Skullcandy era una de las marcas más innovadoras del sector de los auriculares y el audio, pero se enfrentaba a un reto: su plataforma de ecommerce no evolucionaba al mismo ritmo que la compañía.
Aunque los datos siempre habían sido un motor clave para el crecimiento de la empresa, solo resultaban realmente útiles cuando se podían aprovechar de forma efectiva. «Datos de productos, datos de inventario, flujo de pedidos, fulfillment…», enumera Mark Hopkins, director de tecnología.
El volumen de información era enorme. Al migrar a Shopify, el equipo técnico descubrió una de las grandes ventajas de la plataforma: sus API y su entorno GraphQL. «Somos auténticos fans de sus API bien diseñadas y de su entorno GraphQL, que utilizamos para consultar la base de datos y realizar cambios», explica Mark.
En solo 90 días tras la migración, Skullcandy consiguió optimizar sus operaciones y ganar flexibilidad. Gracias a estas API, también pudo unificar sus sistemas de datos y agilizar la creación y la gestión de contenidos para todo el equipo.
Casos como este reflejan el éxito de la apuesta de Shopify por las API de GraphQL, anunciada por primera vez en octubre de 2024. Los resultados son notables: un año antes de anunciar esta estrategia, las mejoras introducidas en el rendimiento de GraphQL permitieron reducir en un 75 % el coste de las consultas y superar el rendimiento que hasta entonces ofrecían las API REST.
Este resultado es solo un ejemplo de por qué elegir la arquitectura de API adecuada es fundamental para cualquier negocio a gran escala.
Ahora bien: ¿GraphQL o REST? Cada alternativa tiene sus particularidades. REST ha sido durante años un estándar consolidado, pero GraphQL aporta ventajas significativas, desde una mayor velocidad de carga del sitio hasta funcionalidades que no son posibles con la arquitectura tradicional. Este artículo te ayudará a conocerlas mejor.
REST: el enfoque tradicional
Todas las API facilitan el acceso a los datos y su transferencia entre sistemas. El funcionamiento es sencillo: un cliente envía lo que se conoce como una solicitud de API a un endpoint en un servidor (es decir, a una o varias direcciones concretas de la API), y el servidor responde a esa solicitud con datos.
REST son las siglas de Representational State Transfer (transferencia de estado representacional), y las API que siguen este enfoque se conocen como API RESTful o, simplemente, API REST.
Aunque en términos tecnológicos no es un concepto nuevo (sus orígenes se remontan a principios de la década de 2000), las API REST se popularizaron rápidamente y han mantenido su relevancia durante años (no en vano, GraphQL y REST siguen coexistiendo). Una de las claves de su éxito es que utilizan métodos HTTP, un protocolo estándar de Internet para comunicarse y transferir datos.
Las API REST suelen usar un conjunto de endpoints predefinidos, y cada uno devuelve un conjunto fijo de datos. ¿Esto las hace eficaces? Sí, pero en algunos contextos de alto rendimiento pueden aflorar las debilidades propias de su estructura:
- Rigidez: las API REST dependen de que las solicitudes del cliente sigan una estructura fija, lo que las hace fáciles de usar, pero poco eficientes (principal diferencia entre GraphQL y REST).
- Overfetching (sobreobtención de datos): por naturaleza, las API REST siempre devuelven un conjunto de datos completo, aunque, por ejemplo, el cliente solo necesite saber el stock de un artículo y no todos sus metadatos. Esto resulta poco práctico.
- Underfetching (subobtención de datos): estas API tienden a requerir numerosas llamadas para recabar todos los datos que el cliente necesita de distintos conjuntos de datos, lo que limita su eficiencia.
Como consecuencia, las API REST pueden resultar poco ágiles: una misma solicitud puede generar overfetching cuando la API devuelve un conjunto de datos completo que contiene mucha información innecesaria, o underfetching cuando necesita obtener un dato que pertenece a otro conjunto de datos y requiere una solicitud adicional.
A medida que los dispositivos móviles y la computación en la nube se han ido extendiendo, las limitaciones de las API REST se han vuelto más notables. Finalmente, fue la presión de una empresa por mejorar la velocidad de su sitio web la que desencadenó el cambio que terminaría transformando el sector.
GraphQL: una alternativa más eficiente
A principios de la década de 2010, Facebook tenía un problema: la compañía había comenzado a utilizar API REST, pero el sitio se veía afectado por los problemas de underfetching y por la fragilidad de las dependencias demasiado rígidas entre el cliente y el servidor.
En 2012, Facebook presentó una solución: las API de GraphQL. En esencia, GraphQL permite superar las limitaciones de las API REST mediante un lenguaje de consulta que solicita únicamente los datos que necesita el cliente, sin información adicional.
