De functie `wanneer geladen ()` in GraphQL wordt meestal gebruikt om ervoor te zorgen dat gerelateerde gegevens worden geladen voordat deze toegang hebben, vaak in de context van ORM of gegevens die lagen ophalen geïntegreerd met GraphQL -resolvers. Hoewel `WhoLoaded ()` nuttig kan zijn, zijn er verschillende veel voorkomende valkuilen geassocieerd met het gebruik ervan in GraphQL -ontwikkeling:
Gemeenschappelijke valkuilen van het gebruik van `WhenLoaded ()` in GraphQl
** 1. N+1 queryprobleem
Met behulp van `wanneer geladen ()` naïef kan leiden tot het N+1 -queryprobleem, waarbij voor elk item in een lijst een extra query wordt uitgevoerd om gerelateerde gegevens te laden. Dit resulteert in een groot aantal databasevragen, ernstig vernederende prestaties. Om dit te verzachten, gebruiken ontwikkelaars vaak batch- en cachingtechnieken zoals het dataloader-patroon, dat verzoeken om gegevens in de batches in batches in plaats van individueel te laden in plaats van individueel [2] [9] in de wachtrije en de-dupliceert.
** 2. Prestaties overhead en inefficiënte gegevensladen
`wanneer geladen ()` kan overmatige of overtollige gegevens veroorzaken die ophalen als ze niet zorgvuldig worden beheerd. Als bijvoorbeeld `wanneer loaded ()` het laden van diep geneste of grote gerelateerde datasets activeert, kan dit te veel fetching veroorzaken, de responstijden en netwerkloads onnodig verhogen [3] [4] [5]. Dit is vooral problematisch in GraphQL waar klanten willekeurige geneste velden kunnen aanvragen, waardoor mogelijk meerdere `wanneer loaded ()` oproepen worden geactiveerd.
** 3. Complexiteit in autorisatie en beveiligingscontroles
Autorisatielogica moet vaak naast gegevens worden geladen uitgevoerd. Het gebruik van `wanneer geladen ()` binnen GraphQL -resolvers kunnen autorisatie compliceren omdat autorisatiecode mogelijk niet altijd wordt uitgevoerd in een GraphQL -context (bijvoorbeeld achtergrondtaken of andere eindpunten). Dit kan leiden tot knelpunten van prestaties of beveiligingsrisico's als gegevens zonder juiste controles worden geladen. Memoization of aanvraag-gescopeerde caching kan helpen, maar voegt complexiteit toe [7].
** 4. Foutafhandeling uitdagingen
`WhoLoLDed ()` kan mislukken als de gerelateerde gegevens ontbreken of het laadproces een fout tegenkomt. In tegenstelling tot rust, retourneert GraphQL fouten als onderdeel van de responspayload, zodat onjuiste behandeling van laadfouten de gebruikerservaring kan verslechteren of onverwachte storingen kunnen veroorzaken. Ontwikkelaars moeten robuuste foutafhandeling implementeren om dergelijke gevallen gracieus te beheren [4].
** 5. Verhoogde querycomplexiteit en onderhoud overhead
Het gebruik van `wanneer geladen ()` uitgebreid kan leiden tot complexe resolver -logica en strak gekoppelde gegevens die strategieën opleveren. Dit kan het schema moeilijker maken om te onderhouden en te evolueren, vooral als de gegevens die logica opleveren over veel resolvers zijn verspreid. Slecht schema -ontwerp in combinatie met `wanneer geladen ()` kan ook leiden tot overbodige of gedupliceerde vragen, waardoor de onderhoudslast toeneemt [4] [9].
** 6. Risico van te weinig ophalen of te veel ophalen
Onjuist gebruik van `Whenloaded ()` kan te weinig ophalen veroorzaken (niet voldoende gerelateerde gegevens laden, die extra vragen vereisen) of te overhalen (meer gegevens laden dan nodig). Beide scenario's hebben een negatieve invloed op de prestaties en gebruikerservaring. Het in evenwicht brengen van de gegevensvereisten en het zorgvuldig ontwerpen van vragen en resolvers is essentieel om deze valkuilen te voorkomen [3] [4] [5].
Samenvattend, terwijl `wanneer geladen ()` een nuttig hulpmiddel is voor het beheren van gerelateerde gegevenslaading in GraphQL, gemeenschappelijke valkuilen omvatten het veroorzaken van n+1 queryproblemen, prestatieoverhead door te veel ophalen, complexiteit in autorisatie, foutmoeilijkheden, onderhoudsuitdagingen en risico's van onder- of te hoge gegevens. Deze problemen kunnen worden beperkt met patronen zoals dataloader, zorgvuldig schema en queryontwerp, robuuste foutafhandeling en doordachte autorisatiestrategieën.
Citaten:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_currenty/
[2] https://www.vanta.com/resources/3-graphql-pitfalls-and-teps-to-afwid-them
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-points
[4] https://moldstud.com/articles/p-overwissing-common-pitfalls-in-graphql-development-lessons-geleerd
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-tet-and-under-fetching-in-graphql-database/
[6] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1bzyyvm/graphql_performance_issues_am_i_the_only_one/
[7] https://bessey.dev/blog/2024/05/24/why-im-over-graphql/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=cgyif2nht0e
[9] https://stackoverflow.com/questions/40689858/are-thee-any-disadvantages-to-graphql/53712727