GraphQL 및 스키마 설계

쿼리는 GraphQL 서버로부터 데이터를 읽어오는 작업을 정의한다. 클라이언트는 필요한 필드와 그 관계를 정확히 명시하여 요청하며, 서버는 요청된 구조와 일치하는 형태로 데이터를 반환한다. 쿼리는 REST API의 GET 요청과 유사한 역할을 하지만, 단일 엔드포인트에서 여러 리소스를 한 번에, 그리고 중첩된 형태로 가져올 수 있다는 점이 핵심 차이점이다. 쿼리 연산은 서버의 데이터를 변경하지 않으며, 멱등성을 가진다.

반면, 뮤테이션은 데이터를 생성, 수정, 삭제하는 작업을 정의한다. 이는 서버의 상태를 변경하는 부수 효과를 일으킨다. REST API의 POST, PUT, PATCH, DELETE 요청에 해당하는 작업을 수행한다. 뮤테이션은 쿼리와 구분되어 실행되며, 일반적으로 순차적으로 처리되어 실행 순서를 보장받는다. 이는 여러 개의 상태 변경 요청이 예측 가능한 방식으로 처리되도록 한다.

두 연산은 모두 GraphQL 스키마의 루트 타입에 정의된다. 일반적으로 Query 타입과 Mutation 타입으로 구분된다. 스키마 정의 언어로는 다음과 같이 표현된다.

```graphql

type Query {

getUser(id: ID!): User

getAllPosts: [Post]

}

type Mutation {

createPost(title: String!, content: String!): Post

updateUserEmail(id: ID!, email: String!): User

}

```

클라이언트는 요청 시 명시적으로 query 또는 mutation 키워드를 사용하여 요청의 의도를 밝힌다. 쿼리와 뮤테이션 모두 인자를 받아 특정 작업을 필터링하거나 구체화할 수 있으며, 작업의 결과로 반환될 데이터의 형태를 선택적으로 지정한다. 이는 오버페칭과 언더페칭 문제를 해결하는 GraphQL의 핵심 메커니즘이다.

GraphQL 타입 시스템은 스키마를 정의하는 핵심 요소로서, API에서 사용 가능한 데이터의 형태와 관계를 명확히 기술한다. 이 시스템은 사용자 정의 객체 타입과 GraphQL 명세에 의해 정의된 기본 스칼라 타입으로 구성된다. 스키마는 이러한 타입들을 사용하여 쿼리, 뮤테이션, 구독의 구조와 반환 형식을 선언적으로 정의하며, 이는 클라이언트와 서버 간의 강력한 계약 역할을 한다.

GraphQL은 다음과 같은 기본(내장) 스칼라 타입을 제공한다.

• Int: 부호 있는 32비트 정수.

• Float: 부호 있는 배정밀도 부동소수점 값.

• String: UTF-8 문자열.

• Boolean: true 또는 false.

• ID: 객체를 고유하게 식별하는 스칼라 타입으로, 직렬화 시 항상 String으로 나타난다. 주로 객체를 다시 가져오기 위한 키나 캐시의 키로 사용된다.

이러한 스칼라 타입은 리졸버에서 해당 프로그래밍 언어의 표준 타입(예: JavaScript의 Number, String)으로 반환된다. 필요에 따라 Date나 JSON과 같은 사용자 정의 스칼라 타입(예: scalar DateTime)을 정의하여 도메인에 특화된 데이터를 표현할 수도 있다[1].

객체 타입은 하나 이상의 필드로 구성되며, 각 필드는 다시 다른 객체 타입이나 스칼라 타입을 가질 수 있다. 이를 통해 중첩된 데이터 구조를 표현한다. 예를 들어, Book 타입은 String 타입의 title 필드와 Author 타입의 author 필드를 가질 수 있다. 타입 시스템은 널 가능성을 명시적으로 구분하여, 필드가 항상 값을 반환해야 하는지(String!), 또는 null이 반환될 수 있는지(String)를 지정한다. 이는 클라이언트가 데이터 구조를 예측 가능하게 처리하도록 돕는다.

