Apollo GraphQL 是什麼？

更新日期： 2025 年 4 月 28 日

Apollo 是一個專門為 GraphQL 打造的開源工具生態系（ecosystem）。

它不只是單一個小工具，而是一整套「從前端到後端」完整支援 GraphQL 的技術組合。

Apollo 的出現，就是為了解決開發者在使用 GraphQL 時，常常遇到的一些繁瑣問題，
像是：

• 如何簡單又有效率地發送 GraphQL 請求？
• 如何處理資料快取，避免每次都重複打 API？
• 如何讓前端資料與後端同步？
• 如何統一管理錯誤、loading 狀態？
• 如何快速搭建一個 GraphQL API 伺服器？

這些事情如果要自己從頭處理，不僅麻煩，而且容易出錯。

Apollo 幫你一次打包搞定，讓開發速度變快、系統穩定性變高！

Apollo 之所以能在前後端開發中大受歡迎， 是因為它精準地解決了 GraphQL 使用過程中，最容易遇到的繁瑣問題。

我們可以從四個角度來看 Apollo 的主要使命：

幫助前端更容易請求 GraphQL 資料

在沒有 Apollo Client 之前，前端開發者要跟 GraphQL API 溝通，必須自己手動處理一大堆繁瑣又容易出錯的細節。

具體來說，開發者通常需要：

傳統作法的繁瑣流程：

手動組裝 HTTP 請求

大多數情況下，需要發送一個 POST 請求到 API 伺服器，並且正確設定 Content-Type: application/json。

將 GraphQL 查詢字串塞進 body 裡

不像 REST API 直接用 URL 和 Query Params，GraphQL 請求必須把整個 query 或 mutation 字串格式化成 JSON，放在請求 body 裡面。

例如：

{
  "query": "query { users { id, name } }"
}

手動解析伺服器回傳的 JSON

從伺服器回來的資料中，撈出需要的資料欄位，通常需要自己做錯誤防呆（防止 data 或 errors 結構不同）。

管理 loading 狀態

在資料還沒回來之前，畫面要顯示「載入中」；資料回來之後再切換成正常內容。這需要額外寫許多狀態管理邏輯。

處理錯誤狀態

例如網路斷線、API 錯誤、資料結構異常時，要能夠正確顯示錯誤提示。

重試或重新抓資料

如果資料載入失敗，需要提供重試機制。或者在某些情況下（例如頁面切換、使用者操作），要能手動重新請求資料。

多個元件共用資料時，要自己同步管理

如果 A 頁和 B 頁都用到同一份資料，要避免重複打 API，並且確保資料變動後兩邊畫面都同步更新。

這些事情，在小型專案時還勉強可以負擔；

但當專案變大、功能變複雜時，光是資料請求、狀態管理、錯誤處理這些細節就可能吃掉大量開發時間，而且一不小心就會出現一堆 Bug。

Apollo Client 如何改善？

Apollo Client 出現之後，這些繁瑣的事情都變得非常簡單！

使用 Apollo Client，前端開發者只需要：

撰寫標準的 GraphQL 查詢指令

例如：

  query GetUser {
    user {
      id
      name
    }
  }

在 React 中使用 Apollo 提供的 Hook，例如 useQuery、useMutation：

  import { useQuery } from '@apollo/client'
  import { gql } from '@apollo/client'

  const GET_USER = gql`
    query GetUser {
      user {
        id
        name
      }
    }
  `

  function UserProfile() {
    const { loading, error, data } = useQuery(GET_USER)

    if (loading) return <p>Loading...</p>
    if (error) return <p>Error: {error.message}</p>

    return <h1>Hi, {data.user.name}</h1>
  }

Apollo Client 自動幫你做了哪些事？

• 發送正確格式的 HTTP 請求
  （你不用自己管 headers 或 body 組裝）
• 解析伺服器回傳的資料
  （自動把回傳結果包成 data、loading、error）
• 內建 loading / error 狀態管理
  （畫面可以根據 loading 和 error 自然切換，不需要額外寫一堆判斷式）
• 自動快取資料（InMemoryCache）
  （已經抓過的資料會快取起來，避免重複打 API）
• 管理快取同步
  （如果同一份資料被多個元件使用，Apollo 會自動幫你保持資料一致，不用自己手動同步）

