ポリモーフィックなデータを扱うRESTful APIのデータモデリング：型を識別し、適切に表現する設計
はじめに
RESTful APIを設計する際、単一のリソースタイプや固定されたデータ構造を扱うことは比較的シンプルです。しかし、システムによっては、一つのフィールドが複数の異なるデータ型を取りうる場合や、コレクションの中に性質の異なるオブジェクトが混在する場合があります。このような「ポリモーフィックな（多形的な）データ」をAPIでどのように表現するかは、データモデリングにおける一つの大きな課題となります。
ポリモーフィックなデータを適切にモデリングしないと、APIの利用側（クライアント）はデータの型を安全に判断できず、エラーが発生しやすくなります。また、APIの仕様が不明瞭になり、メンテナンスコストが増大する原因にもなります。
本記事では、RESTful APIでポリモーフィックなデータを扱う際の設計課題を明らかにし、型を安全に識別し、明確かつ保守性の高いデータ構造を設計するための具体的なパターンと考え方を解説します。これらの知識を習得することで、複雑なデータ構造を持つAPI設計にも自信を持って取り組めるようになるでしょう。
ポリモーフィックデータとは？なぜAPIで扱うのが難しい？
ポリモーフィックなデータとは、論理的には一つの概念やリストに属しながらも、その具体的な構造がデータによって異なるものを指します。プログラミング言語のオブジェクト指向における継承関係にあるオブジェクトのリストや、Union型をイメージすると分かりやすいかもしれません。
具体的な例をいくつか挙げます。
- 描画オブジェクトのリスト: キャンバス上に表示する図形オブジェクトのリスト。リストの各要素は「図形」という共通の概念ですが、具体的な形状は「円 (Circle)」「四角形 (Rectangle)」「テキストボックス (TextBox)」など異なり、それぞれ固有のプロパティ（例: 円なら半径、四角形なら幅と高さ、テキストボックスなら文字列内容）を持ちます。共通のプロパティ（例: 位置、色）を持つ場合もあります。
- ユーザーアクションログ: ユーザーがシステム上で行った操作の履歴リスト。「ログイン成功」「商品購入」「記事閲覧」「エラー発生」など、アクションの種類によって記録すべき詳細情報が異なります。
- 設定値: ある設定項目に格納される値が、文字列、数値、真偽値、あるいは特定のオブジェクト構造など、複数の型を取りうる。
これらのデータをRESTful APIのレスポンスとして返す場合、以下のような設計上の課題が生じます。
- クライアントでの型判断: レスポンスを受け取ったクライアント（ウェブブラウザ、モバイルアプリ、他のサービスなど）が、個々のデータ要素が具体的にどの型であるかをどうやって安全かつ効率的に判断するか。
- データパースと処理: 型が特定できた後、クライアントは型に応じた正しい構造でデータをパースし、その型に特有のプロパティにアクセスする必要があります。この処理をどのように実装するか。
- APIスキーマ定義: OpenAPI SpecificationなどのAPIスキーマ定義言語で、このような可変的な構造を正確かつ網羅的に表現し、ドキュメント化する方法。
- 拡張性: 将来、新しいデータ型（例: 新しい図形タイプ、新しいアクションタイプ）が追加された場合に、APIの設計をどのように変更し、後方互換性を保つか。
これらの課題を解決するために、データモデリングの段階で、ポリモーフィックなデータの表現方法を明確に定義する必要があります。
データモデリングの基本戦略：型を識別する情報の付加
ポリモーフィックなデータをAPIで扱うための基本的な考え方は、「データ自体に、それがどの型であるかを識別できる情報を含める」ことです。クライアントはこの識別子を見て、そのデータが具体的にどの型であるかを判断し、適切な処理を行うことができます。
この識別子を付加する方法には、主に以下の2つのパターンが考えられます。
- 識別子フィールドによる型判定
- ラッパーオブジェクトによる型判定
それぞれ詳しく見ていきましょう。
1. 識別子フィールドによる型判定
この手法では、ポリモーフィックなデータ構造の中に、そのデータの具体的な型を示す専用のフィールドを追加します。このフィールドの名前は、例えば type, kind, dataType など、型を示すことが明確なものを選びます。フィールドの値には、各型を一意に識別できる文字列（例: "circle", "rectangle", "login_success", "purchase"）や数値IDなどを使用します。
例として、前述の描画オブジェクトのリストをこの手法で表現してみましょう。リストの各要素には、共通のフィールド（id, x, y, color）と、その型に特有のフィールド（円ならradius、四角形ならwidth, height）が含まれます。そして、どの型であるかを示すtypeフィールドが追加されます。
