API Design Best Practices: REST vs. GraphQL vs. tRPC
Die Wahl der richtigen API-Architektur ist entscheidend für den Erfolg Ihres Projekts. Wir vergleichen die populärsten Ansätze und zeigen, wann welche Lösung optimal ist.
REST: Der bewährte Standard
REST Prinzipien
RESTful APIs folgen klaren Konventionen:
- •Resource-Based: Alles ist eine Ressource
- •HTTP Verben: GET, POST, PUT, DELETE
- •Stateless: Keine Session-Informationen
- •Cacheable: HTTP-Caching nutzbar
- •Plural für Collections: /users
- •Singular für Einzelressourcen: /users/123
- •Kebab-Case für Multi-Word: /user-profiles Status Codes richtig nutzen:
- •200: Success
- •201: Created
- •204: No Content
- •400: Bad Request
- •401: Unauthorized
- •404: Not Found
- •500: Server Error
- •Single Endpoint: Alle Daten über eine URL
- •Flexible Queries: Nur angeforderte Daten
- •Type System: Strenge Typisierung
- •Real-time: Subscriptions built-in
- •End-to-End Type Safety: TypeScript durchgängig
- •No Code Generation: Types werden inferiert
- •RPC-Style: Funktionsaufrufe statt HTTP
- •Minimal Overhead: Kleines Bundle
- •Caching exzellent
- •Overhead bei Over-Fetching
- •Multiple Requests nötig GraphQL:
- •Minimaler Datentransfer
- •Komplexere Server-Logik
- •Caching herausfordernd tRPC:
- •Minimal Overhead
- •Kein Schema-Parsing
- •HTTP/2 optimiert
- •Einfach zu verstehen
- •Tooling ausgereift
- •Dokumentation wichtig GraphQL:
- •Selbstdokumentierend
- •Playground/Explorer
- •Steile Lernkurve tRPC:
- •Beste TypeScript DX
- •Keine Codegen nötig
- •IDE Autocomplete
- •Horizontal skalierbar
- •CDN-friendly
- •Microservices-tauglich GraphQL:
- •Federation für Microservices
- •Komplexität bei Scale
- •Performance-Monitoring wichtig tRPC:
- •Monolith-friendly
- •Weniger für Microservices
- •Einfache Skalierung
- •REST für öffentliche API
- •GraphQL für interne Clients
- •Best of both worlds
- •Short-lived Access Tokens
- •Refresh Token Rotation
- •Secure Storage API Keys:
- •Rate Limiting
- •Scope-based Permissions
- •Key Rotation
- •Token Bucket Algorithm
- •Sliding Window
- •User-based Limits
- •Response Time
- •Error Rate
- •Request Volume
- •Payload Size
- •DataDog
- •New Relic
- •Sentry
- •URL Versioning
- •Header Versioning
- •GraphQL Field Deprecation
- •Öffentliche API
- •Einfache CRUD
- •Breite Kompatibilität
- •Caching kritisch Wählen Sie GraphQL wenn:
- •Complex Data Requirements
- •Multiple Clients
- •Rapid Frontend Changes
- •Real-time Features Wählen Sie tRPC wenn:
- •TypeScript Everywhere
- •Internal API
- •Rapid Development
- •Type Safety Critical
Wann REST verwenden
✓ Öffentliche APIs ✓ Simple CRUD-Operationen ✓ Breite Client-Unterstützung nötig ✓ Caching wichtigREST Best Practices
Versionierung:
/api/v1/users
/api/v2/users
GraphQL: Flexible Datenabfrage
Das GraphQL-Versprechen
Schema Design
type User {
id: ID!
name: String!
email: String!
posts: [Post!]!
}
type Query {
user(id: ID!): User
users(limit: Int): [User!]!
}
type Mutation {
createUser(input: CreateUserInput!): User!
}
Resolver Patterns
N+1 Problem lösen:DataLoader für Batch-Loading
Field-Level Resolvers:Granulare Kontrolle über Datenabfrage
GraphQL Best Practices
✓ Schema-First Development ✓ Meaningful Error Messages ✓ Implement Pagination ✓ Use Fragments for Reusability ✓ Implement Proper AuthorizationtRPC: Type-Safe APIs
Was macht tRPC besonders?
tRPC Setup
// Server
const appRouter = router({
user: {
getById: procedure
.input(z.string())
.query(({ input }) => {
return getUserById(input)
}),
create: procedure
.input(userSchema)
.mutation(({ input }) => {
return createUser(input)
})
}
})
// Client
const user = await trpc.user.getById.query('123')
Wann tRPC verwenden
✓ Full-Stack TypeScript Projekte ✓ Interne APIs ✓ Rapid Prototyping ✓ Type Safety PrioritätVergleich der Ansätze
Performance
REST:Developer Experience
REST:Skalierbarkeit
REST:Hybrid-Ansätze
REST + GraphQL
BFF Pattern
Backend for Frontend mit tRPC
API Gateway
Vereinheitlichung verschiedener Services
Sicherheit
Authentication & Authorization
JWT Best Practices:Input Validation
Zod für TypeScript:
const userSchema = z.object({
email: z.string().email(),
age: z.number().min(18)
})
Rate Limiting
Dokumentation
OpenAPI/Swagger
Für REST APIs Standard
GraphQL Schema
Self-documenting Nature
tRPC
TypeScript als Dokumentation
Testing-Strategien
Unit Tests
Mock External Dependencies
Integration Tests
Test Complete Flows
Contract Testing
Ensure API Compatibility
Monitoring & Observability
Metrics to Track
APM Tools
Versionierung & Breaking Changes
Strategien
Migration Paths
Smooth Transition Planning
Real-World Entscheidungsmatrix
Wählen Sie REST wenn:Fazit
Es gibt keine One-Size-Fits-All Lösung. Die Wahl hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Bei Web Anomaly Studio helfen wir Ihnen, die richtige Entscheidung zu treffen.
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