Funksjonen `når lastet ()` i GraphQL brukes vanligvis for å sikre at relaterte data lastes inn før du får tilgang til dem, ofte i sammenheng med ORM eller data som henter lag integrert med GraphQL -oppløsere. Mens `når lastet ()` kan være nyttige, er det flere vanlige fallgruver assosiert med bruken av bruken i GraphQL -utvikling:
vanlige fallgruver ved bruk av `når lastet ()` i grafql
** 1. N+1 spørringsproblem
Ved å bruke `når lastet ()` kan naivt føre til N+1 -spørringsproblemet, der for hvert element i en liste blir en ekstra spørring utført for å laste inn relaterte data. Dette resulterer i et stort antall databasespørsmål, og sterkt nedverdigende ytelse. For å dempe dette bruker utviklere ofte batching- og hurtigbufringsteknikker som datalastermønsteret, som kø og de-dupliserer forespørsler om å laste inn data effektivt i partier i stedet for individuelt [2] [6] [9].
** 2. Ytelsen overhead og ineffektiv datalasting
`Når lastet ()` kan forårsake overdreven eller overflødige data som henter om ikke nøye administreres. For eksempel, hvis `når lastet ()` utløser lasting av dypt nestede eller store relaterte datasett, kan det forårsake overhenting, øke responstidene og nyttelastene unødvendig [3] [4] [5]. Dette er spesielt problematisk i GraphQL der klienter kan be om vilkårlige nestede felt, og potensielt utløse flere `når Loaded ()` samtaler.
** 3. Kompleksitet i autorisasjon og sikkerhetskontroller
Autorisasjonslogikk må ofte kjøres sammen med datalasting. Å bruke `WhenLoaded ()` Innenfor GraphQL -oppløsere kan komplisere autorisasjon fordi autorisasjonskode ikke alltid kan utføres i en GraphQL -sammenheng (f.eks. Bakgrunnsjobber eller andre endepunkter). Dette kan føre til ytelsesflaskehalser eller sikkerhetsrisiko hvis data lastes inn uten riktig sjekker. Memoisering eller forespørselshopet hurtigbufring kan hjelpe, men tilfører kompleksitet [7].
** 4. Feilhåndtering av utfordringer
`Når lastet ()` kan mislykkes hvis de relaterte dataene mangler eller lastingsprosessen møter en feil. I motsetning til REST, returnerer GraphQL feil som en del av respons nyttelasten, så feil håndtering av lastefeil kan forringe brukeropplevelsen eller forårsake uventede feil. Utviklere må implementere robust feilhåndtering for å grasiøst administrere slike tilfeller [4].
** 5. Økt spørringskompleksitet og vedlikehold overhead
Å bruke `når lastet ()` omfattende kan føre til kompleks oppløsningslogikk og tett koblede data som henter strategier. Dette kan gjøre skjemaet vanskeligere å vedlikeholde og utvikle seg, spesielt hvis dataene som henter logikken er spredt over mange oppløsere. Dårlig skjemadesign kombinert med `når lastet ()` kan også føre til overflødige eller dupliserte spørsmål, øke vedlikeholdsbelastningen [4] [9].
** 6. Risiko for underhenting eller overhenting
Feil bruk av `når lastet ()` kan forårsake underhenting (ikke laste inn nok relaterte data, krever flere spørsmål) eller overhenting (laster inn mer data enn nødvendig). Begge scenariene påvirker ytelsen og brukeropplevelsen negativt. Å balansere datakravene og nøye designe spørsmål og oppløsere er avgjørende for å unngå disse fallgruvene [3] [4] [5].
Oppsummert, mens `når lastet ()` er et nyttig verktøy for å håndtere relatert datalasting i GraphQL, inkluderer vanlige fallgruver forårsaker N+1 spørringsproblemer, ytelse overhead fra overhenting, kompleksitet i autorisasjon, feilhåndteringsvansker, vedlikeholdsutfordringer og risikoer for under- eller overhenting av data. Disse problemene kan reduseres med mønstre som datalaster, nøye skjema og spørringsdesign, robust feilhåndtering og gjennomtenkte autorisasjonsstrategier.
Sitasjoner:
[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-mommon-pitfalls-in-graphql-development-lessons leared
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-sching-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-hy-disfordantages-to-graphql/53712727