✅ 總結起來：

有了 Apollo Client，前端開發者可以把重心放在「畫面設計」和「互動體驗」上。

而不用再疲於奔命地處理底層的 API 請求細節、狀態管理和資料同步問題。

這就是為什麼 Apollo Client 能成為現代 React + GraphQL 開發不可或缺的重要工具。

幫助後端更容易提供 GraphQL API

如果你是後端開發者，想要自己從零開始建一個 GraphQL API，會發現過程中要面對非常多技術挑戰：

沒有 Apollo Server 時，後端開發者要自己處理的事情

解析前端傳來的 GraphQL 查詢

收到一個複雜的 query 或 mutation 字串，後端需要自己解析、理解要查哪些欄位、做哪些操作。

驗證查詢是否合法

確保前端的請求符合規範，不然可能導致伺服器 crash，或資料洩漏。

定義 Schema（資料型態、欄位關係）

明確定義每一個可以被查詢或操作的資料欄位，例如 User 物件有哪些欄位、型別是什麼。

撰寫 Resolver（資料取得或修改的實際邏輯）

每一個 Query、Mutation 背後都要有一段邏輯，去資料庫撈資料、更新資料，或者執行特定的商業規則。

管理資料庫連線與錯誤

負責連接資料庫、保證查詢效率，處理連線失敗、資料錯誤等狀況。

加入權限驗證

比如只有登入過的使用者可以查詢自己的資料，或只有管理員可以新增或刪除內容。

攔截並處理錯誤

要妥善處理資料庫錯誤、權限錯誤、驗證失敗等，避免將敏感錯誤資訊直接傳給前端。

確保 API 的效能與安全性

例如防止過度巢狀查詢（Deep Query）導致伺服器資源爆炸，或資料過載問題。

你會發現，光是從「收到請求」到「回傳正確資料」這一段，就有超多地方需要手動處理、仔細防範。

而這些工作會隨著專案規模增加而倍增，沒有一套系統化的工具，維護起來會非常痛苦。

Apollo Server 如何改善？

Apollo Server 是專門為了降低後端開發 GraphQL API 難度而誕生的框架。

它幫助後端開發者用最少的設定與程式碼量，快速搭建一個安全、穩定、易維護的 GraphQL 伺服器。

有了 Apollo Server，後端開發者可以：

🔹 快速定義 Schema（資料結構）

用 Apollo Server，可以直接用簡單又直覺的語法定義資料結構：

const typeDefs = `
  type User {
    id: ID!
    name: String!
    email: String!
  }

  type Query {
    users: [User]
  }
`

不需要自己寫複雜的 Parser，Apollo Server 幫你自動解析這些型別定義！

🔹 撰寫 Resolver（資料存取邏輯）

然後你只需要撰寫對應的 Resolver 函式，告訴伺服器當前端查詢時該怎麼拿資料：

const resolvers = {
  Query: {
    users: async () => {
      return db.getUsers() // 假設 db 是你連到資料庫的物件
    },
  },
}

Apollo Server 會自動把 schema 與 resolver 連接起來，處理查詢流程，你不需要自己解析查詢內容。

🔹 內建 GraphQL Playground（方便測試 API）

Apollo Server 內建一個超好用的圖形化工具 ➔ GraphQL Playground。

前端可以直接在瀏覽器打開測試介面，像這樣寫 Query 測試 API：

query {
  users {
    id
    name
  }
}

✅ 不需要另外裝 Swagger，也不用自己設計測試工具，開箱即用。

🔹 支援錯誤攔截、安全性設定

Apollo Server 內建：

• 自動攔截 Resolver 中發生的錯誤，回傳清楚又安全的錯誤訊息
• 可以設定 Query 深度限制（Query Depth Limit），防止被惡意發送超級深層巢狀查詢導致伺服器過載
• 支援 Request Validation（請求驗證）、Authentication（登入驗證）、Authorization（權限管控）

