RPC REST GraphQL わかりやすく解説

現代のソフトウェア開発において、アプリケーションが単独で存在することはほとんどありません。それらは相互に通信し、データを交換し、アクションをトリガーし合い、広大で相互接続されたエコシステムを形成しています。この通信は、さまざまなソフトウェアコンポーネントがどのように相互作用するかを定義するルールとプロトコルであるApplication Programming Interface（API）によって調整されます。数十年にわたり、このサービス間通信を促進するためにいくつかのアーキテクチャスタイルとプロトコルが登場しました。その中でも最も著名なのが、Remote Procedure Call（RPC）、Representational State Transfer（REST）、そしてGraphQLです。

これらの3つのパラダイムを理解することは、分散システムを設計するすべての開発者やアーキテクトにとって非常に重要です。それぞれが独自の哲学、強み、弱み、そして理想的な使用例を持っています。この記事では、RPC、REST、GraphQLを明確に説明し、そのコアコンセプト、運用メカニズム、利点、欠点、そしてそれぞれが輝くシナリオについて掘り下げます。

基盤：クライアント-サーバー通信

詳細に入る前に、これらすべてが共通して提供する基本的なモデル、つまりクライアント-サーバー通信を理解することが不可欠です。このモデルでは、クライアント（ウェブブラウザ、モバイルアプリ、別のサーバーなど）が何らかのデータを要求したり、アクションを実行したいと考えます。同時に、サーバー（リモートマシンまたはプロセス）がデータをホストしたり、アクションを実行するためのロジックを持っています。クライアントはサーバーにリクエストを送信し、サーバーはレスポンスを返します。これから議論するRPC、REST、GraphQLといったメカニズムは、これらのリクエストとレスポンスを構造化するさまざまな方法です。

RPC：ネットワークを介した関数の呼び出し

RPCとは？

Remote Procedure Call（RPC）は、プロセス間通信のための最も初期かつ最も直接的なパラダイムの一つです。その基本的な考え方は、リモートサーバーへのリクエストをローカル関数やプロシージャ呼び出しのように見せかけ、操作することです。クライアントアプリケーションは、ローカル関数（「プロシージャ」）のように見えるものを呼び出しますが、この関数の実行は実際にはリモートサーバー上で行われます。ネットワーク通信の複雑さは慎重に抽象化されており、分散プログラミングに従来の単一マシンプログラミングのようなシンプルさをもたらします。

RPCの仕組み：

RPCプロセスは、リモート実行を透過的にするための協調的な一連のステップを経て展開されます。まず、クライアントはリモートプロシージャの「スタブ」または「プロキシ」を持っています。このスタブは実際のリモートプロシージャのシグネチャを模倣しています。クライアントアプリケーションがこのスタブを呼び出すとき、ロジックはローカルで実行されません。代わりに、クライアントスタブは関数に渡されたパラメータを取得し、それらを「マーシャリング」または「シリアライズ」します。この重要なステップは、パラメータをメモリ内表現からネットワーク伝送に適した形式（バイナリ、XML、JSONなど）に変換します。

マーシャリングに続いて、これらのシリアライズされたパラメータは、呼び出す特定のプロシージャの識別子と共に、ネットワークを介してサーバーに送信されます。サーバー側では、「スケルトン」またはサーバー側スタブが着信リクエストを待ち受け、受信します。このサーバースケルトンは、受信したデータを「アンマーシャリング」または「デシリアライズ」するタスクを引き受け、実際のサーバープロシージャが期待するパラメータに変換し直します。

パラメータが正常に再構築されると、サーバースケルトンはサーバー上の指定されたプロシージャを呼び出し、アンマーシャリングされたパラメータを渡します。プロシージャが実行を完了すると、その戻り値と発生した例外は、サーバースケルトンによってマーシャリングされます。このシリアライズされたレスポンスは、ネットワークを介してクライアントスタブに送信されます。レスポンスを受信すると、クライアントスタブはそれをアンマーシャリングし、データをクライアントアプリケーションがすぐに理解できる戻り値に変換し直します。最後に、クライアントスタブはこの値を元の呼び出し元コードに返し、ローカル関数呼び出しが行われたかのような錯覚を完了させます。

RPCの主な特徴：

RPC APIは通常、アクション指向です。addUser(userDetails)やcalculatePrice(itemId, quantity)のような動詞やコマンドを中心に設計されています。主な焦点は「実行できるアクション」です。

