Jak validovat data od uživatelů v GraphQL?

Validace dat v GraphQL je fakt důležitá. Hodně lidí používá externí knihovny jako Joi nebo Yup, protože to ušetří spoustu času a práce. Tyhle knihovny ti umožní snadno definovat schémata a pravidla, takže nemusíš psát tuny kódu pro každou validaci zvlášť. Můžeš to pak jednoduše integrovat do resolvers a mít tak přehledné a čisté API.

Pokud jde o složité objekty nebo pole, tak to může být trošku oříšek, ale většina těch knihoven to zvládá. Můžeš si třeba vytvořit vlastní funkce pro validaci, ale pokud máš vícero různých typů dat, tak se to může dost rychle zamotat.

Je dobrý mít na paměti, že když něco neprojde validací, měl bys uživateli jasně říct, co je špatně. V tomhle ohledu je důležitý mít dobře nastavené error handling. Osvědčená praxe je taky validovat data co nejblíž k místu, kam je potřebuješ (třeba přímo v resolvers).

Mezi častý úskalí patří zapomenout na validaci optional fields nebo špatně napsané regexy, který pak způsobí víc škody než užitku. Zkrátka je dobrý si s tím od začátku pohrát a testovat to pořádně, abys měl jistotu, že ti API nebude posílat blbosti.

Když řešíš validaci dat v GraphQL, máš pár možností. Vlastní validace přímo v resolvers může být ok, ale může to rychle nabobtnat, zvlášť když se jedná o složitější objekty nebo pole. Proto je dost populární použít externí knihovny jako Joi nebo Yup. Ty ti ušetří spoustu práce a mají pěkné API pro definici schémat, což se do GraphQL skvěle hodí.

Pokud jde o osvědčené praktiky, snaž se oddělit logiku validace od business logiky. Můžeš si vytvořit speciální funkce pro validaci a zavolat je v resolvers. Také je fajn mít nějaký centrální místo na error handling. Tím pádem když se něco pokazí, tak uživatel dostane smysluplnou odpověď.

Další věc, co můžeš udělat, je využít GraphQL vlastnosti pro typování. Pokud si dobře nastavíš schéma s typy a nezbytnými poli, tak alespoň nějakou základní validaci dostaneš hned z gruntu.

A že by bylo fajn mít jednotné pravidlo pro validaci? Určitě! Při práci se složitějšími objekty a polím to chce pečlivě promyslet strukturu. Můžeš třeba udělat helper funkce, která projede pole a zvaliduje všechny položky podle daného schématu.

Na co si dát pozor? Zbytečně nepřetěžuj resolvery – pokud máš moc logiky v nich, může to zpomalit výkon. A taky se snaž o konzistentnost při vracení chybových zpráv, ať už používáš jakoukoliv metodu validace.

Validace dat v GraphQL je fakt důležitá a máš pravdu, že pokud ji neřešíš, můžeš dostat nevalidní nebo škodlivá data. Existuje pár přístupů, co můžeš použít. Jestli chceš, aby to bylo rychlé a efektivní, tak knihovny jako Joi nebo Yup jsou skvělý na validaci. Umožňují ti definovat schémata a pak je snadno použít v resolvers. Můžeš to udělat i ručně přímo v resolvers, ale to je víc práce a může ti to zkomplikovat kód.

Osvědčený postup je mít validaci v samostatné funkci nebo souboru, aby se to dalo snadno znovu použít a udržet přehlednost. Když potřebuješ validovat složité objekty, tak se ti ty knihovny budou hodit, protože zvládnou složitější logiku bez mocného balení kódu.

Co se týče úskalí, dej si pozor na asynchronní validaci (třeba když kontroluješ unikátnost uživatelského jména) - musíš to správně zpracovat. Také nezapomeň na chybové hlášky pro uživatele, aby věděli, co je špatně. A poslední rada - vždycky testuj validaci důkladně, protože špatná validace může způsobit hodně problémů v produkci.