Apollo GraphQLでWebサービスを開発してわかったこと

2018/07/26
このエントリーをはてなブックマークに追加

初めまして! インターンの長瀬です。普段はWebフロントエンド関連の業務をしています。

今回は、私がApollo GraphQLを使ってWebサービスを開発してみて感じたこと・考えたことを共有します。前半では開発での知見を活かし、GraphQL APIをRESTful APIと比較しながら紹介していきますので、GraphQLなんて使ったことがないよ! という方もお楽しみいただけるかと思います。

tl;dr

  • WebサービスをApollo GraphQLで開発した
    • サービスにおいて、特に複雑なグラフ構造のデータモデル等はなかったが、型定義の自動生成や単一エンドポイントなどの点でGraphQLを使う意義があったと感じた
    • Apollo GraphQLはブラウザ拡張やapollo-codegenなどの開発支援も充実しており、快適に開発ができた

GraphQL, Apollo GraphQLについて

GraphQL, Apollo GraphQLについてすでにご存じの方は読み飛ばしていただいて結構です。

GraphQLについて

そもそも、GraphQLはWeb APIのためのクエリ言語です。RESTfulなAPIが抱えがちな以下の課題を解決できます。

  1. エンドポイントやURLのクエリパラメータが煩雑になる
  2. 目的のリソース以外の余計なデータがついてくることがある
  3. リソースをフェッチするために必要なリクエスト数が多くなりがち

エンドポイントやURLのクエリパラメータが煩雑になる

たとえばレスポンシブ対応の一環としてモバイルとPCで別サイズの画像を返したい時や、件数の多いデータをページネーション形式で返したい場合など、場合分けが必要になってくるにつれてURLのクエリパラメータが煩雑になってしまいます。

また、APIのエンドポイントの構造もAPIが大規模化するにつれて複雑になっていきます。

対して、GraphQLのエンドポイントは単一であり、またURLのクエリパラメータは使わずにGraphQLのQuery内に記述します。QueryはGraphQL APIが提供しているデータのうち何がほしいかを簡潔に記述したもので、HTTPリクエストのbodyに乗せて送ります。
例として、ブログサービスにおいて特定の投稿以降に投稿された投稿を20件分取得したい場合には、以下のようなQueryを記述します。

{
  latest(after: "ID", count: 20) {
    cursors {
      after
    },
    posts {
      title
      thumbnailUrl
      description
    }
  }
}

QueryはURLのクエリパラメータやセッション等を使うより可読性や表現力が高く、静的な型付けがされるため(afterはString, countならInt)、エディタでの自動補完やコード・ドキュメントの自動生成などの恩恵を受けることができます。RESTfulなAPIでもopenapi-generator(swagger-codegen)などを使うことで同様なことが可能ですが、GraphQL APIの場合はGraphiQLというAPIのテストツールやエディタにおいてQuery自体に対して補完が効くため非常に便利です。また、GraphQL APIサーバはIntrospectionという機構を持っており、cliツールなどを利用してすでに動作しているAPIサーバからAvailableなQueryや型などの情報を吸い出してファイルにダンプできます。このファイルをコードの自動生成・補完に利用するというしくみです。

GraphiQLでAPIをテストする様子

サーバでこのクエリをどのように処理するかというと、クエリで指定されるフィールドごとにresolverという関数を定義し、対応するデータをDBなどのデータストア等から取得して返すようにします。resolverの書式は以下の通りです。

fieldName(obj, args, context, info) { result }

見ての通り、resolverは最大4つの引数を取ります。

  1. obj には、指定したフィールドの親フィールドのデータが含まれています。親フィールドが存在しない場合(ルートのフィールドの場合)には、設定値が返されます。
  2. argsには、クエリで渡した引数(先の例のafter, countに該当)が含まれています。
  3. contextには、すべてのresolverで引き回して使いたいような、セッション・ヘッダ・APIエンドポイントのURLなどの情報が含まれます。たとえば「ログイン済みのユーザーのみがデータへアクセスできるようにしたい場合」や、先程挙げた「モバイルとPCで別サイズの画像を返したい場合({device: 'pc'}などとしてデバイスタイプの情報を指定する場合)」などで有用です。
  4. infoでは、そのフィールドの名前やパス(ルートからそのフィードを指定するまでの道筋)、親フィールドの型などのメタデータが含まれています。