En 2015, GraphQL pasó a ser de código abierto y, hoy en día, grandes compañías como Netflix y Amazon (además de miles de otras más pequeñas), usan las API GraphQL de forma habitual. ¿Y por qué resultan más atractivas las API GraphQL que las REST? Basta con echar un vistazo a sus ventajas:
- Un único endpoint: exponen un solo endpoint, lo que permite obtener exactamente los datos que necesita el cliente, sin información innecesaria.
- Menos solicitudes: reducen la necesidad de múltiples comunicaciones con el servidor, lo que disminuye notablemente la latencia, sobre todo a gran escala.
- Tipado fuerte: utilizan un esquema que garantiza la comunicación fluida de los datos entre el cliente y el servidor.
GraphQL ha ganado popularidad durante la última década porque Facebook se anticipó a un reto que ahora afrontan muchas compañías: desarrollar aplicaciones complejas y con un gran volumen de datos sin renunciar a la velocidad ni a la estabilidad. Actualmente, desde la tienda online más pequeña hasta las mayores empresas de comercio a gran escala, todas se enfrentan a este mismo desafío.
GraphQL o REST: seis ventajas que hacen superior a GraphQL
Las diferencias entre GraphQL y REST pueden parecer sutiles, pero las API son la base de todo. Igual que los cimientos sostienen una casa, la API que elijas puede proporcionar una base sólida para crecer a largo plazo o generar problemas estructurales a medida que desarrollas y mantienes el resto de la aplicación. Estas dificultades son aún más visibles si trabajas a gran escala y su impacto puede ser considerable, especialmente en las empresas grandes.
1. Ideal para los datos complejos
Las plataformas de ecommerce modernas, especialmente las que dan soporte a operaciones a gran escala, suelen emplear modelos de datos complejos y algoritmos de recomendación sofisticados. A medida que aumenta el volumen de datos, las API REST pueden generar todavía más latencia en estos modelos.
Por su parte, las API de GraphQL se basan en la precisión y la flexibilidad. Esto permite a las empresas trabajar con modelos de datos complejos de forma mucho más ágil y precisa.
El caso de Tecovas, una tienda especializada en moda cowboy, ilustra bien esta necesidad. La empresa buscaba un sistema que ofreciera API de vanguardia y, al mismo tiempo, pudiera adaptarse a sus necesidades específicas.
«Busco sistemas que me resuelvan los problemas del día a día, pero que también ofrezcan extensibilidad, un conjunto sólido de API y la capacidad de personalizar según nuestros procesos de negocio específicos», afirma Kevin Harwood, director de tecnología de Tecovas.
Tecovas pudo integrar Shopify POS como sistema de inventario, aprovechando las sólidas API de GraphQL para mantener un control preciso de sus existencias. Así, sus dependientes pueden consultar al instante los niveles de inventario actualizados cuando un cliente pregunta por un artículo concreto. Este nivel de precisión en la gestión de los datos explica por qué GraphQL desempeña un papel clave en el modelo de datos unificado de Shopify.
2. Menos transferencia de datos
Con las API REST, los endpoints suelen devolver un conjunto de datos fijo, que puede ser más de lo que el cliente necesita (overfetching). Transferir un volumen de datos excesivo resulta poco eficiente y puede generar latencia, aunque gran parte de la información transferida no sea necesaria.
Esta dinámica se traduce en un uso ineficiente del ancho de banda y en tiempos de carga más prolongados. En el comercio a gran escala, cada milisegundo cuenta y, en zonas con poca conectividad, los milisegundos pueden convertirse en tiempos de espera mucho mayores.
¿Diferencia clave entre GraphQL y REST? La primera opción permite a los clientes solicitar únicamente los datos que necesitan. Al eliminar la necesidad de transferir datos innecesariamente, los sistemas que usan la API de GraphQL reducen el uso de ancho de banda y mejoran el rendimiento.
3. Menos comunicaciones con el servidor
Al igual que ocurre con el overfetching, los endpoints de las API REST pueden devolver menos información de la que necesita el cliente (underfetching). Como cada endpoint proporciona un conjunto de datos fijo, obtener información concreta de diferentes conjuntos suele requerir varias solicitudes. A diferencia de GraphQL, las API REST no permiten seleccionar con precisión los datos que se necesitan en una única consulta.
Estas solicitudes adicionales pueden aumentar considerablemente la latencia y hacer que la experiencia de usuario sea más lenta. En muchos casos, es necesario consultar varios conjuntos de datos para obtener solo unos pocos datos concretos.
Con GraphQL, en cambio, el cliente puede solicitar toda la información que necesita en una sola consulta, sin tener que recurrir a múltiples conjuntos de datos. Al reducir el número de solicitudes al servidor, GraphQL disminuye las transferencias y permite ofrecer tiempos de carga más rápidos y una experiencia de usuario más fluida.
