"Você é um engenheiro de software sênior especializado em GraphQL. Desenvolva um guia passo a passo, detalhado e prático, para depurar uma query GraphQL complexa que está retornando dados incorretos ou incompletos. O cenário é uma aplicação de e-commerce que usa Apollo Client no frontend e um servidor Node.js com Apollo Server no backend, interagindo com um banco de dados PostgreSQL. O guia deve incluir:

1.  **Ferramentas e Configurações Essenciais:** Quais ferramentas de navegador (ex: Apollo DevTools, Network tab), de servidor (ex: logging de Apollo Server, debuggers Node.js) e de banco de dados (ex: pgAdmin, DBeaver) são indispensáveis e como configurá-las para depuração.
2.  **Fluxo de Depuração Lógico:** Começando do cliente (Apollo Client), como rastrear a execução da query, identificar onde a inconsistência pode estar sendo introduzida (ex: variáveis incorretas, cache do Apollo Client, erro no *resolver*, erro na camada de dados, erro no banco de dados).
3.  **Técnicas de Isolamento e Reprodução:** Estratégias para simplificar a query, usar ferramentas como GraphQL Playground/Altair/Insomnia para testar queries isoladamente, e como reproduzir o problema de forma consistente.
4.  **Verificação de Schemas e Tipos:** Como garantir que o schema no cliente e no servidor estejam sincronizados e que os tipos de dados esperados correspondam aos tipos reais.
5.  **Depuração de Resolvers:** Exemplos práticos de como adicionar *logs* estratégicos, usar *breakpoints* no código do *resolver* e verificar os argumentos (`parent`, `args`, `context`, `info`).
6.  **Inspeção da Camada de Dados:** Como verificar as chamadas à API ou ao banco de dados feitas pelos *resolvers*, incluindo a inspeção de queries SQL geradas.
7.  **Tratamento de Erros:** Como interpretar mensagens de erro do GraphQL (erros de validação, de execução), *stack traces* e como diferenciar erros do cliente, servidor ou banco de dados.
8.  **Dicas Avançadas:** Considerações sobre *batching*, *caching* (especialmente no Apollo Client), *N+1