🔹 容易整合多種資料來源

不論你的資料來自：

• SQL 資料庫（PostgreSQL, MySQL）
• NoSQL 資料庫（MongoDB）
• 外部 REST API
• 其他微服務

Apollo Server 都能輕鬆整合，甚至支援 DataSource 模型幫你統一管理各種來源的資料存取邏輯。

總結

結果是：

• 後端開發者可以花更少時間搭建高品質 GraphQL API
• 專注在商業邏輯設計和資料整合
• 同時確保安全性、效能、可維護性

這大大降低了開發與維護成本，也讓小團隊或初創公司能用有限人力搭建出專業等級的 GraphQL 後端。

管理資料流、快取、錯誤處理等繁瑣細節

在真實世界的應用程式裡，資料管理絕對不是「一次拿到資料就結束」這麼簡單的事。

通常，當一個 App 運作起來，會遇到各種資料流動的需求與挑戰，例如：

📌 真實世界常見的資料流場景

即時反映資料變動

例子：使用者新增一筆留言後，留言列表要立刻更新，不能等到手動重新整理。

頁面切換、重新整理時，資料要不要重抓？

例子：使用者切到「我的收藏」頁面，要重新拉最新資料？還是用剛剛已經快取好的資料？

資料在不同元件之間同步

例子：商品資訊在首頁和商品頁都有出現，當庫存數量變動時，兩邊都要即時更新。

處理網路異常或 API 失敗

例子：使用者突然網路斷線，或伺服器回傳錯誤，畫面要正確顯示錯誤提示，而不是整個空白。

顯示合理的 loading 體驗

例子：資料還沒來之前，要顯示骨架屏（Skeleton UI）或 loading 動畫，避免使用者覺得畫面卡住。

如果這些邏輯都要自己手寫，

• 你要管理各種請求的快取狀態
• 你要手動處理資料同步更新
• 你要到處插入 loading/error 判斷

整個程式會變得又長又亂， 而且一旦漏掉某個狀態處理，Bug 就會開始爆炸，造成使用者體驗下降、維護成本增加。

Apollo Client 如何解決這些問題？

Apollo Client 提供了一套完整且優雅的資料管理機制，內建支援以下功能：

快取管理（InMemoryCache）

每當你使用 useQuery 或 useMutation 成功拿到資料時，Apollo 會：

• 自動把資料存進本地快取（InMemoryCache）
• 記錄資料的結構與關聯
• 在下一次需要相同資料時，優先從快取讀取，避免不必要的 API 請求

✅ 好處是：畫面切換、返回上一頁時，速度超快、流暢不卡頓！

loading / error / data 狀態管理

每一個 GraphQL 請求，Apollo 都會自動提供：

• loading：資料還在請求中
• error：資料請求失敗時的錯誤物件
• data：資料請求成功後拿到的內容

你可以根據這三種狀態，輕鬆在畫面上顯示不同的內容：

const { loading, error, data } = useQuery(GET_USER)

if (loading) return <LoadingSpinner />
if (error) return <ErrorMessage error={error.message} />
return <UserProfile user={data.user} />

✅ 好處是：不用自己額外寫一堆 state，請求流程自然又清楚！

資料同步更新（Cache Update）

當你透過 useMutation 執行新增、修改、刪除操作時，Apollo 也提供了靈活的快取更新方式：

refetchQueries

➔ 在 mutation 成功後，自動重新打指定的查詢，拉回最新資料。

  useMutation(CREATE_COMMENT, {
    refetchQueries: [{ query: GET_COMMENTS }],
  })

cache.modify

➔ 直接修改快取資料，不必重新發請求，非常高效。

update 函式

➔ 可以自訂資料如何合併到快取中，控制資料結構。

✅ 好處是：新增留言、刪除商品、更新個人資料等場景，畫面可以即時同步，體驗流暢不卡頓！

錯誤攔截與統一處理

如果 API 回傳錯誤，Apollo 會：

• 自動攔截錯誤資訊
• 把錯誤整合到 error 物件
• 讓你可以統一處理（例如顯示錯誤提示、記錄錯誤日誌）

也可以搭配 Apollo Link 進行更高級的錯誤處理，比如：

• 自動跳轉登入頁（遇到未授權錯誤時）
• 自動重試請求
• 全局統一顯示錯誤訊息

✅ 好處是：錯誤處理標準化，避免遺漏、避免因錯誤導致程式崩潰。

總結

有了 Apollo Client 的資料流管理機制：

• 你不用煩惱什麼時候該打 API，什麼時候該用快取
• 你不用到處自己手寫 loading/error 處理邏輯
• 你可以很容易做到資料的即時同步與畫面更新
• 你的專案資料狀態乾淨、清楚、可預測
• 使用者體驗流暢，開發起來也輕鬆又安心！

