RESTful API データモデリング

RESTful APIでサマリー情報を設計するデータモデリング：一覧表示やダッシュボード向け

Tags: サマリーデータ, 統計情報, データモデリング, API設計, 集計

RESTful APIを設計する際、個別のリソースデータを取得するだけでなく、複数のデータを集計した統計情報や、一覧表示用のサマリー情報が必要となるケースは少なくありません。例えば、ユーザーリスト画面で各ユーザーの投稿数を表示したり、ダッシュボードで日次の売上合計やアクティブユーザー数を表示したりする場合です。

こうしたサマリー情報をAPIで提供する際、どのようにデータモデリングを行うべきでしょうか。単に生データを大量に返してクライアント側で集計させる方法は非効率ですし、集計ロジックをクライアントとサーバーの両方で持つのはメンテナンスの負担を増やします。サーバー側で適切に集計し、クライアントが必要とする形式で提供するデータモデリングが求められます。

サマリー情報が必要な背景と課題

しかし、サマリー情報はリソースの属性というよりは、複数のリソースやイベントから導出される「ビュー」や「レポート」に近い性質を持ちます。これをRESTfulの原則に則り、どのようにデータモデリングするかが課題となります。

サマリー情報のデータモデリングの考え方

サマリー情報をRESTful APIで表現するための主なアプローチはいくつか考えられます。

  1. 専用のサマリーリソースを設ける: これは、サマリー情報自体を一つのリソースとして扱う方法です。特定の集計結果やレポートを表すために使われます。

    • 例: /reports/daily-sales, /users/{id}/activity-summary
    • メリット: サマリーの種類ごとに明確なエンドポイントを持てるため、分かりやすいです。特定のレポート取得に特化できます。
    • デメリット: レポートの種類が増えるとエンドポイントが乱立する可能性があります。柔軟な条件での集計には向かない場合があります。

  2. 既存リソースのコレクションエンドポイントに集計機能を追加する: リスト取得用のエンドポイント（例: /users, /orders）に対して、クエリパラメータ等で集計を指示し、結果としてサマリー情報や、サマリー情報を含むリストを返す方法です。

    • 例: /users?summary=posts_count, /orders?aggregate=total_amount&groupBy=status
    • メリット: リソースのコンテキスト内で集計情報を取得できます。フィルタリングやグルーピングと組み合わせることで柔軟な集計が可能です。
    • デメリット: クエリパラメータが複雑になりやすいです。集計結果のデータ構造をレスポンスに含める工夫が必要です。

  3. 複合リソースやネストを利用する: 特定の親リソースに関連するサマリー情報を、その親リソースのレスポンスに含める、あるいは関連リソースとして提供する方法です。

    • 例: /users/{id} エンドポイントのレスポンスに { ..., "post_count": 123, ... } のように含める。または /users/{id}/summary のようなサブリソースとして提供する。
    • メリット: 関連性の高いサマリー情報と親リソースを一緒に取得できます。
    • デメリット: 親リソースのレスポンスが肥大化する可能性があります。常に必要でない情報を取得してしまう場合もあります（フィールド選択機能と組み合わせることで軽減できます）。

実際には、これらのアプローチを組み合わせて利用することが多いでしょう。例えば、よく使う固定のサマリーは専用リソース、柔軟な集計はコレクションエンドポイントへのパラメータ、特定のエンティティに密接に関連するサマリーはそのエンティティのレスポンスに含める、といった使い分けです。

サマリー情報の具体的なデータ構造例 (JSON)

提供するサマリー情報がどのようなものかによって、適切なJSON構造は異なります。

例1: 単純な集計値の集合

特定の期間の売上サマリーなど。

{
  "total_sales_amount": 1500000,
  "average_order_amount": 5000,
  "number_of_orders": 300,
  "number_of_customers": 120,
  "period_start": "2023-10-01T00:00:00Z",
  "period_end": "2023-10-31T23:59:59Z"
}

この場合、専用リソース（例: /reports/sales-summary?year=2023&month=10）として提供するのが自然です。

例2: グルーピングされた集計値のリスト

商品のカテゴリ別売上サマリーなど。

[
  {
    "category": {
      "id": "cat1",
      "name": "Electronics"
    },
    "total_sales_amount": 800000,
    "number_of_items_sold": 500
  },
  {
    "category": {
      "id": "cat2",
      "name": "Books"
    },
    "total_sales_amount": 300000,
    "number_of_items_sold": 1500
  },
  // ... 他のカテゴリ
]

これも専用リソース（例: /reports/sales-by-category?period=monthly）や、コレクションエンドポイントに対する集計クエリ（例: /sales-items?aggregate=total_amount,items_sold&groupBy=category）の結果として考えられます。リスト形式で返すのが一般的です。

例3: 特定リソースに関連するサマリー

ユーザーごとの投稿数やコメント数など。

{
  "id": "user123",
  "username": "john_doe",
  "registered_at": "2023-01-15T10:00:00Z",
  // ... その他のユーザー情報
  "summary": { // または 'stats' など、関連性の分かるキー名
    "post_count": 123,
    "comment_count": 456,
    "last_activity_at": "2023-11-01T14:30:00Z"
  }
}

これは、特定のユーザーリソースの取得（例: /users/{id}）時に含めるか、あるいはサブリソース（例: /users/{id}/summary）として提供するのが適切です。ネストされたオブジェクトとしてサマリー情報を持たせることで、関連性を明確にできます。

例4: 時系列データを含むサマリー

日次のアクティブユーザー数の推移など。

{
  "metric_name": "daily_active_users",
  "period_start": "2023-10-01T00:00:00Z",
  "period_end": "2023-10-31T23:59:59Z",
  "data_points": [
    {
      "date": "2023-10-01",
      "value": 500
    },
    {
      "date": "2023-10-02",
      "value": 520
    },
    // ... 各日のデータ
    {
      "date": "2023-10-31",
      "value": 550
    }
  ]
}

このような時系列データは、レポートリソース（例: /reports/dau?period=monthly&date=2023-10）として提供することが多いです。data_pointsのような配列で時系列データを持たせます。

設計上の考慮事項

アンチパターン

まとめ

RESTful APIでサマリー情報を適切にデータモデリングすることは、APIのパフォーマンス向上、クライアント開発の効率化、そして情報の一貫性確保に不可欠です。サマリー情報がレポートのような性質を持つ場合は専用リソースとして、既存リソースのコンテキストでの集計であればコレクションエンドポイントの拡張として、特定の親リソースに関連する場合はネストまたはサブリソースとして表現するなど、サマリー情報の種類や用途に合わせて最適なアプローチを選択することが重要です。明確なJSON構造と適切な設計上の考慮を行うことで、使いやすく、保守性の高いAPIを提供できるでしょう。