A função `quando carregada ()` no GraphQL é normalmente usada para garantir que os dados relacionados sejam carregados antes de acessá -los, geralmente no contexto de ORM ou dados que buscam camadas integradas aos resolvedores do GraphQL. Embora `quando carregado ()` possa ser útil, existem várias armadilhas comuns associadas ao seu uso no desenvolvimento do GraphQL:
armadilhas comuns de usar `whenloaded ()` em grafql
** 1. N+1 Problema de consulta
Usando `quando carregado ()` ingenuamente pode levar ao problema de consulta N+1, onde, para cada item em uma lista, uma consulta adicional é executada para carregar dados relacionados. Isso resulta em um grande número de consultas de banco de dados, desempenho severamente degradante. Para mitigar isso, os desenvolvedores geralmente usam técnicas de lotes e cache, como o padrão de dados do Dataloader, que fila e desduplica solicitações para carregar dados com eficiência em lotes em vez de individualmente [2] [6] [9].
** 2. Sobrecarga de desempenho e carregamento de dados ineficientes
`Quando carregado ()` pode causar dados excessivos ou redundantes de dados se não forem gerenciados com cuidado. Por exemplo, se `quando carregado ()` desencadeia o carregamento de conjuntos de dados profundamente aninhados ou grandes relacionados, isso pode causar excesso de busca, aumentando os tempos de resposta e cargas úteis de rede desnecessariamente [3] [4] [5]. Isso é especialmente problemático no GraphQL, onde os clientes podem solicitar campos aninhados arbitrários, potencialmente acionando as chamadas `quando carregadas ()` `.
** 3. Complexidade nas verificações de autorização e segurança
A lógica de autorização geralmente precisa ser executada ao lado do carregamento de dados. O uso de `quando carregado ()` dentro dos resolvedores do GraphQL pode complicar a autorização porque o código de autorização nem sempre pode ser executado em um contexto grafql (por exemplo, trabalhos de fundo ou outros pontos de extremidade). Isso pode levar a gargalos de desempenho ou riscos de segurança se os dados forem carregados sem verificações adequadas. O cache de memaçãoização ou solicitação pode ajudar a adicionar complexidade [7].
** 4. Desafios de tratamento de erros
`Quando carregado ()` pode falhar se os dados relacionados estiverem ausentes ou o processo de carregamento encontrar um erro. Ao contrário do REST, o GraphQL retorna erros como parte da carga útil da resposta, portanto, o manuseio inadequado de erros de carregamento pode degradar a experiência do usuário ou causar falhas inesperadas. Os desenvolvedores precisam implementar o tratamento robusto de erros para gerenciar graciosamente esses casos [4].
** 5. Aumento da complexidade da consulta e sobrecarga de manutenção
O uso de `quando carregado ()` extensivamente pode levar a uma lógica complexa do resolvedor e estratégias de busca de dados fortemente acopladas. Isso pode tornar o esquema mais difícil de manter e evoluir, especialmente se a lógica de busca de dados estiver espalhada por muitos resolvedores. O projeto de esquema ruim combinado com `quando carregado ()` também pode levar a consultas redundantes ou duplicadas, aumentando a carga de manutenção [4] [9].
** 6. Risco de insuficiência ou excesso
O uso inadequado de `quando carregado ()` pode causar sub-busca (não carregando dados relacionados suficientes, exigindo consultas adicionais) ou exageradamente (carregando mais dados do que o necessário). Ambos os cenários afetam negativamente o desempenho e a experiência do usuário. Equilibrar os requisitos de dados e projetar cuidadosamente consultas e resolvedores é essencial para evitar essas armadilhas [3] [4] [5].
Em resumo, enquanto `quando carregado ()` é uma ferramenta útil para gerenciar o carregamento de dados relacionados no GraphQL, as armadilhas comuns incluem causar problemas de consulta de N+1, sobrecarga de desempenho de excesso de busca, complexidade na autorização, dificuldades de manuseio de erros, desafios de manutenção e riscos de dados subo ou excessivos. Essas questões podem ser atenuadas com padrões como Dataloader, Projeto de Esquema cuidadoso e consulta, manipulação de erros robustos e estratégias de autorização atenciosa.
Citações:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_currenty/
[2] https://www.vanta.com/resources/3-graphql-pitfalls-and-teps-to-avoid- them
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-points
[4] https://moldstud.com/articles/p-overward-common-pitfalls-in-graphql-development-lensons-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