Funkcija „Kai pakraunama ()„ GraphQL “paprastai naudojama siekiant užtikrinti, kad susiję duomenys būtų įkelti prieš pasiekiant juos, dažnai atsižvelgiant į ORM ar duomenų gavimo sluoksnius, integruotus su„ GraphQL “rezoliucijomis. Nors „pakraunant ()“ gali būti naudinga, yra keletas įprastų spąstų, susijusių su jo naudojimu „GraphQL“ plėtroje:
Bendrieji spąstai, naudojant „apkrovą ()` in daphql
** 1. N+1 užklausos problema
Naudojant „apkrovos ()` naiviai, gali kilti N+1 užklausos problema, kai kiekvienam sąrašo elementui įvykdoma papildoma užklausa, kad būtų galima įkelti susijusius duomenis. Tai sukelia daugybę duomenų bazių užklausų, smarkiai pablogėjusių. Norėdami tai sušvelninti, kūrėjai dažnai naudoja paketinius ir talpyklos kaupimo būdus, tokius kaip „Dataloader“ modelis, kuris eilės ir dupikuoja prašymus efektyviai įkelti duomenis partijose, o ne atskirai [2] [6] [9].
** 2. Našumo pridėtinė vertė ir neefektyvus duomenų įkėlimas
„Kai pakraunama ()„ gali sukelti per daug ar nereikalingų duomenų gavimo, jei nebus kruopščiai valdomas. Pvz., Jei „pakraunant ()„ suaktyvina giliai įdėto ar didelius susijusius duomenų rinkinius, tai be reikalo gali sukelti perteklinį, didėjantį atsakymo laiką ir tinklo naudingumą [3] [4] [5]. Tai ypač problematiška „GraphQL“, kur klientai gali paprašyti savavališkų įdėtų laukų, potencialiai suaktyvinti kelis „krovinius () skambučius.
** 3. Autorizacijos ir saugumo patikrinimų sudėtingumas
Autorizacijos logiką dažnai reikia paleisti kartu su duomenų įkėlimu. „GraphQL Resolvers“ naudojimas „Kai apkrovos ()„ GraphQL “gali apsunkinti autorizaciją, nes autorizacijos kodas ne visada gali būti vykdomas„ GraphQL “kontekste (pvz., Fono darbai ar kiti galiniai taškai). Tai gali sukelti našumo kliūtis ar saugumo riziką, jei duomenys įkeliami be tinkamų patikrinimų. Atsiminimai ar užklausų išsidėstymo talpyklos talpykla gali padėti, tačiau padidina sudėtingumą [7].
** 4. Klaidų tvarkymo iššūkiai
„Kai pakraunama ()„ gali nepavykti, jei trūksta susijusių duomenų, arba pakrovimo procesas susiduria su klaida. Skirtingai nuo REST, „GraphQL“ grąžina klaidas kaip atsakymo naudingo krovinio dalį, todėl netinkamas krovimo klaidų tvarkymas gali pabloginti vartotojo patirtį arba sukelti netikėtų gedimų. Kūrėjai turi įgyvendinti patikimą klaidų tvarkymą, kad grakščiai tvarkytų tokius atvejus [4].
** 5. Padidėjęs užklausų sudėtingumas ir priežiūra
Naudojant „apkrovą ()` plačiai, gali būti sukurta sudėtinga resolver logika ir sandariai sujungtų duomenų gavimo strategijos. Tai gali apsunkinti schemą sunkiau išlaikyti ir vystytis, ypač jei duomenų gavimo logika yra išsklaidyta daugelyje rezoliucijų. Prastas schemos dizainas kartu su „apkrovos ()“ taip pat gali sukelti nereikalingą ar dubliuotą užklausą, padidindama priežiūros naštą [4] [9].
** 6. Nepakankamo ar perteklinio atsiradimo rizika
Netinkamas „apkrovos ()` “naudojimas gali sukelti nepakankamą (neįkeliant pakankamai susijusių duomenų, reikalaujant papildomų užklausų) arba per daug (įkeliant daugiau duomenų, nei reikia). Abu scenarijai neigiamai veikia našumą ir vartotojo patirtį. Norint išvengti šių spąstų, būtina suderinti duomenų reikalavimus ir kruopščiai suprojektuoti užklausas ir sprendimus [3] [4] [5].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „apkrovos ()„ yra naudinga priemonė, skirta tvarkyti susijusius duomenis į „GraphQL“, įprasti spąstai apima N+1 užklausų problemų, našumo pridėtines išlaidas, gautas iš perdėto duomenų, autorizacijos sudėtingumo, klaidų tvarkymo sunkumų, techninės priežiūros iššūkių ir rizikos, susijusios su per dideliais ar perdėtais duomenimis. Šias problemas galima sušvelninti tokiais modeliais kaip „Dataloader“, kruopštus schemos ir užklausų dizainas, patikimas klaidų tvarkymas ir apgalvotos autorizacijos strategijos.
Citatos:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_currents/
[2] https://www.vanta.com/resources/3-graphql pitfalls-and-sps-to-avoid-tem
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-points
[4] https://moldstud.com/articles/p-ovinging-common-pitfalls-in-graphql-development-essonsons-learned
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-fetching-and-undhelfetching-in-graphql-database/
[6] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1bzyyvm/graphql_performance_isues_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-ny-disadvantages-to-graphql/53712727