Aufteilung eines großen Datensatzes in kleinere, handhabbare Teile, sogenannte "Seiten", die dann sequenziell bereitgestellt werden. Dieses Tutorial führt Sie durch die technischen Schritte zur Implementierung verschiedener Paginierungsstrategien in Ihren REST-APIs.

Warum ist Paginierung unerlässlich?

Bevor wir uns mit den Implementierungsdetails befassen, wollen wir kurz darauf eingehen, warum Paginierung ein unverzichtbares Feature für APIs ist, die mit Ressourcensammlungen arbeiten:

1. Leistung: Das Anfordern und Übertragen großer Datenmengen kann langsam sein. Die Paginierung reduziert die Payload-Größe jeder Anfrage, was zu schnelleren Antwortzeiten und einer geringeren Serverauslastung führt.
2. Ressourcenverbrauch: Kleinere Antworten verbrauchen weniger Speicher auf dem Server, der sie generiert, und auf dem Client, der sie verarbeitet. Dies ist besonders wichtig für mobile Clients oder Umgebungen mit begrenzten Ressourcen.
3. Ratenbegrenzung und Kontingente: Viele APIs erzwingen Ratenbegrenzungen. Die Paginierung hilft Clients, innerhalb dieser Grenzen zu bleiben, indem sie Daten in kleineren Teilen im Laufe der Zeit abrufen, anstatt zu versuchen, alles auf einmal zu erhalten.
4. Benutzererfahrung: Für UIs, die die API nutzen, ist die Darstellung von Daten in Seiten viel benutzerfreundlicher, als Benutzer mit einer riesigen Liste oder einem sehr langen Scroll zu überwältigen.
5. Datenbankeffizienz: Das Abrufen einer Teilmenge von Daten ist im Allgemeinen weniger belastend für die Datenbank als das Abrufen einer gesamten Tabelle, insbesondere wenn eine ordnungsgemäße Indizierung vorhanden ist.

Gängige Paginierungsstrategien

Es gibt verschiedene gängige Strategien zur Implementierung der Paginierung, von denen jede ihre eigenen Vor- und Nachteile hat. Wir werden die beliebtesten untersuchen: Offset/Limit (oft als seitenbasiert bezeichnet) und cursorbasiert (auch als Keyset- oder Seek-Paginierung bekannt).

1. Offset/Limit (oder seitenbasierte) Paginierung

Dies ist wohl die einfachste und am weitesten verbreitete Paginierungsmethode. Sie funktioniert, indem sie dem Client erlaubt, zwei Hauptparameter anzugeben:

• offset: Die Anzahl der Datensätze, die vom Anfang des Datensatzes übersprungen werden sollen.
• limit: Die maximale Anzahl der Datensätze, die auf einer einzelnen Seite zurückgegeben werden sollen.

Alternativ können Clients Folgendes angeben:

• page: Die Seitenzahl, die sie abrufen möchten.
• pageSize (oder per_page, limit): Die Anzahl der Datensätze pro Seite.

Der offset kann aus page und pageSize mit der Formel berechnet werden: offset = (page - 1) * pageSize.

Technische Implementierungsschritte:

Nehmen wir an, wir haben einen API-Endpunkt /items, der eine Liste von Elementen zurückgibt.

a. API-Anfrageparameter:
Der Client würde eine Anfrage wie folgt stellen:
GET /items?offset=20&limit=10 (10 Elemente abrufen, die ersten 20 überspringen)
oder
GET /items?page=3&pageSize=10 (die 3. Seite abrufen, mit 10 Elementen pro Seite, was offset=20, limit=10 entspricht).

Es ist gute Praxis, Standardwerte für diese Parameter festzulegen (z. B. limit=20, offset=0 oder page=1, pageSize=20), wenn der Client sie nicht angibt. Erzwingen Sie außerdem ein maximales limit oder pageSize, um zu verhindern, dass Clients eine übermäßig große Anzahl von Datensätzen anfordern, was den Server belasten könnte.

b. Backend-Logik (konzeptionell):
Wenn der Server diese Anfrage empfängt, muss er diese Parameter in eine Datenbankabfrage übersetzen.