✅ 結果是：

專案資料流乾淨有秩序 ➔ 開發者寫得輕鬆 ➔ 使用者用得開心 ➔ 維護成本也大幅降低！

Apollo 的兩大主要產品

Apollo 整個生態系包含很多工具，但其中最核心、最常用的，就是這兩大產品：

Apollo Client（前端用）

專門幫助前端應用程式（像是 React、Vue、Angular）

方便地向 GraphQL API 發送請求、管理資料流、處理快取與同步問題。

在傳統的前端開發中，資料請求（不論是 REST 或 GraphQL）都需要自己手動：

• 發送 HTTP 請求（如 fetch、axios）
• 管理請求中的 loading、error 狀態
• 快取重複請求過的資料
• 更新畫面與資料同步
• 處理錯誤提示
• 管理大量元件之間共用的資料

這些事情非常繁瑣，且容易出錯。

而 Apollo Client 提供了一套完整的解決方案，包含：

✅ 簡單說：Apollo Client 讓前端開發者可以輕鬆抓資料、順暢管理資料狀態，專心在畫面開發與使用者互動上。

Apollo Client 常見使用場景舉例：

• 用 useQuery 拿後端的商品清單，顯示在前端列表
• 用 useMutation 新增留言，並即時更新留言牆
• 用快取控制頁面切換時不重新打 API
• 在網路錯誤時，自動顯示錯誤訊息提示

Apollo Server（後端用）

專門幫助後端開發者（通常是 Node.js 環境）

快速建立穩定、結構清晰、安全可靠的 GraphQL API 伺服器。

傳統自己打造 GraphQL API 的話，需要：

• 自己解析 GraphQL 請求
• 驗證 Schema 正確性
• 撰寫 Resolver（拿資料、處理商業邏輯）
• 做好錯誤處理
• 防範資安風險（如深層查詢攻擊）
• 提供良好的開發工具（例如線上測試介面）

這些工程浩大、容易出錯。

而 Apollo Server 幫你把這些底層繁瑣的事情都包辦好了，包含：

✅ 簡單說：Apollo Server 讓後端開發者可以快速搭建專業等級的 GraphQL API。

而且有完整的錯誤處理、安全防護與擴展性支援！

Apollo Server 常見使用場景舉例：

• 搭建一個使用者管理系統的 GraphQL API
• 整合多個 REST API 成單一 GraphQL API 出口
• 快速開發測試版 API（前後端並行開發）
• 建立微服務（Microservices）架構下的統一查詢介面（Apollo Federation）

Apollo Client vs Apollo Server

flowchart LR
    subgraph Client["前端"]
        UI["使用者介面"]
        AC["Apollo Client"]
        Cache["Client Cache"]
        UI <--> AC
        AC <--> Cache
    end

    subgraph Network["網路傳輸"]
        GQL["GraphQL 查詢/變更"]
    end

    subgraph Server["後端"]
        AS["Apollo Server"]
        Resolver["Resolvers"]
        DS["資料來源"]
        AS <--> Resolver
        Resolver <--> DS
    end

    AC <--> GQL
    GQL <--> AS

    style Client fill:#f9f9f9,stroke:#2196F3,stroke-width:2px
    style Server fill:#f9f9f9,stroke:#FF5722,stroke-width:2px
    style Network fill:#f0f0f0,stroke:#9E9E9E,stroke-width:1px

總結來說，Apollo Client 和 Apollo Server 一起使用，能夠打造出一套高效穩定的全端 GraphQL 解決方案。

從前端的資料拿取，到後端的 API 建立與管理，都能快速又安心地完成。

結語：為什麼學會 Apollo 這麼重要？

在現代的前後端開發中，資料溝通與管理越來越複雜。

• 使用者期望網頁速度快、體驗流暢
• 團隊開發需要資料流乾淨、容易維護
• 系統架構要能因應多變的業務需求

這些挑戰，使得 GraphQL 成為主流資料交換技術。

而 Apollo，正是幫助你把 GraphQL 用得又快又好的最佳利器。

小小總結這篇文章的重點：