GraphQL

GraphQL 스키마는 API가 제공할 수 있는 데이터의 완전한 설명이며, 클라이언트가 가능한 모든 쿼리와 뮤테이션을 이해하는 데 사용하는 계약이다. 스키마는 GraphQL 서버의 핵심이며, GraphQL API의 기능을 정의한다. 스키마는 GraphQL SDL(Schema Definition Language)이라는 특수한 구문을 사용하여 작성된다. SDL은 인간과 기계가 모두 읽을 수 있는 형태로 타입 시스템을 정의한다.

GraphQL은 강력한 타입 시스템을 기반으로 한다. 모든 데이터는 명확하게 정의된 타입을 가진다. 기본적인 타입으로는 Int, Float, String, Boolean, ID(고유 식별자) 등의 스칼라 타입이 있다. 이들을 조합하여 복잡한 객체 타입을 정의한다. 객체 타입은 필드로 구성되며, 각 필드는 다시 특정 타입을 가진다. 또한, 필드가 선택적일 수 있음을 나타내는 널러블 타입(String)과 반드시 값을 가져야 하는 논-널러블 타입(String!)을 구분한다. 타입을 리스트 형태로 표현할 때는 대괄호를 사용한다(예: [String]).

스키마의 루트에는 특수한 타입들이 존재한다. Query 타입은 데이터를 읽기 위한 모든 가능한 쿼리의 진입점을 정의한다. Mutation 타입은 데이터를 생성, 수정, 삭제하는 작업의 진입점을 정의한다. Subscription 타입은 실시간 데이터 업데이트를 위한 진입점을 정의한다. 아래는 간단한 스키마 정의의 예시이다.

```graphql

type Book {

id: ID!

title: String!

author: Author!

}

type Author {

id: ID!

name: String!

books: [Book]

}

type Query {

book(id: ID!): Book

books: [Book]

author(id: ID!): Author

}

type Mutation {

addBook(title: String!, authorId: ID!): Book

}

```

이 시스템은 인터페이스와 유니언 타입 같은 고급 기능도 지원하여, 다양한 객체 타입에 대한 추상화와 유연한 타입 관계를 표현할 수 있다. 또한, 열거형(enum)을 정의하여 필드가 가질 수 있는 값을 특정 집합으로 제한하거나, 사용자 정의 스칼라 타입을 생성할 수도 있다. 스키마는 인트로스펙션 쿼리를 통해 런타임에 조회될 수 있어, 개발 도구의 자동 완성 및 문서화에 크게 기여한다.

GraphQL에서 쿼리는 서버로부터 데이터를 읽어오는 작업을 정의한다. 클라이언트는 필요한 필드를 정확히 명시하여 요청하며, 서버는 그 구조에 맞춰 응답한다. 이는 REST API에서 여러 엔드포인트를 호출해야 하는 경우와 달리, 단일 요청으로 중첩된 관련 데이터를 한 번에 가져올 수 있게 한다. 예를 들어, 사용자 정보와 그 사용자가 작성한 게시글 목록을 하나의 쿼리로 요청할 수 있다.

반면, 뮤테이션은 데이터를 생성, 수정, 삭제하는 작업을 정의한다. 쿼리와 문법 구조는 유사하지만, 실행 시 서버의 데이터를 변경한다는 의도적 차이가 있다. 뮤테이션은 일반적으로 순차적으로 실행되어 예측 가능성을 보장하며, 여러 개의 수정 작업을 포함할 수 있다.

쿼리와 뮤테이션의 기본 구조는 다음과 같다.

클라이언트는 인라인 프래그먼트나 지시어를 활용해 동적인 응답을 구성할 수 있다. 예를 들어, @include나 @skip 지시어를 사용하면 특정 조건에서만 필드를 포함하거나 제외할 수 있다. 또한, 쿼리에 변수를 사용하여 동적인 값을 전달하는 것이 일반적이다. 이는 문자열 보간을 피하고, 쿼리 문장을 재사용하며, 타입 안전성을 높이는 데 기여한다.

