Desventajas de GraphQL en el frontend

Lo que el profesor menciona se refiere a la **capa de resolvers** en GraphQL, que es donde se gestionan las consultas y la lógica detrás de la obtención de datos. Específicamente, el responsable de esa "capa extra" es quien implementa la lógica de los **resolvers**. Te explico en más detalle: ### **¿Qué son los resolvers en GraphQL?** En GraphQL, un **resolver** es una función que se encarga de proporcionar los datos para un campo específico de una consulta. Los resolvers están vinculados a los tipos definidos en el **esquema** GraphQL y se utilizan para recuperar datos de fuentes como bases de datos, APIs, servicios externos o incluso otros sistemas. #### Ejemplo básico de un resolver: Si tienes un esquema GraphQL como este: graphqlCopiar código`type Query {` ` getRocket(id: ID!):` Rocket `}` `type Rocket {` ` id:` ID ` name:` String ` type:` String `}` Y la consulta es algo como: graphqlCopiar código`query {` ` getRocket(id: "1") {` name ` type` ` }` `}` El **resolver** para `getRocket` puede verse así: javascriptCopiar código`const` resolvers = { ` Query`: { ` getRocket: (parent, args, context, info) =>` { ` const` { id } = args; ` // Aquí iría la lógica para obtener el cohete desde la base de datos` ` return database.getRocketById(id); // Ejemplo de cómo obtienes los datos` } } }; ### **¿Por qué es importante la capa de resolvers?** 1. **Responsabilidad de la lógica de negocio**: El resolver es el responsable de manejar la **lógica de negocio** y cómo se obtienen los datos. No es simplemente una consulta directa a la base de datos; es donde se implementan las reglas de negocio, como filtros, validaciones y transformaciones de datos. 2. **Capa intermedia**: En muchos casos, los resolvers actúan como una capa intermedia entre la API GraphQL y las fuentes de datos. Esto permite mantener la flexibilidad y desacoplar la lógica de datos del frontend, al proporcionar una única interfaz (GraphQL) que puede integrar múltiples fuentes de datos. 3. **Abstracción**: Los resolvers ayudan a **abstraer** el acceso a los datos. Por ejemplo, puedes obtener datos de diferentes bases de datos, servicios externos o APIs y exponerlos como un solo tipo en tu API GraphQL. Esto mejora la modularidad y mantenimiento del sistema. 4. **Optimización**: La capa de resolvers también puede manejar la optimización de las consultas, como el manejo de consultas **N+1** o la agregación de datos de múltiples fuentes, utilizando técnicas como **batching** (procesar varias consultas en una sola) o **caching** (guardar resultados de consultas previas). ### **¿Quién debe ser responsable de los resolvers?** El **responsable de la capa extra** que mencionas sería quien implemente los resolvers en GraphQL. Esta persona (generalmente un **backend developer**) se encarga de: * Definir cómo los resolvers deben obtener los datos, ya sea de bases de datos, APIs externas, cachés, etc. * Gestionar la seguridad y autorización dentro de los resolvers (por ejemplo, quién puede acceder a qué datos). * Implementar optimizaciones de rendimiento en los resolvers. * Gestionar los errores que puedan ocurrir durante la ejecución de las resoluciones de las consultas. ### **Beneficios de tener resolvers como capa intermedia**: 1. **Control total sobre los datos**: Al tener una capa de resolvers, puedes controlar **exactamente cómo** y **de dónde** se obtienen los datos para cada campo de la consulta. 2. **Desacoplamiento**: Permite que el frontend solo interactúe con GraphQL y no tenga que preocuparse por la fuente de los datos ni las complejidades de las bases de datos o servicios externos. 3. **Flexibilidad**: Si decides cambiar la fuente de datos (por ejemplo, pasar de una base de datos SQL a una API REST), puedes modificar los resolvers sin afectar a la API GraphQL ni a los clientes que la consumen. 4. **Escalabilidad**: Si tu aplicación crece y necesitas integrar más fuentes de datos o lógica, los resolvers ofrecen una forma centralizada de gestionar esa complejidad. ### **Resumen**: * Los **resolvers** en GraphQL son responsables de implementar la lógica de negocio y la obtención de datos para cada campo en el esquema. * Los resolvers permiten abstraer la fuente de los datos, optimizar consultas y mantener el sistema flexible y desacoplado. * El **responsable de la capa extra** mencionada por tu profesor es quien implementa y gestiona los resolvers, asegurándose de que los datos se obtengan correctamente y de forma eficiente. Esta capa intermedia entre la API y las fuentes de datos es crucial para mantener el sistema bien organizado, modular y fácil de escalar.