RESTful API データモデリング

RESTful APIのバージョン管理戦略とデータモデリング：後方互換性と変更への対応

Tags: API設計, データモデリング, バージョン管理, 後方互換性, REST

はじめに

RESTful APIを開発し、公開した後も、ビジネス要件の変化や機能追加に伴ってAPIを更新していく必要が生じます。しかし、既存の利用者がいる中でAPIの仕様を変更することは、互換性の問題を引き起こし、大きな混乱を招く可能性があります。このような課題に対処するために不可欠となるのが「APIのバージョン管理」です。

APIのバージョン管理は、単にエンドポイントのURLを変更するだけでなく、リクエストやレスポンスに含まれるデータの構造、つまりデータモデリングに深く関わってきます。どのようにデータモデルを変更し、古いバージョンとの互換性を保ちながら新しいバージョンを提供していくか、これはAPI設計者にとって重要な課題の一つです。

本記事では、RESTful APIにおけるバージョン管理の基本的な考え方と一般的な手法、そしてデータモデリングがバージョン管理とどのように連携するのかについて解説します。特に、後方互換性を維持するためのデータモデリングのアプローチに焦点を当て、具体的な例を交えながら、APIを安全に進化させるための実践的なヒントを提供します。

なぜAPIのバージョン管理が必要か？ データモデリングとの関係

APIは一度公開されると、様々なクライアント（ウェブブラウザ、モバイルアプリ、他のシステムなど）から利用されるようになります。これらのクライアントは、公開されたAPIの仕様に依存して開発されています。もし、API提供側がクライアントに通知せずにAPIの仕様を変更してしまった場合、クライアント側のプログラムが正常に動作しなくなる可能性があります。これは、利用者のシステム障害に直結し、APIの信頼性を大きく損なうことになります。

APIのバージョン管理は、このような破壊的な変更を行う際に、古いバージョンのAPIを使い続けたい利用者と、新しい機能や改善を利用したい利用者の双方に対応するための仕組みです。特定のバージョンを指定することで、利用者は自身のシステムが対応できるAPI仕様を選択できます。

ここでデータモデリングが重要になります。APIの変更の多くは、リソース表現、つまりリクエストやレスポンスに含まれるデータの構造や内容の変更を伴います。

これらの変更は、APIのバージョンアップの際に後方互換性の問題を引き起こす可能性が高い部分です。バージョン管理の戦略を検討する際には、これらのデータモデルの変更をどのように扱うかが設計の中心となります。

APIバージョン管理の一般的な手法

RESTful APIのバージョン管理にはいくつかの一般的な手法があります。それぞれにメリットとデメリットがあり、データモデリングへの影響も異なります。

1. URLによるバージョン指定

最も一般的で分かりやすい手法の一つです。APIエンドポイントのURLにバージョン番号を含めます。

例： - GET /v1/users/123 - GET /v2/users/123

メリット: * シンプルで分かりやすい。 * ブラウザから簡単にテストできる。 * キャッシュ戦略と相性が良い（URLが異なれば別のリソースとして扱われる）。

デメリット: * リソースのURIが変更されるため、API全体が異なるリソースのように見えてしまう。 * ルーティング設定が複雑になる可能性がある。 * 後方互換性がない変更（破壊的変更）に対して有効ですが、マイナーな変更には大げさかもしれません。

データモデリングの観点からは、v1とv2で全く異なるデータ構造を定義することが可能です。しかし、内部的には共通のデータモデルを使用しつつ、バージョンごとに外部表現を変換するレイヤーを設けることが一般的です。

2. ヘッダーによるバージョン指定

カスタムヘッダーや Accept ヘッダーを使ってバージョンを指定する方法です。

例（カスタムヘッダー）： GET /users/123 X-API-Version: 1

例（Acceptヘッダー）： GET /users/123 Accept: application/vnd.myapp.v1+json

メリット: * リソースのURIが変わらないため、URIの永続性が保たれます。 * HTTPの標準的な仕組み（Acceptヘッダー）を利用できる場合がある。

デメリット: * ブラウザからのテストがURL指定より面倒になる場合がある。 * クライアント側での実装がURL指定より少し複雑になる可能性がある。

データモデリングの観点からは、同じURIに対して異なるバージョンのデータ構造を返すことになります。サーバー側でリクエストヘッダーを見て、適切なバージョンのデータ表現を返すロジックが必要です。