리졸버(resolver)는 GraphQL 서버의 핵심 구성 요소로, 스키마에 정의된 각 필드에 대한 데이터를 실제로 가져오거나 계산하는 함수입니다. 클라이언트가 쿼리를 요청하면 GraphQL 엔진은 해당 쿼리의 필드 구조를 순회하며, 각 필드에 매핑된 리졸버 함수를 실행하여 값을 결정합니다. 리졸버는 데이터베이스 조회, 다른 API 호출, 또는 간단한 계산과 같은 비즈니스 로직을 담당합니다.

리졸버 함수는 일반적으로 네 가지 매개변수를 받습니다. 첫 번째는 부모 객체(parent 또는 root)로, 현재 필드의 상위 객체 값을 포함합니다. 두 번째는 args(인자)로, 쿼리에서 필드에 전달된 인수를 담은 객체입니다. 세 번째는 context(컨텍스트)로, 모든 리졸버가 공유할 수 있는 정보(예: 인증 데이터, 데이터베이스 연결)를 담습니다. 네 번째는 info(정보)로, 쿼리의 실행 상태와 관련된 세부 정보를 포함합니다[1].

리졸버의 구현 방식은 사용하는 프로그래밍 언어와 서버 라이브러리에 따라 다릅니다. 기본적으로는 스키마의 각 타입에 대해 해당 타입의 필드를 처리하는 리졸버 맵을 구성합니다. 예를 들어, 'User' 타입의 'name' 필드를 처리하는 리졸버는 부모 객체(사용자 데이터)에서 name 속성을 반환할 수 있습니다. 반면, 'friends' 필드에 대한 리졸버는 데이터베이스에서 해당 사용자의 친구 목록을 조회하는 로직을 실행합니다.

리졸버는 N+1 문제를 쉽게 발생시킬 수 있는데, 이는 관련된 각 객체에 대해 데이터베이스 쿼리를 개별적으로 수행할 때 나타나는 성능 문제입니다. 이를 해결하기 위해 데이터 로더(DataLoader)와 같은 유틸리티를 사용하여 요청을 일괄 처리(batching)하고 캐싱하는 것이 일반적입니다. 적절한 리졸버 설계는 GraphQL 서버의 성능과 효율성을 결정하는 중요한 요소입니다.

GraphQL 서버는 스키마를 정의하고, 클라이언트의 요청(쿼리 또는 뮤테이션)을 처리하며, 내부 데이터 소스와 통신하기 위한 리졸버 함수를 구현하는 것이 핵심이다. 서버 구현은 주로 Node.js, Python, Java, Go 등 다양한 프로그래밍 언어와 환경에서 가능하다. 구현 방식은 크게 코드 우선과 스키마 우선 접근법으로 나뉜다. 코드 우선 방식은 프로그래밍 코드를 작성하면 도구가 자동으로 스키마를 생성하는 반면, 스키마 우선 방식은 먼저 GraphQL 스키마 정의 언어로 스키마를 작성한 후 해당 스키마에 맞는 리졸버 코드를 구현한다.

주요 구현 라이브러리와 프레임워크는 다음과 같다.

서버 구현 과정은 일반적으로 스키마 타입 정의, 리졸버 함수 작성, 서버 인스턴스 생성 및 실행의 단계를 따른다. 리졸버는 각 타입의 필드에 대한 데이터를 가져오는 함수로, 데이터베이스 쿼리, 다른 REST API 호출, 또는 내부 서비스와의 통신을 담당한다. 서버는 들어오는 요청의 유효성을 스키마에 대해 검증하고, 리졸버를 실행하여 요청된 형태의 데이터로 응답을 구성한다. 또한 인증 및 권한 부여, 성능 최적화를 위한 데이터 로더 패턴 통합, 쿼리 복잡도 제한과 같은 고급 기능을 추가할 수 있다.

GraphQL 클라이언트 라이브러리는 GraphQL 쿼리를 서버로 전송하고 응답을 처리하는 데 도움을 주는 소프트웨어 도구 모음이다. REST API 클라이언트에 비해 더 많은 기능을 제공하며, 주로 캐싱, 상태 관리, 쿼리 자동 생성 및 최적화와 같은 작업을 단순화한다. 이러한 라이브러리를 사용하면 개발자가 네트워크 통신의 세부 사항보다는 애플리케이션 로직에 집중할 수 있다.