伝統的に、RPCシステムのクライアントとサーバーは密結合を示します。クライアントは、サーバーで利用可能な特定の関数名と正確なパラメータシグネチャを明示的に知っている必要があります。したがって、サーバー側の変更はクライアント側での対応する変更を頻繁に必要とします。

RPCフレームワークは通常、共有のInterface Definition Language (IDL)から様々なプログラミング言語でクライアントスタブとサーバースケルトンを生成するためのツールを提供します。IDLの例には、CORBA IDL、Protocol Buffers (.proto files)、Apache Thrift IDLなどがあります。このコード生成機能は相互運用性を促進します。

効率に関しては、多くのRPCプロトコル、特にバイナリ形式を採用しているものは、データサイズと処理速度の点で最適なパフォーマンスを実現するように設計されています。

進化：gRPC

XML-RPCやJava RMIのような以前のRPC実装には certain limitations がありましたが、gRPC (Google RPC) のような現代のフレームワークの登場により、RPCパラダイムは significant resurgence を経験しました。gRPCは substantial enhancements を導入しています。主にIDLとして、またメッセージのシリアライズにProtocol Buffersを使用しています。Protocol Buffersは、構造化データをシリアライズするための言語非依存、プラットフォームニュートラル、拡張可能なメカニズムを提供し、XMLよりもコンパクト、高速、シンプルであると often described されています。

さらに、gRPCはHTTP/2上で動作し、多重化（単一接続で複数のリクエストとレスポンスを許可）、サーバープッシュ機能、ヘッダー圧縮などの advanced features を可能にします。これらの機能は collectively 性能向上とレイテンシ削減に貢献します。

gRPCの notable strength は、様々なストリーミングモードをサポートしていることです。これには、ユニタリ（単純なリクエスト-レスポンスパターン）、サーバーストリーミング（クライアントがリクエストを送信し、サーバーがメッセージのストリームで応答）、クライアントストリーミング（クライアントがメッセージのストリームを送信し、サーバーが単一のレスポンスを発行）、双方向ストリーミング（クライアントとサーバーの両方が独立してメッセージのストリームを送信できる）が含まれます。

最後に、gRPCは堅牢なコード生成ツールを提供し、多数の popular programming languages でクライアントおよびサーバーコードの自動生成を可能にします。

RPCの利点（特にgRPCのような現代のRPC）：

• パフォーマンス：特にProtocol BuffersのようなバイナリプロトコルとHTTP/2を組み合わせて使用する場合、 exceptionally performant になります。低レイテンシは hallmark benefit です。
• シンプルさ（開発者向け）：リモート呼び出しをローカル関数として抽象化することで、特に内部マイクロサービスにおいて、開発労力を significantly simplify できます。
• 厳密に型付けされた契約：IDLはクライアントとサーバー間の明確で unambiguous な契約を強制し、コンパイル時の統合エラーの捕捉に役立ちます。
• ストリーミング機能：リアルタイムデータフローや large datasets の転送を要求するシナリオで excels します。
• コード生成：クライアントライブラリとサーバースタブの自動生成により、開発者が記述する必要のある boilerplate code の量を削減します。

RPCの欠点：

• 密結合：IDLを使用しても、プロシージャシグネチャの変更は、クライアントコードとサーバーコードの両方の regeneration and redeployment を frequently necessitate します。
• 発見性：RESTとは異なり、IDLまたは関連ドキュメントへの事前のアクセスなしに、利用可能なプロシージャまたはその構造を discover するための標準化されたメソッドはありません。
• ブラウザフレンドリーさの低さ（歴史的に）：従来のRPCメカニズムは、RESTと比較してウェブブラウザとの直接統合が as straightforward ではありませんでした。gRPC-Webはこのギャップを bridge することを目指していますが、通常はプロキシ層が必要です。
• ファイアウォールトラバーサル：非HTTPベースのRPCメカニズムは、主にHTTPトラフィックを許可するように構成されたファイアウォールで difficulties に遭遇することが sometimes ありました。gRPCはHTTP/2を使用することで、この懸念を largely mitigates します。

RPCを使用する場合：

パフォーマンスと低レイテンシが critical design goals である内部マイクロサービス通信には、RPC（特にgRPC）を検討してください。また、複雑な high-performance streaming of data を必要とするアプリケーションにも well-suited です。サービス間の明確に定義された strongly-typed contract が望ましい場合、RPCは significant advantages を提供します。多言語環境で、 multiple languages のコード生成が開発を streamline できる場合も、RPCから benefit します。最後に、ネットワーク制約のある環境でメッセージサイズの効率が paramount である場合、RPC、特にProtocol Buffersを使用したgRPCは strong candidate です。

