GraphQL 대 REST API: 주요 차이점 설명

GraphQL과 REST는 각각 장점과 고유한 특성이 있으며 이러한 차이를 이해하는 것이 개발자들이 특정 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 GraphQL과 REST API의 주요 차이점에 대해 다루고, 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움을 주는 통찰을 제공합니다.

REST API란 무엇인가요?

REST (표상 상태 전이)는 그 inception 이후 널리 채택된 아키텍처 스타일입니다. 이 스타일은 상태 비저장 클라이언트-서버 통신 모델에 의존하며, 데이터 베이스에서 HTTP 메소드인 GET, POST, PUT, DELETE 및 PATCH와 같은 표준 CRUD (생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 작업을 수행합니다. REST API는 URI(Uniform Resource Identifiers)로 식별되는 리소스를 중심으로 구성됩니다.

REST의 주요 특성:

• 리소스 기반: 각 리소스는 URI로 식별되며, 이러한 리소스에 대해 작업을 수행합니다.
• 상태 비저장성: 클라이언트가 서버에 보낸 각 요청은 서버가 요청을 이행하는 데 필요한 모든 정보를 포함해야 합니다.
• 표준 메소드: 통신을 위해 표준 HTTP 메소드를 사용합니다.
• 확장성: 상태 비저장 특성 덕분에 REST API는 높은 확장성을 갖습니다.
• 캐시 가능: 응답은 캐시 가능 또는 비캐시 가능으로 명시적으로 표시될 수 있으며, 서버의 부하를 줄여 성능을 향상시킵니다.
• 계층화된 시스템: 아키텍처는 프록시 및 게이트웨이와 같은 중개자가 작동할 수 있는 계층화된 시스템을 허용합니다.

GraphQL이란 무엇인가요?

GraphQL은 2012년 Facebook에 의해 개발되어 2015년에 공개되었습니다. API를 위한 쿼리 언어로, 클라이언트가 필요한 데이터를 정확히 요청할 수 있게 하여 REST의 보다 유연하고 효율적인 대안을 제공합니다. 이는 REST API에서 일반적으로 발생하는 데이터의 과도한 요청 및 부족한 요청을 제거합니다.

GraphQL의 주요 특성:

• 쿼리 기반: 클라이언트는 필요한 응답의 구조를 지정합니다.
• 단일 엔드포인트: 모든 상호작용은 단일 엔드포인트를 통해 발생합니다.
• 강력하게 타입이 지정된 스키마: 스키마는 데이터 유형과 그들 간의 관계를 정의합니다.
• 효율적인 데이터 가져오기: 클라이언트는 필요한 데이터만 요청할 수 있어 전송되는 데이터의 양을 줄입니다.
• 자기 탐색: 클라이언트는 사용 가능한 유형 및 작업을 이해하기 위해 스키마 자체를 쿼리할 수 있어 강력한 개발 도구와 문서 생성이 가능합니다.
• 실시간 데이터: 실시간 데이터 업데이트를 가능하게 하기 위해 구독을 지원합니다.

GraphQL과 REST API 간의 주요 차이점

1. 데이터 가져오기

• REST: REST에서는 서버가 응답의 구조를 정의합니다. 클라이언트는 필요 이상의 데이터를 받을 수 있으며(과도한 요청) 또는 필요한 모든 데이터를 수집하기 위해 여러 요청을 해야 할 수도 있습니다(부족한 요청). 예를 들어, REST 엔드포인트는 사용자의 이름과 이메일만 필요한 상황에서 전체 사용자 프로필을 반환할 수 있습니다.
• GraphQL: 클라이언트는 필요한 데이터를 정확히 지정할 수 있습니다. 단일 요청으로 여러 리소스의 데이터를 가져올 수 있어 요청 수와 불필요한 데이터 전송량을 줄입니다. 예를 들어, GraphQL 쿼리는 단일 호출로 사용자의 이름과 이메일만 요청할 수 있어 과도한 요청을 피할 수 있습니다.

2. 엔드포인트

• REST: 일반적으로 서로 다른 리소스에 대해 여러 엔드포인트가 포함됩니다. 각 리소스는 고유한 URI를 가집니다. 예를 들어, /users, /posts, /comments는 REST API에서 개별 엔드포인트일 수 있습니다.
• GraphQL: 모든 상호작용에 대해 단일 엔드포인트를 사용합니다. 클라이언트는 이 엔드포인트로 쿼리를 보내 필요한 데이터를 검색합니다. 이를 통해 모든 데이터 요청에 대해 단일 진입점만 존재하므로 API 설계가 간단해집니다.