また、Queryと同様にして、GraphQL APIが提供しているデータに変更を加えたい場合にはMutationを、データに対するMutationを監視して常に最新の状態を維持したい場合にはSubscriptionを書くことができます。GraphQL APIはこれらのQuery, Mutation, Subscriptionの3つの操作から成り立っています。

目的のリソース以外の余計なデータがついてくることがある

ブログサービスの例で、あるユーザーのidからユーザー名を取得したい場合、RESTfulなAPIでは/users/:id/users?id='id'に対してリクエストをし、以下のようなレスポンスを得るはずです。

{
  name: "haruka",
  id: "19900204",
  posts: [],
  subscriptions: [],
  subscribedBy: [],
  thumbnailUrl: []
}

ほしいデータはユーザー名のみなのですが、購読・被購読者や過去の投稿の一覧までが返されてしまいます。アプリケーションのアクティブユーザー数が増えてくると、クライアント<->APIサーバおよびAPIサーバ<->データストアの通信回数が大きく増えて問題になりかねません。そこで、GraphQLでは以下のようなQueryでリクエストします。

{
  user(id: "19900204") {
    name
  }
}

必要なフィールドのみを指定するため、余分なデータが取得され返されることはありません。

{
  name: "haruka"
}

リソースをフェッチするために必要なリクエスト数が多くなりがち

先程のレスポンスが、以下のように購読者一覧を含んでいたとします。

{
  name: "haruka",
  id: "19900204",
  posts: [],
  subscriptions: [
    "/users?id=19910917",
    "/users?id=19861028",
    "/users?id=19851025"
  ],
  subscribedBy: [],
  thumbnailUrl: []
}

全購読者のユーザオブジェクトを取得しようとすると、計4回のラウンドトリップが発生します。先程の例で紹介したように、GraphQL APIでは必要なフィールドだけを指定して1度の通信ですべてのデータを取得するため、通信コストが大きく削減できます。

また、facebook/dataloaderなどと組み合わせることで、深くネストしたクエリについて、キャッシュやバッチ処理を利用し効率的にデータストアからデータをフェッチできます。こちらはAPI<->DBについての話題であり、GraphQL APIに限らずさまざまなシーンで利用可能です。

Apolloとは

Apollo vs Relay

ApolloとはGraphQL APIのクライアントライブラリの1つです。ほかにはGraphQLの開発元であるFacebookによるRelayが有名ですが、対応しているクライアントや開発ツールの充実度からApolloに分があると考え、こちらを採用しました。

Apollo Relay
対応クライアント React.js, Vue.js, Angular, Swift, Java, etc… React.js
開発ツールの充実度 launchpad, engine, codegen, ブラウザ拡張等盛りたくさん playground環境
ドキュメントの充実度 充実(動画、 ブログ、 Webサイト等) 比較的充実(Webサイトのみ)
ローカルステートの管理 apollo-link-stateを利用可能 Redux, MobX, etc..