// Beispiel in Java mit Spring Boot
@GetMapping("/items")
public ResponseEntity<PaginatedResponse<Item>> getItems(
    @RequestParam(defaultValue = "0") int offset,
    @RequestParam(defaultValue = "20") int limit
) {
    // Limit validieren, um Missbrauch zu verhindern
    if (limit > 100) {
        limit = 100; // Ein maximales Limit erzwingen
    }

    List<Item> items = itemRepository.findItemsWithOffsetLimit(offset, limit);
    long totalItems = itemRepository.countTotalItems(); // Für Metadaten

    // Paginierte Antwort erstellen und zurückgeben
    // ...
}

c. Datenbankabfrage (SQL-Beispiel):
Die meisten relationalen Datenbanken unterstützen Offset- und Limit-Klauseln direkt.

Für PostgreSQL oder MySQL:

SELECT *
FROM items
ORDER BY created_at DESC -- Konsistente Reihenfolge ist entscheidend für eine stabile Paginierung
LIMIT 10 -- Dies ist der Parameter 'limit'
OFFSET 20; -- Dies ist der Parameter 'offset'

Für SQL Server (ältere Versionen verwenden möglicherweise ROW_NUMBER()):

SELECT *
FROM items
ORDER BY created_at DESC
OFFSET 20 ROWS
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

Für Oracle:

SELECT *
FROM (
    SELECT i.*, ROWNUM rnum
    FROM (
        SELECT *
        FROM items
        ORDER BY created_at DESC
    ) i
    WHERE ROWNUM <= 20 + 10 -- offset + limit
)
WHERE rnum > 20; -- offset

Wichtiger Hinweis zur Reihenfolge: Damit die Offset/Limit-Paginierung zuverlässig ist, muss der zugrunde liegende Datensatz nach einem konsistenten und eindeutigen (oder nahezu eindeutigen) Schlüssel oder einer Kombination von Schlüsseln sortiert werden. Wenn sich die Reihenfolge der Elemente zwischen den Anfragen ändern kann (z. B. wenn neue Elemente eingefügt oder Elemente so aktualisiert werden, dass sich ihre Sortierreihenfolge ändert), können Benutzer doppelte Elemente sehen oder Elemente verpassen, wenn sie durch die Seiten navigieren. Eine gängige Wahl ist die Sortierung nach Erstellungszeitstempel oder einer primären ID.

d. API-Antwortstruktur:
Eine gute paginierte Antwort sollte nicht nur die Daten für die aktuelle Seite, sondern auch Metadaten enthalten, um dem Client bei der Navigation zu helfen.

{
  "data": [
    // Array von Elementen für die aktuelle Seite
    { "id": "item_21", "name": "Item 21", ... },
    { "id": "item_22", "name": "Item 22", ... },
    // ... bis zu 'limit' Elemente
    { "id": "item_30", "name": "Item 30", ... }
  ],
  "pagination": {
    "offset": 20,
    "limit": 10,
    "totalItems": 5000, // Gesamtzahl der verfügbaren Elemente
    "totalPages": 500, // Berechnet als ceil(totalItems / limit)
    "currentPage": 3 // Berechnet als (offset / limit) + 1
  },
  "links": { // HATEOAS-Links für die Navigation
    "self": "/items?offset=20&limit=10",
    "first": "/items?offset=0&limit=10",
    "prev": "/items?offset=10&limit=10", // Null, wenn auf der ersten Seite
    "next": "/items?offset=30&limit=10", // Null, wenn auf der letzten Seite
    "last": "/items?offset=4990&limit=10"
  }
}

Das Bereitstellen von HATEOAS-Links (Hypermedia as the Engine of Application State) (self, first, prev, next, last) ist eine REST-Best Practice. Es ermöglicht Clients, durch die Seiten zu navigieren, ohne die URLs selbst erstellen zu müssen.

Vorteile der Offset/Limit-Paginierung:

• Einfachheit: Einfach zu verstehen und zu implementieren.
• Zustandsbehaftete Navigation: Ermöglicht die direkte Navigation zu einer bestimmten Seite (z. B. "zu Seite 50 springen").
• Weitgehend unterstützt: Datenbankunterstützung für OFFSET und LIMIT ist üblich.

