IT 기술 GraphQL 의 개념 및 특징 장단점

Meta Description

IT 기술 GraphQL의 개념과 특징, 장단점에 대해 알아보고, REST API와의 차이점 및 사용 사례를 심층적으로 분석합니다.

1. GraphQL이란?

GraphQL은 2012년 페이스북에 의해 개발되어 2015년에 공개된 데이터 질의 언어로, 현대 웹 애플리케이션에서 데이터 요청 및 전달 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. GraphQL의 주요 목적은 클라이언트가 필요한 데이터를 서버로부터 효율적으로 요청하고, 불필요한 데이터 전송을 줄이는 것입니다. 데이터베이스 쿼리 언어인 SQL과 다르게, GraphQL은 클라이언트가 필요한 특정 데이터만을 요청할 수 있는 구조를 가지고 있습니다. 이는 웹 클라이언트가 서버로부터 다양한 형태의 데이터를 보다 우아하게 가져올 수 있도록 설계되었습니다.

이러한 접근 방식은 기존의 REST API와의 근본적인 차이를 만들어냅니다. REST API에서는 각 리소스마다 여러 개의 엔드포인트를 설정하기 때문에, 특정 데이터에 접근하기 위해 여러 번의 HTTP 요청을 보내야 하는 경우가 빈번히 발생합니다. 반면, GraphQL은 단 하나의 엔드포인트를 통해 모든 데이터 요청을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 클라이언트는 원하는 데이터 구조를 쿼리할 수 있으며, 중복된 요청을 줄일 수 있는 장점이 있습니다.

표1: GraphQL과 REST API의 차이점

항목	GraphQL	REST API
엔드포인트 수	단일 엔드포인트	다수의 엔드포인트
데이터 요청 방식	클라이언트가 원하는 데이터 요청	서버가 제공하는 데이터 수신
데이터 전송량	필요한 데이터만 전송	과잉 또는 불필요한 데이터 전송 가능
문서화	강력한 스키마 및 타입 시스템 지원	각 엔드포인트 개별 문서화
버전 관리	API의 버전 관리 필요 없음	버전 관리 필요

GraphQL의 스키마는 정적이며, 클라이언트와 서버 간의 의사소통을 위해 명확하게 정의된 타입 시스템을 제공합니다. 이러한 구조는 개발자들이 데이터의 형식과 요청 방법에 대한 정확한 정보를 파악할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 프론트엔드 개발자가 어떤 데이터를 요청할 때, 그 데이터의 구조를 사전에 알고 요청할 수 있어 실수를 줄일 수 있습니다.

GraphQL의 작동 방식

GraphQL의 작동 방식은 크게 쿼리(Query)와 뮤테이션(Mutation)으로 나뉩니다. 쿼리는 데이터를 요청할 때 사용되고, 뮤테이션은 데이터의 변경 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 이러한 두 가지 방법은 GraphQL의 스키마 안에서 정의된 타입에 의해 더욱 명확하게 이루어집니다.

표2: GraphQL의 기본 개념

개념	설명
Query	데이터를 요청하는 방법
Mutation	데이터를 수정하는 방법
Subscription	실시간으로 데이터를 수신하는 방법

예를 들어, 다음은 GraphQL 쿼리의 간단한 예시입니다.

graphql
{
user(id: 1) {
name
email
}
}

위의 쿼리는 ID가 1인 사용자에 대한 이름과 이메일을 요청하는 것입니다. 결과적으로 서버는 클라이언트가 요청한 데이터만을 포함한 응답을 반환합니다.

이러한 형태의 데이터 요청 방식은 대규모 애플리케이션에서의 데이터 흐름을 단순화하고, 성능을 개선하는 데 큰 장점을 제공합니다.

2. GraphQL의 특징

GraphQL의 가장 두드러진 특징은 클라이언트가 요청할 데이터의 구조를 명확히 정의할 수 있다는 점입니다. 클라이언트는 필요한 정보만 선택적으로 요청할 수 있으며, 서버는 이러한 요청을 따라서 데이터를 제공하게 됩니다. 이는 데이터 전송 효율성을 극대화하는 데 크게 기여하고, 불필요한 데이터 주고받기를 줄여줍니다.