Apolloはモックサーバを手早く簡単に作成・公開できるApollo Launchpadや、APIサーバの監視・解析ツールであるApollo Engine、そしてAPIサーバを解析してクライアント毎にコードを自動生成するapollo-codegen(apollo-cliというリポジトリ名に変わりました)といった充実した開発ツールが用意されています。

apollo-link-stateによるローカルステートの管理

Apolloが注目されている理由の1つとして、公式が「apollo-link-stateを利用してローカルステートを管理することで、ReduxやMobXといった他の状態管理の機構を使わなくて済む」ことを謳っている点があります。apollo-link-stateにより、single source of truthなデータストアでリモート(API)のデータとアプリケーションの状態の両方を管理することが可能だということです。

ブログサービスの例で考えてみます。ユーザーが過去の投稿の一覧を複数選択し、まとめて削除できるような機能を作りたいとしましょう。apollo-link-stateを使うことで、過去の投稿一覧のQueryは以下のように書けます。

query allPosts($userId: ID!) {
  allPosts(userId: $userId) {
    id
    content
    selected @client
    author {
      id
      name
      thumbnailUrl
    }
  }
}

@clientというディレクティブをこのように使うことで、APIではなくブラウザのインメモリキャッシュからデータをフェッチできます。同様に先ほど紹介したmutationについても、DB等のリモートのデータではなく、キャッシュのデータに変更を加えるようにできます。

mutation selectPost($postId: ID!) {
  selectPost(postId: $postId) @client {
    selected
  }
}

このようにして、ローカルステートとリモートのデータを共通のインタフェース(=GraphQL)で管理し、single source of truthを実現しています。

しかしながら、実際のユースケースではほかのRESTfulなAPIと組み合わせて使うケースがほとんどかと思います。その際はapollo-link-restというパッケージを利用できます。こちらはapollo-link-stateとは異なりunder active developmentな状態ですが、以下のようにしてRESTfulなAPIに対してQuery, Mutationを発行できます。

query allPosts {
  allPosts @rest(type: "Post", path: "/posts") {
    id
    content
  }
}
mutation publishPost(
  $someApiWithACustomBodyKey: PublishablePostInput!
) {
  publishedPost: publish(input: "19900204", body: $someApiWithACustomBodyKey)
    @rest(
      type: "Post"
      path: "/posts/{args.input}/new"
      method: "POST"
      bodyKey: "body"
    ) {
    id
    title
  }
}

実際に開発してみて

開発の流れ

実際にApollo GraphQLを使ってWebサービスをゼロから作ってみました。大まかな開発の流れは以下のようになりました。

  1. Node.js(with TypeScript, graphql-yoga)でAPIサーバを書く
    • graphql-yoga: Apollo, Relayに対応したNode.js向けのGraphQL APIフレームワーク Expressのミドルウェアを利用可能
  2. GraphQLでAPIのスキーマを書く
  3. 2のスキーマから、gql2tsというツールでTypeScriptの型定義を生成する
  4. 3の型定義を利用して、resolverを書いていく
  5. GraphiQLでAPIをテストする
  6. angular-cliでアプリケーション側(フロントエンド)のスケルトンを作成する
  7. APIに対するクエリをGraphQLで書く
  8. apollo-cliを使って、APIサーバのインストロペクション結果と7のクエリから、フロントエンドで使うTypeScriptの型定義を自動生成する
  9. 8の型定義を使ってフロントエンドのロジック部分を書いていく(apollo-angularを利用)

Apollo GraphQLのよかったところ

今回の案件ではフロントエンドとサーバサイドの両方でTypeScriptを利用したのですが、どちらの環境でもスキーマから自動生成された型定義を利用してスムーズに開発を進めることができました。またフロントエンドではフレームワークにAngularを利用しましたが、QueryのレスポンスはObservableで返されるため、違和感なく使うことができました。

さらに、ブラウザ拡張のApollo Client Developer Toolsも便利でした。Developer Toolsには以下の機能が備わっています。
– GraphiQLをその場で実行する(本来であればAPIサーバと別のポートでGraphiQLサーバを立ち上げて、ブラウザでそこにアクセスして利用します)
– JavaScriptから発行されたクエリのログの確認、クエリの編集・再発行
apollo-link-stateでキャッシュに書き込んだ値の確認(apolloはクエリのレスポンスを勝手にキャッシュしてくれるのですが、その内容も確認できます)