리졸버는 GraphQL 서버에서 특정 필드에 대한 데이터를 실제로 가져오거나 계산하는 함수입니다. 클라이언트가 쿼리나 뮤테이션을 요청하면, GraphQL 엔진은 요청된 각 필드를 처리하기 위해 해당하는 리졸버 함수를 호출합니다. 리졸버는 데이터베이스 조회, 다른 API 호출, 또는 간단한 계산과 같은 비즈니스 로직을 실행한 후, 그 결과를 반환합니다. 이 과정은 요청된 데이터의 형태를 정의하는 GraphQL 스키마와 실제 데이터 소스를 연결하는 핵심적인 역할을 합니다.

리졸버 함수는 일반적으로 네 가지 매개변수를 받습니다. parent(이전 리졸버의 반환값), args(쿼리에 전달된 인자), context(모든 리졸버가 공유하는 상태 정보, 예: 인증 데이터), info(실행 중인 쿼리에 대한 정보)가 그것입니다. 예를 들어, User 타입의 posts 필드에 대한 리졸버는 parent 매개변수로 해당 사용자 객체를 받아, 그 id를 사용하여 데이터베이스에서 관련 게시물 목록을 조회할 수 있습니다.

리졸버의 설계는 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 가장 흔한 문제는 연관된 데이터를 가져올 때 발생하는 N+1 문제입니다. 한 사용자 목록을 조회한 후(N), 각 사용자마다 별도의 데이터베이스 쿼리를 통해 게시물을 조회하는(+1) 경우가 그 예입니다. 이를 해결하기 위해 데이터 로더와 같은 도구를 사용하여 요청을 일괄 처리하고 캐싱하는 것이 일반적입니다. 또한, 리졸버 내부에서 적절한 권한 검사를 수행하여 보안을 강화하는 것도 중요합니다.

도메인 주도 설계 접근법은 GraphQL 스키마를 비즈니스 도메인의 개념과 언어에 맞춰 구성하는 설계 철학이다. 이 접근법의 핵심은 스키마의 타입 시스템과 필드가 실제 비즈니스 용어와 일치하도록 만들어, 클라이언트 개발자와 서버 개발자가 공유하는 유비쿼터스 언어를 스키마 자체가 반영하도록 하는 것이다. 예를 들어, 전자상거래 시스템에서는 Product, Order, Customer와 같은 타입을 중심으로 스키마를 설계한다. 이는 단순히 데이터베이스 테이블 구조를 노출하는 것이 아니라, 사용자와 시스템이 상호작용하는 핵심 개념을 직접적으로 모델링하는 것을 의미한다.

이 방법론을 적용할 때는 도메인 전문가와의 협업을 통해 애그리거트와 값 객체 같은 도메인 모델의 패턴을 식별하고, 이를 GraphQL의 객체 타입, 인터페이스, 입력 타입으로 변환한다. 예를 들어, Order 애그리거트는 OrderLineItem 값 객체의 목록을 포함할 수 있으며, 이 관계는 스키마에서도 직접적으로 표현된다. 스키마의 쿼리와 뮤테이션 역시 비즈니스 작업을 반영해야 한다. placeOrder나 updateInventory와 같은 뮤테이션은 단순한 CRUD 작업이 아니라, 도메인에서 의미 있는 명령으로 설계된다.

도메인 주도 설계에 기반한 스키마는 장기적인 유지보수성과 진화에 유리하다. 비즈니스 요구사항이 변경되면, 그 변경은 자연스럽게 도메인 모델과 이를 반영한 스키마에 적용된다. 또한, 클라이언트는 복잡한 데이터베이스 조인이나 내부 구조를 이해할 필요 없이, 직관적인 비즈니스 개념을 통해 필요한 데이터를 요청할 수 있다. 이는 GraphQL의 핵심 장점 중 하나인 클라이언트 중심 데이터 요청을 더욱 효과적으로 실현하게 한다.

타입 계층 구조 설계는 복잡한 도메인 모델을 명확하고 확장 가능한 GraphQL 스키마로 표현하는 핵심 기법이다. 이 설계는 상속 관계, 포함 관계, 그리고 다양한 연관성을 효과적으로 모델링하여 클라이언트가 필요한 데이터의 형태를 직관적으로 이해하고 요청할 수 있게 한다. 기본적인 스칼라 타입과 객체 타입을 바탕으로, 더 추상적이고 재사용 가능한 구조를 정의하는 것이 목표이다.