3. 유연성

• REST: 데이터 가져기 측면에서 덜 유연합니다. 서버가 응답의 구조를 결정하며, 클라이언트는 이에 맞춰야 합니다. 필요한 데이터가 여러 리소스에 걸쳐 있는 경우 클라이언트는 여러 요청을 보내고 클라이언트 측에서 데이터를 집계해야 할 수 있습니다.
• GraphQL: 매우 유연합니다. 클라이언트는 응답의 모양과 구조를 정의하여 보다 맞춤형이고 효율적인 데이터 검색을 가능하게 합니다. 이 유연성은 클라이언트 측 코드의 복잡성을 크게 줄이고 네트워크 요청 수를 줄여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

4. 버전 관리

• REST: 변경 사항을 처리하기 위해 API의 버전 관리가 자주 필요합니다. 기존 클라이언트를 중단 없이 기능을 추가하거나 수정하기 위해 새로운 버전을 도입합니다. 예를 들어, /v1/users와 /v2/users는 동일한 리소스의 서로 다른 버전을 나타낼 수 있습니다.
• GraphQL: 일반적으로 버전 관리가 필요하지 않습니다. 변경 사항은 스키마를 통해 관리할 수 있으며, 클라이언트는 다른 변경 사항에 영향을 받지 않고 필요한 특정 필드를 요청할 수 있습니다. 스키마는 기존 클라이언트를 방해하지 않고 새로운 필드나 유형을 추가하여 발전할 수 있습니다.

5. 오류 처리

• REST: 요청의 성공 또는 실패를 나타내기 위해 HTTP 상태 코드를 사용합니다. 추가 오류 정보는 종종 응답 본문에 포함됩니다. 예를 들어, 404 Not Found 상태 코드는 요청한 리소스가 존재하지 않음을 나타냅니다.
• GraphQL: 응답에서 상세 오류 정보를 제공하기 위해 전용 errors 필드를 사용합니다. 부분적인 응답이 가능하여 클라이언트가 부분 성공/실패 시나리오를 보다 우아하게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 쿼리는 일부 데이터와 실패한 필드에 대한 오류 메시지를 함께 반환할 수 있습니다.

6. 문서화 및 도구

• REST: 문서는 종종 Swagger/OpenAPI와 같은 외부 도구를 통해 제공되어 상호작용 가능한 API 문서를 생성할 수 있습니다. 개발자는 API의 현재 상태를 반영하도록 문서를 수동으로 유지 관리해야 합니다.
• GraphQL: 문서는 본질적으로 스키마의 일부로 존재합니다. GraphiQL 및 GraphQL Playground와 같은 도구는 API를 탐색하고 쿼리를 테스트할 수 있는 상호작용 환경을 제공합니다. 자기 탐색 기능은 클라이언트가 스키마 자체를 쿼리하여 최신 문서를 자동으로 생성할 수 있게 합니다.

7. 성능

• REST: 성능은 과도한 요청 및 부족한 요청의 영향을 받을 수 있으며, 클라이언트가 필요한 모든 데이터를 수집하기 위해 여러 요청을 해야 할 수 있습니다. 그러나 REST의 상태 비저장 성질은 분산 시스템에서 더 나은 확장성을 낳을 수 있습니다.
• GraphQL: 클라이언트가 필요한 데이터만 요청할 수 있게 함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 복잡한 쿼리는 서버에 부담을 줄 수 있으므로 주의 깊은 최적화 및 성능 모니터링이 필요합니다.

REST를 언제 사용하나요?

