1) Erros de modelagem e “schema que engana”

Um dos maiores riscos em GraphQL é criar um schema que parece correto, mas não representa
as regras reais do domínio. Quando isso acontece, o frontend passa a depender de “comportamentos”
implícitos — e você fica preso a decisões ruins por meses.

Exemplos típicos:

• Campos opcionais quando deveriam ser obrigatórios (ou o contrário), criando nulls inesperados.
• Uso de tipos genéricos (ex.: JSON / String para tudo), perdendo validação e contratos.
• Enums que deveriam ter significado claro, mas viram “valores soltos” sem semântica.
• Direções ambíguas (ex.: ordenar por “relevance” sem explicar critérios/escopo).

Um schema bom é autoexplicativo. Ele reduz debates e acelera desenvolvimento porque a equipe passa
a conversar sobre tipos, não sobre suposições.

2) N+1 queries e ausência de DataLoader

O erro clássico: você resolve o campo pai corretamente, mas cada item filho dispara uma consulta extra.
O resultado? Uma consulta GraphQL simples vira um festival de requisições ao banco.

Sintomas em produção:

• Latency crescente quando a lista cresce.
• CPU/IO do banco subindo mesmo com “poucos usuários”.
• Logs com repetição de queries idênticas (ou quase idênticas).

Em GraphQL, esse tipo de problema costuma surgir quando você usa resolvers independentes sem coordenação
de carregamento. A correção geralmente envolve:

• Batching de queries por tipo/relacionamento.
• Cache por requisição (não global) para evitar duplicidade dentro do mesmo request.
• Resolver relações pensando em lotes, não em “um por vez”.

/**
 * Exemplo didático (TypeScript): DataLoader para evitar N+1
 * Ideia: resolver "userById" em lote durante o mesmo request.
 */
import DataLoader from "dataloader";

type User = { id: string; name: string };

export function createLoaders(db: any) {
  const userById = new DataLoader<string, User>(async (ids) => {
    // 1) remover duplicados (DataLoader já ajuda, mas não custa)
    const uniqueIds = Array.from(new Set(ids));

    // 2) buscar em lote
    const rows: User[] = await db.user.findMany({
      where: { id: { in: uniqueIds } },
    });

    // 3) mapear para a ordem original
    const map = new Map(rows.map(u => [u.id, u]));
    return ids.map(id => map.get(id) as User);
  });

  return { userById };
}

// Resolver (exemplo)
const resolvers = {
  Query: {
    user: (_: unknown, args: { id: string }, ctx: { loaders: ReturnType<typeof createLoaders> }) =>
      ctx.loaders.userById.load(args.id),
  },
};

Observação prática: o batching funciona melhor quando você tem resolvers que carregam por chave
e consegue transformar “várias chamadas pequenas” em “uma chamada grande”.

3) Paginação frágil e ausência de limites

Paginação mal definida é receita para:
respostas inconsistentes, dados pulados e carga desnecessária.

Erros comuns:

• Offset/limit sem ordenação determinística (ou com ordenação mutável), causando “itens repetidos” ou “itens perdidos”.
• Paginação sem limite máximo no servidor (alguém pede 50k e seu banco sofre).
• Cursor inexistente ou sem estabilidade: cursor precisa se basear em uma ordenação fixa.
• Contagem total cara em listas grandes (ex.: COUNT(*) em toda requisição).

O caminho mais seguro costuma ser:

• Cursor-based pagination (ex.: style Relay / edges / pageInfo) para manter consistência.
• Ordenação determinística com campos que não mudam durante a paginação (ou combinação de campos).
• Limites hard (ex.: max 50/100 itens por página) e rejeitar solicitações acima disso.
• Evitar contagens síncronas se elas forem caras; quando necessário, faça de forma assíncrona ou com cache.

4) Segurança, custo e detalhes de execução

GraphQL pode ser poderoso demais: uma única query pode acionar muitas resoluções.
Se você não controla o “custo”, a API vira um alvo natural para queries caras (sem precisar de intenção maliciosa).

Problemas recorrentes:

• Sem depth limit (profundidade da query) e sem complexidade/custo.
• Sem controle de tamanho (por exemplo, listas gigantes, strings enormes, alias infinito).
• Exposição de dados por falta de authorization no nível do field/resolver.
• Tratamento de erros inconsistente: retornar dados parciais sem sinalização adequada (ou ocultar falhas que deveriam ser corrigidas).

Em termos de experiência do time, o objetivo é simples: qualquer query precisa ter um custo máximo previsível,
e falhas de autorização precisam ser óbvias e auditáveis.

Conclusão: GraphQL funciona bem quando você trata execução como parte do contrato

Os erros mais comuns em GraphQL quase sempre têm a mesma raiz: a gente foca no schema e esquece do que acontece
quando a query roda. Modelagem ruim gera inconsistência. Resolver sem batching gera N+1. Paginação sem limites gera
instabilidade. Falta de controle de custo e autorização gera vulnerabilidade e incidentes.

Se você ajustar esses quatro pilares, sua API fica mais rápida, mais segura e muito mais fácil de manter.