계층 구조 설계의 첫 단계는 핵심 엔티티를 식별하고 이를 기본 객체 타입으로 정의하는 것이다. 예를 들어, 전자상거래 시스템에서는 Product, User, Order 같은 타입이 이에 해당한다. 이후 이러한 타입들 간의 관계를 필드로 표현하며, 1:1, 1:N, N:M 관계를 적절한 타입(리스트 타입 포함)을 사용하여 매핑한다. 중요한 원칙은 타입이 특정한 역할과 책임을 가지도록 설계하여, 단일 타입이 지나치게 비대해지는 것을 방지하는 것이다.

보다 고급 수준의 계층 구조를 구현하기 위해 인터페이스와 유니온 타입을 적극 활용한다. 예를 들어, SearchResult라는 인터페이스를 정의하고 Product, Article, User 타입이 이를 구현하도록 하면, 이질적인 타입들을 하나의 필드(예: search(query: String): [SearchResult!]!)로 묶어 반환할 수 있다. 유니온 타입은 AddToCartResult가 Success 또는 InventoryError 타입 중 하나임을 표현하는 등 배타적인 결과를 모델링할 때 유용하다. 이러한 추상화는 스키마의 유연성을 크게 높이며, 클라이언트는 ... on TypeName 구문을 사용한 인라인 프래그먼트로 구체적인 타입의 필드를 요청할 수 있다.

효과적인 타입 계층 구조는 데이터의 자연스러운 그룹핑을 반영한다. 아래 표는 전자상거래 도메인에서의 타입 계층 설계 예시를 보여준다.

이러한 계층적 접근법은 스키마의 가독성과 유지보수성을 향상시키며, 도메인 주도 설계의 바운디드 컨텍스트 개념을 GraphQL 스키마에 효과적으로 적용하는 길을 제공한다.

인터페이스는 여러 객체 타입이 공유하는 필드 세트를 정의하는 추상 타입이다. 예를 들어, Media라는 인터페이스에 id, title, url 필드를 정의하면, Photo와 Video 타입이 이 인터페이스를 구현(implements)하여 공통 필드를 보장받을 수 있다. 클라이언트는 인터페이스를 쿼리할 수 있으며, 구체적인 타입을 얻기 위해 인라인 프래그먼트를 사용해야 한다. 이는 특정 타입에만 존재하는 필드(예: Video 타입의 duration)를 안전하게 요청하는 데 필수적이다.

반면, 유니온 타입은 여러 타입 중 하나가 될 수 있음을 나타내지만, 공통 필드를 정의하지는 않는다. SearchResult 유니온 타입이 User, Post, Product를 멤버로 가질 수 있다. 쿼리 시, 어떤 타입이 반환될지 미리 알 수 없으므로, 반드시 인라인 프래그먼트를 사용하여 각 가능한 타입에 대한 필드를 선택해야 한다. 이는 검색 결과나 이벤트 피드처럼 다양한 형태의 데이터를 하나의 필드로 반환할 때 유용하다.

이 두 추상 타입을 활용하면 스키마의 유연성과 타입 안전성을 크게 향상시킬 수 있다. 아래 표는 인터페이스와 유니온 타입의 주요 차이점을 정리한 것이다.

스키마 설계 시, 도메인 모델에서 "~은 ~의 한 종류이다(is-a)" 관계가 명확하면 인터페이스를, "~은 ~ 중 하나이다(is-one-of)" 관계이면 유니온 타입을 고려하는 것이 일반적이다. 이를 통해 클라이언트는 보다 정확하고 효율적인 쿼리를 작성할 수 있으며, 서버 측 리졸버 로직도 타입에 따라 명확하게 구성할 수 있다.

