Desarrollo Backend y APIs · BAC-170

GraphQL: esquemas, resolvers y federación

GraphQL con criterio: esquemas, resolvers, rendimiento y cuándo no sustituye a REST

Próximamente Avanzado 7 módulos · 32 clases

Formato asíncrono Desarrollo GraphQL, Node.js

DESARROLLO

Lo que aprenderás

Diseñar un esquema con tipos, interfaces, uniones y entradas que refleje el dominio y no la base de datos
Implementar resolvers en Node organizando la carga de datos por capas
Resolver el problema N+1 de las consultas anidadas con cargadores por lotes
Limitar el coste de las consultas con profundidad máxima, complejidad y listas blancas de operaciones
Gestionar errores parciales y valores nulos distinguiendo fallo de campo y fallo de operación
Componer un grafo federado repartiendo tipos entre varios servicios y resolviendo referencias
Comparar GraphQL y REST en casos concretos evaluando el coste de cada opción

Contenido del curso

7 módulos · 32 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Presentación y modelo mental 5 clases

Qué problema resolvió GraphQL y en qué contexto nació
Consulta, mutación y suscripción
El lenguaje de definición del esquema
Montar el servidor de prácticas en Node
El dominio con el que trabajaremos

Módulo 2 · Diseño del esquema 5 clases

Tipos, campos y anulabilidad con intención
Interfaces y uniones para modelar variantes
Tipos de entrada y argumentos
Paginación por cursor y conexiones
Errores de diseño: exponer el modelo de datos tal cual

Módulo 3 · Resolvers y acceso a datos 5 clases

Anatomía de un resolver y su contexto
Resolvers por campo y resolución en cascada
Separar acceso a datos de la capa del grafo
Detectar el problema N+1 instrumentando consultas
Cargadores por lotes y caché por petición

Módulo 4 · Mutaciones y escritura 4 clases

Diseño de mutaciones y carga útil de respuesta
Validación de entrada y errores de negocio
Transacciones en operaciones compuestas
Idempotencia y reintentos del cliente

Módulo 5 · Coste, seguridad y operación 5 clases

Profundidad máxima y análisis de complejidad
Consultas persistidas y listas blancas
Autenticación y autorización por campo
Trazas, métricas y consultas lentas
Caché: por qué la HTTP deja de bastar

Módulo 6 · Federación 4 clases

Repartir el esquema entre varios servicios
Tipos extendidos y resolución de referencias
La pasarela y la composición del supergrafo
Cambios de esquema sin romper a los clientes

Módulo 7 · Caso práctico y decisión 4 clases

Misma funcionalidad expuesta como REST y como GraphQL
Medición de consultas, carga útil y latencia
Coste de mantenimiento de cada opción
Informe de decisión para un equipo real

Requisitos

Experiencia construyendo y consumiendo APIs REST en producción
JavaScript o TypeScript con Node a nivel intermedio, incluida programación asíncrona
Conocer bases de datos relacionales y el impacto de las consultas anidadas

Descripción

GraphQL se adopta a menudo por moda y se abandona por sorpresa: el cliente pide exactamente lo que necesita, sí, pero el servidor pasa a recibir consultas cuya forma no controla, la caché HTTP deja de servir y una petición profunda puede desencadenar cientos de accesos a base de datos. La pregunta útil no es si GraphQL es mejor, sino en qué casos mueve la complejidad a un sitio donde compensa.

El curso responde a esa pregunta construyendo un grafo real sobre Node. Se diseña el esquema desde el dominio, se implementan resolvers por capas, se instrumenta el número de consultas y se corrige con cargadores por lotes. Después se limita el coste de las operaciones, se define el tratamiento de errores parciales y se divide el grafo entre dos servicios federados con referencias entre ellos.

El cierre incluye una comparativa medida frente a la misma funcionalidad expuesta como REST, con datos de consultas, carga útil y complejidad de mantenimiento. Es la preparación para decidir la estrategia de API de una organización y para continuar con diseño de contratos y arquitectura de microservicios.

¿Para quién es este curso?

Equipos de backend que evalúan sustituir o complementar su API REST con un grafo
Perfiles full stack que consumen GraphQL y quieren entender el coste que generan sus consultas
Responsables técnicos que deben unificar el acceso a datos de varios servicios internos