REST vs GraphQL: ¿Cuál elegir y por qué?

En el mundo del desarrollo de software, las APIs son la base de la comunicación entre sistemas y aplicaciones. Durante años, el enfoque más utilizado para diseñarlas ha sido REST (Representational State Transfer), un estándar ampliamente adoptado que define una serie de principios para la interacción entre cliente y servidor. Sin embargo, en 2015, Facebook presentó GraphQL, una alternativa más flexible que rápidamente ganó popularidad debido a su capacidad para optimizar el consumo de datos y reducir las limitaciones que suelen presentarse en REST.

Hoy en día, REST y GraphQL son dos de las tecnologías más relevantes para el diseño de APIs, y entender sus diferencias es esencial para seleccionar la mejor opción en función de los objetivos del proyecto, el tipo de datos y la experiencia de los desarrolladores.

Conceptos Básicos

¿Qué es REST?

REST es un estilo arquitectónico para la construcción de servicios web que se basa en el uso de recursos identificados mediante URLs. Utiliza métodos HTTP estándar como GET, POST, PUT y DELETE para realizar operaciones sobre los datos. REST se caracteriza por su simplicidad, su uso de formatos como JSON o XML, y su compatibilidad con el modelo cliente-servidor, lo que lo convierte en una opción muy versátil.

¿Qué es GraphQL?

GraphQL es un lenguaje de consultas para APIs que permite a los clientes solicitar únicamente los datos que necesitan, en una única llamada al servidor. A diferencia de REST, GraphQL se basa en un esquema que define los tipos de datos y sus relaciones, lo que otorga un mayor control y flexibilidad al momento de interactuar con la información. Con este enfoque, los problemas comunes de sobrecarga de datos (over-fetching) o falta de datos (under-fetching) se reducen significativamente.

Diferencias Técnicas Clave

Modelo de Datos

REST utiliza múltiples endpoints para acceder a diferentes recursos. Por ejemplo, para obtener información de un usuario, sus publicaciones y comentarios, se requieren varias solicitudes a distintos endpoints. En cambio, GraphQL trabaja con un único endpoint que permite realizar consultas específicas, obteniendo toda la información necesaria en una sola petición.

Over-fetching y Under-fetching

En REST, es común recibir más datos de los necesarios (over-fetching) o no obtener toda la información requerida en una única llamada (under-fetching), lo que obliga a realizar peticiones adicionales. GraphQL resuelve estos problemas permitiendo que el cliente especifique exactamente qué campos necesita en su consulta.

Formato de Respuestas

En REST, las respuestas suelen seguir un formato predefinido con todos los campos disponibles, mientras que en GraphQL la respuesta se construye según lo solicitado por el cliente, devolviendo únicamente los datos requeridos. Esto reduce el tamaño de la carga útil y mejora la eficiencia en la transferencia de datos.

Versionado

REST generalmente requiere la creación de nuevas versiones de la API cuando se introducen cambios importantes, lo que conlleva la gestión de endpoints como /v1/ o /v2/. En GraphQL, el versionado es menos necesario porque los cambios se manejan mediante la evolución del esquema y la adición de nuevos campos sin afectar las consultas existentes.

Caching

REST se beneficia del caching nativo de HTTP, donde las respuestas pueden ser almacenadas y reutilizadas fácilmente. En GraphQL, el uso de caching es más complejo debido a que todas las consultas se envían a través de un único endpoint, por lo que se requieren estrategias adicionales como el uso de caches en el cliente o herramientas como Apollo Client.

Rendimiento y Optimización

REST

En REST, las solicitudes suelen estar orientadas a recursos individuales, lo que puede llevar a realizar múltiples peticiones para obtener datos relacionados. Por ejemplo, para obtener información de un usuario, sus publicaciones y los comentarios de cada publicación, se necesitarían tres llamadas separadas: una para el usuario, otra para las publicaciones y otra para los comentarios. Esta fragmentación puede aumentar la latencia y el consumo de ancho de banda, aunque el uso de mecanismos como el caching HTTP puede mejorar notablemente el rendimiento.