N+1 문제는 GraphQL 서버에서 흔히 발생하는 성능 저하 패턴이다. 클라이언트가 하나의 상위 객체(예: 게시글 목록)와 그에 연결된 여러 하위 객체(예: 각 게시글의 작성자 정보)를 요청하는 쿼리를 실행할 때, 리졸버가 비효율적으로 데이터를 가져오면서 발생한다. 서버는 먼저 상위 객체 목록(N개)을 조회한 쿼리 1번을 실행한다. 그 후, 각 상위 객체마다 연결된 하위 객체를 가져오기 위해 개별적인 데이터베이스 쿼리나 API 호출을 N번 추가로 실행하게 된다. 이로 인해 총 N+1번의 요청이 발생하며, 데이터베이스에 부하를 주고 응답 시간을 크게 지연시킨다.

이 문제를 해결하기 위한 핵심 도구가 데이터 로더(DataLoader)이다. 데이터 로더는 데이터 페칭 과정에 배칭(Batching)과 캐싱(Caching) 기능을 도입한다. 배칭은 단일 리졸버 실행 주기 내에서 여러 객체에 대한 개별적인 데이터 요청을 자동으로 모아 하나의 배치 쿼리로 변환한다. 예를 들어, 100개의 게시글에 대한 작성자 정보 요청이 100번의 개별 쿼리가 아닌, "ID가 1, 2, 3... 100인 사용자를 조회하라"는 하나의 쿼리로 합쳐져 실행된다. 이는 데이터베이스 왕복 횟수를 획기적으로 줄인다.

데이터 로더의 캐싱 기능은 동일한 키(예: 사용자 ID)로 중복 요청이 들어올 경우, 이미 조회된 결과를 메모리에서 즉시 반환한다. 이는 단일 요청 내에서 중복된 데이터 참조를 제거하여 불필요한 계산을 방지한다. 데이터 로더의 구현은 일반적으로 다음과 같은 패턴을 따른다.

적절한 데이터 로더 사용은 GraphQL 서버의 성능을 결정하는 핵심 요소이다. 특히 복잡한 타입 관계와 중첩된 데이터 구조를 가진 스키마에서는 반드시 고려해야 한다. 데이터 로더는 언어별로 다양한 구현체(예: JavaScript의 dataloader 패키지)가 존재하며, 애플리케이션의 데이터 액세스 레이어에 통합하여 사용한다.

쿼리 복잡도 제한은 GraphQL 서버가 처리할 수 있는 쿼리의 최대 복잡도를 정의하고 이를 초과하는 요청을 거부하는 보안 및 성능 최적화 기법이다. 이는 악의적으로 구성된 깊이 중첩된 쿼리나 과도하게 많은 필드를 요청하는 쿼리로 인한 서버 과부하를 방지하는 데 핵심적이다. 복잡도는 일반적으로 쿼리의 깊이, 요청된 필드의 수, 특정 필드의 복잡도 가중치 등을 조합하여 계산한다.

구현 방식은 주로 두 가지 접근법을 따른다. 첫째는 쿼리 깊이 제한으로, 쿼리의 최대 중첩 수준을 제한하는 간단한 방법이다. 예를 들어, post { author { posts { author ... } } }와 같은 재귀적 쿼리의 깊이를 제한한다. 둘째는 더 정교한 쿼리 복잡도 분석으로, 각 필드에 사전에 정의된 복잡도 점수를 부여하고 쿼리 실행 전 총점을 계산하여 임계값을 초과하면 거부한다. 예를 들어, 목록 필드는 단일 객체 필드보다 높은 복잡도 점수를 가질 수 있다.

적절한 복잡도 제한 값을 설정하려면 애플리케이션의 일반적인 사용 패턴을 분석하고, 스트레스 테스트를 통해 서버의 성능 한계를 파악해야 한다. 이 값은 GraphQL 스키마의 진화와 함께 주기적으로 재평가되어야 한다. 대부분의 GraphQL 서버 라이브러리(Apollo Server, GraphQL-JS 등)는 쿼리 복잡도 제한을 구현할 수 있는 플러그인이나 미들웨어를 제공한다.

