GraphQL vs. tRPC in Node.js - Wahl Ihres API-Paradigmas

Einleitung

der Entwicklung robuster und skalierbarer APIs ist ein Eckpfeiler der modernen Webentwicklung. Im riesigen Ökosystem von Node.js stehen Entwickler vor einer Vielzahl von Möglichkeiten zur Gestaltung der Schnittstelle zwischen ihren Backend- und Frontend-Anwendungen. Zwei leistungsstarke Konkurrenten, die erhebliche Aufmerksamkeit erlangt haben, sind GraphQL, oft implementiert mit Apollo Server, und tRPC. Beide bieten unterschiedliche Ansätze zur API-Entwicklung und adressieren gängige Herausforderungen wie Datenabruf, Typsicherheit und Entwicklererfahrung, aber sie tun dies durch grundlegend unterschiedliche Philosophien. Das Verständnis der Nuancen jedes einzelnen ist entscheidend für eine fundierte Entscheidung, die den spezifischen Anforderungen und dem zukünftigen Wachstum Ihres Projekts entspricht. Dieser Artikel befasst sich mit diesen beiden Paradigmen, untersucht ihre Mechanismen, demonstriert ihre praktische Anwendung mit Codebeispielen und führt Sie letztendlich zur Auswahl der am besten geeigneten Option für Ihr Node.js-Backend.

Kernkonzepte

Bevor wir uns dem Vergleich widmen, definieren wir kurz die Kernkonzepte, die unserer Diskussion zugrunde liegen.

GraphQL: Eine Abfragesprache für Ihre API und eine Laufzeitumgebung, um diese Abfragen mit Ihren vorhandenen Daten zu erfüllen. Sie bietet eine effizientere, leistungsfähigere und flexiblere Alternative zu REST. Clients können genau die Daten anfordern, die sie benötigen, wodurch Über- oder Untererfassung vermieden wird.

Apollo Server: Ein beliebter Open-Source-GraphQL-Server, der Ihnen hilft, ein GraphQL-Schema mit Ihren Datenquellen zu verbinden. Er bietet eine breite Palette von Funktionen, darunter Schema Stitching, Caching und Integrationen mit verschiedenen Node.js-Frameworks.

tRPC: Steht für "TypeScript Remote Procedure Call". Es ist ein Framework, mit dem Sie ohne Schemas oder Code-Generierung vertrauensvoll end-to-end typsichere APIs erstellen können. Es nutzt die leistungsstarken Inferenzfähigkeiten von TypeScript, um Typsicherheit direkt von Ihren serverseitigen Definitionen bis zu Ihren clientseitigen Aufrufen zu erreichen.

GraphQL mit Apollo Server

Bei GraphQL geht es im Kern darum, ein Schema zu definieren, das alle möglichen Daten beschreibt, die Clients abfragen können. Dieses Schema fungiert als Vertrag zwischen Client und Server.

Prinzipien und Implementierung

Das Kernprinzip von GraphQL besteht darin, dass der Client genau spezifizieren kann, welche Daten er benötigt. Dies wird über einen einzigen Endpunkt erreicht, mit dem Clients interagieren und Abfragen senden.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Einrichtung einer GraphQL-API mit Apollo Server:

Definieren Sie zunächst Ihr GraphQL-Schema. Dieses Schema verwendet die GraphQL Schema Definition Language (SDL), um Typen, Abfragen und Mutationen zu spezifizieren.

// src/schema.ts
import { gql } from 'apollo-server';

export const typeDefs = gql`
  type Book {
    id: ID!
    title: String!
    author: String!
  }

  type Query {
    books: [Book!]!
    book(id: ID!): Book
  }

  type Mutation {
    addBook(title: String!, author: String!): Book!
  }
`;

Implementieren Sie als Nächstes Resolver, bei denen es sich um Funktionen handelt, die die Daten für jedes Feld in Ihrem Schema abrufen.

