Funkcija `Kad ielādēta ()` grafikā parasti tiek izmantota, lai nodrošinātu, ka saistītie dati tiek ielādēti pirms piekļuves tam, bieži ORM vai datu iegūšanas slāņiem, kas integrēti ar GraphQl Resolers. Kamēr `kad tiek ielādēts ()` var būt noderīgs, ir vairākas parastās nepilnības, kas saistītas ar tā izmantošanu GraphQl attīstībā:
##D
** 1. N+1 vaicājuma problēma
Izmantojot `Kad ielādēts ()` naivi var izraisīt n+1 vaicājuma problēmu, kur katram saraksta vienumam tiek izpildīts papildu vaicājums, lai ielādētu saistītus datus. Tā rezultātā tiek iegūts liels skaits datu bāzes vaicājumu, nopietni pasliktinot veiktspēju. Lai to mazinātu, izstrādātāji bieži izmanto pakešu un kešatmiņas metodes, piemēram, Dataloader modeli, kas rindā un de-duplicē pieprasījumus efektīvi ielādēt datus partijās, nevis atsevišķi [2] [6] [9].
** 2. Veiktspējas virs galvas un neefektīva datu iekraušana
`Kad ielādēts ()` var izraisīt pārmērīgu vai lieku datu iegūšanu, ja tie netiek rūpīgi pārvaldīti. Piemēram, ja `Kad tiek ielādēti ()` izraisītas dziļi ligzdotu vai lielas saistītās datu kopas, tas var izraisīt pārmērīgu atnākšanu, palielināt reakcijas laiku un nevajadzīgi tīkla kravas [3] [4] [5]. Tas ir īpaši problemātiski GraphQL, kur klienti var pieprasīt patvaļīgus ligzdotus laukus, potenciāli izraisot vairākus `, kad tiek ielādēti ()` zvani.
** 3. Autorizācijas un drošības pārbaužu sarežģītība
Autorizācijas loģikai bieži ir jāuzsāk līdztekus datu ielādēšanai. Izmantojot `Kad tiek ielādēti ()` GraphQL, izšķirtspēja var sarežģīt autorizāciju, jo autorizācijas kods ne vienmēr var izpildīt GraphQL kontekstā (piemēram, fona darbus vai citus parametrus). Tas var izraisīt veiktspējas sašaurinājumu vai drošības riskus, ja dati tiek ielādēti bez pienācīgām pārbaudēm. Var palīdzēt memoizēšana vai pieprasījuma saglabāta kešatmiņa, bet papildina sarežģītību [7].
** 4. Kļūdu apstrādes izaicinājumi
`Kad ielādēts ()` var neizdoties, ja trūkst saistīto datu vai ielādēšanas process rodas kļūda. Atšķirībā no REST, GraphQl atgriež kļūdas kā daļu no reakcijas kravas, tāpēc nepareiza rīcības kļūdu apstrāde var pasliktināt lietotāju pieredzi vai izraisīt negaidītas kļūmes. Izstrādātājiem jāīsteno stabila kļūdu apstrāde, lai graciozi pārvaldītu šādus gadījumus [4].
** 5. Palielināta vaicājuma sarežģītība un uzturēšanas izmaksas
Izmantojot `, kad tiek ielādēts ()` plaši, var izraisīt sarežģītu izšķirtspēju loģiku un cieši savienotas datu iegūšanas stratēģijas. Tas var apgrūtināt shēmu, lai uzturētu un attīstītos, it īpaši, ja loģika, kas ienesa loģiku, ir izkliedēta daudzos rezolveros. Slikts shēmas dizains apvienojumā ar `Kad ielādēts ()` var izraisīt arī liekus vai dublētus vaicājumus, palielinot apkopes slogu [4] [9].
** 6. Nepietiekami atnākšanas vai pārmērīgas atnākšanas risks
Nepareiza izmantošana “Kad ielādēta ()” var izraisīt nepietiekami atnākšanu (nav pietiekami daudz saistīto datu ielādes, nepieciešami papildu vaicājumi) vai pārmērīgu atnākšanu (ielādējot vairāk datu, nekā nepieciešams). Abi scenāriji negatīvi ietekmē veiktspēju un lietotāju pieredzi. Lai izvairītos no šīm nepilnībām [3] [4], ir svarīgi līdzsvarot datu prasības un rūpīgi izstrādāt vaicājumus un izšķirtspēju [3] [4].
Rezumējot, lai gan "Kad ielādēts ()" ir noderīgs rīks saistītu datu ielādes pārvaldīšanai GraphQL, parastās nepilnības ietver n+1 vaicājuma problēmu izraisīšanu, veiktspējas pārmērīgu atgūšanu, autorizācijas sarežģītību, kļūdu apstrādes grūtības, uzturēšanas izaicinājumus un nepietiekamās vai pārmērīgas datu riskus. Šos jautājumus var mazināt ar tādiem modeļiem kā Dataloader, rūpīga shēma un vaicājuma dizains, stabila kļūdu apstrāde un pārdomātas atļaujas stratēģijas.
Atsauces:
[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-pounts
:
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-fetching-and-nder-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