그래프 QL에서`whenloaded ()
whenloaded ()
``를 사용하는 일반적인 함정
** 1. n+1 쿼리 문제
`whenloaded ()`naively를 사용하면 N+1 쿼리 문제가 발생할 수 있으며, 여기서 목록의 각 항목에 대해 관련 데이터를로드하기 위해 추가 쿼리가 실행됩니다. 이로 인해 많은 수의 데이터베이스 쿼리가 발생하여 성능이 크게 저하됩니다. 이를 완화하기 위해 개발자는 종종 Dataloader 패턴과 같은 배치 및 캐싱 기술을 사용하여 개별적으로보다는 배치로 데이터를 효율적으로로드하라는 요청을 대기하고 제거합니다 [2] [6] [9].
** 2. 성능 오버 헤드 및 비효율적 인 데이터로드
`whenloaded ()
``wayloaded ()
wayloaded ()
`wayloaded ()
``wayloaded ()`는 조심스럽게 관리하지 않으면 과도하거나 중복 데이터를 가져올 수 있습니다. 예를 들어,`whenloaded ()`깊은 중첩 또는 대규모 관련 데이터 세트의로드를 트리거하는 경우 과도하게 가져 오면 응답 시간이 증가하고 네트워크 페이로드가 불필요하게 증가 할 수 있습니다 [3] [4] [5]. 이는 클라이언트가 임의의 중첩 필드를 요청할 수있는 GraphQL에서 특히 문제가되며 잠재적으로 여러`WhenLoaded ()`호출을 유발할 수 있습니다.
``를 사용하는 일반적인 함정
** 1. n+1 쿼리 문제
`whenloaded ()`naively를 사용하면 N+1 쿼리 문제가 발생할 수 있으며, 여기서 목록의 각 항목에 대해 관련 데이터를로드하기 위해 추가 쿼리가 실행됩니다. 이로 인해 많은 수의 데이터베이스 쿼리가 발생하여 성능이 크게 저하됩니다. 이를 완화하기 위해 개발자는 종종 Dataloader 패턴과 같은 배치 및 캐싱 기술을 사용하여 개별적으로보다는 배치로 데이터를 효율적으로로드하라는 요청을 대기하고 제거합니다 [2] [6] [9].
** 2. 성능 오버 헤드 및 비효율적 인 데이터로드
`whenloaded ()wayloaded ()`wayloaded ()** 3. 승인 및 보안 점검의 복잡성
인증 논리는 종종 데이터 로딩과 함께 실행해야합니다. ``whenloaded ()
** 4. 오류 처리 문제
`whenloaded ()`관련 데이터가 없거나 로딩 프로세스에 오류가 발생하면 실패 할 수 있습니다. REST와 달리 GraphQL은 응답 페이로드의 일부로 오류를 반환하므로로드 오류를 부적절하게 처리하면 사용자 경험을 저하 시키거나 예기치 않은 실패를 유발할 수 있습니다. 개발자는 이러한 사례를 우아하게 관리하기 위해 강력한 오류 처리를 구현해야합니다 [4].
** 5. 쿼리 복잡성 및 유지 보수 오버 헤드 증가
`whenloaded ()
** 6. 과도하거나 과도하게 가져 오는 위험
`whenloaded ()`의 부적절한 사용은 언더 페치 (충분한 관련 데이터를로드하지 않거나 추가 쿼리가 필요하지 않음) 또는 과도하게 가져올 수 있습니다 (필요한 것보다 더 많은 데이터를로드). 두 시나리오 모두 성능 및 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칩니다. 이러한 함정을 피하려면 데이터 요구 사항의 균형을 맞추고 쿼리 및 리졸버를 신중하게 설계하는 것이 필수적입니다 [3] [4] [5].
요약하면,`whenloaded ()`는 GraphQL에서 관련 데이터로드를 관리하는 데 유용한 도구이지만, 일반적인 함정에는 N+1 쿼리 문제, 오버 페치로 인한 성능 오버 헤드, 오류 처리 난이도, 유지 보수 문제 및 과잉 가져 오기 데이터의 위험이 포함됩니다. 이러한 문제는 DataLoader, 신중한 스키마 및 쿼리 설계, 강력한 오류 처리 및 사려 깊은 인증 전략과 같은 패턴으로 완화 할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_currently/
[2] https://www.vanta.com/resources/3-graphql-pitfalls-and-steps-to-avoid-them
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-points
[4] https://moldstud.com/articles/p-overcoming-common-pitfalls-in-graphql-development-lessons-learned
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-petching-and-under-petching-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/Aree-any-any-nidadvantages-to-graphql/53712727