在現代軟體開發中，資料交換層（API Layer）是前後端溝通的橋梁。多數開發者熟悉的是 REST（Representational State Transfer）API，其以資源導向、路徑明確的方式設計，至今仍是最廣泛採用的架構之一。
然而，隨著前端需求愈加複雜、使用場景高度多樣，另一種查詢語言——GraphQL——逐漸受到關注。它提供了更彈性且可組合的查詢方式，讓使用者得以主動描述想要的資料結構，而非被動接收伺服器預設的回應。本文將從設計哲學、查詢方式、開發與維護面等角度，中立地比較 REST 與 GraphQL 的異同與適用情境。
REST API：熟悉且穩定的資料介面設計
REST API 遵循資源導向設計原則，透過 HTTP 動詞（如 GET、POST、PUT、DELETE）與清楚的 URL 路徑（如 /orders/123），對應一筆或一類資源的操作。這種設計簡單直觀，開發者可快速上手，尤其適合資料結構穩定、業務流程單純的情境。
REST API 的工具鏈相當成熟，如 Postman、Swagger、OpenAPI 等都有廣泛使用，是目前企業與平台開發中仍非常主流的選擇。
GraphQL：查詢自由、類似 SQL 的 API 語言
GraphQL 是一種查詢語言（Query Language），本質上更接近開發者熟悉的 SQL。
在 SQL 中，我們可以撰寫：
SELECT name, price FROM products
WHERE category = 'electronics';
而在 GraphQL 中，等效的查詢語意如下：
query {
products(category: "electronics") {
name
price
}
}
這種「使用者主動描述想要什麼欄位」的設計，使 GraphQL 被視為 API 界的 SQL：
- 使用者可以只要某幾個欄位、不必取整筆資料
- 查詢支援巢狀（nested）、聚合（aggregate）、組合查詢
- 每個欄位就像是一個「微 function」，可封裝任意邏輯
- Schema 像是 database schema，定義所有 query 與欄位格式
與 REST 的最大差異在於：REST 是由後端決定要給前端什麼資料，而 GraphQL 則是由前端決定需要什麼資料。
技術比較：REST 與 GraphQL 差異一覽
使用情境與架構策略：不是二選一，而是互補
REST API 的優勢在於上手快速、易於維護與部署；GraphQL 則適合資料結構複雜、多端整合、需要前端快速變動畫面的情境。例如：
- 若系統是 B2B 管理型平台，查詢固定、結構穩定 → REST
- 若系統為 B2C 多裝置應用、前端介面迭代頻繁 → GraphQL
- 若要建構可模組化組裝的 API，供他人擴充查詢 → GraphQL
實務上許多大型架構採用REST + GraphQL 混合策略：REST 處理核心資源寫入、驗證、Webhook；GraphQL 處理查詢、聚合與前端頁面資料整合，讓不同系統節奏能共存互補。
長期維護角度：GraphQL 更接近「資料即服務」的未來
雖然 GraphQL 初期導入需要建立 schema、resolver，團隊需適應新的查詢語法與思維，但一旦進入正軌，系統的可維護性與彈性將大幅提升。
GraphQL schema 是一種可演進的 API 合約：
- 不需另開版本即可擴充欄位
- 使用者只取所需欄位，有效減少過度資料傳輸
- 每個查詢、欄位可被視為「微 function」，便於邏輯封裝與重用
從這個角度看，GraphQL 不只是 API，而是資料節奏與語意的建構工具，讓資料不只是被取得，而是被「召喚」出來——正如 SQL 一樣。
結語：選擇適合當下與未來的資料交換方式
REST 與 GraphQL 各有優勢與侷限，沒有一種技術適合所有情境。
選擇 API 架構時，應考量：
- 專案規模與複雜度
- 團隊熟悉度與學習成本
- 前後端溝通頻率與節奏
- 未來資料組合與演進的彈性需求
若你正面對 API 架構規劃或重構的決策時刻，或許可以從某個查詢場景、模組或內部服務開始試驗 GraphQL，逐步導入、測試其長期穩定性與開發效率。
就像 SQL 不是為了取代 NoSQL，而是為了提供另一種資料理解與運用的可能，GraphQL 也不是為了取代 REST，而是補足未來資料互動的另一種語言層次。