4. Experiencia de desarrollo mejorada
Aunque las API REST son conocidas por muchos desarrolladores por llevar más tiempo en el mercado, GraphQL ofrece una experiencia de desarrollo más completa. Su tipado fuerte y su capacidad de autodocumentación, por ejemplo, ayudan a reducir errores y a crear sistemas más eficientes. Además, un esquema basado en tipos bien definidos facilita mantener la integridad de los datos, una ventaja que se hace más evidente con el tiempo.
5. GraphQL: diseñado para el futuro
Las API evolucionan con el tiempo, pero las API REST pueden hacer que gestionar estos cambios sea más complicado. Como no requieren un sistema de versionado, los errores pueden acumularse a medida que cambian las estructuras de datos. Además, estos cambios no siempre son visibles para los clientes ni se comunican a los desarrolladores, lo que puede dar lugar a errores difíciles de identificar y solucionar.
GraphQL, en cambio, exige mantener la compatibilidad con las versiones anteriores. Si se elimina un campo, la API muestra inmediatamente un mensaje de error, mientras que los campos obsoletos generan una advertencia. Así, los desarrolladores pueden detectar los cambios con antelación y adaptar sus aplicaciones.
6. Mayor rendimiento
Todas estas ventajas pueden parecer algo abstractas, pero ¿cómo se reflejan en el rendimiento real? Aquí tienes un ejemplo concreto: la Storefront API de Shopify utiliza GraphQL y contribuye a que sus tiendas online estén entre las más rápidas del mundo. Según casi 200.000 puntos de datos disponibles públicamente, las tiendas de Shopify cargan hasta 2,4 veces más rápido que las de otras plataformas y, de media, 1,8 veces más rápido.
Shopify y GraphQL
Shopify comenzó a adoptar GraphQL cuando Facebook lo lanzó públicamente. En aquel momento apenas existían buenas prácticas o tutoriales, por lo que el desarrollo de esta tecnología partió prácticamente de cero. Desde entonces, GraphQL ha ganado popularidad y se ha convertido en una parte cada vez más importante de la infraestructura de Shopify, con beneficios visibles en sus tiendas online.
En octubre de 2024, Shopify anunció que GraphQL se convertiría en su API principal a partir de abril de 2025. Desde el 1 de abril de 2025, todas las nuevas aplicaciones enviadas a la Shopify App Store deben utilizar GraphQL. Las aplicaciones existentes pueden seguir utilizando la Admin REST API, pero pasan a considerarse heredadas (legacy).
La apuesta de Shopify por GraphQL responde a sus resultados a gran escala. La Storefront API utiliza GraphQL, las Admin API están disponibles mediante GraphQL y la infraestructura de Shopify gestiona más de un millón de consultas por segundo con esta tecnología.
GraphQL y REST: el futuro frente al pasado
REST ha cumplido su función durante años y ha dejado una huella importante en la evolución de la tecnología. Sin embargo, las necesidades de las grandes empresas han cambiado mucho desde sus inicios, y GraphQL ofrece una alternativa más adecuada para afrontar estos retos.
La capacidad de GraphQL para reducir la transferencia de datos y las solicitudes al servidor, trabajar con modelos de datos complejos y facilitar el desarrollo lo convierte en una opción eficaz para crear tiendas online más rápidas, eficientes y escalables. Gracias a todas estas ventajas, Shopify ofrece una experiencia mucho más ágil tanto para los clientes como para los desarrolladores.
¿Quieres saber por qué Shopify apuesta por GraphQL y qué ventajas ofrece para tu tienda online? Habla con el equipo de ventas para conocer todos los detalles.
Preguntas frecuentes sobre GraphQL y REST
Entre GraphQL y REST, ¿qué opción es la mejor?
GraphQL es mejor que REST, sobre todo para grandes empresas, porque reduce la transferencia de datos y las solicitudes entre el cliente y el servidor.
¿Por qué GraphQL todavía no está tan extendido?
GraphQL sigue ganando popularidad año tras año, pero REST continúa teniendo una presencia mayor debido a su larga trayectoria en el mercado.
¿Cuáles son las desventajas de GraphQL vs. REST?
Las API REST están muy estandarizadas, lo que facilita su aprendizaje frente a GraphQL. Sin embargo, aunque familiarizarse con GraphQL y mantenerse al día con su evolución puede requerir más tiempo, ofrece ventajas como una mayor flexibilidad para consultar datos, un menor número de solicitudes al servidor y un mayor control sobre la información que se obtiene.
¿GraphQL es mejor que REST en 2026?
Las API de GraphQL destacan por su eficiencia, precisión y capacidad para adaptarse a las necesidades futuras. Estas características las convierten en una opción especialmente adecuada para las empresas que buscan una tecnología preparada para evolucionar.