표3: GraphQL의 주요 특징

특징	설명
단일 엔드포인트	클라이언트가 하나의 URL로 모든 데이터를 요청
효율적인 데이터 요청	필요한 데이터만 요청 가능
강력한 타입 시스템	요청할 데이터의 타입을 명확히 정의할 수 있음
실시간 데이터	Subscription 기능을 통해 실시간 데이터 수신 가능

데이터 전송 방식

GraphQL의 데이터 전송 방식은 일반적인 REST API와는 다른 방식을 채택하고 있습니다. REST API에서는 각 리소스에 대해 고유한 URL이 존재하며, 필요한 모든 데이터를 얻기 위해 여러 번의 요청을 해야 할 때가 많습니다. 하지만 GraphQL에서는 단 하나의 엔드포인트에서 다양한 데이터 구조를 요청할 수 있습니다. 따라서 복잡한 데이터 구조를 갖는 애플리케이션에서도 손쉽게 데이터 요청이 가능합니다.

다가오는 트렌드인 IoT(사물인터넷) 환경에서도 GraphQL은 유용하게 활용될 수 있습니다. 사물인터넷 기기는 대량의 데이터를 수집하고 처리합니다. 이러한 환경에서는 필요한 데이터만을 효율적으로 요청하고 받는 것이 중요합니다. GraphQL의 쿼리 언어적 특성은 IoT 플랫폼에서 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 도와줍니다.

강력한 스키마 정의

GraphQL의 강력한 스키마 정의는 개발자에게 데이터를 쉽게 이해하고 사용할 수 있는 기반을 제공합니다. 스키마는 GraphQL에서 제공하는 데이터 유형과 그 관계를 명확히 설명합니다. 예를 들어, 사용자(User)와 게시물(Post) 간의 관계는 스키마를 통해 명확하게 정의될 수 있습니다.

graphql
type User {
id: ID!
name: String!
posts: [Post!]!
}

type Post {
id: ID!
title: String!
content: String!
author: User!
}

위의 예시는 User와 Post 타입이 어떻게 정의되고 서로 연결될 수 있는지를 보여줍니다. 강력한 스키마 정의는 개발 시에도 오류를 줄이고, 코드의 이해도를 높여줍니다.

3. GraphQL의 장점

GraphQL의 장점은 여러 가지가 있지만, 이 글에서는 주요 장점 몇 가지를 자세히 살펴보겠습니다.

단일 엔드포인트의 효율성

GraphQL은 단 하나의 네트워크 요청으로 모든 필요한 데이터를 가져올 수 있습니다. 즉, 여러 엔드포인트를 통해 데이터를 요청하는 REST API의 구조와는 달리, 하나의 엔드포인트에서 다양한 데이터 조합을 요청할 수 있습니다. 이렇게 하면 요청과 응답 사이의 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

예시: 사용자가 프로필 정보를 요청하고, 그와 동시에 관련된 글 목록을 요청할 때, GraphQL을 사용하면 이러한 모든 요청을 단일 쿼리로 처리할 수 있습니다.

graphql
{
user(id: 1) {
name
email
posts {
title
content
}
}
}

이 쿼리는 사용자 정보와 함께 관련된 게시물 정보를 한 번에 불러오게 됩니다.

맞춤형 데이터

GraphQL은 클라이언트가 필요한 필드만 선택할 수 있도록 해줍니다. 이는 REST API에서는 불가능했던 맞춤형 데이터 요청을 가능하게 합니다. 개발자들은 클라이언트 애플리케이션의 요구에 따라 요청한 데이터의 형태를 자유롭게 정의할 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 데이터 전달로 인한 성능 저하를 방지할 수 있습니다.

예시: 만약 사용자가 프로필 이미지, 이름, 이메일만 필요로 한다면, 아래와 같은 쿼리를 통해 필요한 정보만 요청할 수 있습니다.

graphql
{
user(id: 1) {
name
email
}
}

이러한 방식은 모바일 애플리케이션에서 데이터 전송량을 줄이는 데 매우 효과적입니다.

강력한 생태계

GraphQL은 오픈소스로서, 전 세계적으로 다양한 라이브러리와 도구가 개발되고 있습니다. 각종 프레임워크와 통합할 수 있는 라이브러리들이 많아, 개발자들은 보다 쉽게 GraphQL을 도입할 수 있습니다. 예를 들어, Apollo Client와 같은 도구는 GraphQL 쿼리를 간편하게 작성하고 결과를 관리할 수 있도록 도와줍니다.

생태계 구성 요소	설명
Apollo	GraphQL 클라이언트와 서버를 위한 라이브러리
Relay	GraphQL 데이터 관리를 위한 프레임워크
GraphiQL	GraphQL 쿼리 작성 및 테스트 도구

4. GraphQL의 단점

물론 GraphQL은 많은 장점을 가지고 있지만, 몇 가지 단점도 존재합니다. 이 섹션에서는 이러한 잠재적인 문제점들을 다루어 보겠습니다.

