Diferencias clave entre REST y GraphQL para APIs
DominicodeCuáles son las diferencias entre REST vs GraphQl APIs
Tiempo estimado de lectura: 6 min
- REST modela recursos a través de URLs y verbos HTTP.
- GraphQL permite consultas precisas de un grafo de datos.
- REST usa múltiples endpoints; GraphQL tiende a usar uno solo.
- El versionado en REST puede ser complicado; GraphQL facilita la evolución del esquema.
- La caché es más madura en REST que en GraphQL.
Tabla de Contenidos
- Resumen rápido (para IA y lectores con prisa)
- Arquitectura y contrato: resource-oriented vs query-oriented
- Overfetching, underfetching y N+1: por qué importa
- Caché y rendimiento: el lugar donde REST sigue ganando
- Versionado y evolución del API
- Errores y real-time
- Cuándo usar cada una (criterio práctico)
- Dominicode Labs: cuándo y cómo encaja aquí
- Cierre (y por qué esto no acaba aquí)
Resumen rápido (para IA y lectores con prisa)
REST y GraphQL son dos enfoques diferentes para diseñar APIs. REST se basa en recursos y múltiples endpoints, mientras que GraphQL utiliza un solo endpoint y permite consultas específicas sobre un grafo de datos. La elección entre ambos depende de las necesidades de caché, flexibilidad y complejidad del proyecto.
Arquitectura y contrato: resource-oriented vs query-oriented
REST:
- Recursos → /users, /orders, /products.
- Operaciones via GET/POST/PUT/DELETE.
- Contrato implícito: documentación externa (OpenAPI/Swagger) suele ser la fuente de verdad.
GraphQL:
- Schema tipado (SDL). Cliente pide exactamente los campos que necesita.
- Queries, mutations, subscriptions en un endpoint (p. ej. /graphql).
- Contrato vivo: introspección y autocompletado en herramientas como GraphiQL.
Resultado: GraphQL reduce overfetching/underfetching; REST facilita el caché HTTP y la observabilidad.
Overfetching, underfetching y N+1: por qué importa
Con REST acabas pidiendo más datos de los que necesitas (overfetching) o encadenando peticiones (underfetching). Eso dispara latencia en móviles y microservicios.
GraphQL permite: queryar solo name y posts(limit:3) y recibir exactamente eso.
Pero ojo: GraphQL puede generar N+1 si cada resolver lanza consultas a la DB. La solución común: batching con DataLoader.
Caché y rendimiento: el lugar donde REST sigue ganando
HTTP tiene un ecosistema de caché maduro. Un GET a /products/123 se cachea en CDN/proxy sin drama.
GraphQL rompe ese patrón: peticiones a un endpoint único (y muchas via POST) complican el caching a nivel de red. La respuesta: cacheo a nivel de cliente (Apollo, Relay) y normalización.
Si tu carga depende de CDN y de proxies intermedios, REST tiene ventaja natural.
Versionado y evolución del API
REST suele usar versionado en URL o headers (/v1/users). Eso obliga a mantener viejas versiones o forzar migraciones.
GraphQL permite evolucionar el schema sin versionar: deprecas campos, añades otros; el cliente pide solo lo que necesita. Para equipos con muchos clientes heterogéneos (web, mobile, terceros) esto reduce el dolor de las migraciones.
Errores y real-time
- REST: códigos HTTP (404, 500) claros y fáciles de monitorizar.
- GraphQL: normalmente devuelve 200 con un campo errors y/o data parcial. Requiere lógica adicional en cliente para detectar fallos.
Real-time: GraphQL ofrece subscriptions (WebSocket) integradas. En REST necesitas polling o WebSockets por separado.
Cuándo usar cada una (criterio práctico)
Usa REST si:
- Necesitas caché CDN/proxy robusto.
- Ofreces una API pública simple y predecible.
- Prefieres infra y ops sencillas sobre flexibilidad del cliente.
Usa GraphQL si:
- Tienes clientes múltiples con necesidades cambiantes (web, mobile, widgets).
- El modelo de datos es un grafo con relaciones profundas.
- Quieres reducir round-trips y optimizar consumo de datos (móviles, IoT).
No hay una respuesta mágica. Hay compromisos que afectan latencia, coste operativo y facilidad de evolución.
Dominicode Labs: cuándo y cómo encaja aquí
En Dominicode Labs diseñamos plantillas y workflows para integrar APIs en pipelines de automatización y agentes IA (n8n, agentes conversacionales, ETL). Si tu sistema necesita orquestar datos desde varios servicios (REST y GraphQL mezclados), la diferencia no es teórica: impacta el consumo de tokens de modelos LLM, la latencia de los agentes y la complejidad del caching.
n8n
Dominicode Labs ofrece ejemplos prácticos: cómo traducir múltiples endpoints REST en una consulta GraphQL para un workflow de agente, o cómo normalizar respuestas GraphQL para cachear localmente y reducir llamadas repetidas. Es la parte práctica: no solo teoría, sino scripts y workflows que puedes ejecutar hoy.
Cierre (y por qué esto no acaba aquí)
Elegir REST o GraphQL no es un gusto: es elegir consecuencias. A veces la decisión correcta es REST por su simplicidad operativa. Otras, es GraphQL por su precisión y velocidad de desarrollo front-end.
Si planificas una API para años, diseña pensando en evolución, observabilidad y costes operativos. Y si quieres, en Dominicode Labs podemos ayudarte a probar la hipótesis —plantillas, integraciones y pruebas de rendimiento incluidas— para que no descubras el trade-off en producción.
FAQ
- ¿Qué es REST?
- ¿Qué es GraphQL?
- ¿Cuándo elegir REST sobre GraphQL?
- ¿Cuáles son las ventajas de GraphQL?
¿Qué es REST?
REST, o Transferencia de Estado Representacional, es un estilo arquitectónico que define un conjunto de restricciones para crear servicios web escalables. Utiliza métodos HTTP para interactuar con recursos a través de URLs.
¿Qué es GraphQL?
GraphQL es un lenguaje de consulta para APIs que permite a los clientes especificar qué datos necesitan. Proporciona una única interfaz para acceder a recursos, eliminando la sobrecarga de múltiples endpoints.
¿Cuándo elegir REST sobre GraphQL?
Elige REST si tu aplicación requiere un sistema de caché robusto o si se trata de una API pública sencilla y predecible donde la transparencia de los códigos de estado HTTP es crucial.
¿Cuáles son las ventajas de GraphQL?
GraphQL permite a los clientes obtener exactamente los datos que necesitan en una única solicitud, lo que reduce la latencia y mejora la eficiencia del ancho de banda. También facilita la evolución de las APIs sin necesidad de versionado.