Nachteile der Offset/Limit-Paginierung:

• Leistungsverschlechterung bei großen Offsets: Wenn der offset-Wert zunimmt, können Datenbanken langsamer werden. Die Datenbank muss oft noch alle offset + limit Zeilen durchsuchen, bevor die offset Zeilen verworfen werden. Dies kann für tiefe Seiten ineffizient sein.
• Datenschiefe/verpasste Elemente: Wenn neue Elemente hinzugefügt oder vorhandene Elemente aus dem Datensatz entfernt werden, während ein Benutzer paginiert, kann sich das "Fenster" der Daten verschieben. Dies kann dazu führen, dass ein Benutzer dasselbe Element auf zwei verschiedenen Seiten sieht oder ein Element ganz verpasst. Dies ist besonders problematisch bei häufig aktualisierten Datensätzen. Wenn Sie sich beispielsweise auf Seite 2 (Elemente 11-20) befinden und ein neues Element am Anfang der Liste hinzugefügt wird, ist das, was zuvor Element 21 war, jetzt Element 22, wenn Sie Seite 3 anfordern. Sie könnten das neue Element 21 verpassen oder Duplikate sehen, je nach dem genauen Zeitpunkt und den Löschmustern.

2. Cursorbasierte (Keyset/Seek-) Paginierung

Die cursorbasierte Paginierung behebt einige der Mängel von Offset/Limit, insbesondere die Leistung bei großen Datensätzen und Datenkonsistenzprobleme. Anstatt sich auf einen absoluten Offset zu verlassen, verwendet sie einen "Cursor", der auf ein bestimmtes Element im Datensatz zeigt. Der Client fordert dann Elemente "nach" oder "vor" diesem Cursor an.

Der Cursor ist typischerweise eine nicht transparente Zeichenfolge, die den/die Wert(e) des/der Sortierschlüssel(s) des letzten Elements codiert, das auf der vorherigen Seite abgerufen wurde.

Technische Implementierungsschritte:

a. API-Anfrageparameter:
Der Client würde eine Anfrage wie folgt stellen:
GET /items?limit=10 (für die erste Seite)
Und für nachfolgende Seiten:
GET /items?limit=10&after_cursor=opaquestringrepresentinglastitemid
Oder, um rückwärts zu paginieren (weniger üblich, aber möglich):
GET /items?limit=10&before_cursor=opaquestringrepresentingfirstitemid

Der Parameter limit definiert weiterhin die Seitengröße.

b. Was ist ein Cursor?
Ein Cursor sollte sein:

• Undurchsichtig für den Client: Der Client muss seine interne Struktur nicht verstehen. Er empfängt sie einfach von einer Antwort und sendet sie in der nächsten Anfrage zurück.
• Basierend auf eindeutigen und sequenziell geordneten Spalten: Typischerweise ist dies die primäre ID (wenn sie sequenziell ist, wie eine UUIDv1 oder eine Datenbanksequenz) oder eine Zeitstempelspalte. Wenn eine einzelne Spalte nicht eindeutig genug ist (z. B. können mehrere Elemente denselben Zeitstempel haben), wird eine Kombination von Spalten verwendet (z. B. timestamp + id).
• Codierbar und decodierbar: Oft Base64-codiert, um sicherzustellen, dass sie URL-sicher ist. Es könnte so einfach wie die ID selbst sein oder ein JSON-Objekt { "last_id": 123, "last_timestamp": "2023-10-27T10:00:00Z" }, das dann Base64-codiert wird.

c. Backend-Logik (konzeptionell):

// Beispiel in Java mit Spring Boot
@GetMapping("/items")
public ResponseEntity<CursorPaginatedResponse<Item>> getItems(
    @RequestParam(defaultValue = "20") int limit,
    @RequestParam(required = false) String afterCursor
) {
    // Limit validieren
    if (limit > 100) {
        limit = 100;
    }

    // Cursor decodieren, um die Eigenschaften des zuletzt gesehenen Elements zu erhalten
    // z. B. LastSeenItemDetails lastSeen = decodeCursor(afterCursor);
    // Wenn afterCursor null ist, ist es die erste Seite.

    List<Item> items;
    if (afterCursor != null) {
        DecodedCursor decoded = decodeCursor(afterCursor); // z. B. { lastId: "some_uuid", lastCreatedAt: "timestamp" }
        items = itemRepository.findItemsAfter(decoded.getLastCreatedAt(), decoded.getLastId(), limit);
    } else {
        items = itemRepository.findFirstPage(limit);
    }

    String nextCursor = null;
    if (!items.isEmpty() && items.size() == limit) {
        // Unter der Annahme, dass Elemente sortiert sind, wird das letzte Element in der Liste verwendet, um den nächsten Cursor zu generieren
        Item lastItemOnPage = items.get(items.size() - 1);
        nextCursor = encodeCursor(lastItemOnPage.getCreatedAt(), lastItemOnPage.getId());
    }

