Funkce `Whenloaded ()` v GraphQl se obvykle používá k zajištění toho, aby byly načteny související údaje před přístupem, často v kontextu vrstvy ORM nebo načítání dat integrovaných s resolvery GraphQL. Zatímco `, když může být užitečný ()`, existuje několik běžných úskalí spojených s jeho použitím ve vývoji GraphQL:
Společná úskalí používání `whloaded ()` v Graphql
** 1. N+1 Problém dotazu
Použití `Whenloaded ()` naives může vést k problému n+1 dotaz, kde pro každou položku v seznamu je provedeno další dotaz k načtení dat souvisejících s načtením. To má za následek velké množství databázových dotazů, vážně ponižující výkon. Abychom to zmírnili, vývojáři často používají techniky dávkování a ukládání do mezipaměti, jako je vzorec Dataloader, který fronty a de-duplikuje požadavky na efektivně načtení dat v dávkách spíše než jednotlivě [2] [6] [9].
** 2. Režijní a neefektivní načítání výkonu a neefektivní načítání
`Whentored ()` může způsobit nadměrné nebo redundantní načtení dat, pokud není pečlivě spravováno. Například, pokud `, když je nakládáno ()` spuštění načítání hluboce vnořených nebo velkých souvisejících datových sad, může to způsobit nadměrné načtení, zbytečně prodloužení doby odezvy a síťové užitečné zatížení [3] [4] [5]. To je obzvláště problematické v GraphQl, kde klienti mohou vyžádat libovolná vnořená pole a potenciálně spustit několik volání `whloaded ()`.
** 3. Složitost při autorizačních a bezpečnostních kontrolách
Logika autorizace musí často spustit spolu s načítáním dat. Použití `Whenloaded ()` v rámci rezolvers GraphQL může komplikovat autorizaci, protože kód autorizace nemusí vždy provádět v kontextu GraphQL (např. Úlohy pozadí nebo jiné koncové body). To může vést k problémům s výkonem nebo bezpečnostním rizikům, pokud jsou data načtena bez správných kontrol. Memoizace nebo ukládání do mezipaměti s požadavkem může pomoci, ale přidává složitost [7].
** 4. Výzvy zacházení s chybami
`Whentored ()` může selhat, pokud související data chybí nebo proces načítání narazí na chybu. Na rozdíl od REST, GraphQL vrací chyby v rámci užitečného zatížení odpovědi, takže nesprávné zacházení s chybami načítání může snížit uživatelské zkušenosti nebo způsobit neočekávané selhání. Vývojáři musí implementovat robustní zpracování chyb, aby takové případy elegantně řídili [4].
** 5. Zvýšená složitost a údržba dotazů
Použití `whenloaded ()` rozsáhle může vést k komplexní logice rozlišení a pevně spojeným strategiím načítání dat. To může ztěžovat údržbu a vyvíjet se schéma, zejména pokud je logika načtení dat rozptýlena na mnoha rezolverech. Špatný návrh schématu kombinovaný s `, když je naložen ()`, může také vést k redundantním nebo duplikovaným dotazům, což zvyšuje zátěž údržby [4] [9].
** 6. Riziko nedostatečného vyvolávání nebo nadměrného vymáhání
Nesprávné použití `whloaded ()` může způsobit nedostatek načtení (nenačítání dostatečného množství souvisejících dat, vyžadující další dotazy) nebo nadměrné načtení (načítání více dat, než je potřeba). Oba scénáře negativně ovlivňují výkon a uživatelské zkušenosti. Vyvážení požadavků na údaje a pečlivé navrhování dotazů a rezolversů je nezbytné, aby se těmto úskalím zabránilo [3] [4] [5].
Stručně řečeno, zatímco `whenloaded ()` je užitečným nástrojem pro správu souvisejících načítání dat v GraphQL, běžné úskalí zahrnují problémy N+1 dotazy, režii výkonu z nadměrného načítání, složitost v autorizaci, potíže s řešením chyb, výzvy údržby a rizika nedostatečného nebo nadměrného načítání dat. Tyto problémy lze zmírnit vzory, jako je Dataloader, pečlivé schéma a návrh dotazů, robustní zpracování chyb a promyšlené autorizační strategie.
Citace:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_curly/
[2] https://www.vanta.com/resources/3-graphql-pitfalls-and-to-avoid-them
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-poids
[4] https://moldstud.com/articles/p-overcoming-common-Pitfalls-in-graphql-development-zons-learned
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-aunging-and-nender-fetching-in-graphql-database/
[6] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1bzyyvm/graphql_performance_issues_am_the_only_one/
[7] https://bessey.dev/blog/2024/05/24/why-over-graphql/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=cgyif2nht0e
[9] https://stackoverflow.com/questions/40689858/are-here-any-disAdvantages-toraphql/53712727