Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Mitkä ovat yleisiä sudenkuoppia käytettäessä WIDORED () GraphQL: ssä


Mitkä ovat yleisiä sudenkuoppia käytettäessä WIDORED () GraphQL: ssä


Graphql: n funktiota `` `witload ()` käytetään tyypillisesti sen varmistamiseksi, että siihen liittyvät tiedot ladataan ennen sen käyttöä, usein ORM: n tai GraphQL -resolvereiden kanssa integroitujen tietojen kerrosten yhteydessä. Vaikka `WIDLADED ()` voi olla hyödyllinen, sen käyttöön liittyy useita yleisiä sudenkuoppia GraphQL -kehityksessä:

11

** 1. N+1 kyselyongelma
Käyttämällä `whanded ()` naiivisti voi johtaa N+1 -kyselyongelmaan, jossa jokaiselle luettelossa olevalle kohteelle suoritetaan lisäkysely siihen liittyviin tietoihin. Tämä johtaa suureen määrään tietokantakyselyjä, vakavasti heikentävää suorituskykyä. Tämän lieventämiseksi kehittäjät käyttävät usein erä- ja välimuistitekniikoita, kuten Dataloader-kuviota, jotka jonot ja duplicates pyynnöt ladata tietoja tehokkaasti erissä yksilöllisesti [2] [6] [9].

** 2. Suorituskyvyn ylä- ja tehottomat tietojen lataaminen
`` WILLADED () `voi aiheuttaa liiallista tai tarpeetonta datan hakemista, jos sitä ei hallita huolellisesti. Esimerkiksi, jos `WILLADED ()` laukaisee syvästi sisäkkäisten tai suurten siihen liittyvien tietojoukkojen kuormituksen, se voi aiheuttaa ylimääräistä hakua, kasvattaa vastausaikoja ja verkon hyötykuormia tarpeettomasti [3] [4] [5]. Tämä on erityisen ongelmallista GraphQL: ssä, jossa asiakkaat voivat pyytää mielivaltaisia ​​sisäkkäisiä kenttiä, mikä mahdollisesti laukaista useita `Whand () -puheluita.

** 3. Valtuutus- ja tietoturvatarkastusten monimutkaisuus
Valtuutuslogiikan on usein suoritettava tiedon lataamisen rinnalla. Graphql -ratkaisujen sisällä `whessded ()" käyttäminen voi vaikeuttaa valtuutusta, koska valtuutuskoodi ei ehkä aina suorita GraphQL -yhteydessä (esim. Taustatyöt tai muut päätepisteet). Tämä voi johtaa suorituskyvyn pullonkauloihin tai turvallisuusriskeihin, jos tiedot ladataan ilman asianmukaisia ​​tarkistuksia. Muistaminen tai pyynnön laskennan välimuisti voi auttaa, mutta lisää monimutkaisuutta [7].

** 4. Virheenkäsittelyhaasteet
`` WIDLADED () `voi epäonnistua, jos niihin liittyvät tiedot puuttuvat tai latausprosessi kohtaa virheen. Toisin kuin REST, GraphQL palauttaa virheet osana vastauksen hyötykuormaa, joten lastausvirheiden virheellinen käsittely voi heikentää käyttökokemusta tai aiheuttaa odottamattomia vikoja. Kehittäjien on toteutettava vankka virheenkäsittely tällaisten tapausten tyydyttämiseksi [4].

** 5. Lisääntynyt kyselyn monimutkaisuus ja ylläpitokustannukset
Käyttämällä `whanded ()` laajasti voi johtaa monimutkaiseen resoluutiologiikkaan ja tiukasti kytkettyihin tietojen noutostrategioihin. Tämä voi tehdä kaaviosta vaikeamman ylläpitämisen ja kehittymisen, varsinkin jos datan noutologiikka on hajallaan monien ratkaisijöiden välillä. Huono kaaviomalli yhdistettynä `Whand Loaded ()` voi myös johtaa redundantteihin tai kaksoiskyselyihin, mikä lisää huoltotaakkaa [4] [9].

** 6. Aliarvioinnin tai ylikuormituksen riski
`Whand Loaded ()`: llä "voi aiheuttaa aliarviointia (ei lataamalla tarpeeksi siihen liittyvää tietoa, vaatii lisäkyselyjä) tai ylikuormituksen (ladataan enemmän tietoja kuin tarvitaan). Molemmat skenaariot vaikuttavat negatiivisesti suorituskykyyn ja käyttökokemukseen. Tietovaatimusten tasapainottaminen ja kyselyjen ja ratkaisujen huolellinen suunnittelu on välttämätöntä näiden sudenkuoppien välttämiseksi [3] [4] [5].

Yhteenvetona voidaan todeta, että `WingLadated ()` on hyödyllinen työkalu siihen liittyvän tiedon lataamiseen graphQL: ssä, yleisiin sudenkuoppiin sisältyy N+1 -kyselyongelmien aiheuttaminen, suorituskyvyn yleiskustannukset ylikuormituksesta, valtuutuksen monimutkaisuudesta, virheenkäsittelyvaikeuksista, ylläpitohaasteista ja vajaakäyttöisten tietojen riskistä. Näitä ongelmia voidaan lieventää malleilla, kuten Dataloader, huolellinen kaavio ja kyselyn suunnittelu, vankka virheenkäsittely ja harkittu valtuutusstrategia.

Viittaukset:
.
.
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-points
.
.
[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.