// src/resolvers.ts
const books = [
  { id: '1', title: 'The Great Gatsby', author: 'F. Scott Fitzgerald' },
  { id: '2', title: 'To Kill a Mockingbird', author: 'Harper Lee' },
];

export const resolvers = {
  Query: {
    books: () => books,
    book: (parent: any, { id }: { id: string }) => books.find(book => book.id === id),
  },
  Mutation: {
    addBook: (parent: any, { title, author }: { title: string, author: string }) => {
      const newBook = { id: String(books.length + 1), title, author };
      books.push(newBook);
      return newBook;
    },
  },
};

Schließlich richten Sie den Apollo Server ein und starten ihn.

// src/index.ts
import { ApolloServer } from 'apollo-server';
import { typeDefs } from './schema';
import { resolvers } from './resolvers';

const server = new ApolloServer({ typeDefs, resolvers });

server.listen().then(({ url }) => {
  console.log(`🚀 Server ready at ${url}`);
});

Clients können dann Abfragen wie diese senden:

query GetBooks {
  books {
    id
    title
  }
}

Oder Mutationen:

mutation AddNewBook {
  addBook(title: "1984", author: "George Orwell") {
    id
    title
    author
  }
}

Anwendungsfälle für GraphQL

GraphQL eignet sich hervorragend für Situationen, in denen:

• Komplexe Datenstrukturen: Ihr Datenmodell ist komplex mit vielen miteinander verbundenen Ressourcen.
• Mehrere Clients: Sie müssen verschiedene Clients (Web, Mobile, IoT) mit unterschiedlichen Datenanforderungen unterstützen und möchten vermeiden, mehrere REST-Endpunkte zu versionieren.
• Vermeidung von Über-/Untererfassung: Sie möchten präzise Kontrolle über die vom Client empfangenen Daten und unnötige Datenübertragungen minimieren.
• Schnelle Iteration: Sie müssen Ihre API schnell weiterentwickeln, ohne bestehende Clients zu beeinträchtigen, da neue Felder zu Typen hinzugefügt werden können, ohne alte Abfragen zu beeinträchtigen.

tRPC

tRPC verfolgt einen radikal anderen Ansatz. Anstatt ein separates Schema zu definieren, nutzt es TypeScript, um den API-Vertrag direkt aus Ihrem Backend-Code abzuleiten. Das bedeutet, dass Ihre API-Typen automatisch von Ihren serverseitigen Funktionen abgeleitet werden.

Prinzipien und Implementierung

Das Kernprinzip von tRPC ist end-to-end Typsicherheit ohne eine Zwischenschema-Schicht oder Code-Generierung. Dies erreicht es, indem Ihre API-Routen als TypeScript-Funktionen auf dem Server definiert werden und dann eine clientseitige Bibliothek verwendet wird, um diese Funktionen auf typsichere Weise aufzurufen.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Einrichtung einer tRPC-API:

Definieren Sie zunächst Ihren tRPC-Router und Ihre Prozeduren auf dem Server.

// src/server.ts
import { initTRPC } from '@trpc/server';
import { z } from 'zod'; // Für Eingabevalidierung

const t = initTRPC.create(); // tRPC initialisieren

const books = [
  { id: '1', title: 'The Great Gatsby', author: 'F. Scott Fitzgerald' },
  { id: '2', title: 'To Kill a Mockingbird', author: 'Harper Lee' },
];

export const appRouter = t.router({
  book: t.router({
    list: t.procedure.query(() => {
      return books;
    }),
    byId: t.procedure
      .input(z.object({ id: z.string() }))
      .query(({ input }) => {
        return books.find(book => book.id === input.id);
      }),
    add: t.procedure
      .input(z.object({ title: z.string(), author: z.string() }))
      .mutation(({ input }) => {
        const newBook = { id: String(books.length + 1), ...input };
        books.push(newBook);
        return newBook;
      }),
  }),
});

export type AppRouter = typeof appRouter; // Den Typ Ihres Routers exportieren

Legen Sie dann einen HTTP-Adapter fest, um Ihren tRPC-Router verfügbar zu machen. Für Node.js könnten Sie @trpc/server/adapters/fastify oder @trpc/server/adapters/standalone verwenden.