REST：リソースとハイパーメディア

RESTとは？

REST、またはRepresentational State Transferは、プロトコルや rigid standard ではなく、ネットワークアプリケーションを設計するための architectural style です。これは、Roy Fieldingによって彼の2000年の博士論文で meticulously 定義されました。RESTはHTTPの既存の機能とプロトコルを skillfully 活用し、 stateless、クライアント-サーバー、 cacheable な通信モードに emphasis を置いています。中心的な概念は、URLによって一意に識別されるリソース（データエンティティ）と、標準HTTPメソッドを使用してこれらのリソースとの相互作用が実行されることです。

RESTのコア原則（制約）：

RESTのアーキテクチャスタイルは、いくつかの guiding constraints によって定義されています。

基本的な原則は、クライアント-サーバーアーキテクチャです。これは懸念事項の明確な分離を mandating します。クライアントはユーザーインターフェースとユーザーエクスペリエンスの側面を担当し、サーバーはデータストレージ、ビジネスロジック、およびAPI自体の provision を管理します。

もう一つの crucial constraint はステートレス性です。クライアントからサーバーに送信されるすべてのリクエストは、サーバーがそのリクエストを理解し処理するために必要なすべての情報を encapsulate する必要があります。サーバーは個々のリクエスト間でクライアントコンテキスト（セッション状態）を retain しません。セッションに関連する state はクライアント側で維持されます。

キャッシュ可能性も key tenet です。サーバーによって生成されるレスポンスは、 cacheable または non-cacheable として自分自身を explicitly define する必要があります。これにより、クライアントおよび intermediary systems （Content Delivery NetworksやCDNなど）はレスポンスをキャッシュでき、 performance and scalability を significantly enhance できます。

RESTシステムは、階層化システムとして設計されています。これは、クライアントが通常、 end server に直接接続されているのか、または通信パス上の intermediary （ロードバランサーやプロキシなど）に接続されているのかを ascertain できないことを意味します。Intermediary servers は、ロードバランシングを facilitating し、 shared caches を提供することで、システム scalability を bolster できます。

Uniform Interface constraint は、RESTを最も distinguishes し、アーキテクチャを simplify and decouple する役割を果たすものと言えます。この制約は、いくつかの sub-constraints にさらに分解されます。

第一に、リソースの識別：すべての概念的なリソースは、URI（Uniform Resource Identifiers）、通常はURLを使用してリクエスト内で識別されます。例えば、/users/123は特定のユーザーリソースを一意に識別します。

第二に、表現を介したリソースの操作：クライアントは、リソース上で直接メソッドを呼び出すのではなく、これらのリソースの表現を交換することでリソースと相互作用します。表現は、JSON、XML、HTMLなど、様々な形式で可能です。クライアントはAcceptヘッダーを使用して preferred format(s) を示し、サーバーはContent-Typeヘッダーを使用して送信された表現の形式を指定します。

第三に、自己記述的なメッセージ：交換される各メッセージは、それがどのように処理されるべきかを記述するための十分な情報を含んでいなければなりません。例えば、Content-TypeやContent-LengthのようなHTTPヘッダーはメッセージボディに関するメタデータを提供し、ステータスコードはクライアントにリクエストの結果を知らせます。

第四に、アプリケーション状態のエンジンとしてのハイパーメディア（HATEOAS）：この原則は、RESTの最も洗練された、そして時には最も実装されていない側面と考えられており、サーバーレスポンスにリンク（ハイパーメディア）を含めることを dictates します。これらのリンクは、次にクライアントが実行できるアクションやアクセスできる関連リソースを示すことで、クライアントをガイドします。これにより、クライアントは hardcoded URI に依存するのではなく、APIを dynamically にナビゲートできます。例えば、ユーザーリソースのレスポンスには、そのユーザーの注文を表示したり、プロファイル詳細を更新したりするためのリンクが含まれる場合があります。

オプションの制約はCode on Demandです。これにより、サーバーはJavaScriptスニペットなどの executable code を転送することで、クライアントの機能を一時的に extend or customize できます。

RESTの仕組み：

RESTfulシステムでは、すべてがリソース（例：ユーザー、製品、注文）として概念化されます。各リソースはURIによって一意に識別されます。例えば、GET /usersはユーザーのリストを取得し、GET /users/123はID 123の特定のユーザーを取得する可能性があります。