Apollo GraphQLのつらかったところ・気になったところ

特に「GraphQLのここがつらかった」というところはありませんでした…強いて言うなれば、開発の中盤で「これGraphQL APIにする意味あったんだろうか…(OpenAPIでもよかったのでは)」という気持ちに襲われたことくらいです。しかし一通り開発を終えると、エディタ・GraphiQLにおけるクエリの補完や、GraphQLが提供する型システムに魅力を見出していました。前半で解説したとおり、通信コストやパフォーマンスの点でもGraphQL APIに分があるはずです。

気になった点としては、今回はSubscriptionを使う場面がなかったため、どう実装し利用すればよいのかが気になっています。

さいごに

Apollo GraphQLを使ってゼロからWebサービスを開発し、得られた知見を共有させていただきました(どちらかというとGraphQL・Apolloの解説がメインとなってしまいましたが…)。Apolloは対応するクライアント・Webフロントエンドフレームワークが多いことから、これからより一層注目されていくと考えています。この記事を読んで「Apollo、さっそく私も試してみよう!」という方が出てきてくれたらうれしいです。

その他の記事

Other Articles

2022/06/03
拡張子に Web アプリを関連付ける File Handling API の使い方

2022/03/22
<selectmenu> タグできる子; <select> に代わるカスタマイズ可能なドロップダウンリスト

2022/03/02
Java 15 のテキストブロックを横目に C# 11 の生文字列リテラルを眺めて ECMAScript String dedent プロポーザルを想う

2021/10/13
Angularによる開発をできるだけ型安全にするためのKabukuでの取り組み

2021/09/30
さようなら、Node.js

2021/09/30
Union 型を含むオブジェクト型を代入するときに遭遇しうるTypeScript型チェックの制限について

2021/09/16
[ECMAScript] Pipe operator 論争まとめ – F# か Hack か両方か

2021/07/05
TypeScript v4.3 の機能を使って immutable ライブラリの型付けを頑張る

2021/06/25
Denoでwasmを動かすだけの話

2021/05/18
DOMMatrix: 2D / 3D 変形(アフィン変換)の行列を扱う DOM API

2021/03/29
GoのWASMがライブラリではなくアプリケーションであること

2021/03/26
Pythonプロジェクトの共通のひな形を作る

2021/03/25
インラインスタイルと Tailwind CSS と Tailwind CSS 入力補助ライブラリと Tailwind CSS in JS

2021/03/23
Serverless NEGを使ってApp Engineにカスタムドメインをワイルドカードマッピング

2021/01/07
esbuild の機能が足りないならプラグインを自作すればいいじゃない

2020/08/26
TypeScriptで関数の部分型を理解しよう

2020/06/16
[Web フロントエンド] esbuild が爆速すぎて webpack / Rollup にはもう戻れない

2020/03/19
[Web フロントエンド] Elm に心折れ Mint に癒しを求める

2020/02/28
さようなら、TypeScript enum

2020/02/14
受付のLooking Glassに加えたひと工夫

2020/01/28
カブクエンジニア開発合宿に行ってきました 2020冬

2020/01/30
Renovateで依存ライブラリをリノベーションしよう 〜 Bitbucket編 〜

2019/12/27
Cloud Tasks でも deferred ライブラリが使いたい

2019/12/25
*, ::before, ::after { flex: none; }

2019/12/21
Top-level awaitとDual Package Hazard

2019/12/20
Three.jsからWebGLまで行きて帰りし物語

2019/12/18
Three.jsに入門+手を検出してAR.jsと組み合わせてみた

2019/12/04
WebXR AR Paint その2

2019/11/06
GraphQLの入門書を翻訳しました

2019/09/20
Kabuku Connect 即時見積機能のバックエンド開発

2019/08/14
Maker Faire Tokyo 2019でARゲームを出展しました

2019/07/25
夏休みだョ!WebAssembly Proposal全員集合!!