    // Cursor-paginierte Antwort erstellen und zurückgeben
    // ...
}

// Hilfsmethoden zum Codieren/Decodieren von Cursorn
// private DecodedCursor decodeCursor(String cursor) { ... }
// private String encodeCursor(Timestamp createdAt, String id) { ... }

d. Datenbankabfrage (SQL-Beispiel):
Der Schlüssel ist die Verwendung einer WHERE-Klausel, die Datensätze basierend auf dem/den Sortierschlüssel(n) aus dem Cursor filtert. Die ORDER BY-Klausel muss mit der Zusammensetzung des Cursors übereinstimmen.

Unter der Annahme der Sortierung nach created_at (absteigend) und dann nach id (absteigend) als Tie-Breaker für eine stabile Reihenfolge, wenn created_at nicht eindeutig ist:

Für die erste Seite:

SELECT *
FROM items
ORDER BY created_at DESC, id DESC
LIMIT 10;

Für nachfolgende Seiten, wenn der Cursor zu last_created_at_from_cursor und last_id_from_cursor decodiert wurde:

SELECT *
FROM items
WHERE (created_at, id) < (CAST('last_created_at_from_cursor' AS TIMESTAMP), CAST('last_id_from_cursor' AS UUID)) -- Oder geeignete Typen
-- Für aufsteigende Reihenfolge wäre es >
-- Der Tupelvergleich (created_at, id) < (val1, val2) ist eine prägnante Möglichkeit, Folgendes zu schreiben:
-- WHERE created_at < 'last_created_at_from_cursor'
--    OR (created_at = 'last_created_at_from_cursor' AND id < 'last_id_from_cursor')
ORDER BY created_at DESC, id DESC
LIMIT 10;

Diese Art von Abfrage ist sehr effizient, insbesondere wenn ein Index für (created_at, id) vorhanden ist. Die Datenbank kann direkt zur Startposition "suchen", ohne irrelevante Zeilen zu scannen.

e. API-Antwortstruktur:

{
  "data": [
    // Array von Elementen für die aktuelle Seite
    { "id": "item_N", "createdAt": "2023-10-27T10:05:00Z", ... },
    // ... bis zu 'limit' Elemente
    { "id": "item_M", "createdAt": "2023-10-27T10:00:00Z", ... }
  ],
  "pagination": {
    "limit": 10,
    "hasNextPage": true, // Boolescher Wert, der angibt, ob es weitere Daten gibt
    "nextCursor": "base64encodedcursorstringforitem_M" // Undurchsichtige Zeichenfolge
    // Möglicherweise ein "prevCursor", wenn bidirektionale Cursor unterstützt werden
  },
  "links": {
    "self": "/items?limit=10&after_cursor=current_request_cursor_if_any",
    "next": "/items?limit=10&after_cursor=base64encodedcursorstringforitem_M" // Null, wenn keine nächste Seite
  }
}

Beachten Sie, dass die cursorbasierte Paginierung typischerweise keine totalPages oder totalItems bereitstellt, da die Berechnung dieser eine vollständige Tabellenscan erfordern würde, wodurch einige der Leistungsvorteile negiert würden. Wenn diese unbedingt benötigt werden, kann ein separater Endpunkt oder eine Schätzung bereitgestellt werden.

Vorteile der cursorbasierten Paginierung:

• Leistung bei großen Datensätzen: Funktioniert im Allgemeinen besser als Offset/Limit für tiefe Paginierung, da die Datenbank mithilfe von Indizes effizient zur Position des Cursors suchen kann.
• Stabil in dynamischen Datensätzen: Weniger anfällig für verpasste oder doppelte Elemente, wenn Daten häufig hinzugefügt oder entfernt werden, da der Cursor an einem bestimmten Element verankert ist. Wenn ein Element vor dem Cursor gelöscht wird, hat dies keine Auswirkungen auf nachfolgende Elemente.
• Geeignet für unendliches Scrollen: Das "nächste Seite"-Modell passt natürlich zu UIs mit unendlichem Scrollen.

