Ontwerp een Geavanceerd GraphQL Schema met Geautomatiseerde Schema Validatie en Testing
description
Met deze prompt kan de gebruiker een GraphQL schema ontwerpen dat automatisch gevalideerd en getest wordt, wat helpt om fouten vroegtijdig te detecteren en te voorkomen. Dit verbetert de betrouwbaarheid en onderhoudbaarheid van de API aanzienlijk vergeleken met handmatige testmethoden.
prompt
Help me een geavanceerd GraphQL schema te ontwerpen dat geautomatiseerde schema validatie en testing ondersteunt. Mijn domein is: <beschrijf je domein of toepassingsgebied>. Ik wil functionaliteiten zoals: <specificeer gewenste va ...
try_prompt
generate_helper
disclaimerOnPageApi
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Natuurlijk! Hier is een overzicht van een geavanceerd GraphQL-schema voor jouw social media domein, inclusief schema-validatie, mocking, en testcases, met uitleg over hoe deze bijdragen aan een betrouwbare API:
---
### 1. **Schema ontwerp met validatie en mocking ondersteuning**
Gebruik bij voorkeur schema-annotaties en tools zoals **GraphQL Schema Linter** (voor linting) en **GraphQL Tools** (voor mocking). Hier is een voorbeeld schema:
```graphql
# schema.graphql
type User {
id: ID!
username: String!
email: String!
posts: [Post!]!
}
type Post {
id: ID!
content: String!
author: User!
comments: [Comment!]!
}
type Comment {
id: ID!
content: String!
author: User!
post: Post!
}
type Query {
users: [User!]!
user(id: ID!): User
posts: [Post!]!
post(id: ID!): Post
comments(postId: ID!): [Comment!]!
}
```
---
### 2. **Schema linting**
Gebruik een linting-tool zoals **SpectaQL** of **graphql-schema-linter** om schema-kwaliteit te waarborgen:
```bash
# Voorbeeld configuratie: .spectaql-config.yaml
schema:
path: schema.graphql
lint:
rules:
- no-empty-fields
- no-unused-types
- no-deprecated-fields
```
Dit helpt om inconsistenties te voorkomen en de schema-integriteit te waarborgen.
---
### 3. **Mock resolvers voor frontend testing**
Gebruik **GraphQL Tools**' `addMockFunctionsToSchema` om mock data te genereren, zodat frontend-ontwikkelaars kunnen testen zonder backend.
Voorbeeld in JavaScript:
```js
const { makeExecutableSchema, addMockFunctionsToSchema } = require('graphql-tools');
const fs = require('fs');
const typeDefs = fs.readFileSync('./schema.graphql', 'utf8');
const schema = makeExecutableSchema({ typeDefs });
// Voeg mocks toe
addMockFunctionsToSchema({
schema,
mocks: {
ID: () => '123',
String: () => 'mocked string',
User: () => ({
id: 'u1',
username: 'gebruiker1',
email: 'email@example.com',
}),
Post: () => ({
id: 'p1',
content: 'Dit is een voorbeeldpost',
author: { ... }, // kan verder mocken
}),
Comment: () => ({
id: 'c1',
content: 'Leuke reactie!',
author: { ... },
post: { ... },
}),
},
});
```
**Voordelen:** Snelle frontend ontwikkeling, consistente mock data, en eenvoudige testen.
---
### 4. **Voorbeeld testcases**
Gebruik bijvoorbeeld **Jest** en **Apollo Server Testing**:
```js
const { createTestClient } = require('apollo-server-testing');
const { ApolloServer } = require('apollo-server');
const server = new ApolloServer({ schema });
const { query } = createTestClient(server);
test('Fetch alle gebruikers', async () => {
const res = await query({ query: gql`
query {
users {
id
username
email
}
}
`});
expect(res.data.users).toBeDefined();
expect(res.data.users.length).toBeGreaterThan(0);
});
```
**Voordelen:** Automatische validatie van responses, regressietests, en foutdetectie.
---
### 5. **Hoe deze aanpak bijdraagt aan betrouwbare API-ontwikkeling**
- **Schema validatie:** Linting en schema-validatie voorkomen schema-inconsistenties en deprecated velden.
- **Mock data:** Snelle frontend tests en integratie-testen zonder afhankelijkheid van backend.
- **Automatische tests:** Detectie van regressies en bugs vóór productie.
- **Documentatie en communicatie:** Een goed gestructureerd schema fungeert als contract tussen frontend en backend.
- **Foutbestendigheid:** Validatie van query's en responses vermindert runtime fouten.
---
### Samenvatting
Door een combinatie van schema-linting, mocking, en uitgebreide testcases ontstaat een robuuste ontwikkelworkflow die de betrouwbaarheid en foutbestendigheid van jouw GraphQL API aanzienlijk verbetert. Dit zorgt voor een soepelere samenwerking tussen teams en een stabielere applicatie voor jouw social media platform.