주요 클라이언트 라이브러리로는 Apollo Client와 Relay가 가장 널리 사용된다. Apollo Client는 다양한 프레임워크와 호환되는 범용적인 라이브러리로, 강력한 캐싱 시스템과 풍부한 개발 도구를 특징으로 한다. 반면, Relay는 메타에서 개발했으며, 주로 React 애플리케이션과 긴밀하게 통합되어 높은 성능과 효율성을 요구하는 대규모 프로젝트에 적합하다. 이 외에도 URQL과 같은 경량 라이브러리도 존재한다.

이러한 라이브러리들은 일반적으로 다음과 같은 공통 기능을 제공한다.

* 선언적 데이터 페칭: 필요한 데이터를 선언하면 라이브러리가 쿼리를 구성하고 실행한다.

* 정규화된 캐싱: 응답 데이터를 정규화된 형태로 저장하여 중복을 제거하고 일관성을 유지한다.

* 상태 관리: 서버 상태와 클라이언트 상태를 통합하여 관리한다.

* 실시간 업데이트: 구독을 통해 실시간 데이터를 처리한다.

* 오류 및 로딩 상태 처리: 요청의 다양한 상태를 쉽게 관리할 수 있는 인터페이스를 제공한다.

라이브러리 선택은 프로젝트의 규모, 사용하는 프론트엔드 프레임워크, 그리고 필요한 기능의 복잡성에 따라 결정된다. 대부분의 라이브러리는 TypeScript를 지원하여 타입 안정성을 높이고, GraphQL Code Generator와 같은 도구와 연동하여 쿼리와 뮤테이션에 대한 타입 정의를 자동 생성할 수 있다.

GraphQL 생태계에는 서버와 클라이언트 개발을 지원하는 다양한 개발 도구가 존재합니다. 이러한 도구들은 스키마 탐색, 쿼리 작성 및 테스트, 성능 모니터링, 코드 생성 등을 용이하게 하여 개발 생산성을 크게 향상시킵니다.

주요 도구로는 GraphiQL과 Apollo Studio가 널리 사용됩니다. GraphiQL은 대화형 IDE로, 실시간 자동 완성과 문법 검증 기능을 제공하며 쿼리를 실행하고 결과를 즉시 확인할 수 있습니다. Apollo Studio는 더 포괄적인 클라우드 기반 플랫폼으로, 스키마 레지스트리, 성능 추적, 팀 협업 기능을 포함합니다. 다른 인기 도구들은 다음과 같습니다.

이러한 도구들은 개발 워크플로우의 여러 단계에 통합됩니다. 예를 들어, GraphQL Code Generator는 서버 스키마로부터 클라이언트용 TypeScript 인터페이스나 React Hooks를 생성하여 타입 안정성을 보장합니다. 또한, Apollo Server나 GraphQL Yoga와 같은 서버 라이브러리에는 기본적으로 개발용 GraphiQL 인터페이스가 내장되어 있어 초기 설정 없이도 빠르게 API를 탐색하고 테스트할 수 있습니다.

데이터 로더는 GraphQL 서버에서 발생할 수 있는 N+1 문제를 해결하기 위해 설계된 성능 최적화 유틸리티이다. 클라이언트가 중첩된 객체를 요청하는 GraphQL 쿼리를 보내면, 서버는 각 상위 객체에 대해 하위 객체를 조회하는 별도의 데이터베이스 쿼리를 반복적으로 실행할 수 있다. 이는 서버에 불필요한 부하를 주고 응답 시간을 지연시키는 원인이 된다. 데이터 로더는 이러한 여러 개별 요청들을 일괄 처리하여 단일 데이터베이스 쿼리로 변환하고, 결과를 적절한 상위 객체에 매핑하여 반환하는 역할을 한다.

데이터 로더의 핵심 동작 원리는 일괄 처리와 캐싱이다. 하나의 GraphQL 쿼리 실행 주기 동안, 동일한 데이터 소스(예: 특정 사용자 정보)에 대한 여러 요청이 발생하면, 데이터 로더는 이 요청들을 수집한다. 수집 주기가 끝나면, 로더는 수집된 모든 키(예: 사용자 ID 목록)를 사용하여 데이터 소스(데이터베이스, REST API 등)에 대한 단일 조회를 수행한다. 이후, 조회된 결과 집합을 각 키에 맞게 분배하여 원래 요청자에게 반환한다. 이 과정은 데이터 페칭의 횟수를 극적으로 줄여준다.