캐싱은 GraphQL API의 성능과 확장성을 결정하는 핵심 요소이다. REST API와 달리 단일 엔드포인트를 사용하고 클라이언트가 요청의 형태를 자유롭게 정의할 수 있는 GraphQL의 특성상, 캐싱 전략은 더 복잡하고 다층적으로 접근해야 한다. 효과적인 캐싱은 응답 시간을 단축하고 서버 부하를 줄이며, 궁극적으로 사용자 경험을 향상시킨다.

캐싱은 주로 클라이언트 측, 서버 측, 그리고 중간 계층(CDN, 게이트웨이)에서 구현된다. 클라이언트 측 캐싱은 Apollo Client나 Relay 같은 라이브러리를 사용하여 이전에 가져온 데이터를 재사용하는 방식으로 동작한다. 이는 특히 변경 빈도가 낮은 데이터나 사용자 개인화 데이터에 효과적이다. 서버 측에서는 데이터 소스(예: 데이터베이스, 외부 API)에 대한 쿼리 결과를 메모리(예: Redis)나 디스크에 저장하여 반복적인 계산이나 조회를 피할 수 있다. 또한, 데이터 로더는 단일 요청 내에서 중복된 데이터베이스 호출을 배치 처리하고 메모이제이션하여 불필요한 작업을 제거하는 데 기여한다.

전체 GraphQL 응답에 대한 캐싱은 쿼리의 구조가 매번 달라질 수 있어 어려울 수 있다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 전략이 사용된다.

캐시 무효화는 중요한 과제이다. 데이터가 변경되었을 때 관련된 모든 캐시 항목을 식별하여 갱신하거나 제거해야 한다. 이를 위해 데이터 소스에서 발생하는 이벤트를 구독하거나, 특정 타입이나 레코드 ID를 태그로 지정하는 캐시 무효화 전략(예: Apollo Server의 정규화된 캐시)을 도입할 수 있다. 최적의 캐싱 전략은 데이터의 특성, 변경 빈도, 그리고 비즈니스 요구사항에 따라 선택되고 조합되어야 한다.

인증은 사용자가 누구인지 확인하는 과정이며, 권한 부여는 인증된 사용자가 특정 작업을 수행할 수 있는 권한을 가지고 있는지 결정하는 과정이다. GraphQL API에서 이 두 가지는 일반적으로 리졸버 수준에서 구현된다. 단일 엔드포인트를 사용하는 GraphQL의 특성상, 인증은 주로 HTTP 요청 헤더(예: JWT 토큰)를 통해 처리되고, 이 컨텍스트는 이후 각 리졸버 실행 시 권한 검사에 사용된다.

권한 부여는 주로 두 가지 수준에서 이루어진다. 첫째는 필드 수준 권한으로, 사용자의 역할이나 속성에 따라 특정 타입의 특정 필드 접근을 제한한다. 예를 들어, User 타입의 email 필드는 본인에게만 노출되도록 할 수 있다. 둘째는 작업 수준 권한으로, 특정 쿼리나 뮤테이션 전체 실행 여부를 결정한다. 이는 주로 비즈니스 로직에 따라 복잡한 규칙이 적용된다.

권한 부여 로직을 효과적으로 관리하기 위해 그래프QL 스키마 디렉티브(예: @auth, @hasRole)를 활용하는 패턴이 널리 사용된다. 이 디렉티브를 스키마 정의에 선언적으로 추가하면, 권한 검사 로직을 리졸버 구현부와 분리하여 중앙에서 관리할 수 있다. 또한, 권한 검사를 위한 공통 로직은 별도의 서비스 계층이나 미들웨어로 추상화하여 재사용성을 높이는 것이 좋다.

악의적 쿼리는 주로 과도하게 복잡하거나 깊이 중첩된 쿼리를 통해 서버 리소스를 고갈시키는 서비스 거부 공격을 목표로 한다. 이를 방지하기 위한 핵심 기법은 쿼리의 복잡도와 깊이를 사전에 제한하는 것이다. 대부분의 GraphQL 서버 구현체는 최대 쿼리 깊이, 최대 쿼리 복잡도 점수, 최대 병합 필드 수 등의 제한을 설정할 수 있는 기능을 제공한다. 예를 들어, 쿼리의 각 필드에 복잡도 점수를 부여하고, 단일 쿼리의 총 점수 합계가 임계값을 초과하면 요청을 거부한다.