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Zeker! Ik help je met een geavanceerd GraphQL schema voor een social media applicatie. Hier is een complete implementatie met validatie en testing strategie.
## GraphQL Schema Definitie
```graphql
# schema.graphql
directive @auth(requires: Role = USER) on OBJECT | FIELD_DEFINITION
enum Role {
USER
MODERATOR
ADMIN
}
type User {
id: ID!
username: String! @constraint(minLength: 3, maxLength: 20)
email: String! @constraint(format: "email")
profile: Profile
role: Role!
createdAt: DateTime!
updatedAt: DateTime!
}
type Profile {
bio: String @constraint(maxLength: 500)
avatar: String @constraint(format: "url")
location: String
}
type Post {
id: ID!
title: String! @constraint(minLength: 1, maxLength: 200)
content: String! @constraint(minLength: 1, maxLength: 5000)
author: User!
reactions: [Reaction!]!
comments: [Comment!]!
createdAt: DateTime!
updatedAt: DateTime!
}
type Comment {
id: ID!
content: String! @constraint(minLength: 1, maxLength: 1000)
author: User!
post: Post!
parentComment: Comment
replies: [Comment!]!
createdAt: DateTime!
}
type Reaction {
id: ID!
type: ReactionType!
user: User!
post: Post
comment: Comment
createdAt: DateTime!
}
enum ReactionType {
LIKE
LOVE
HAHA
WOW
SAD
ANGRY
}
input CreateUserInput {
username: String! @constraint(minLength: 3, maxLength: 20)
email: String! @constraint(format: "email")
password: String! @constraint(minLength: 8)
}
input CreatePostInput {
title: String! @constraint(minLength: 1, maxLength: 200)
content: String! @constraint(minLength: 1, maxLength: 5000)
}
input CreateCommentInput {
content: String! @constraint(minLength: 1, maxLength: 1000)
postId: ID!
parentCommentId: ID
}
type Query {
# Gebruikers queries
users(limit: Int = 10, offset: Int = 0): [User!]!
user(id: ID!): User
me: User @auth
# Berichten queries
posts(limit: Int = 20, offset: Int = 0): [Post!]!
post(id: ID!): Post
postsByUser(userId: ID!): [Post!]!
# Reactie queries
reactions(postId: ID, commentId: ID): [Reaction!]!
}
type Mutation {
# Gebruiker mutaties
createUser(input: CreateUserInput!): User!
updateProfile(bio: String, avatar: String): Profile! @auth
# Bericht mutaties
createPost(input: CreatePostInput!): Post! @auth
updatePost(id: ID!, input: CreatePostInput!): Post! @auth
deletePost(id: ID!): Boolean! @auth
# Reactie mutaties
createComment(input: CreateCommentInput!): Comment! @auth
addReaction(postId: ID, commentId: ID, type: ReactionType!): Reaction! @auth
removeReaction(id: ID!): Boolean! @auth
}
type Subscription {
postAdded: Post!
commentAdded(postId: ID!): Comment!
reactionAdded(postId: ID!): Reaction!
}
scalar DateTime
```
## Schema Validatie Setup
```javascript
// validation-rules.js
const { specifiedRules } = require('graphql');
const { GraphQLSchemaValidationError } = require('graphql/validation');
// Custom validation rules
const customValidationRules = [
// Check op query complexiteit
(context) => {
return {
Field(node) {
const fieldName = node.name.value;
if (fieldName === 'posts' || fieldName === 'users') {
const limitArg = node.arguments.find(arg => arg.name.value === 'limit');
if (limitArg && limitArg.value.value > 100) {
context.reportError(
new GraphQLError(`Limiet van ${limitArg.value.value} is te hoog. Maximum is 100.`)
);
}
}
}
};
},
// Depth limiting rule
(context) => {
let depth = 0;
const maxDepth = 10;
return {
Field: {
enter() {
depth++;
if (depth > maxDepth) {
context.reportError(
new GraphQLError(`Query depth van ${depth} overschrijdt maximum van ${maxDepth}`)
);
}
},
leave() {
depth--;
}
}
};
}
];
module.exports = [...specifiedRules, ...customValidationRules];
```
## Mock Resolvers voor Testing
```javascript
// mock-resolvers.js
const { MockList } = require('@graphql-tools/mock');
const { faker } = require('@faker-js/faker');
const mockResolvers = {
DateTime: () => new Date().toISOString(),
Query: () => ({
users: () => new MockList(10),
user: () => ({
id: faker.string.uuid(),
username: faker.internet.userName(),
email: faker.internet.email(),
role: 'USER',
createdAt: new Date().toISOString(),
updatedAt: new Date().toISOString()
}),
posts: () => new MockList(20),
post: () => ({
id: faker.string.uuid(),
title: faker.lorem.sentence(),
content: faker.lorem.paragraphs(3),
createdAt: new Date().toISOString(),
updatedAt: new Date().toISOString()
})
}),
User: {
profile: () => ({