2019/07/08
鵜呑みにしないで! —— 書籍『クリーンアーキテクチャ』所感 ≪null 篇≫

2019/07/03
W3C Workshop on Web Games参加レポート

2019/06/28
TypeScriptでObject.assign()に正しい型をつける

2019/06/25
カブクエンジニア開発合宿に行ってきました 2019夏

2019/06/21
Hola! KubeCon Europe 2019の参加レポート

2019/06/19
Clean Resume きれいな環境できれいな履歴書を作成する

2019/05/20
[Web フロントエンド] 状態更新ロジックをフレームワークから独立させる

2019/04/16
C++のenable_shared_from_thisを使う

2019/04/12
OpenAPI 3 ファーストな Web アプリケーション開発(Python で API 編)

2019/04/08
WebGLでレイマーチングを使ったCSGを実現する

2019/03/29
その1 Jetson TX2でk3s(枯山水)を動かしてみた

2019/04/02
『エンジニア採用最前線』に感化されて2週間でエンジニア主導の求人票更新フローを構築した話

2019/03/27
任意のブラウザ上でJestで書いたテストを実行する

2019/02/08
TypeScript で “radian” と “degree” を間違えないようにする

2019/02/05
Python3でGoogle Cloud ML Engineをローカルで動作する方法

2019/01/18
SIGGRAPH Asia 2018 参加レポート

2019/01/08
お正月だョ!ECMAScript Proposal全員集合!!

2019/01/08
カブクエンジニア開発合宿に行ってきました 2018秋

2018/12/25
OpenAPI 3 ファーストな Web アプリケーション開発(環境編)

2018/12/23
いまMLKitカスタムモデル(TF Lite)は使えるのか

2018/12/21
[IoT] Docker on JetsonでMQTTを使ってCloud IoT Coreと通信する

2018/12/11
TypeScriptで実現する型安全な多言語対応(Angularを例に)

2018/12/05
GASでCompute Engineの時間に応じた自動停止/起動ツールを作成する 〜GASで簡単に好きなGoogle APIを叩く方法〜

2018/12/02
single quotes な Black を vendoring して packaging

2018/11/14
3次元データに2次元データの深層学習の技術(Inception V3, ResNet)を適用

2018/11/04
Node Knockout 2018 に参戦しました

2018/10/24
SIGGRAPH 2018参加レポート-後編(VR/AR)

2018/10/11
Angular 4アプリケーションをAngular 6に移行する

2018/10/05
SIGGRAPH 2018参加レポート-特別編(VR@50)

2018/10/03
Three.jsでVRしたい

2018/10/02
SIGGRAPH 2018参加レポート-前編

2018/09/27
ズーム可能なSVGを実装する方法の解説

2018/09/25
Kerasを用いた複数入力モデル精度向上のためのTips

2018/09/21
競技プログラミングの勉強会を開催している話

2018/09/19
Ladder Netwoksによる半教師あり学習

2018/08/10
「Maker Faire Tokyo 2018」に出展しました

2018/08/02
Kerasを用いた複数時系列データを1つの深層学習モデルで学習させる方法

2018/07/19
【深層学習】時系列データに対する1次元畳み込み層の出力を可視化

2018/07/11
きたない requirements.txt から Pipenv への移行

2018/06/26
CSS Houdiniを味見する

2018/06/25
不確実性を考慮した時系列データ予測

2018/06/20
Google Colaboratory を自分のマシンで走らせる

2018/06/18
Go言語でWebAssembly

2018/06/15
カブクエンジニア開発合宿に行ってきました 2018春

2018/06/08
2018 年の tree shaking

2018/06/07
隠れマルコフモデル 入門

2018/05/30
DASKによる探索的データ分析(EDA)