HTTP 캐싱의 어려움

REST API에서는 각각의 URL에 대한 캐싱을 통해 더 빠른 응답 속도를 제공할 수 있습니다. 그러나 GraphQL은 모든 요청을 단일 엔드포인트에서 처리하기 때문에 기존의 HTTP 캐싱 전략을 그대로 사용할 수 없습니다. 이렇게 되면 서버는 요청을 처리하는 데 더 많은 자원을 소모할 수 있습니다.

해결 방안: GraphQL만의 캐싱 전략을 구현해야 하며, 이를 위한 여러 도구와 기법이 존재합니다. 예를 들어, 영속 쿼리(Persisted Queries)나 Apollo Engine과 같은 솔루션이 있습니다.

파일 업로드의 복잡함

GraphQL 스펙은 파일 업로드에 대한 명확한 해결책을 제공하지 않기 때문에, 파일 업로드 작업을 처리하는 것이 복잡합니다. REST API에서는 HTTP 프로토콜을 증명할 수 있는 기능을 제공하지만, GraphQL은 이 부분에서 다소 불편할 수 있습니다.

해결 방안: 파일 업로드를 위한 새로운 스펙이 생성되고 있거나, Apollo Upload Server와 같은 라이브러리를 사용하여 multipart 요청을 처리할 수 있습니다.

데이터 요청의 유연성

GraphQL은 클라이언트가 필요한 데이터를 직접 요청하는 방식입니다. 그러나 이러한 유연성이 오히려 잘못된 요청을 유발할 수 있습니다. 클라이언트가 잘못된 쿼리를 작성할 경우, 서버는 이를 처리할 방법이 없어 오류가 발생할 수 있습니다.

직접적으로 조금 더 유연성이 필요한데, 어떻게든 데이터를 요청하게 하고, 필요한 데이터를 스스로 요청할 수 있게 하는 것이 맞지 않을까요?라는 식으로 데이터 필드가 잘못 요청될 수 있습니다. 이는 클라이언트와 서버 간의 데이터 규격을 명확히 정하지 않을 경우 발생할 수 있는 문제입니다.

잔여 문제를 해결하기 위해서는 명확한 데이터 스키마 도입과, 요청에 대한 유효성 검사를 위한 추가적인 로직이 필요합니다.

단점	설명
HTTP 캐싱	단일 엔드포인트 사용으로 캐싱이 어려움
파일 업로드	표준화된 스펙 부재로 복잡한 처리 필요
요청 유효성 검증	클라이언트의 자유로운 요청으로 인한 잘못된 쿼리 가능성

결론

GraphQL은 현대 웹 애플리케이션에서 강력한 데이터 쿼리 언어로 자리 잡고 있습니다. REST API의 단점을 해결하고 클라이언트가 원하는 정확한 데이터를 요청할 수 있도록 한 GraphQL의 특징과 장점은 개발자와 사용자 모두에게 새로운 경험을 제공합니다. 하지만, HTTP 캐싱의 복잡함이나 파일 업로드와 같은 단점들도 함께 인지해야 합니다. 이러한 장단점을 고려하여, 개발자들은 자신의 프로젝트에 GraphQL을 도입하는 것을 신중히 판단해야 합니다.

자주 묻는 질문과 답변

질문 1: GraphQL은 언제 사용하는 것이 좋나요?
– GraphQL은 다양한 데이터 요구 사항을 가진 애플리케이션에서 이상적입니다. 특히, 클라이언트가 필요한 데이터를 명확히 정의할 수 있는 환경에서 효과적입니다.

질문 2: REST API와 GraphQL 어느 것을 선택해야 할까요?
– 프로젝트의 요구사항에 따라 다릅니다. 단순한 CRUD 작업에는 REST API가 적합할 수 있지만, 복잡한 데이터 요청이 많은 경우 GraphQL이 더 유리합니다.

질문 3: GraphQL의 보안은 어떻게 처리하나요?
– GraphQL에서는 쿼리의 복잡성 때문에 보안 취약점이 발생할 수 있기 때문에, 인증과 권한 관리를 철저히 하는 것이 중요합니다.

질문 4: GraphQL을 배우기 위한 추천 자료는 무엇인가요?
– 공식 GraphQL 문서, 온라인 강의, 그리고 다양한 커뮤니티에서 제공하는 무료 자료들이 많이 있습니다.

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