La funzione `quando loaded ()` in graphql viene in genere utilizzata per garantire che i dati correlati vengano caricati prima di accedervi, spesso nel contesto di ORM o livelli di recupero dei dati integrati con i risolutori GraphQL. Mentre `whenloded ()` può essere utile, ci sono diverse insidie comuni associate al suo utilizzo nello sviluppo di GraphQL:
insidie comuni dell'utilizzo di `whenloded ()` in graphql
** 1. N+1 problema di query
Utilizzando `Whearded ()` ingenuamente può portare al problema della query N+1, dove per ogni elemento in un elenco, viene eseguita una query aggiuntiva per caricare i dati correlati. Ciò si traduce in un gran numero di query di database, prestazioni gravemente degradanti. Per mitigare questo, gli sviluppatori spesso utilizzano tecniche di batching e memorizzazione nella cache come il modello di caricatore Dataloader, che code e de-duplicate richieste per caricare i dati in modo efficiente nei lotti piuttosto che individualmente [2] [6] [9].
** 2. Overhead delle prestazioni e caricamento dei dati inefficienti
`Whenlod ()` può causare dati eccessivi o ridondanti se non gestiti con cura. Ad esempio, se `whenloded ()` innesca il caricamento di set di dati correlati profondamente nidificati o di grandi dimensioni, può causare eccesso di recupero, aumentando i tempi di risposta e i payload di rete inutilmente [3] [4] [5]. Ciò è particolarmente problematico in GraphQL in cui i clienti possono richiedere campi nidificati arbitrari, attivando potenzialmente le chiamate "quando caricate ().
** 3. Complessità in autorizzazione e controlli di sicurezza
La logica di autorizzazione deve spesso eseguire insieme al caricamento dei dati. L'uso di `whenloded ()` all'interno di graphQL Resolvers può complicare l'autorizzazione perché il codice di autorizzazione potrebbe non essere sempre eseguita in un contesto GraphQL (ad esempio, lavori di fondo o altri endpoint). Ciò può portare a colli di bottiglia delle prestazioni o rischi di sicurezza se i dati vengono caricati senza controlli adeguati. La memorizzazione o la memorizzazione nella memorizzazione nella cache possono aiutare ma aggiunge complessità [7].
** 4. Errore di gestione delle sfide
`Whenloded ()` può fallire se mancano i dati correlati o il processo di caricamento riscontra un errore. A differenza di REST, GraphQL restituisce errori come parte del payload di risposta, quindi una gestione impropria degli errori di caricamento può degradare l'esperienza dell'utente o causare guasti imprevisti. Gli sviluppatori devono implementare una robusta gestione degli errori per gestire con grazia tali casi [4].
** 5. Aumento della complessità delle query e spese generali di manutenzione
L'uso di `whenloded ()` ampiamente può portare a una complessa logica del risolutore e strategie di recupero dei dati strettamente accoppiate. Ciò può rendere lo schema più difficile da mantenere ed evolversi, soprattutto se la logica di recupero dei dati è sparsa su molti risolutori. Il scarso design dello schema combinato con `whenloded ()` può anche portare a query ridondanti o duplicate, aumentando l'onere di manutenzione [4] [9].
** 6. Rischio di sotto-fetch o eccesso di recupero
L'uso improprio di `whenloded ()` può causare sotto-fetch (non caricando dati correlati sufficienti, che richiedono ulteriori query) o eccesso di recupero (caricando più dati del necessario). Entrambi gli scenari influenzano negativamente le prestazioni e l'esperienza dell'utente. Bilanciare i requisiti dei dati e progettare attentamente query e risolutori è essenziale per evitare queste insidie [3] [4] [5].
In sintesi, mentre `whenloded ()` è uno strumento utile per gestire il caricamento dei dati correlati in graphql, le insidie comuni includono la causa di problemi di query N+1, sovraccarico di prestazioni da eccesso di recupero, complessità in autorizzazione, difficoltà di gestione degli errori, sfide di manutenzione e rischi di dati di sottovalutazione. Questi problemi possono essere mitigati con modelli come il caricatore del dataloader, lo schema attento e la progettazione di query, la robusta gestione degli errori e le strategie di autorizzazione ponderata.
Citazioni:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_currelly/
[2] https://www.vanta.com/resources/3-graphql-pitfalls-and-peps-to-avoid-them
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-points
[4] https://moldstud.com/articles/p-overing-common-pitfalls-in-graphql-development-lessons-learned
[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