쿼리 비용 분석은 정적 분석과 동적 분석으로 나눌 수 있다. 정적 분석은 쿼리가 실행되기 전에 구문 트리를 분석하여 복잡도를 계산하는 방식이다. 동적 분석은 리졸버가 실행되는 과정에서 실제 데이터를 기반으로 비용을 측정하지만, 이미 리소스가 소모된 후에 차단될 수 있는 위험이 있다. 따라서 사전 검증이 보다 일반적이다. 복잡도 계산은 단순히 중첩 깊이만 고려하는 것이 아니라, 리스트 타입 필드에 대한 페이징 인자나 조건부 필드의 존재 여부 등을 종합적으로 고려하여 설계해야 한다.

추가적인 방어 수단으로 지속 쿼리 기능을 비활성화하거나, IP 주소 기반의 요청 빈도 제한을 적용할 수 있다. 또한, 프로덕션 환경에서는 자동 완성 또는 인트로스펙션을 통한 스키마 탐색 기능을 제한하는 것이 좋다. 클라이언트 측에서는 지속 쿼리를 사전에 등록하고 서버가 해당 쿼리만 실행하도록 허용하는 화이트리스트 방식도 고려할 수 있다[4].

하위 호환성을 유지하는 것은 GraphQL API를 장기적으로 운영하고 다양한 클라이언트가 안정적으로 서비스를 이용할 수 있도록 하는 핵심 원칙이다. GraphQL 스키마는 시간이 지남에 따라 새로운 요구사항을 반영하여 진화하지만, 기존에 의존하고 있는 클라이언트의 동작을 깨뜨리지 않는 방식으로 변경되어야 한다. 이를 위해 주로 사용되는 방법은 새로운 필드를 추가하거나, 새로운 타입을 도입하거나, 새로운 인터페이스를 구현하는 등 비파괴적인(non-breaking) 변경을 우선적으로 적용하는 것이다.

반대로, 기존 필드나 타입의 이름을 변경하거나, 필드의 인자 타입을 바꾸거나, 필수를 선택적으로 만드는 등의 변경은 기존 쿼리가 실패할 수 있는 파괴적인 변경(breaking change)에 해당한다. 이러한 변경은 신중하게 계획해야 하며, 일반적으로 기존 기능을 폐기(deprecate)하는 과정을 거쳐 점진적으로 전환하는 전략을 사용한다. @deprecated 지시어(directive)를 사용하여 필드나 enum 값을 더 이상 사용하지 않을 것임을 표시하고, 대체할 수 있는 새로운 경로를 reason 인자로 제공하는 것이 일반적인 관행이다.

하위 호환성을 체계적으로 관리하기 위해 스키마 레지스트리를 도입하거나, CI/CD 파이프라인에 스키마 변경 검증 단계를 포함시키는 방법이 효과적이다. 이를 통해 프로덕션 환경에 배포되기 전에 의도치 않은 파괴적 변경이 발생하는 것을 방지할 수 있다. 또한, 모든 변경은 명확한 버저닝 정책과 연계되어야 하며, 클라이언트 개발자에게 변경 사항과 마이그레이션 경로를 충분히 알리는 커뮤니케이션이 필수적이다.

스키마 마이그레이션은 기존 클라이언트 애플리케이션의 작동을 중단시키지 않으면서 GraphQL 스키마를 진화시키는 과정이다. 하위 호환성을 유지하는 것이 핵심 원칙이며, 이는 일반적으로 새로운 필드를 추가하거나, 사용되지 않는 필드를 사용 중단(deprecate) 표시하는 방식으로 점진적으로 수행된다. 필드나 타입을 완전히 제거하기 전에는 충분한 유예 기간을 두고 클라이언트 측에 변경 사항을 알려야 한다.

마이그레이션을 위한 일반적인 전략은 다음과 같다.