GraphQL

GraphQL permite consolidar la información requerida en una sola consulta, eliminando la necesidad de realizar múltiples llamadas al servidor. Esto reduce significativamente el número de peticiones y optimiza el uso de la red. Sin embargo, si las consultas son demasiado complejas o incluyen demasiados datos innecesarios, pueden generar una carga considerable en el servidor, afectando el tiempo de procesamiento y la respuesta.

Optimización en la Transferencia de Datos

REST puede enviar información innecesaria debido a que sus endpoints devuelven todos los campos disponibles, mientras que GraphQL solo devuelve los campos solicitados por el cliente, optimizando el tamaño de la respuesta. Esta capacidad de personalización lo convierte en una opción atractiva para aplicaciones móviles, donde el consumo de datos y la velocidad de respuesta son factores críticos.

Escenarios de Rendimiento

REST es ideal en escenarios donde las peticiones son predecibles y existe una alta posibilidad de reutilizar datos mediante caching. GraphQL, por otro lado, brilla en entornos con relaciones complejas entre datos o cuando diferentes clientes requieren conjuntos de datos variados, como en aplicaciones que deben servir tanto a un sitio web como a una app móvil con requerimientos distintos.

Seguridad

Seguridad en REST

Las APIs REST suelen implementar autenticación y autorización mediante mecanismos como OAuth2, JWT (JSON Web Tokens) o API Keys. Dado que cada endpoint es accesible de forma independiente, es fundamental establecer controles estrictos sobre quién puede acceder y qué operaciones puede realizar cada usuario. Además, REST se beneficia de la seguridad nativa de HTTP, como el uso de HTTPS para cifrar las comunicaciones y encabezados como CORS y Content-Security-Policy para prevenir ataques comunes.

Seguridad en GraphQL

En GraphQL, la seguridad requiere una gestión más cuidadosa debido a su flexibilidad. Como los clientes pueden definir la estructura de las consultas, existe el riesgo de ataques como las queries profundas o anidadas, que pueden saturar el servidor al generar respuestas demasiado grandes. Para mitigarlo, se utilizan técnicas como limitar la profundidad de las consultas, aplicar timeouts y validar el coste computacional de las operaciones. Al igual que en REST, se suelen emplear JWT y OAuth2 para la autenticación.

Autorización de Datos

En REST, las reglas de autorización suelen aplicarse a nivel de endpoint, mientras que en GraphQL se deben definir de forma granular en los resolvers, verificando que el usuario tenga permisos para acceder a cada campo solicitado. Esto requiere una lógica de seguridad más detallada pero ofrece mayor flexibilidad para personalizar las respuestas según el usuario.

Buenas Prácticas Comunes

Tanto en REST como en GraphQL, se recomienda el uso de HTTPS, el control de cabeceras, la validación de entradas para prevenir inyecciones, el rate limiting para evitar abusos y la monitorización constante de accesos y errores. Además, el uso de herramientas de análisis de seguridad y pruebas de penetración es esencial para detectar vulnerabilidades en ambas tecnologías.

Herramientas y Ecosistema

Herramientas para REST

El ecosistema de REST es amplio y maduro, con múltiples herramientas que facilitan el diseño, documentación y prueba de APIs. Algunas de las más populares son:

• Postman: Utilizado para probar endpoints, automatizar colecciones de solicitudes y crear entornos de prueba.
• OpenAPI/Swagger: Estándar para documentar APIs REST, permitiendo generar contratos claros y pruebas automáticas.
• Insomnia: Una alternativa ligera a Postman, enfocada en la simplicidad y rapidez.
• API Gateway (AWS, Apigee, Kong): Soluciones para la gestión, autenticación y monitoreo del tráfico de APIs REST.
• Newman: Herramienta de línea de comando para ejecutar colecciones de Postman en entornos de CI/CD.

