Funkcja `` azload () `w GraphQL jest zwykle używana do upewnienia się, że powiązane dane są ładowane przed dostępem do nich, często w kontekście warstw ORM lub warstw pobierania danych zintegrowanych z rozdzielczością GraphQL. Podczas gdy `` gdy ładowany () 'może być przydatny, istnieje kilka powszechnych pułapek związanych z jego zastosowaniem w rozwoju GraphQL:
Wspólne pułapki używania `Wheloaded ()` w GraphQL
** 1. N+1 Problem zapytania
Korzystanie z „W przypadku ładowania ()” naiwnie może prowadzić do problemu zapytania N+1, gdzie dla każdego elementu na liście wykonywane jest dodatkowe zapytanie w celu załadowania danych powiązanych. Powoduje to dużą liczbę zapytań bazy danych, poważnie poniżającą wydajność. Aby to złagodzić, programiści często stosują techniki partii i buforowania, takie jak wzór ładownika danych, które kolejki i de-duplikaty żądają efektywnego ładowania danych w partiach, a nie indywidualnie [2] [6] [9].
** 2. Ochody wydajności i nieefektywne ładowanie danych
`` gdy ładowany () 'może powodować nadmierne lub zbędne pobieranie danych, jeśli nie jest starannie zarządzane. Na przykład, jeśli `` azload () `wyzwala ładowanie głęboko zagnieżdżonych lub dużych powiązanych zestawów danych, może to niepotrzebnie powodować nadmierne zaczepienie, zwiększanie czasów reakcji i ładowności sieci [3] [4] [5]. Jest to szczególnie problematyczne w GraphQL, w których klienci mogą żądać dowolnych pól zagnieżdżonych, potencjalnie wyzwalając wiele wywołań ``).
** 3. Złożoność w kontroli autoryzacji i bezpieczeństwa
Logika autoryzacji często musi działać obok ładowania danych. Korzystanie z `` Wheloaded () `w GraphQL Resicvers może komplikować autoryzację, ponieważ kod autoryzacji może nie zawsze wykonywać w kontekście GraphQL (np. Zadania tła lub inne punkty końcowe). Może to prowadzić do wąskich gardeł lub zagrożeń bezpieczeństwa, jeśli dane są ładowane bez odpowiednich kontroli. Memoizacja lub buforowanie z prośbą może pomóc, ale zwiększa złożoność [7].
** 4. Wyzwania związane z obsługą błędów
`` Whadloaded () 'może nie awansować, jeśli brakuje powiązanych danych lub proces ładowania napotyka błąd. W przeciwieństwie do REST, GraphQL zwraca błędy w ramach ładunku odpowiedzi, więc niewłaściwe obsługa błędów ładowania może zdegradować wrażenia użytkownika lub spowodować nieoczekiwane awarie. Deweloperzy muszą wdrożyć solidne obchodzenie się z błędami, aby wdzięcznie zarządzać takimi przypadkami [4].
** 5. Zwiększona złożoność zapytania i koszty utrzymania
Korzystanie z „W przypadku ładowania ()” szeroko może prowadzić do złożonej logiki rozdzielczości i ściśle sprzężonych strategii pobierania danych. Może to utrudnić i ewoluować schemat, zwłaszcza jeśli logika pobierania danych jest rozproszona po wielu rozdzielczości. Słaba konstrukcja schematu w połączeniu z `` gdy ładowana () 'może również prowadzić do zbędnych lub zduplikowanych zapytań, zwiększając obciążenie konserwacyjne [4] [9].
** 6. Ryzyko niedostatecznego pobierania lub nadmiernego pobierania
Niewłaściwe użycie „W przypadku ładowania () może powodować niedostateczne pobieranie (nie ładowanie wystarczającej liczby powiązanych danych, wymagających dodatkowych zapytań) lub nadmiernego pozyskiwania (ładowanie większej liczby danych niż potrzebne). Oba scenariusze negatywnie wpływają na wydajność i wrażenia użytkownika. Równoważenie wymagań danych i staranne projektowanie zapytań i rozdzielczości jest niezbędne, aby uniknąć tych pułapek [3] [4] [5].
Podsumowując, podczas gdy `` gdy ładowany () `jest użytecznym narzędziem do zarządzania powiązanymi danymi ładowania w GraphQL, wspólne pułapki obejmują powodowanie problemów z zapytaniem N+1, koszty wydajności z nadmiernego złożoności, złożoność autoryzacji, trudności związane z obsługą błędów, wyzwania konserwacyjne i ryzyko niedostatecznego lub nadmiernego pobierania danych. Problemy te można złagodzić za pomocą wzorców takich jak DataSaloader, staranne projektowanie schematu i zapytań, solidne obsługi błędów i przemyślane strategie autoryzacji.
Cytaty:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_currantre/
[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-overcome-common-pitfalls-n-grafql-development-lessons-learne
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-fetching-and-under-fetching-n-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-trafhql/53712727