[
{
"type": "circle",
"id": "c1",
"x": 10,
"y": 20,
"color": "#FF0000",
"radius": 5
},
{
"type": "rectangle",
"id": "r1",
"x": 30,
"y": 40,
"color": "#00FF00",
"width": 15,
"height": 25
},
{
"type": "textbox",
"id": "t1",
"x": 50,
"y": 60,
"color": "#000000",
"text": "Hello API"
}
]
この手法の利点:
- シンプルで直感的: クライアントはまず
typeフィールドの値を確認するだけで、簡単にデータの型を判断できます。 - フラットな構造: 各型のデータが深いネストにならず、比較的フラットなJSON構造になります。
- 共通フィールドの扱い: 複数の型で共通するフィールド（例:
id,x,y,color）を同じレベルに配置しやすいです。
この手法の欠点:
- フィールド名の衝突の可能性: 異なる型が同じ名前のフィールドを持つ場合に、その意味が異なる可能性があるため注意が必要です。例えば、ある型では
valueが数値、別の型では文字列である場合など。APIの設計時には、型間でフィールド名の一貫性を保つか、衝突を避けるためのルールが必要です。 - スキーマ定義の複雑さ: APIスキーマ（例: OpenAPI）で表現する場合、
discriminatorキーワードを使用することが一般的ですが、全てのフィールドを列挙し、型ごとの必須フィールドなどを正確に定義するのがやや複雑になることがあります。
2. ラッパーオブジェクトによる型判定
この手法では、ポリモーフィックなデータ構造全体を、その具体的な型を示す名前のフィールドを持つラッパーオブジェクトで包みます。つまり、リストの各要素は、必ずいずれか一つのフィールド（そのフィールド名が型を示す）だけを持つオブジェクトになります。
例として、同じ描画オブジェクトのリストをこの手法で表現してみましょう。リストの各要素は、circle、rectangle、textboxのいずれかのフィールドを持ち、そのフィールドの値として具体的なオブジェクトデータが格納されます。
[
{
"circle": {
"id": "c1",
"x": 10,
"y": 20,
"color": "#FF0000",
"radius": 5
}
},
{
"rectangle": {
"id": "r1",
"x": 30,
"y": 40,
"color": "#00FF00",
"width": 15,
"height": 25
}
},
{
"textbox": {
"id": "t1",
"x": 50,
"y": 60,
"color": "#000000",
"text": "Hello API"
}
}
]
この手法の利点:
- 明確な型の分離: 各型のデータ構造がラッパーオブジェクトによって完全に分離されるため、異なる型間でのフィールド名の衝突を心配する必要がありません。
- スキーマ定義の容易さ: APIスキーマ（例: OpenAPI）で表現する場合、
oneOfやanyOfキーワードを使用して、複数のスキーマ定義のうちいずれか一つに一致するという形で比較的容易に定義できます。各型のスキーマは独立して定義できます。 - 不要なフィールドの排除: ラッパーオブジェクトによってデータ構造が分離されているため、ある型に不要な別の型のフィールドが含まれる心配がありません。
この手法の欠点:
- 構造のネスト: データ構造が一段階深くネストします。リストの中にオブジェクト、その中に型を示すフィールド、さらにその中に実際のデータという構造になります。
- 冗長性: 各要素がラッパーオブジェクトで包まれるため、やや冗長な表現になる可能性があります。
- クライアントでの型判断: クライアントは、受け取ったオブジェクトが
circle,rectangle,textboxのどのフィールドを持っているか（あるいは持っていないか）をチェックして型を判断する必要があります。これは、特に動的型付け言語では比較的容易ですが、静的型付け言語ではコード生成ツールなどを利用しないと煩雑になる場合があります。
どちらの手法を選ぶべきか？
どちらの手法もポリモーフィックデータを扱う有効な手段であり、どちらが優れているという絶対的な答えはありません。扱うデータの特性、型の数、APIを利用するクライアントの種類や実装容易性などを考慮して選択することが重要です。
- 型の数が少なく、共通フィールドが多い、シンプルな構造が望ましい場合: 識別子フィールドによる型判定が適しているかもしれません。
- 型の数が多く、各型の構造が大きく異なる、フィールド名の衝突を避けたい、スキーマ定義の明確さを重視する場合: ラッパーオブジェクトによる型判定が適しているかもしれません。