3. クエリパラメータによるバージョン指定

クエリパラメータにバージョン番号を含める方法です。

例： GET /users/123?v=1 GET /users/123?v=2

メリット: * 実装が比較的容易。 * URL指定と同様、ブラウザから簡単にテストできる。

デメリット: * バージョン情報がAPIのエンドポイント仕様の一部ではなく、補助的なパラメータのように見えてしまう。 * キャッシュ戦略によってはバージョン違いがうまく区別されない可能性がある。

この手法もデータモデリングへの影響はURL指定と似ていますが、意味合いとしてはヘッダー指定に近く、同じリソースに対する異なる表現として扱われます。

データモデルの変更と後方互換性

APIのバージョンアップにおいて、最もデリケートなのがデータモデルの変更です。古いバージョンのクライアントが新しいバージョンのAPIを呼び出した際に、予期しないエラーが発生しないように、後方互換性を維持することが重要です。後方互換性とは、新しいバージョンのAPIが、古いバージョンのAPIを呼び出すために書かれたクライアントからでも、少なくともエラーなく（ただし新しい機能は利用できない形で）呼び出せる性質を指します。

データモデルの変更で後方互換性を維持するための一般的なアプローチを見ていきましょう。

1. フィールドの追加

新しい情報をレスポンスに追加する場合、新しいフィールドを追加します。これは通常、後方互換性のある変更です。古いバージョンのクライアントは、認識できない新しいフィールドを単に無視するはずです。

例： v1 レスポンス

{
  "id": 123,
  "name": "山田太郎"
}

v2 レスポンス（email フィールドを追加）

{
  "id": 123,
  "name": "山田太郎",
  "email": "taro.yamada@example.com"
}

v1 クライアントが v2 APIを呼び出しても、email フィールドを無視するため問題なく動作します。

ポイント: 追加するフィールドは必須ではなく、省略可能（Optional）であるべきです。必須フィールドを追加する場合は、通常、新しいバージョンとして提供する必要があります。

2. フィールドの削除

既存のフィールドを削除することは、通常、後方互換性のない変更です。古いバージョンのクライアントがそのフィールドにアクセスしようとすると、エラーが発生するか、期待する値が得られないことになります。

フィールドを削除する場合は、以下の手順を踏むことが推奨されます。 1. まず、新しいバージョンでフィールドを削除したAPIを提供します。 2. 古いバージョンのAPIでは、そのフィールドを非推奨（deprecated）としてマークし、将来的に削除されることをドキュメント等で告知します。可能であれば、そのフィールドを使用しないように促すメッセージを含めることも検討します。 3. 一定期間、古いバージョンと新しいバージョンの両方を提供し、クライアントが新しいバージョンへ移行する期間を設けます。 4. 移行期間終了後に、古いバージョン（および削除されたフィールド）を廃止（retire/sunset）します。

3. フィールド名の変更

フィールドの名前を変更することも、通常、後方互換性のない変更です。

例： v1 レスポンス

{
  "userName": "山田太郎"
}

v2 レスポンス

{
  "fullName": "山田太郎"
}

v1 クライアントは userName を探し、v2 APIでは見つけられないため問題が発生します。

対応策としては、フィールド削除と同様に新しいバージョンで名前を変更し、古いバージョンは非推奨として移行期間を設ける方法が基本です。あるいは、限定的な手法として、新しいフィールド名と古いフィールド名の両方を一定期間レスポンスに含める（エイリアスを提供する）というアプローチも考えられますが、データ量が冗長になるなどのデメリットがあります。

4. データ型の変更

フィールドのデータ型を変更することも、互換性に影響します。

例： v1 レスポンス（価格が整数型）

{
  "price": 1000
}

v2 レスポンス（価格が文字列型または小数点数を含む型）

{
  "price": "1000.50"
}

v1 クライアントが価格を整数として処理しようとすると、v2からのレスポンスでエラーになる可能性があります。

これも通常、新しいバージョンとして提供すべき変更です。ただし、例えば整数型から小数点数型への変更のように、互換性のある変換が可能であれば、クライアント側で対応できる場合もありますが、安全を期すならバージョンアップでの対応が望ましいでしょう。