標準のHTTPメソッド（動詞）は、これらのリソースに対してアクションを実行するために使用されます。GETはリソースを取得するために使用されます。POSTは通常、新しいリソースを作成するか、プロセスをトリガーするために使用でき、新しいリソースのデータはリクエストボディで送信されます。PUTは既存のリソースを更新するために使用され、通常はリソースのデータを完全に置き換える必要があり、冪等性があります（複数の同一リクエストは単一のリクエストと同じ効果を持ちます）。DELETEはリソースを削除します。PATCHは既存のリソースへの部分的な更新を許可します。HEADはリソースに関するメタデータを取得し、GETと似ていますが、レスポンスボディはありません。OPTIONSは、ターゲットリソースの通信オプションに関する情報を取得するために使用されます。

HTTP標準の一部であるステータスコードは、リクエストの結果を示すために使用されます。例としては、成功した作成のための200 OK、201 Created、クライアントエラーのための400 Bad Request、リソースが存在しない場合の404 Not Found、サーバー側の問題のための500 Internal Server Errorなどがあります。

データ形式に関しては、JSON（JavaScript Object Notation）がその軽量性と解析の容易さから、REST APIでのデータ交換に最も prevalent な形式となっています。ただし、XML、HTML、または plain text も利用できます。

RESTの利点：

• シンプルさと馴染みやすさ：よく理解されているHTTP標準を活用しているため、学習、実装、利用が比較的容易です。
• ステートレス性：サーバーがリクエスト間でクライアントのセッション情報を維持する必要がないため、サーバー設計を simplify し、 scalability を enhance します。
• キャッシュ可能性：HTTPキャッシングメカニズムを直接的かつ効果的に利用して、 performance を向上させ、 server load を削減できます。
• 疎結合：クライアントとサーバーは decoupled です。リソースURIとメソッド契約が一貫している限り、どちら側の underlying implementations も independently に evolve できます。
• 発見性（HATEOASを使用する場合）：HATEOASが適切に実装されている場合、クライアントは利用可能なアクションを dynamically に発見し、リソース間を navigate できるため、APIはより flexible and evolvable になります。
• 広範な採用とツール：RESTful APIをサポートするツール、ライブラリ、クライアントSDK、ゲートウェイの vast ecosystem があります。それは inherently browser-friendly です。
• 人間が読みやすい：URIは often designed されており、JSONのような一般的なデータ形式は開発者にとって inspection and debug が容易です。

RESTの欠点：

• 過剰取得（Over-fetching）と不足取得（Under-fetching）：これらは common issues です。
• 過剰取得は、エンドポイントが特定のタスクのためにクライアントが実際に必要とする以上のデータを返す場合に発生します。例えば、ユーザー名のリストを表示するために、/usersエンドポイントは、住所、電話番号、その他の詳細を含む完全なユーザーオブジェクトをすべてのユーザーに対して返す可能性がありますが、そのほとんどが unused である可能性があります。
• 不足取得は、クライアントが完全なビューのために必要なすべてのデータを収集するために、異なるエンドポイントへの複数のリクエストを行う必要がある場合に発生します。例えば、ユーザーの詳細と最近の投稿を取得するために、クライアントはまず/users/{id}を呼び出し、次に/users/{id}/postsへの separate call を行う必要がある場合があります。
• 複数回のラウンドトリップ：不足取得の問題は often leads to multiple network round trips となり、特にモバイルや unreliable networks では latency を増加させ、 user experience に negatively impact する可能性があります。
• バージョン管理の課題：既存のクライアントを breaking することなくREST APIを evolving することは challenging です。一般的な戦略には、URIバージョン管理（例：/v1/users）、バージョン管理のための custom request headers の使用、または media type versioning （Acceptヘッダーを介して）があります。各アプローチには独自の complexities and trade-offs があります。
• HATEOASがしばしば無視される：RESTのコア原則であるにもかかわらず、HATEOASは frequently not fully implemented されます。これは、RESTが提供することを目指している true discoverability and dynamic evolvability を制限します。
• 既製の強力な型付けがない：IDLを使用するRPCシステムとは異なり、RESTはAPI契約を定義するために conventions and external documentation （OpenAPI/Swagger仕様など）に依存しています。これらはコンパイル時に always enforced されるわけではなく、 integration issues を potentially lead します。