또한, 데이터 로더는 단일 요청 내에서 동일한 키에 대한 중복 호출을 방지하기 위해 캐싱 기능을 제공한다. 한 번 조회된 데이터는 메모리에 캐시되어, 동일한 실행 주기 내에서 같은 데이터를 다시 요청할 때 추가적인 데이터 소스 호출 없이 캐시된 결과를 즉시 반환한다. 이는 불필요한 중복 작업을 제거한다. 데이터 로더의 캐시는 일반적으로 요청 단위로 수명이 관리되므로, 요청이 끝나면 캐시도 자동으로 소멸되어 데이터 일관성 문제를 방지한다.

주요 GraphQL 서버 라이브러리들은 데이터 로더 구현을 지원한다. 예를 들어, JavaScript 생태계의 graphql-js에서는 공식적으로 DataLoader 유틸리티를 제공한다. 사용법은 일반적으로 데이터 소스 접근을 담당하는 리졸버 함수 내에서 특정 타입의 데이터를 조회할 때마다 해당 타입의 데이터 로더 인스턴스를 사용하도록 구성하는 것이다. 아래는 사용자 데이터를 일괄 조회하는 간단한 데이터 로더의 예시이다.

```javascript

const DataLoader = require('dataloader');

const batchGetUsersById = async (userIds) => {

// userIds 배열을 받아 데이터베이스에서 일괄 조회

const users = await db.users.find({ id: { $in: userIds } });

// 조회 결과를 요청된 id 순서와 동일하게 매핑하여 반환

return userIds.map(id => users.find(user => user.id === id));

};

const userLoader = new DataLoader(batchGetUsersById);

// 리졸버 내에서 사용

const userResolver = (parent) => {

return userLoader.load(parent.authorId); // 개별 load 호출이 일괄 처리됨

};

```

데이터 로더를 효과적으로 사용하려면, 일괄 처리 함수가 입력된 키의 순서를 보장하면서 결과를 매핑해야 한다는 점에 유의해야 한다. 누락된 키에 대해서는 null 값을 반환해야 한다. 적절히 구현된 데이터 로더는 GraphQL 서버의 성능을 크게 향상시키고, 데이터 소스의 부하를 줄이는 데 결정적인 역할을 한다.

GraphQL 쿼리의 복잡도를 제한하는 것은 서버의 자원을 보호하고 서비스 거부 공격을 방지하는 중요한 보안 및 성능 최적화 기법이다. 클라이언트가 단일 쿼리로 지나치게 깊은 중첩 필드를 요청하거나, 수백 개의 객체를 한 번에 요청하는 경우 서버에 과도한 부하를 줄 수 있다. 이를 방지하기 위해 서버는 쿼리의 복잡도에 점수를 부여하고, 미리 정의된 최대 임계값을 초과하는 쿼리를 실행 전에 거부한다.

복잡도 계산은 일반적으로 쿼리의 구조를 분석하여 수행된다. 각 필드 타입에 가중치를 할당하고, 쿼리에서 해당 필드가 호출되는 횟수를 곱하여 총점을 산출한다. 예를 들어, 단순 스칼라 필드는 1점, 객체를 반환하는 필드는 더 높은 점수, 그리고 연결된 목록 필드는 목록 크기에 비례하여 점수가 증가할 수 있다. 서버 구현체(예: Apollo Server, GraphQL-Java)는 대부분 이러한 복잡도 분석 및 제한 기능을 플러그인이나 미들웨어 형태로 제공한다.

복잡도 제한을 설정할 때는 애플리케이션의 실제 사용 패턴을 고려해야 한다. 지나치게 낮은 제한은 합법적인 쿼리를 차단할 수 있고, 너무 높은 제한은 보호 기능을 무력화시킨다. 일반적으로 다음과 같은 전략을 조합하여 사용한다.

이러한 제한은 주로 GraphQL 서버의 유효성 검사 단계에서 적용되며, 잘못된 쿼리는 실행되지 않고 오류 메시지와 함께 클라이언트로 반환된다. 또한, 지속적으로 쿼리 로그를 모니터링하여 일반적인 복잡도 패턴을 이해하고 제한 값을 조정하는 것이 좋다.