Herramientas para GraphQL

GraphQL cuenta con un ecosistema más joven, pero con herramientas poderosas que facilitan su adopción:

• Apollo Server y Apollo Client: Frameworks para crear y consumir APIs GraphQL con funciones avanzadas como caching y optimización de consultas.
• GraphiQL: Interfaz interactiva para explorar y probar queries de GraphQL directamente desde el navegador.
• Hasura: Plataforma que genera APIs GraphQL instantáneamente a partir de bases de datos existentes.
• Relay: Framework de Facebook diseñado para aplicaciones React con GraphQL.
• GraphQL Code Generator: Herramienta que genera automáticamente tipos y consultas fuertemente tipadas a partir de un esquema GraphQL.

Integración con CI/CD y Monitoreo

Tanto REST como GraphQL se benefician de herramientas de integración continua (CI) y despliegue continuo (CD), como Jenkins, GitHub Actions o GitLab CI, para automatizar las pruebas y despliegues. Para el monitoreo y análisis de tráfico, plataformas como New Relic, Datadog o Prometheus ofrecen métricas detalladas sobre el rendimiento y la disponibilidad de las APIs.

Casos de Uso

Cuándo Usar REST

REST es la elección natural para una gran cantidad de proyectos debido a su simplicidad, madurez y amplia compatibilidad con estándares web. Se recomienda en escenarios donde la estructura de datos es relativamente estática y no existe una necesidad de personalización de las respuestas. Es ideal para:

• APIs públicas: Muchas empresas optan por REST cuando ofrecen APIs abiertas al público (por ejemplo, APIs de redes sociales, mapas o clima) porque su estructura basada en endpoints es fácil de comprender para los desarrolladores externos.
• Microservicios: REST se integra perfectamente con arquitecturas de microservicios, donde cada servicio expone su propio conjunto de endpoints y se comunican entre sí mediante protocolos HTTP.
• Sistemas con fuerte uso de caching: La compatibilidad nativa de REST con el caching de HTTP (mediante encabezados como ETag o Cache-Control) lo convierte en una gran opción para aplicaciones con datos que no cambian con frecuencia, como catálogos de productos.
• Integraciones estándar: REST es un patrón conocido, lo que facilita su integración con terceros, librerías y frameworks sin la necesidad de una curva de aprendizaje pronunciada.

Un ejemplo típico sería un e-commerce donde las operaciones de consulta de productos, carrito de compra y gestión de usuarios son predecibles y responden a estructuras de datos fijas.

Cuándo Usar GraphQL

GraphQL brilla en escenarios donde la flexibilidad y la eficiencia en la transferencia de datos son prioritarias. Es ideal para aplicaciones que deben servir datos a múltiples tipos de clientes (por ejemplo, aplicaciones móviles, web y dispositivos IoT), ya que cada cliente puede solicitar exactamente los campos que necesita sin recibir información innecesaria. Los casos más destacados son:

• Aplicaciones con datos complejos y relaciones profundas: GraphQL permite obtener datos relacionados (por ejemplo, un usuario con sus publicaciones y comentarios) en una sola consulta, reduciendo la latencia y la cantidad de llamadas al servidor.
• Aplicaciones móviles: Debido a la limitación de ancho de banda y la necesidad de optimizar la cantidad de datos transferidos, GraphQL es una excelente opción, ya que evita el over-fetching característico de REST.
• Dashboards y plataformas con vistas dinámicas: En herramientas de análisis o paneles administrativos, donde cada vista requiere diferentes combinaciones de datos, GraphQL permite adaptar las consultas sin necesidad de crear endpoints específicos para cada caso.
• Integración con Frontends modernos: Frameworks como React, Next.js y Vue se integran de manera muy eficiente con GraphQL, aprovechando su tipado y la facilidad para componer consultas.

