Функция `При загрузке ()` в graphQL обычно используется для обеспечения загрузки связанных данных перед доступа к ним, часто в контексте уровня ORM или извлечения данных, интегрированных с резолюру GraphQL. В то время как `при загрузке ()` может быть полезным, существует несколько общих ошибок, связанных с его использованием в разработке GraphQL:
Общие ловушки использования `whenladed ()` in graphql
** 1. N+1 Проблема запроса
Использование `whenladed ()` наивно может привести к задаче запроса n+1, где для каждого элемента в списке выполняется дополнительный запрос для загрузки связанных данных. Это приводит к большому количеству запросов базы данных, которые серьезно ухудшают производительность. Чтобы смягчить это, разработчики часто используют методы пакетирования и кэширования, такие как паттерн данных DataLoader, которые очереди и де-дубликации запросов на эффективную загрузку данных в партиях, а не индивидуально [2] [6] [9].
** 2. Производительность накладных расходов и неэффективная загрузка данных
`При загрузке ()` может вызвать чрезмерное или избыточное извлечение данных, если не тщательно управлять. Например, если `при загрузке ()` запускает загрузку глубоко вложенных или крупных связанных наборов данных, это может вызвать чрезмерное извлечение, увеличение времени отклика и полезные сетевые полезные нагрузки [3] [4] [5]. Это особенно проблематично в GraphQL, где клиенты могут запросить произвольные вложенные поля, потенциально запуская несколько вызовов `при загрузке ()`.
** 3. Сложность в разрешении и проверке безопасности
Логика авторизации часто должна работать вместе с загрузкой данных. Использование `whengulated ()` В рамках резолюров GraphQL может усложнить авторизацию, потому что код авторизации не всегда может выполняться в контексте GraphQL (например, фоновые задания или другие конечные точки). Это может привести к узкому месту производительности или рискам безопасности, если данные загружаются без надлежащих проверок. Меморизация или кэширование с запросом могут помочь, но добавляет сложность [7].
** 4. Проблемы обработки ошибок
`При загрузке ()` может сбой, если отсутствуют связанные данные или процесс загрузки столкнется с ошибкой. В отличие от отдыха, GraphQL возвращает ошибки как часть полезной нагрузки ответа, поэтому неправильная обработка ошибок загрузки может ухудшить пользовательский опыт или вызвать неожиданные сбои. Разработчики должны реализовать надежную обработку ошибок для изящного управления такими случаями [4].
** 5. Увеличение сложности запросов и обслуживания накладных расходов
Использование `whengulated ()` широко может привести к сложной логике разрешения и строго связанным стратегиям извлечения данных. Это может сделать схему труднее поддерживать и развиваться, особенно если логика извлечения данных разбросана по многим резобрастам. Плохая конструкция схемы в сочетании с `whileded ()` также может привести к избыточным или дублированным запросам, увеличивая бремя обслуживания [4] [9].
** 6. Риск недостатки или переизбытки
Неправильное использование `whileded ()` может вызвать недостаток (недостаточное количество связанных данных, требующих дополнительных запросов) или чрезмерного извлечения (загрузка большего количества данных, чем необходимо). Оба сценария негативно влияют на производительность и пользовательский опыт. Сбалансирование требований к данным и тщательно разработки запросов и резокристов имеет важное значение, чтобы избежать этих ловушек [3] [4] [5].
Таким образом, в то время как `при загрузке ()` является полезным инструментом для управления загрузкой связанных данных в GraphQL, общие ловушки включают в себя вызывание проблем с запросом N+1, накладные расходы на производительность из-за чрезмерной сложности в авторизации, трудностей с обработкой ошибок, задач обслуживания и рисков недостаточных или чрезмерных данных. Эти проблемы могут быть смягчены с такими шаблонами, как DataLoader, тщательная схема и дизайн запросов, надежная обработка ошибок и вдумчивые стратегии авторизации.
Цитаты:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_curryly/
[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-overingcoming-common-pitfalls-in-graphql-development-lessons-learned
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-wering-and-under-coming-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