• 단순 CRUD 애플리케이션: REST는 간단한 CRUD 작업이 포함된 애플리케이션에 적합합니다. 애플리케이션이 명확하게 정의된 리소스에 대한 기본적인 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제 작업을 주로 포함한다면 REST는 간단하고 효율적인 선택입니다.
• 명확하게 정의된 리소스: 리소스 및 그 관계가 명확하게 정의되고 안정적일 때 REST의 리소스 기반 접근 방식이 잘 작동합니다. 데이터 모델이 자주 변경되지 않을 가능성이 높다면 REST는 명확하고 예측 가능한 구조를 제공합니다.
• 캐시 가능 요청: REST의 표준 HTTP 메소드 및 상태 코드 사용은 쉬운 캐싱을 촉진합니다. 캐싱이 성능에 중요하다면 REST의 HTTP 캐싱 메커니즘에 대한 내장 지원이 유리할 수 있습니다.
• 기존 생태계 및 도구: REST는 다양한 도구, 라이브러리 및 모범 사례가 갖춰진 성숙한 생태계를 보유하고 있습니다. 팀이 이미 REST에 익숙하거나 REST를 사용하는 다른 시스템과 통합하는 경우, 이 접근 방식을 유지하는 것이 더 실용적일 수 있습니다.

GraphQL을 언제 사용하나요?

• 복잡한 쿼리: 복잡한 쿼리 및 여러 소스에서 데이터 가져오기가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 클라이언트가 깊이 중첩되거나 관련된 데이터를 검색해야 할 때, GraphQL의 쿼리 언어는 단일 요청으로 효율적인 데이터 검색을 가능하게 합니다.
• 클라이언트 특정 데이터 요구 사항: 서로 다른 클라이언트(예: 모바일 vs 웹)가 다양한 데이터 요구 사항을 갖고 있을 때, GraphQL의 유연성은 각 클라이언트가 필요한 데이터만 요청할 수 있도록 합니다. 이는 전송되는 데이터의 양을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 신속한 개발: 광범위한 버전 없이 신속하게 반복하고 개발할 수 있습니다. GraphQL의 스키마 발전 기능은 기존 클라이언트를 중단하지 않고 새로운 필드 및 유형을 추가하는 것을 쉽게 만듭니다.
• 실시간 애플리케이션: 실시간 데이터 업데이트를 가능하게 하는 구독을 지원합니다. 애플리케이션이 라이브 피드나 알림과 같은 실시간 기능을 필요로 한다면, GraphQL의 구독 모델이 강력한 솔루션을 제공합니다.
• 통합 데이터 접근: 애플리케이션이 여러 소스(예: 데이터베이스, 타사 API, 마이크로서비스)에서 데이터를 집계해야 할 경우, GraphQL의 단일 API 엔드포인트를 통한 다양한 백엔드 통합 기능이 데이터 접근 및 관리를 간소화합니다.

도전 과제 및 고려 사항

보안

• REST: 보안 고려 사항에는 인증 및 권한 관리, 일반적인 웹 취약점(예: SQL 인젝션, XSS)으로부터 보호, HTTPS를 통한 안전한 데이터 전송 보장이 포함됩니다. REST API는 종종 토큰(예: JWT) 또는 API 키를 사용하여 인증합니다.
• GraphQL: 유사한 보안 고려 사항이 적용되지만, GraphQL 쿼리의 유연성은 추가적인 과제를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 악의적인 클라이언트는 서버를 압도할 수 있는 복잡한 쿼리를 작성할 수 있습니다(쿼리 깊이 및 복잡성 제어). 속도 제한, 쿼리 화이트리스트 및 지속적인 쿼리는 이러한 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

학습 곡선

• REST: REST 아키텍처 스타일은 비교적 간단하고 널리 이해됩니다. 대부분의 개발자는 HTTP 메소드 및 상태 코드에 익숙하므로 채택 및 구현이 더 용이합니다.
• GraphQL: 새로운 쿼리 언어를 배우고 스키마 기반 접근 방식을 이해해야 합니다. 초기 학습 곡선은 더 가파를 수 있지만, 유연성과 효율성의 이점이 장기적으로 복잡성을 상쇄할 수 있습니다.

도구 및 생태계

• REST: 문서화, 테스트 및 모니터링을 위한 다양한 도구가 있는 성숙한 생태계를 보유하고 있습니다(예: Swagger/OpenAPI, Postman). RESTful 원칙은 견고하게 설정되어 있으며, 다양한 프로그래밍 언어를 위한 많은 프레임워크와 라이브러리가 있습니다.
• GraphQL: 생태계가 빠르게 성장하고 있으며, Apollo, Relay 및 Hasura와 같은 도구가 GraphQL API를 구축하고 관리하는 데 강력한 해결책을 제공합니다.
  
  관련된 더 많은 기사를 제공합니다.