Un ejemplo claro sería una red social como Facebook o Instagram, donde en una sola pantalla se requieren datos del perfil del usuario, sus últimas publicaciones, comentarios, reacciones y notificaciones, todo optimizado en una única petición.

Cuándo Usar Ambos Enfoques

En algunos escenarios, lo más eficiente es combinar REST y GraphQL en una misma arquitectura. Por ejemplo, una API REST puede servir como capa de backend principal, mientras que se implementa un gateway GraphQL que actúa como capa de agregación, unificando datos de múltiples servicios REST y presentándolos de manera flexible al frontend. Este enfoque híbrido aprovecha lo mejor de ambos mundos: la estabilidad y simplicidad de REST con la flexibilidad y personalización de GraphQL.

Ejemplos Prácticos

Ejemplo REST

En una API REST tradicional, para obtener información de un usuario junto con sus publicaciones y los comentarios de cada publicación, es probable que necesitemos realizar múltiples llamadas a diferentes endpoints, por ejemplo:

GET /users/1
{
  "id": 1,
  "name": "Juan Pérez",
  "email": "juan@example.com"
}

GET /users/1/posts
[
  { "id": 101, "title": "Mi primer post", "content": "Contenido..." },
  { "id": 102, "title": "Nuevo artículo", "content": "Contenido..." }
]

GET /posts/101/comments
[
  { "id": 1001, "author": "Ana", "comment": "¡Excelente post!" },
  { "id": 1002, "author": "Pedro", "comment": "Muy interesante." }
]

En este caso, el cliente debe unir manualmente las respuestas de cada llamada para construir la vista final. Esto incrementa el número de solicitudes y puede afectar el rendimiento en aplicaciones con múltiples relaciones entre datos.

Ejemplo GraphQL

Con GraphQL, la misma información se puede obtener con una sola consulta. El cliente define exactamente qué datos necesita, y el servidor responde únicamente con esos campos:

query {
  user(id: 1) {
    name
    email
    posts {
      title
      comments {
        author
        comment
      }
    }
  }
}

La respuesta del servidor podría verse así:

{
  "data": {
    "user": {
      "name": "Juan Pérez",
      "email": "juan@example.com",
      "posts": [
        {
          "title": "Mi primer post",
          "comments": [
            { "author": "Ana", "comment": "¡Excelente post!" },
            { "author": "Pedro", "comment": "Muy interesante." }
          ]
        },
        {
          "title": "Nuevo artículo",
          "comments": []
        }
      ]
    }
  }
}

Conclusión del Ejemplo

La principal diferencia radica en la forma en que el cliente obtiene los datos. Mientras que en REST es necesario realizar varias peticiones a diferentes endpoints para obtener recursos relacionados, en GraphQL una única consulta puede devolver toda la información requerida. Esto no solo reduce la latencia, sino que también evita la sobrecarga de datos innecesarios, brindando una experiencia más optimizada para el cliente.

Conclusión

La elección entre REST y GraphQL no depende de cuál sea mejor en términos absolutos, sino de cuál se adapta mejor a las necesidades de tu proyecto. REST sigue siendo una solución sólida, confiable y ampliamente adoptada para APIs que requieren simplicidad, fácil integración y soporte de caching. Por otro lado, GraphQL destaca cuando se busca flexibilidad, reducción de llamadas al servidor y una mayor personalización en la entrega de datos, especialmente en aplicaciones con estructuras de datos complejas o múltiples tipos de clientes.

En muchos casos, un enfoque híbrido que combine REST y GraphQL puede ofrecer lo mejor de ambos mundos, permitiendo aprovechar sus fortalezas de forma estratégica.

Si estás evaluando qué arquitectura de API implementar o deseas optimizar la que ya tienes, en Mentores Tech contamos con expertos en diseño de APIs modernas, arquitecturas escalables y mejores prácticas de desarrollo. ¡Contáctanos para recibir asesoría personalizada y llevar tus proyectos al siguiente nivel!