Nachteile der cursorbasierten Paginierung:

• Kein "Zu Seite springen": Benutzer können nicht direkt zu einer beliebigen Seitenzahl navigieren (z. B. "Seite 5"). Die Navigation erfolgt ausschließlich sequenziell (nächste/vorherige).
• Komplexere Implementierung: Das Definieren und Verwalten von Cursorn, insbesondere mit mehreren Sortierspalten oder komplexen Sortierreihenfolgen, kann komplizierter sein.
• Sortierbeschränkungen: Die Sortierreihenfolge muss festgelegt und auf den Spalten basieren, die für den Cursor verwendet werden. Das Ändern der Sortierreihenfolge im laufenden Betrieb mit Cursorn ist komplex.

Auswahl der richtigen Strategie

Die Wahl zwischen Offset/Limit und cursorbasierter Paginierung hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab:

• Offset/Limit ist oft ausreichend, wenn:
• Der Datensatz relativ klein ist oder sich nicht häufig ändert.
• Die Möglichkeit, zu beliebigen Seiten zu springen, ein wichtiges Feature ist.
• Die Implementierungseinfachheit eine hohe Priorität hat.
• Die Leistung für sehr tiefe Seiten keine große Rolle spielt.
• Cursorbasiert wird im Allgemeinen bevorzugt, wenn:
• Sie mit sehr großen, sich häufig ändernden Datensätzen arbeiten.
• Leistung im großen Maßstab und Datenkonsistenz während der Paginierung von größter Bedeutung sind.
• Die sequenzielle Navigation (wie unendliches Scrollen) der primäre Anwendungsfall ist.
• Sie keine Gesamtseitenzahlen anzeigen oder das Springen zu bestimmten Seiten zulassen müssen.

In einigen Systemen wird sogar ein Hybridansatz verwendet, oder es werden verschiedene Strategien für verschiedene Anwendungsfälle oder Endpunkte angeboten.

Best Practices für die Implementierung der Paginierung

Unabhängig von der gewählten Strategie sollten Sie sich an diese Best Practices halten:

1. Konsistente Parameternamen: Verwenden Sie klare und konsistente Namen für Ihre Paginierungsparameter (z. B. limit, offset, page, pageSize, after_cursor, before_cursor). Halten Sie sich an eine Konvention (z. B. camelCase oder snake_case) in Ihrer gesamten API.
2. Navigationslinks bereitstellen (HATEOAS): Wie in den Antwortbeispielen gezeigt, fügen Sie Links für self, next, prev, first und last (falls zutreffend) ein. Dies macht die API leichter auffindbar und entkoppelt den Client von der Logik zum Erstellen von URLs.
3. Standardwerte und maximale Grenzwerte:

• Legen Sie immer sinnvolle Standardwerte für limit fest (z. B. 10 oder 25).
• Erzwingen Sie ein maximales limit, um zu verhindern, dass Clients zu viele Daten anfordern und den Server überlasten (z. B. maximal 100 Datensätze pro Seite). Geben Sie einen Fehler zurück oder begrenzen Sie das Limit, wenn ein ungültiger Wert angefordert wird.

1. Klare API-Dokumentation: Dokumentieren Sie Ihre Paginierungsstrategie gründlich:

• Erklären Sie die verwendeten Parameter.
• Stellen Sie Beispielanfragen und -antworten bereit.
• Erläutern Sie die Standard- und Höchstgrenzen.
• Erklären Sie, wie Cursor verwendet werden (falls zutreffend), ohne ihre interne Struktur preiszugeben, wenn sie undurchsichtig sein sollen.

1. Konsistente Sortierung: Stellen Sie sicher, dass die zugrunde liegenden Daten für jede paginierte Anfrage konsistent sortiert werden. Für Offset/Limit ist dies unerlässlich, um Datenschiefe zu vermeiden. Für cursorbasiert bestimmt die Sortierreihenfolge, wie Cursor erstellt und interpretiert werden. Verwenden Sie eine eindeutige Tie-Breaker-Spalte (z. B. eine primäre ID), wenn die primäre Sortierspalte doppelte Werte haben kann.
2. Randfälle behandeln:

• Leere Ergebnisse: Geben Sie ein leeres Datenarray und entsprechende Paginierungsmetadaten zurück (z. B. totalItems: 0 oder hasNextPage: false).
• Ungültige Parameter: Geben Sie einen 400 Bad Request-Fehler zurück, wenn Clients ungültige Paginierungsparameter angeben (z. B. negatives Limit, nicht ganzzahlige Seitenzahl).
• Cursor nicht gefunden (für cursorbasiert): Wenn ein bereitgestellter Cursor ungültig ist oder auf ein gelöschtes Element zeigt, entscheiden Sie sich für ein Verhalten: Geben Sie einen 404 Not Found oder 400 Bad Request zurück oder greifen Sie auf die erste Seite zurück.