- 両方の手法を組み合わせることも可能です。例えば、リストの各要素にトップレベルの識別子フィールドを置き、その値に応じた具体的なデータをラッパーオブジェクトで包むなど、より複雑なニーズに合わせてカスタマイズすることも考えられます。
重要なのは、採用した手法をAPI全体で一貫させ、明確にドキュメント化することです。特に、識別子フィールドを使う場合は、そのフィールド名と各型の対応関係を厳密に定義し、API利用者に明確に伝える必要があります。
アンチパターンに注意
ポリモーフィックなデータを扱うAPI設計における避けるべきアンチパターンもいくつか存在します。
- 型を識別する情報がない: レスポンスデータを見ても、それがどの型のデータ構造を持つべきかが分からない状態です。クライアントはフィールドの有無やデータの内容から推測するしかなくなり、非常に脆弱でエラーが発生しやすくなります。APIのバージョンアップでフィールドが追加・変更されると、クライアントの実装が容易に壊れてしまいます。
- 型によってフィールド名が不規則に変わる: 論理的に同じ概念（例: サイズ、名前）を表すフィールドが、型によって全く異なる名前で定義されている場合です。これは共通処理の実装を困難にし、APIの直感性を損ないます。可能な限り、共通の概念には共通のフィールド名を使い、型固有のフィールドで差分を表現する方が望ましいです。
- 過度に複雑なネスト構造: ラッパーオブジェクト手法を採用した場合でも、必要以上に深いネスト構造になると、クライアントでのデータの取り扱いが煩雑になります。通常は1〜2段階のネストに留めることが推奨されます。
スキーマ定義と言語バインディング
OpenAPI SpecificationなどのAPIスキーマ定義は、ポリモーフィックデータの構造を明確に定義する上で非常に強力なツールです。
- 識別子フィールドによる手法は、OpenAPIの
discriminatorキーワードを用いて、特定のフィールド（例:type）の値によって参照すべきスキーマオブジェクトを切り替える定義が可能です。 - ラッパーオブジェクトによる手法や、複数のスキーマのうちいずれかに合致する構造は、
oneOfまたはanyOfキーワードを使用して表現できます。oneOfはそのリストのうち厳密に一つに合致する場合、anyOfは一つ以上に合致する場合に使用します。
これらのスキーマ定義を適切に行うことで、各種プログラミング言語用のAPIクライアントライブラリを自動生成するツールが、型安全なコードを生成しやすくなります。これはAPI利用者にとって大きなメリットとなります。
バージョン管理への影響
ポリモーフィックなデータを持つAPIにおいて、新しい型を追加することは比較的よくある変更です。この場合、既存のクライアントとの後方互換性を保つことが重要です。
- 新しい型を追加する際は、既存の識別子の値やラッパーオブジェクトのフィールド名を変更しないように注意します。
- 識別子フィールドによる手法の場合、新しい型の識別子の値（例:
"triangle"）を定義に追加します。既存のクライアントは、未知のtype値を持つオブジェクトを無視するか、適切なエラー処理を行うように設計されている必要があります。 - ラッパーオブジェクトによる手法の場合、新しい型のラッパーオブジェクトフィールド（例:
"triangle"）を定義に追加します。既存のクライアントは、未知のフィールドを持つオブジェクトを無視できることが一般的です。 - いずれの手法でも、APIスキーマ定義を更新し、新しい型が追加されたことを明確にドキュメント化する必要があります。
まとめ
RESTful APIでポリモーフィックなデータを扱うことは、システムの柔軟性を高める上で重要ですが、適切なデータモデリングを行わないと、APIの利用性や保守性を著しく損なう可能性があります。
本記事で解説したように、ポリモーフィックデータを扱うための基本的な考え方は、データ自体に型を識別するための情報を含めることです。そのための主要なパターンとして、「識別子フィールドによる型判定」と「ラッパーオブジェクトによる型判定」があります。
- 識別子フィールドはシンプルでフラットな構造に適しており、
typeのようなフィールドで型を示します。 - ラッパーオブジェクトは型の分離が明確で、スキーマ定義も容易になる場合がありますが、構造がネストします。
どちらの手法を選ぶかは、データの特性や要件に応じて慎重に検討する必要があります。また、型を識別する情報を含めない、不規則なフィールド名を使うといったアンチパターンは避けるべきです。
適切なデータモデリング、APIスキーマでの明確な定義、そしてバージョン管理への配慮を行うことで、ポリモーフィックなデータを持つAPIも安全かつ拡張性の高いものにすることができます。これらの知識を日々のAPI設計に活かしていただければ幸いです。