La fonction `lorsque téléchargée ()` dans GraphQL est généralement utilisée pour garantir que les données connexes sont chargées avant de l'accès, souvent dans le contexte d'ORM ou de couches de récupération de données intégrées à GraphQL Resolvers. Bien que «lorsque téléchargé ()» puisse être utile, il existe plusieurs pièges communs associés à son utilisation dans le développement de GraphQL:
Pièges communs de l'utilisation de `WHRODED () 'dans GraphQL
** 1. N + 1 Problème de requête
En utilisant `WHICEDED ()` naïvement peut conduire au problème de requête N + 1, où pour chaque élément d'une liste, une requête supplémentaire est exécutée pour charger des données connexes. Il en résulte un grand nombre de requêtes de base de données, des performances gravement dégradantes. Pour atténuer cela, les développeurs utilisent souvent des techniques de lots et de mise en cache telles que le modèle de dataloader, qui fait la file d'attente et déshabille les demandes de chargement efficacement les données en lots plutôt que individuellement [2] [6] [9].
** 2. Performance Averade et chargement de données inefficaces
«Lorsque téléchargé ()» peut provoquer une récupération de données excessive ou redondante si elle n'est pas soigneusement gérée. Par exemple, si `lorsque téléchargé ()` déclenche le chargement d'ensembles de données profondément imbriqués ou de grandes, cela peut provoquer des temps de réponse et des charges utiles de réseau croissantes [3] [4] [5]. Ceci est particulièrement problématique dans GraphQL où les clients peuvent demander des champs imbriqués arbitraires, déclenchant potentiellement plusieurs appels `lorsque téléchargés () '.
** 3. Complexité des chèques d'autorisation et de sécurité
La logique d'autorisation doit souvent s'exécuter aux côtés du chargement des données. L'utilisation de `WHORDED ()` dans GraphQL Resolvers peut compliquer l'autorisation car le code d'autorisation peut ne pas toujours s'exécuter dans un contexte GraphQL (par exemple, des travaux d'arrière-plan ou d'autres points de terminaison). Cela peut entraîner des goulots d'étranglement de performances ou des risques de sécurité si les données sont chargées sans vérification appropriée. La mémorisation ou la mise en cache ou la demande peut aider mais ajoute de la complexité [7].
** 4. Défis de gestion des erreurs
`lorsque téléchargé ()` peut échouer si les données associées sont manquantes ou si le processus de chargement rencontre une erreur. Contrairement à REST, GraphQL renvoie les erreurs dans le cadre de la charge utile de réponse, donc une mauvaise gestion des erreurs de chargement peut dégrader l'expérience utilisateur ou provoquer des défaillances inattendues. Les développeurs doivent implémenter une gestion des erreurs robuste pour gérer gracieusement ces cas [4].
** 5. Accélération de la complexité des requêtes et des frais généraux de maintenance
L'utilisation de `lorsque téléchargée ()` peut conduire à une logique de résolveur complexe et à des stratégies de récupération des données étroitement couplées. Cela peut rendre le schéma plus difficile à maintenir et à évoluer, surtout si la logique de récupération des données est dispersée sur de nombreux résolveurs. Une mauvaise conception de schéma combinée à `lorsque téléchargé ()» peut également entraîner des requêtes redondantes ou dupliquées, augmentant le fardeau de maintenance [4] [9].
** 6. Risque de sous-pied ou de surfacte
Une mauvaise utilisation de `lorsque téléchargée () 'peut provoquer une sous-forme (ne pas charger suffisamment de données connexes, nécessitant des requêtes supplémentaires) ou une surclassement (charger plus de données que nécessaire). Les deux scénarios affectent négativement les performances et l'expérience utilisateur. Équilibrer les exigences des données et la conception soigneusement des requêtes et des résolveurs est essentiel pour éviter ces pièges [3] [4] [5].
En résumé, alors que «lorsque téléchargé ()» est un outil utile pour gérer le chargement des données connexes dans GraphQL, les pièges courants incluent la cause des problèmes de requête N + 1, les frais généraux de performance de la surclassement, la complexité de l'autorisation, les difficultés de traitement des erreurs, les défis de maintenance et les risques de données sous-ou excuses. Ces problèmes peuvent être atténués avec des modèles tels que Dataloader, un schéma soigneux et une conception de requête, une gestion des erreurs robuste et des stratégies d'autorisation réfléchies.
Citations:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoint_issues_with_graphql_currently/
[2] https://www.vanta.com/resources/3-graphql-pitfalls-and-teps-to-avoid-them
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-point
[4] https://moldstud.com/articles/p-overnown-common-pitfalls-in-graphql-development-lessons-learnedned
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-fetching-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-there-any-disadvantages-to-graphql/53712727