2018/05/10
TensorFlowをソースからビルドする方法とその効果

2018/04/23
EGLとOpenGLを使用するコードのビルド方法〜libGLからlibOpenGLへ

2018/04/23
技術書典4にサークル参加してきました

2018/04/13
Python で Cura をバッチ実行するためには

2018/04/04
ARCoreで3Dプリント風エフェクトを実現する〜呪文による積層造形映像制作の舞台裏〜

2018/04/02
深層学習を用いた時系列データにおける異常検知

2018/04/01
音声ユーザーインターフェースを用いた新方式積層造形装置の提案

2018/03/31
Container builderでコンテナイメージをBuildしてSlackで結果を受け取る開発スタイルが捗る

2018/03/23
ngUpgrade を使って AngularJS から Angular に移行

2018/03/14
Three.jsのパフォーマンスTips

2018/02/14
C++17の新機能を試す〜その1「3次元版hypot」

2018/01/17
時系列データにおける異常検知

2018/01/11
異常検知の基礎

2018/01/09
three.ar.jsを使ったスマホAR入門

2017/12/17
Python OpenAPIライブラリ bravado-core の発展的な使い方

2017/12/15
WebAssembly(wat)を手書きする

2017/12/14
AngularJS を Angular に移行: ng-annotate 相当の機能を TypeScrpt ファイルに適用

2017/12/08
Android Thingsで4足ロボットを作る ~ Android ThingsとPCA9685でサーボ制御)

2017/12/06
Raspberry PIとDialogflow & Google Cloud Platformを利用した、3Dプリンターボット(仮)の開発 (概要編)

2017/11/20
カブクエンジニア開発合宿に行ってきました 2017秋

2017/10/19
Android Thingsを使って3Dプリント戦車を作ろう ① ハードウェア準備編

2017/10/13
第2回 魁!! GPUクラスタ on GKE ~PodからGPUを使う編~

2017/10/05
第1回 魁!! GPUクラスタ on GKE ~GPUクラスタ構築編~

2017/09/13
「Maker Faire Tokyo 2017」に出展しました。

2017/09/11
PyConJP2017に参加しました

2017/09/08
bravado-coreによるOpenAPIを利用したPythonアプリケーション開発

2017/08/23
OpenAPIのご紹介

2017/08/18
EuroPython2017で2名登壇しました。

2017/07/26
3DプリンターでLチカ

2017/07/03
Three.js r86で何が変わったのか

2017/06/21
3次元データへの深層学習の適用

2017/06/01
カブクエンジニア開発合宿に行ってきました 2017春

2017/05/08
Three.js r85で何が変わったのか

2017/04/10
GCPのGPUインスタンスでレンダリングを高速化

2017/02/07
Three.js r84で何が変わったのか

2017/01/27
Google App EngineのFlexible EnvironmentにTmpfsを導入する

2016/12/21
Three.js r83で何が変わったのか

2016/12/02
Three.jsでのクリッピング平面の利用

2016/11/08
Three.js r82で何が変わったのか

2016/12/17
SIGGRAPH 2016 レポート

2016/11/02
カブクエンジニア開発合宿に行ってきました 2016秋

2016/10/28
PyConJP2016 行きました

2016/10/17
EuroPython2016で登壇しました

2016/10/13
Angular 2.0.0ファイナルへのアップグレード

2016/10/04
Three.js r81で何が変わったのか

2016/09/14
カブクのエンジニアインターンシッププログラムについての詩

2016/09/05
カブクのエンジニアインターンとして3ヶ月でやった事 〜高橋知成の場合〜

2016/08/30
Three.js r80で何が変わったのか

2016/07/15
Three.js r79で何が変わったのか

2016/06/02
Vulkanを試してみた

2016/05/20
MakerGoの作り方

2016/05/08
TensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法

2016/04/27
Blenderの3DデータをMinecraftに送りこむ

2016/04/20
Tensorflowを使ったDeep LearningにおけるGPU性能調査

→
←

関連職種

Recruit

→
←

お客様のご要望に「Kabuku」はお応えいたします。
ぜひお気軽にご相談ください。

お電話でも受け付けております
03-6380-2750
営業時間:09:30~18:00
※土日祝は除く