APIによるデータ連携手法の選択
「GraphQL」に移るべき人、「REST」を使い続けるべき人を分ける条件
API(アプリケーションプログラミングインタフェース)におけるデータ連携の仕組みとして、従来の「REST」に代わる新たな選択肢が「GraphQL」だ。GraphQLとRESTを比較し、両者のメリットを考える。
とどまることのないデータの増加に直面する開発者にとって、データの処理速度を上げる技術は有用だ。クエリ(データ操作)言語「GraphQL」は、API(アプリケーションプログラミングインタフェース)の構築をシンプルにし、データ取得の流れを明確に表現することで、データの迅速な処理を可能にする。
データ連携のための枠組みを定義したアーキテクチャには他に「REST」(Representational State Transfer)が存在する。以下でGraphQLのメリットや、RESTと比較した場合の強みと弱みを紹介しよう。
GraphQLのメリット
GraphQLは洗練されたデータ取得プロセスを持つ。取り扱うデータ構造を明確に定義した上で、単一のエンドポイント(APIにアクセスするためのURL)を介してクエリを受け渡すことにより、シンプルなデータ連携を実現する。このことが、RESTの抱えるデータの取得過剰や取得不足といった問題の解決につながる。
こうしたGraphQLの特徴によって、データ連携に必要なエンドポイントの数を減らせるとともに、必要なデータを一度の呼び出しでまとめて取得できるようになる。加えてGraphQLはデータ交換のために任意の通信プロトコルを利用できるため、HTTP、HTTPS、WebSocket、TCPなど任意のプロトコル経由でのデータ交換ができる。
RESTと比べた場合のGraphQLの魅力は効率の高さだ。RESTは、複数のサーバにクエリを送った結果、必要なデータが大量の不要なデータに紛れた状態で渡されることがある。この非効率な状態が、リクエストされたデータを全て返すために必要な時間が長くなる原因となる。
RESTが優れている側面も
パフォーマンス面を比べればGraphQLがRESTを上回るだろう。他方でRESTの方が優れているケースもある。例えばHTTP通信では、一度利用したデータを再利用して処理を高速化するためのキャッシュを、WebブラウザやWebサーバなどが生成する。一般的に1つのクエリが1つのURLに対応するRESTは、キャッシュの仕組みを使用できる。キャッシュはURLごとに生成されるためだ。これに対してGraphQLは、URLではなくパラメータでクエリを定義するため、キャッシュの仕組みを利用できない。
RESTはHTTPのステータスコードを利用したエラー検出やAPIの監視が可能だが、GraphQLではそうした処理は難しい。加えてAPI経由でSQLクエリを使ってデータベースからデータを取得する際のログ取得も、RESTの方がシンプルだ。
GraphQLはさまざまなデータソースに対するデータクエリを受け渡す仲介役として機能するため、APIを構築する際の標準仕様として確立されつつある。RESTよりも必要なデータを正確に指定でき、それをクライアントが適切に管理するための仕組みを備える。そうすることで、RESTの「整理されていないデータを返す」問題を解決する。適切な場面を選択してGraphQLを導入することで、代償を最小限に抑えて高いパフォーマンスを得ることができるだろう。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社シーイーシー] 脱VMwareに成功した企業は何をどう実践した? 事例に学ぶ戦略立案&実装のコツ -
製品資料
[株式会社オービックビジネスコンサルタント] ランサムウェア攻撃を“二重の防御構造”で防ぐ、クラウド型基幹システムの実力 -
製品資料
[株式会社オービックビジネスコンサルタント] 動画で知るランサムウェア被害企業のリアル、会計データが無事だった理由とは -
市場調査・トレンド
[セコムトラストシステムズ株式会社] EDR導入を成功に導くロードマップ:選定/稟議/運用のつまずきを防ぐコツ -
事例
[日本オラクル株式会社] ピンチをチャンスに変えたEPR製品は? 先行企業の導入事例3選
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「企業におけるAI導入検討度とIT投資優先度」に関するアンケート
-
2
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
3
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
4
「ノートPC派」は損をしている? Dellと考える“自作PC”のメリット
-
5
1200万円のSaaS導入を回避 スギ薬局「運用費10万円」のAIエージェント構築術
-
6
年収700万超エンジニアに共通するスキルと「もっと勉強すべきだった分野」
-
7
慶應義塾が「Notion」を選んだ理由 AI導入の盲点になる“情報のサイロ化”
-
8
「0.3秒のスピード顔認証」の入退室管理が社員に好評 事例に学ぶオフィス改革
-
9
IT製品の導入に関するアンケート「PC&デバイス」編
-
10
エンジニアの生産性はどう測る? マネジメントに不可欠な可視化の実現方法とは
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
DX/AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
3
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
4
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
5
システムの保守がモダン化を阻む? 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
6
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
7
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
8
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
9
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー