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5 diferencias clave entre GraphQL y REST

GraphQL vs REST: diferencias clave y criterios para elegir

Publicado el 07/09/2025

Al adentrarnos en el universo de las APIs, existen varios enfoques y patrones arquitectónicos. A lo largo de los años han surgido múltiples estilos con estándares distintos, pero los más utilizados hoy son REST y GraphQL. A continuación encontrarás una versión renovada y en español que compara ambos enfoques de forma clara y útil para proyectos reales.

GraphQL en resumen: lenguaje de consultas para APIs y también un runtime del lado del servidor para ejecutarlas. Permite a los clientes pedir exactamente los datos que necesitan, facilita las pruebas con APIs abiertas y exige un esquema explícito que define los campos consultables, lo que ayuda a estructurar la respuesta y evitar datos innecesarios o carencias. Simplifica la comunicación entre sistemas, se adapta a requisitos cambiantes y es independiente de la base de datos. En GraphQL se definen Queries para lecturas y Mutations para crear, actualizar y eliminar; además ofrece Subscriptions para actualizaciones en tiempo real.

REST en resumen: estilo arquitectónico para crear servicios web que funciona sobre HTTP. Expone endpoints siguiendo convenciones y usa códigos de estado estándar como 200, 404 o 500. Emplea métodos HTTP como GET, POST, PUT, PATCH y DELETE para operaciones CRUD. El cliente envía peticiones y el servidor responde con un recurso en HTML, XML, imagen, JSON u otros formatos.

Diferencias clave entre GraphQL y REST

Control de datos: en REST cada endpoint devuelve siempre el mismo conjunto de campos, lo que puede provocar overfetching o underfetching. En GraphQL cada consulta es flexible y se ajusta a lo que el cliente necesita, dando un control más fino sobre la información devuelta.

Estructura de datos: en REST la estructura de la respuesta la decide el servidor por endpoint. En GraphQL el cliente define la forma de la respuesta mediante la consulta según el esquema, con mayor control sobre contenido y forma.

Número de solicitudes: obtener datos complejos en REST suele requerir múltiples peticiones a distintos endpoints. GraphQL resuelve estructuras complejas con una sola consulta gracias a su esquema y relaciones.

Actualizaciones en tiempo real: REST, al ser sin estado, necesita WebSockets o técnicas de polling para tiempo real. GraphQL incorpora Subscriptions que permiten escuchar cambios de forma nativa.

Esquema: REST no define un esquema explícito y puede derivar en sobre o subobtención de datos. GraphQL es fuertemente tipado y guiado por un esquema, lo que permite al cliente solicitar con precisión qué datos quiere.

Limitaciones de REST que GraphQL ayuda a superar

Estructura de datos adaptable: en REST un endpoint siempre devuelve el mismo set de campos; con GraphQL puedes pedir solo lo que necesitas y cambiar la forma de la consulta según el caso de uso.

Overfetching y underfetching: en REST es común recibir más o menos datos de los necesarios. En GraphQL defines exactamente la forma y la cantidad de datos en una única consulta eficiente.

Múltiples solicitudes para datos relacionados: escenarios como usuarios, publicaciones, comentarios y reacciones suelen exigir varios endpoints en REST. Con GraphQL puedes unificar todo en una consulta estructurada que recupere la información relacionada de una vez.

GraphQL vs REST: cuál elegir

La elección depende del proyecto. Si tu modelo de datos se ajusta bien a recursos independientes y reglas simples, REST es una gran opción por su simplicidad y adopción masiva. Si manejas relaciones complejas y necesitas obtener datos anidados en una sola llamada con máxima eficiencia, GraphQL brilla. Considera tu modelo de datos, necesidades de caché, latencia, necesidades de evolución del producto y el nivel de flexibilidad deseado para decidir.

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Conclusión: REST y GraphQL son herramientas poderosas para crear y desplegar servicios web, cada una con ventajas y compromisos. REST destaca por su sencillez y madurez en aplicaciones sin estado y recursos claros. GraphQL sobresale cuando importa la flexibilidad, la eficiencia en la obtención de datos y la evolución rápida del esquema. La decisión final debe alinearse con los requisitos específicos del proyecto y con objetivos de simplicidad, rendimiento, seguridad y mantenibilidad.

Fin del artículo, inicio de la diversión
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