// src/index.ts (Verwendung von @trpc/server/adapters/standalone zur Vereinfachung)
import { createHTTPServer } from '@trpc/server/adapters/standalone';
import { appRouter } from './server';

const server = createHTTPServer({
  router: appRouter,
  // Optional: createContext stellt sicher, dass `ctx` in allen Prozeduren verfügbar ist
  createContext() {
    return {};
  },
});

server.listen(3000, () => {
  console.log('🚀 tRPC server listening on http://localhost:3000');
});

Auf der Client-Seite können Sie einen tRPC-Client erstellen und Ihre Prozeduren mit vollständiger Typsicherheit aufrufen.

// src/client.ts (z. B. in einer React-Komponente)
import { createTRPCProxyClient, httpBatchLink } from '@trpc/client';
import type { AppRouter } from './server'; // Den serverseitigen Typ importieren

const trpcClient = createTRPCProxyClient<AppRouter>({
  links: [
    httpBatchLink({
      url: 'http://localhost:3000/trpc', // Ihr tRPC-Endpunkt
    }),
  ],
});

async function fetchBooks() {
  const allBooks = await trpcClient.book.list.query();
  console.log('Alle Bücher:', allBooks);

  const book = await trpcClient.book.byId.query({ id: '1' });
  console.log('Buch nach ID:', book);

  const newBook = await trpcClient.book.add.mutate({ title: 'Dune', author: 'Frank Herbert' });
  console.log('Hinzugefügtes Buch:', newBook);
}

fetchBooks();

Beachten Sie, wie trpcClient.book.list.query() und trpcClient.book.byId.query() automatisch typsicher sind und das input-Argument für byId streng überprüft wird.

Anwendungsfälle für tRPC

tRPC glänzt in Kontexten, in denen:

• Full-Stack-TypeScript: Sie erstellen eine Full-Stack-Anwendung, die sowohl im Frontend als auch im Backend TypeScript verwendet.
• Entwicklererfahrung hat oberste Priorität: Sie priorisieren eine unvergleichliche Entwicklererfahrung mit sofortiger Typsicherheit und Autovervollständigung.
• Reduzierter Boilerplate-Code: Sie möchten den Boilerplate-Code für API-Definitionen und clientseitige Nutzung minimieren.
• Interne Monorepos: Besonders effektiv in Monorepo-Setups, in denen Frontend und Backend Typen mühelos teilen.
• REST-ähnliche Einfachheit, aber mit dem Vorteil der Typsicherheit: Sie bevorzugen eine einfachere, direktere RPC-ähnliche Interaktion, benötigen aber eine robuste Typenprüfung.

Fazit

Sowohl GraphQL mit Apollo Server als auch tRPC bieten überzeugende Lösungen für die Erstellung von Node.js-APIs, bedienen jedoch unterschiedliche Philosophien und Anwendungsfälle. GraphQL bietet eine leistungsstarke, flexible Abfragesprache und ein Schema-gesteuertes Vertragsmodell, das sich in komplexen Umgebungen mit mehreren Clients auszeichnet, die eine präzise Datenabfrage benötigen. tRPC hingegen nutzt TypeScript, um unübertroffene end-to-end Typsicherheit und Entwicklererfahrung zu bieten, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für Full-Stack-TypeScript-Anwendungen macht, insbesondere in Monorepos, wo Einfachheit und Entwicklungsgeschwindigkeit entscheidend sind. Ihre Wahl hängt letztendlich von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts, der Vertrautheit Ihres Teams mit jeder Technologie und dem gewünschten Gleichgewicht zwischen Flexibilität, Typsicherheit und Entwicklungsgeschwindigkeit ab. Beide Werkzeuge sind bei ihren jeweiligen Stärken äußerst effektiv und befähigen Entwickler, robuste und wartbare APIs zu erstellen.