La función `whenloaded ()` en GraphQL se usa típicamente para garantizar que los datos relacionados se carguen antes de acceder a él, a menudo en el contexto de las capas de obtención de datos o de datos integradas con los solucionadores GraphQL. Si bien `whenloaded ()` puede ser útil, hay varias dificultades comunes asociadas con su uso en el desarrollo GRAPHQL:
trampas comunes de usar `whenloaded ()` en GraphQL
** 1. N+1 Problema de consulta
Usando `whenloaded ()` ingenuamente puede conducir al problema de la consulta N+1, donde para cada elemento en una lista, se ejecuta una consulta adicional para cargar datos relacionados. Esto da como resultado una gran cantidad de consultas de bases de datos, un rendimiento severamente degradante. Para mitigar esto, los desarrolladores a menudo usan técnicas de lotes y almacenamiento en caché, como el patrón DataLoader, que hace cola y desduplican solicitudes para cargar datos de manera eficiente en lotes en lugar de individualmente [2] [6] [9].
** 2. Sobrecarga de rendimiento y carga de datos ineficientes
`whenloaded ()` puede causar datos excesivos o redundantes si no se gestiona cuidadosamente. Por ejemplo, si `whenloaded ()` desencadena la carga de conjuntos de datos relacionados profundamente anidados o grandes, puede causar excesos tiempos de respuesta excesivos, aumentando los tiempos de respuesta y las cargas de red innecesariamente [3] [4] [5]. Esto es especialmente problemático en GraphQL, donde los clientes pueden solicitar campos anidados arbitrarios, potencialmente activando múltiples llamadas `whenloaded ()`.
** 3. Complejidad en la autorización y los controles de seguridad
La lógica de la autorización a menudo debe ejecutarse junto con la carga de datos. El uso de `whenloaded ()` dentro de GraphQL Resolvers puede complicar la autorización porque el código de autorización no siempre se ejecuta en un contexto GRAPHQL (por ejemplo, trabajos de fondo u otros puntos finales). Esto puede conducir a cuellos de botella de rendimiento o riesgos de seguridad si los datos se cargan sin las verificaciones adecuadas. La memoización o el almacenamiento en caché de solicitudes pueden ayudar, pero agrega complejidad [7].
** 4. Desafíos de manejo de errores
`whenloaded ()` puede fallar si faltan los datos relacionados o el proceso de carga encuentra un error. A diferencia de REST, GraphQL devuelve los errores como parte de la carga útil de respuesta, por lo que el manejo inadecuado de los errores de carga puede degradar la experiencia del usuario o causar fallas inesperadas. Los desarrolladores deben implementar un manejo de errores sólido para administrar con gracia tales casos [4].
** 5. Aumento de la complejidad de consultas y la sobrecarga de mantenimiento
El uso de `whenloaded ()` ampliamente puede conducir a una lógica de resolución compleja y estrategias de recuperación de datos bien acopladas. Esto puede hacer que el esquema sea más difícil de mantener y evolucionar, especialmente si la lógica de obtención de datos se dispersa en muchos resonedores. El diseño de esquema deficiente combinado con `whenloaded ()` también puede conducir a consultas redundantes o duplicadas, aumentando la carga de mantenimiento [4] [9].
** 6. Riesgo de descripción de descuento o excesivo
El uso inadecuado de `whenloaded ()` puede causar la falta de descifrado (no cargar suficientes datos relacionados, requerir consultas adicionales) o exceso de exageración (cargar más datos de los necesarios). Ambos escenarios afectan negativamente el rendimiento y la experiencia del usuario. Equilibrar los requisitos de datos y diseñar cuidadosamente las consultas y los resonedores es esencial para evitar estas dificultades [3] [4] [5].
En resumen, mientras `whenloaded ()` es una herramienta útil para administrar la carga de datos relacionados en GraphQL, las trampas comunes incluyen causar problemas de consulta N+1, sobrecarga de rendimiento de la exceso de descifrado, complejidad en la autorización, dificultades de manejo de errores, desafíos de mantenimiento y riesgos de datos de reducción o excesiva. Estos problemas pueden mitigarse con patrones como DataLoader, un diseño cuidadoso y diseño de consultas, manejo de errores robusto y estrategias de autorización reflexiva.
Citas:
[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-evoid-them
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-poins
[4] https://moldstud.com/articles/p-overing-common-pitfalls-ingraphql-development- -fessons
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-fetching-and-under-fetching-ingraphql-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-yan-disadvantages-to-graphql/53712727