5. データ構造の変更（ネスト化、配列化など）

フィールドが単一の値からオブジェクトになったり、単一の値から配列になったりするなど、構造そのものを変更することも、通常、後方互換性のない変更です。

例： v1 レスポンス

{
  "address_street": "〇〇町1-2-3",
  "address_city": "東京都"
}

v2 レスポンス（住所情報をネスト化したオブジェクトにまとめる）

{
  "address": {
    "street": "〇〇町1-2-3",
    "city": "東京都"
  }
}

v1 クライアントはトップレベルの address_street や address_city を探し、v2 APIでは見つけられないため問題が発生します。

このような構造的な変更は、新しいバージョンで明確に区別して提供する必要があります。

複数バージョン共存時のデータモデリング

APIの複数バージョンが共存する期間（古いバージョンが非推奨化されてから廃止されるまでの期間）においては、サーバー側で複数のデータモデル表現を扱う必要が出てきます。

ここで役立つのが、内部データモデルと外部データモデル（APIバージョンごとの表現）を分離する考え方です。

サーバー側では、リクエストされたAPIバージョンに応じて、内部データモデルと外部データモデル間でデータの変換を行うレイヤー（例えば、データマッパーやDTO - Data Transfer Object）を用意します。

例：ユーザーデータの内部モデルと外部モデル 内部データモデル（常に最新の構造）

{
  "userId": 123,
  "fullName": "山田 太郎",
  "emailAddress": "taro.yamada@example.com",
  "contactInfo": {
    "phone": "090-xxxx-xxxx",
    "address": {
      "street": "〇〇町1-2-3",
      "city": "東京都",
      "postalCode": "ZZZ-ZZZZ"
    }
  }
  // 他のフィールド...
}

v1 外部データモデル（v1クライアント向けに変換）

{
  "id": 123,
  "name": "山田 太郎",
  "address_street": "〇〇町1-2-3",
  "address_city": "東京都"
  // v1にはないemail, phone, postalCodeは含まない
}

v2 外部データモデル（v2クライアント向けに変換）

{
  "id": 123,
  "name": "山田 太郎",
  "email": "taro.yamada@example.com",
  "address": {
    "street": "〇〇町1-2-3",
    "city": "東京都"
  }
  // v2にはないphone, postalCodeは含まない
}

v3 外部データモデル（v3クライアント向けに変換）

{
  "userId": 123,
  "fullName": "山田 太郎",
  "emailAddress": "taro.yamada@example.com",
  "contactInfo": {
    "address": {
      "street": "〇〇町1-2-3",
      "city": "東京都",
      "postalCode": "ZZZ-ZZZZ"
    }
  }
  // v3では電話番号はcontactInfo直下にはないなど、さらに構造変更
}

このように、内部モデルを最新の状態に保ちつつ、各バージョンに対応する外部モデルへの変換ロジックを用意することで、複数のバージョンを同時にサポートし、将来的な内部モデルの変更にも柔軟に対応できるようになります。

バージョン管理とデータモデリングのアンチパターン

APIのバージョン管理において避けるべきデータモデリングに関するアンチパターンです。

まとめ

RESTful APIのバージョン管理は、APIを長期的に運用し、進化させていく上で避けては通れない課題です。特にデータモデリングは、APIの変更が最も顕著に表れる部分であり、バージョン管理戦略と密接に関わっています。

後方互換性を意識したデータモデルの設計（フィールド追加はOK、削除・変更は要注意）や、内部モデルと外部モデルを分離して変換レイヤーを設けるアプローチは、APIの保守性と柔軟性を高める上で非常に有効です。

どのようなバージョン管理手法を選択するにせよ、データモデルの変更をどのように扱うか、そしてその変更を利用者にどのように伝えるか（ドキュメンテーション、非推奨化プロセス）を事前に計画し、チーム内で共有しておくことが成功の鍵となります。

APIを設計する際は、将来の変更を見越して、データモデルが柔軟に対応できる構造を意識し、バージョン管理戦略をデータモデリングの重要な一部として捉えるようにしましょう。これにより、APIはクライアントに信頼されながら、継続的に進化していくことが可能になります。