보다 복잡한 변경, 예를 들어 타입의 필드 타입을 변경해야 하는 경우에는 새 타입을 생성하고 점진적으로 전환하는 접근법이 필요하다. 예를 들어, User.id의 타입을 Int에서 ID로 변경하려면, 먼저 새로운 UserV2 타입을 정의하고, 원본 쿼리 필드는 유지한 채 새 버전의 쿼리 필드를 추가로 노출할 수 있다. 이후 모든 클라이언트가 새 필드로 전환되면 기존 필드와 타입을 사용 중단 표시하고 최종적으로 제거한다.

효율적인 마이그레이션을 위해서는 스키마 레지스트리를 활용하여 변경 사항을 추적하고, 클라이언트 사용량 분석을 통해 사용 중단된 필드의 의존도를 모니터링하는 것이 좋다. 또한, 모든 변경은 로컬과 스테이징 환경에서 철저히 테스트한 후 프로덕션에 적용해야 한다. 이러한 체계적인 접근은 서비스 중단을 최소화하면서 API를 지속적으로 개선할 수 있게 한다.

GraphQL 플레이그라운드는 GraphQL API를 테스트하고 탐색하기 위한 대화형 개발 환경이다. 주로 웹 브라우저에서 동작하며, 서버의 스키마를 자동으로 인텔리센스와 함께 문서화하여 보여준다. 개발자는 쿼리나 뮤테이션을 작성하고 즉시 실행하여 결과를 확인할 수 있다. 이 도구는 백엔드와 프론트엔드 개발자 간의 협업을 촉진하며, API의 기능을 빠르게 이해하고 디버깅하는 데 필수적이다.

주요 기능은 다음과 같다.

대표적인 구현체로는 GraphiQL과 Apollo Studio의 샌드박스가 있다. GraphiQL은 페이스북이 공식적으로 개발한 오픈 소스 플레이그라운드이며, 많은 서버 라이브러리에 기본 내장되어 있다. Apollo Studio는 더욱 발전된 기능을 제공하며, 쿼리 성능 추적, 팀 협업, 스키마 변경 기록 관리 등의 추가 기능을 포함한다. 이러한 도구들은 개발 과정에서 반복적인 테스트를 간소화하고, API의 정확한 사용법을 직관적으로 파악할 수 있게 한다.

GraphQL 스키마는 SDL(Schema Definition Language)을 사용하여 수동으로 작성하거나, 다양한 도구를 활용하여 자동 생성 및 검증할 수 있다. 스키마 우선 설계(Schema-First Design) 접근법에서는 SDL로 스키마를 먼저 정의한 후, 이를 기반으로 리졸버 코드를 구현한다. 반면 코드 우선 설계(Code-First Design)에서는 프로그래밍 코드(예: 데코레이터나 클래스 정의)를 작성하면 도구가 이를 분석하여 GraphQL 스키마를 자동으로 생성한다.

주요 스키마 생성 도구로는 Apollo Server의 graphql-tools 라이브러리, NestJS의 @nestjs/graphql 모듈, TypeGraphQL 등이 있다. 이들은 타입스크립트 데코레이터를 활용하여 GraphQL 오브젝트 타입과 필드를 정의하고, SDL 스키마 파일을 생성하는 기능을 제공한다. 또한, 기존 REST API나 데이터베이스 스키마, 프로토콜 버퍼(Protocol Buffers)로부터 GraphQL 스키마를 자동 생성해주는 도구들도 존재한다.

스키마 검증은 정적 분석 도구를 통해 이루어진다. GraphQL 스키마 검증기(GraphQL Schema Validator)는 스키마가 GraphQL 명세를 준수하는지, 타입 간 순환 참조가 없는지, 인터페이스를 구현한 타입이 모든 필드를 정확히 포함하는지 등을 확인한다. ESLint와 유사한 GraphQL ESLint 플러그인을 사용하면 SDL 파일에 대한 린팅(Linting) 규칙을 적용할 수 있다. 주요 검증 항목은 다음과 같다.

이러한 도구들은 대부분 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인에 통합하여, 코드 변경 시 자동으로 스키마 검증을 수행하도록 구성할 수 있다. 또한, 생성된 스키마를 GraphQL 플레이그라운드나 Apollo Studio와 같은 클라이언트 도구에 공유하여 실시간으로 쿼리를 테스트하고 문서를 확인하는 데 활용한다.