1. Überlegungen zur Gesamtanzahl:

• Für Offset/Limit ist die Bereitstellung von totalItems und totalPages üblich. Beachten Sie, dass COUNT(*) für sehr große Tabellen langsam sein kann. Untersuchen Sie datenbankspezifische Optimierungen oder Schätzungen, wenn dies zu einem Engpass wird.
• Für cursorbasiert wird totalItems oft aus Leistungsgründen weggelassen. Wenn dies erforderlich ist, sollten Sie eine geschätzte Anzahl oder einen separaten Endpunkt bereitstellen, der sie berechnet (möglicherweise asynchron).

1. Fehlerbehandlung: Geben Sie geeignete HTTP-Statuscodes für Fehler zurück (z. B. 400 für fehlerhafte Eingaben, 500 für Serverfehler beim Abrufen von Daten).
2. Sicherheit: Stellen Sie sicher, dass die paginierten Daten die Autorisierungsregeln einhalten, auch wenn dies kein direkter Paginierungsmechanismus ist. Ein Benutzer sollte nur in der Lage sein, Daten zu paginieren, die er sehen darf.
3. Caching: Paginierte Antworten können oft zwischengespeichert werden. Für die offsetbasierte Paginierung ist GET /items?page=2&pageSize=10 sehr zwischenspeicherbar. Für cursorbasiert ist GET /items?limit=10&after_cursor=XYZ ebenfalls zwischenspeicherbar. Stellen Sie sicher, dass Ihre Caching-Strategie gut mit der Art und Weise funktioniert, wie Paginierungslinks generiert und genutzt werden. Invalidierungsstrategien müssen berücksichtigt werden, wenn sich die zugrunde liegenden Daten häufig ändern.

Erweiterte Themen (kurze Erwähnungen)

• Unendliches Scrollen: Die cursorbasierte Paginierung ist eine natürliche Ergänzung für UIs mit unendlichem Scrollen. Der Client ruft die erste Seite ab, und wenn der Benutzer sich dem Ende nähert, verwendet er den nextCursor, um die nachfolgenden Elemente abzurufen.
• Paginierung mit komplexer Filterung und Sortierung: Wenn Sie die Paginierung mit dynamischen Filter- und Sortierparametern kombinieren, stellen Sie sicher, dass:
• Für Offset/Limit: Die totalItems-Anzahl den gefilterten Datensatz genau widerspiegelt.
• Für cursorbasiert: Der Cursor den Zustand sowohl der Sortierung als auch der Filterung codiert, wenn diese sich darauf auswirken, was "nächstes" bedeutet. Dies kann das Cursor-Design erheblich erschweren. Oft wird die Paginierung zurückgesetzt, wenn sich Filter oder die Sortierreihenfolge ändern, auf die "erste Seite" der neuen Ansicht.
• GraphQL-Paginierung: GraphQL hat seine eigene standardisierte Art und Weise, die Paginierung zu handhaben, oft als "Connections" bezeichnet. Es verwendet typischerweise die cursorbasierte Paginierung und hat eine definierte Struktur für die Rückgabe von Kanten (Elemente mit Cursorn) und Seiteninformationen. Wenn Sie GraphQL verwenden, halten Sie sich an seine Konventionen (z. B. die Relay Cursor Connections-Spezifikation).

Fazit

Die korrekte Implementierung der Paginierung ist grundlegend für den Aufbau skalierbarer und benutzerfreundlicher REST-APIs. Während die Offset/Limit-Paginierung einfacher zu beginnen ist, bietet die cursorbasierte Paginierung eine überlegene Leistung und Konsistenz für große, dynamische Datensätze. Indem Sie die technischen Details jeder Strategie verstehen, diejenige auswählen, die am besten zu den Anforderungen Ihrer Anwendung passt, und die Best Practices für die Implementierung und das API-Design befolgen, können Sie sicherstellen, dass Ihre API Ihren Clients effizient Daten liefert, unabhängig von der Skalierung. Denken Sie daran, immer die klare Dokumentation und die robuste Fehlerbehandlung zu priorisieren, um den API-Nutzern ein reibungsloses Erlebnis zu bieten.