Co vše může být součástí validace v mé GraphQL API?

Pokud jde o validaci v GraphQL API, je toho dost na zvážení. Určitě bys měl kontrolovat typy dat, co přijímáš, protože GraphQL ti sice pomáhá s typováním, ale není to 100% zábrana proti chybám. Důležitý je i struktura dat. Měl bys mít jasně daný, co je povinné a co může být nepovinné. Na to se dá třeba kouknout na schéma a podle toho si udělat pravidla pro validaci.

Když narazíš na neplatná data, snaž se chybové zprávy udělat uživatelsky přívětivé, aby bylo jasné, co je špatně. Někdy pomůže použít knihovny jako Joi nebo Yup, které ti můžou validaci dost usnadnit.

Bezpečností aspekty taky nesmíš podceňovat. Měl bys hlídat SQL injection nebo XSS útoky, takže si dávej pozor na data od uživatelů. Když už mluvíme o umístění validace - máš možnost ji implementovat přímo do schématu nebo mít extra vrstvu. Každý přístup má svoje pro a proti.

Osobně vidím, že mít validaci na úrovni schématu může být efektivní pro základní věci, ale zkušenosti z reálu ukazují, že samostatná vrstva může poskytnout větší flexibilitu. Každopádně je to hodně o tom, jaký typ aplikace děláš a co všechno od ní očekáváš.

K validaci v GraphQL API bys měl zahrnout víc než jen kontrolu typů. Je dobrý mít na paměti strukturu dat, jestli je to, co dostáváš, opravdu to, co potřebuješ. Povinná a nepovinná pole jsou důležitá – jasně si urči, co musí být vyplněno a co může být prázdné. Pokud něco chybí, měl bys poslat srozumitelnou chybovou zprávu, aby uživatel věděl, co opravit.

Standardizované postupy jako ajv nebo yup můžou hodně pomoci s validací dat na serverové straně. Nenechávej to všechno jen na úrovni schématu GraphQL, je lepší mít ještě samostatnou vrstvičku pro validaci před tím, než se dotazy zpracovávají. Takhle máš větší kontrolu a můžeš zjistit, jestli je něco špatně dřív, než se to dostane ke zpracování.

Ohledně bezpečnosti – určitě se zamysli nad tím, jak chránit API před útoky jako jsou SQL injection nebo XSS. Validace vstupních dat může pomoct snížit riziko těchto útoků.

V reálných aplikacích se osvědčuje kombinace různých přístupů a je dobrý testovat všechno na živých datech, abys viděl, co funguje a co ne. Takže shrnuto: typy a struktura dat, povinná vs nepovinná pole, jasné chybové zprávy a nezapomínat na bezpečnost. To by mělo tvoje API udělat robustnější.

Jo, tohle je fakt důležité téma. Validace v GraphQL API by měla zahrnovat hodně věcí. Za prvé, určitě se zaměř na typy dat – to znamená, že pokud očekáváš string, tak prostě nehodláš mít číslo. Ale struktura dat taky není k zahození. Měj jasno v tom, jak by měly vypadat objekty a co všechno mají obsahovat.

Povinné a nepovinné pole? To je dobrý point. Měl bys mít jasně daný, co je nutné pro úspěšný požadavek a co už může být volitelné. Když něco chybí, klidně vrať uživateli smysluplnou chybovou zprávu – to fakt pomůže.

Existují různé knihovny jako Joi nebo Yup, které ti můžou dost usnadnit život při validaci dat. A rozhodně mysli na bezpečnost. Především se snaž ochránit před SQL injection nebo cross-site scriptingem, to by bylo fakt špatný.

Co se týče toho, jestli validaci provádět na úrovni schématu nebo jinde – myslím, že kombinace obojího je nejlepší. Na úrovni schématu můžeš mít nějakou základní validaci a pak přidat další podmínky v resolveru.

Real-life aplikace většinou používají nějakou formu middleware pro validaci a pak se s tím vypořádají při zpracování požadavků. Výzvy? No, správně nastavit všechno tak, aby se datová integrita neztratila a aby to bylo efektivní. Takže jo, validace je na tomhle místě naprosto klíčová.