RESTを使用する場合：

RESTは、 broad adoption、 ease of integration、 interoperability が重要な public-facing API に excellent choice です。エンティティに対する標準CRUD（Create, Read, Update, Delete）操作が主要な相互作用モードを形成する resource-centric applications に well-suited です。HTTPキャッシングの活用が performance and scalability に crucial である場合、RESTのHTTP標準との alignment は significant advantage です。statelessness と horizontal scalability が key drivers である状況も、RESTfulアーキテクチャスタイルから greatly benefit します。さらに、 hypermedia （HATEOAS）を介した discoverability がクライアントがAPIを dynamically に navigate できるように desired されている場合、RESTはそれのための framework を提供します。

GraphQL：APIのためのクエリ言語

GraphQLとは？

GraphQLは、APIのために specifically designed されたクエリ言語であり、データの type system を使用してこれらのクエリを実行するためのサーバーサイドランタイムも encompass しています。元々Facebookによって開発され、その後2015年に open-sourced されたGraphQLは、RESTfulアーキテクチャで observed された inherent limitations 、特に over-fetching と under-fetching という twin problems に直接対処するために conceived されました。これは、クライアントが必要なデータを precisely 、それ以上でもそれ以下でもなく、通常は single request-response cycle 内で要求することを empowers します。

GraphQLのコアコンセプト：

GraphQLのアーキテクチャは、いくつかの foundational concepts に基づいています。

基礎となる概念は、スキーマ定義言語（SDL）です。GraphQL APIは、厳密な type system によって rigorously 定義されています。サーバーは、クライアントがクエリを許可されているすべてのデータタイプと、これらのデータタイプ間に存在する intricate relationships を meticulously 記述するスキーマを公開します。このスキーマは、クライアントとサーバー間の binding contract として機能します。SDL内では、さまざまな constructs を定義します。

• Typesは、フェッチできるオブジェクトとそのフィールドを記述します（例：type User { id: ID!, name: String, email: String, posts: [Post] }）。
• Queriesは、データフェッチ操作のエントリポイントを定義します（例：type Query { user(id: ID!): User, posts: [Post] }）。
• Mutationsは、データ変更操作（データの作成、更新、削除）のエントリポイントを定義します（例：type Mutation { createUser(name: String!, email: String!): User }）。
• Subscriptionsは、特定のデータがサーバー上で変更されたときに、クライアントがリアルタイムアップデートを受信する方法を定義します（例：type Subscription { newPost: Post }）。

もう一つの distinguishing feature は、その typical use of a Single Endpointです。異なるリソースと操作を表すために commonly employs multiple URLs を使用するRESTとは異なり、GraphQL APIは通常、 just one endpoint （例：/graphql）を公開します。データフェッチのためのクエリ、データ変更のためのミューテーション、リアルタイムアップデートのためのサブスクリプションなど、すべてのリクエストは、 generally via an HTTP POST request を介して、この singular endpoint に directed されます。

GraphQLのパワーの中心は、クライアント指定クエリの概念です。クライアントアプリケーションは、 exactly what data it requires を explicitly specifies するクエリ文字列を構築します。これには、 primary object のフィールドだけでなく、 related objects のフィールドも含まれ、 complex data relationships を traversing できます。サーバーは then processes このクエリを処理し、 structure precisely mirrors the structure of the query submitted by the client であるJSONオブジェクトで応答します。

GraphQLの仕組み：

GraphQLシステムでの相互作用は、 well-defined flow に従います。それは、サーバーがGraphQLのSDLを使用してデータ機能を定義するスキーマ定義から始まります。

その後、クライアントクエリが構築されます。クライアントは、必要な特定のデータフィールドを detailing するGraphQLクエリ文字列を formulate します。例：GraphQL

query GetUserDetails {
  user(id: "123") {
    id
    name
    email
    posts { # Fetch related posts
      title
      content
    }
  }
}

このクエリは then sent in a Request to Serverとして、 usually as a JSON payload within an HTTP POST request 、 single GraphQL endpoint をターゲットに送信されます。

リクエストを受信すると、サーバー処理が commences します。これにはいくつかの sub-steps が含まれます。サーバーはまず、 incoming query を Parses & Validates し、その syntax をチェックし、 defined schema に conform していることを確認します。有効な場合、クエリは Execution に移ります。サーバーは「リゾルバー」関数を invoking することでクエリを実行します。GraphQLスキーマで定義された各フィールドは、 corresponding resolver function によって back されています。リゾルバーは、 specific field のデータを fetching する responsibility を持つ piece of code です。これらのリゾルバーは、データベース、他の internal or external APIs 、または even static data など、 various sources からデータを retrieve できます。