bio: faker.lorem.paragraph(),
avatar: faker.image.avatar(),
location: faker.location.city()
})
},
Post: {
author: () => ({
id: faker.string.uuid(),
username: faker.internet.userName()
}),
reactions: () => new MockList(5),
comments: () => new MockList(8)
},
Comment: {
author: () => ({
id: faker.string.uuid(),
username: faker.internet.userName()
}),
replies: () => new MockList(3)
},
Reaction: {
user: () => ({
id: faker.string.uuid(),
username: faker.internet.userName()
}),
type: () => faker.helpers.arrayElement(['LIKE', 'LOVE', 'HAHA', 'WOW'])
}
};
module.exports = { mockResolvers };
```
## Test Cases
```javascript
// schema.test.js
const { graphql } = require('graphql');
const { makeExecutableSchema } = require('@graphql-tools/schema');
const { addMocksToSchema } = require('@graphql-tools/mock');
const { createSchema } = require('./schema');
const { mockResolvers } = require('./mock-resolvers');
describe('GraphQL Schema Validatie', () => {
let schema;
beforeAll(() => {
schema = addMocksToSchema({
schema: createSchema(),
mocks: mockResolvers
});
});
test('Valideert gebruiker query', async () => {
const query = `
query GetUser($id: ID!) {
user(id: $id) {
id
username
email
profile {
bio
avatar
}
}
}
`;
const result = await graphql({
schema,
source: query,
variableValues: { id: 'user-123' }
});
expect(result.errors).toBeUndefined();
expect(result.data.user).toHaveProperty('id');
expect(result.data.user).toHaveProperty('username');
});
test('Valideert post creatie mutation', async () => {
const mutation = `
mutation CreatePost($input: CreatePostInput!) {
createPost(input: $input) {
id
title
content
author {
id
username
}
}
}
`;
const variables = {
input: {
title: "Mijn eerste bericht",
content: "Dit is de inhoud van mijn bericht"
}
};
const result = await graphql({
schema,
source: mutation,
variableValues: variables
});
expect(result.errors).toBeUndefined();
expect(result.data.createPost.title).toBe(variables.input.title);
});
test('Faalt bij te lange titel', async () => {
const mutation = `
mutation CreatePost($input: CreatePostInput!) {
createPost(input: $input) {
id
title
}
}
`;
const variables = {
input: {
title: "A".repeat(201), // Te lang
content: "Inhoud"
}
};
const result = await graphql({
schema,
source: mutation,
variableValues: variables
});
expect(result.errors).toBeDefined();
});
test('Valideert nested queries depth', async () => {
const deepQuery = `
query DeepQuery {
posts {
author {
posts {
author {
posts {
author {
username
}
}
}
}
}
}
}
`;
const result = await graphql({
schema,
source: deepQuery
});
// Depth limiting zou deze query moeten blokkeren
expect(result.errors).toBeDefined();
});
});
// Integration tests
describe('API Integratie Tests', () => {
test('End-to-end post flow', async () => {
// 1. Creëer gebruiker
// 2. Creëer bericht
// 3. Voeg reactie toe
// 4. Verifieer data consistentie
const testFlow = `
mutation TestFlow {
createUser(input: {
username: "testuser",
email: "test@example.com",
password: "securepassword123"
}) {
id
username
}
createPost(input: {
title: "Test Bericht",
content: "Test inhoud"
}) {
id
title
}
}
`;
// Implementeer integration test logica
expect(true).toBe(true); // Placeholder
});
});
```
## Package.json Dependencies
```json
{
"dependencies": {
"graphql": "^16.8.0",
"apollo-server": "^3.12.0",
"graphql-scalars": "^1.22.0"
},
"devDependencies": {
"@graphql-tools/mock": "^9.0.0",
"@graphql-tools/schema": "^9.0.0",
"@faker-js/faker": "^8.0.0",
"jest": "^29.0.0",
"graphql-constraint-directive": "^3.1.0"
}
}
```
## Hoe dit bijdraagt aan betrouwbare API-ontwikkeling:
1. **Schema Linting**: De validatie rules voorkomen overmatig complexe queries en beschermen tegen DoS-aanvallen
2. **Type Safety**: Sterke typing met GraphQL voorkomt runtime errors door ongeldige data
3. **Mock Testing**: Frontend teams kunnen onafhankelijk werken met realistische mock data
4. **Input Validatie**: Constraints op veldniveau zorgen voor consistente data kwaliteit
5. **Foutdetectie**: Vroege detectie van schema problemen tijdens development
6. **Documentatie**: Het schema dient als levende documentatie voor de API
7. **Performance**: Query depth limiting en complexiteitscontrole beschermen server resources
Deze aanstelling zorgt voor een robuuste, goed gedocumenteerde en gemakkelijk testbare GraphQL API die schaalbaar en onderhoudbaar is.