GraphQL API: Şema Tasarımı, N+1 ve Next.js Entegrasyonu

Bu rehberde ne öğreneceksiniz?

Bu yazı bir haber özeti değil; adım adım uygulayabileceğiniz bir öğretici makale (tutorial) formatındadır. Her bölümün sonunda pratik çıkarımlar ve üretim ortamında karşılaşacağınız senaryolar yer alır.

• Şema-first vs code-first seçimi yapmak
• N+1 için DataLoader kullanmak
• Mutation ve input validation
• GraphQL güvenlik (depth limit, complexity)

Ön koşullar

Rehberi verimli takip etmek için aşağıdaki bilgilere aşina olmanız önerilir. Eksik hissettiğiniz konularda ilgili bölümde ek kaynak ipuçları bulacaksınız.

• REST API deneyimi
• SQL JOIN kavramı

Güncellik ve teknoloji yığını

Makale 2026 itibarıyla güncellenmiştir. Örnekler ve API referansları şu yığınla uyumludur: GraphQL Yoga veya Apollo Server 4, Pothos/TypeGraphQL, Prisma. Eski sürüm dokümantasyonu ile karıştırmamak için major versiyon farklarını özellikle belirttik.

Framework sürümleri hızla değişir; kalıcı olan prensipler (güvenlik, katman ayrımı, ölçüm) bu rehberin omurgasını oluşturur.

Şema tasarımı ve pagination

Cursor-based pagination (Relay spec) büyük listelerde offset'ten üstündür.

BlogConnection / edges / pageInfo pattern ölçeklenebilir listeleme sağlar.

type Query {
  blogs(first: Int = 20, after: String): BlogConnection!
}

type BlogConnection {
  edges: [BlogEdge!]!
  pageInfo: PageInfo!
}

Şema tasarımı ve pagination — Uygulama adımları

Aşağıdaki adımları sırayla uygulayın. Her adım tamamlandığında bir sonrakine geçin; özellikle güvenlik ve veri bütünlüğü adımlarını atlamayın.

Adım adım uygulama

Aşağıdaki sırayı takip edin. Her adımı tamamlamadan bir sonrakine geçmeyin; özellikle güvenlik ve veri katmanı adımları atlanmamalıdır.

1. Node interface ve global ID (opsiyonel)
2. Filtre argümanlarını input type ile gruplayın
3. Public şemada internal alanları expose etmeyin

type Query {
  blogs(first: Int = 20, after: String): BlogConnection!
}

type BlogConnection {
  edges: [BlogEdge!]!
  pageInfo: PageInfo!
}

DataLoader ve Prisma

Her yorum için ayrı author sorgusu N+1 üretir; request başına DataLoader batch eder.

import DataLoader from "dataloader";

const authorLoader = new DataLoader(async (ids: readonly string[]) => {
  const authors = await prisma.user.findMany({ where: { id: { in: [...ids] } } });
  const map = new Map(authors.map((a) => [a.id, a]));
  return ids.map((id) => map.get(id) ?? null);
});

Güvenlik ve operasyon

Query depth limit, complexity score ve persisted queries production için kritiktir.

Production ortamında GraphQL ile ilgili en sık görülen sorun, geliştirme ortamındaki varsayımların (küçük veri seti, tek kullanıcı, sıcak cache) canlı trafikte çökmemesidir. Bu yüzden her değişiklikten önce yük testi veya en azından p95 latency ölçümü yapın.

Structured logging (request id, route, süre, kullanıcı id’si — PII olmadan) ve hata oranı alarmları, sorunları kullanıcı şikayetinden önce yakalamanızı sağlar. Log’da stack trace tutun; kullanıcıya generic mesaj gösterin.

Dokümantasyonu kod ile birlikte güncelleyin: README, ADR (Architecture Decision Record) veya ekip wiki’sinde “neden bu kararı aldık?” sorusunun cevabı gelecekteki sizin en büyük yardımcınızdır.

Derinlemesine: Senaryo çalışması

Gerçek bir ekip senaryosu: Cuma akşamı deploy sonrası hata oranı yükseldi. Aşağıdaki kontrol listesi ile kök nedeni daraltın.

Son deploy diff'ine bakın: şema migration, env değişikliği, feature flag açılışı.

Trace id ile tek bir başarısız isteği uçtan uca izleyin (edge → server → DB).

Gerekirse kill switch veya önceki imaja rollback; veri migration geri alınamazsa kod rollback yeterli olmayabilir.

Adım adım uygulama

Aşağıdaki sırayı takip edin. Her adımı tamamlamadan bir sonrakine geçmeyin; özellikle güvenlik ve veri katmanı adımları atlanmamalıdır.

1. Metrik panosunda hata oranı ve p95 latency
2. Log'da son 15 dakika exception grupları
3. Son başarılı deploy tag'ine dönüş kararı

Production checklist

Canlıya çıkmadan önce bu maddeleri review edin.

Production ortamında üretim ortamı ile ilgili en sık görülen sorun, geliştirme ortamındaki varsayımların (küçük veri seti, tek kullanıcı, sıcak cache) canlı trafikte çökmemesidir. Bu yüzden her değişiklikten önce yük testi veya en azından p95 latency ölçümü yapın.

Structured logging (request id, route, süre, kullanıcı id’si — PII olmadan) ve hata oranı alarmları, sorunları kullanıcı şikayetinden önce yakalamanızı sağlar. Log’da stack trace tutun; kullanıcıya generic mesaj gösterin.

Dokümantasyonu kod ile birlikte güncelleyin: README, ADR (Architecture Decision Record) veya ekip wiki’sinde “neden bu kararı aldık?” sorusunun cevabı gelecekteki sizin en büyük yardımcınızdır.

• Rate limit ve timeout tanımlı
• Secret'lar secret manager'da
• Health check ve readiness probe çalışıyor
• Alarm eşikleri tanımlı (5xx, latency)

Sık yapılan hatalar

Aşağıdaki tuzaklar eğitim ortamlarında nadiren, production'da ise pahalıya mal olur. Code review checklist'inize eklemenizi öneririz.

• Sınırsız nested query
• Resolver içinde ham Prisma without select
• Auth kontrolünü unutmak

Pratik alıştırmalar

Okumak yeterli değildir; öğrenmeyi pekiştirmek için küçük bir side-project veya mevcut kod tabanınızda şu görevleri uygulayın:

1. Basit blog query yazın
2. DataLoader ile author batch ölçün

Özet ve sonraki adımlar

Bu rehberdeki prensipleri tek seferde tüm projeye uygulamaya çalışmayın. Önce tek bir route veya modül seçin, ölçün, sonra yaygınlaştırın.

• Federation
• REST ile GraphQL yan yana