最後に、サーバーは Response to Client を formulate し、送信します。このレスポンスは、 original query の shape を mirrors するJSONオブジェクトであり、 explicitly requested されたデータのみを含んでいます。上記の example query の場合、レスポンスは次のようになります：JSON

{
  "data": {
    "user": {
      "id": "123",
      "name": "Alice Wonderland",
      "email": "alice@example.com",
      "posts": [
        {
          "title": "My First Post",
          "content": "Hello world!"
        },
        "title": "GraphQL is Cool",
          "content": "Learning about GraphQL..."
        }
      ]
    }
  }
}

GraphQLの利点：

• 過剰取得または不足取得なし：クライアントは precisely the data they require を要求するため、 highly efficient data transfer と wasted bandwidth の削減につながります。
• 複数のリソースに対する単一リクエスト：異なる概念的なリソースにまたがる関連データでさえ、 single query でフェッチできるため、 number of network round trips を significantly reducing します。
• 厳密に型付けされたスキーマ：スキーマは、クライアントとサーバー間の clear and authoritative contract として機能します。この strong typing は、 auto-completion、 static analysis、 query validation などの powerful developer tools を可能にし、 self-documentation の一種としても機能します。
• 進化性：バージョン管理に resorting することなくAPIを evolving するのが容易になります。スキーマに新しいフィールドやタイプを追加しても existing clients を break しません。なぜなら、彼らは explicitly request したデータのみを受け取るからです。古いフィールドを Deprecating するのもより straightforward です。
• サブスクリプションによるリアルタイムデータ：GraphQLには、サブスクリプションによるリアルタイムアップデートの built-in support が含まれており、クライアントはサーバー上の specific data changes を listen することができます。
• 内省的：GraphQL APIは inherently introspective です。クライアントはスキーマ自体を query して、利用可能なタイプ、フィールド、クエリ、ミューテーション、サブスクリプションを discover でき、 exploration and dynamic client generation を促進します。

GraphQLの欠点：

• 複雑性：GraphQLサーバーのセットアップと管理は、 especially concerning the implementation of resolver logic, schema design, and performance optimization に関して、 simple REST APIと比較して more complex になる可能性があります。
• キャッシング：HTTPキャッシングメカニズムは、RESTの resource-based caching と比較して、GraphQLで directly apply するのが less straightforward です。 sophisticated client-side caching solutions （Apollo ClientやRelayなど）は存在しますが、 server-side and intermediary caching は different strategies を必要とし、 field-level caching は intricate になる可能性があります。
• ファイルアップロード：GraphQL仕様は natively handle file uploads を行いません。これは typically requires workarounds 、 such as using separate REST endpoints for file handling or implementing multipart request processing libraries alongside GraphQL です。
• レート制限： effective rate limiting の実装は more complex になる可能性があります。なぜなら、GraphQLクエリの「コスト」または resource intensity は、 just by looking at it では immediately obvious ではないからです。 deeply nested or complex query は、実行に very expensive になる可能性があります。これは often necessitates query cost analysis mechanisms です。
• 学習曲線：GraphQLの概念を understanding し、 schema design best practices を mastering し、 query language 自体に proficient になるための learning curve があります。
• パフォーマンスの落とし穴： Poorly written resolvers または excessively complex, deeply nested queries は、 N+1 problem （アイテムのリストとその children をフェッチすると、リストに対して1つのクエリ、各アイテムの children に対してN個の追加クエリが発生する）のような performance issues を引き起こす可能性があります。 data loaders のような techniques を使用して carefully handled されない場合です。

GraphQLを使用する場合：

GraphQLは、ウェブアプリケーション、モバイルアプリ、IoTデバイスなど、 varying data requirements を持つ diverse clients を持つアプリケーションに particularly well-suited です。 data transfer の最小化と number of network round trips の削減が critical である状況、例えば slow or unreliable networks で動作するモバイルアプリケーションで shines します。クライアントが multiple underlying sources からデータを fetch する必要がある、または deeply nested resource relationships を navigate する必要がある complex systems の場合、GraphQLは elegant solution を提供します。 strongly typed API contract、 robust self-documentation capabilities、 API evolvability が highly valued されている場合、GraphQLはこれらの benefits を提供します。 subscriptions を介した real-time updates を必要とするアプリケーションは、この機能のGraphQLの native support を leverage できます。 Ultimately, GraphQLは、クライアントにデータフェッチの方法、 requests to their precise needs を tailoring する方法において、より多くの power and flexibility を与えたい場合に excellent choice です。

RPC vs. REST vs. GraphQL：比較一覧