Funkcia `pri načítaní ()` V GraphQL sa zvyčajne používa na zabezpečenie toho, aby sa súvisiace údaje načítali pred prístupom k nemu, často v kontexte ORM alebo vrstiev načítania údajov integrovaných s rozlíšiteľmi GraphQL. Zatiaľ čo „pri načítaní ()` môže byť užitočné, s použitím pri vývoji grafu je spojené niekoľko bežných úskaliach:
Bežné úskalia pri používaní `whenloaded ()` v grafeQl
** 1. N+1 Problém s dotazom
Použitie `whenloaded ()` naivne môže viesť k problému s dotazom N+1, kde pre každú položku v zozname sa na načítanie údajov súvisiace s údajmi vykonáva ďalší dotaz. To má za následok veľké množstvo databázových dopytov, prísne zhoršujúci sa výkon. Aby sa to zmiernilo, vývojári často používajú techniky dávkovania a ukladania do vyrovnávacej pamäte, ako je vzor dataloaderu, ktorý frontuje a de-duplikuje požiadavky na efektívne načítanie údajov skôr v dávkach ako individuálne [2] [6] [9].
** 2. Výkon režijných nákladov a neefektívne načítanie údajov
`Pri načítaní ()` môže spôsobiť nadmerné alebo redundantné načítanie údajov, ak nie je starostlivo spravované. Napríklad, ak „pri načítaní ()` spúšťa načítanie hlboko vnorených alebo veľkých súvisiacich súborov údajov, môže to spôsobiť nadmerné prilákanie, zbytočne zvýšiť časy odozvy a zbytočne zvýšenie reakcie a vyživovanie siete [3] [4] [5]. Toto je obzvlášť problematické v GraphQL, kde klienti môžu požadovať ľubovoľné vnorené polia, čo potenciálne spustí viacnásobné „volania).
** 3. Zložitosť v kontrolách autorizácie a bezpečnosti
Logika autorizácie musí často bežať spolu s načítaním údajov. Použitie `whenloaded ()` v rámci resolverov GraphQL môže komplikovať autorizáciu, pretože autorizačný kód sa nemusí vždy vykonať v kontexte GraphQL (napr. Úlohy na pozadí alebo iné koncové body). To môže viesť k prekážkam výkonu alebo k bezpečnostným rizikom, ak sa údaje načítajú bez riadnych kontrol. Memoizácia alebo ukladanie do vyrovnávacej pamäte s vyrovnaným požiadavkám môže pomôcť, ale zvyšuje zložitosť [7].
** 4. Výzvy na riešenie chýb
`Pri načítaní ()` môže zlyhať, ak súvisiace údaje chýbajú alebo sa proces načítania stretne s chybou. Na rozdiel od REST, GraphQL vracia chyby v rámci užitočného zaťaženia odpovedí, takže nesprávne spracovanie chýb načítania môže zhoršiť používateľskú skúsenosť alebo spôsobiť neočakávané zlyhania. Vývojári musia implementovať robustné riešenie chýb, aby elegantne spravovali takéto prípady [4].
** 5. Zvýšená zložitosť dotazov a režijné náklady na údržbu
Použitie `pri načítaní ()` môže dôkladne viesť k zložitej logike Resolver a prísne spojeným stratégiám načítania údajov. To môže sťažiť udržiavanie a vývoj schémy, najmä ak je logika načítania údajov rozptýlená medzi mnohými rozlíšiteľmi. Zlý návrh schém v kombinácii s „pri načítaní ()` môže tiež viesť k nadbytočným alebo duplikovaným dopytom, čím sa zvyšuje záťaž údržby [4] [9].
** 6. Riziko pritiahnutia alebo nadmerného pritiahnutia
Nesprávne použitie `pri načítaní ()` môže spôsobiť nedostatok pritiahnutia (nezaťažovanie dostatočného množstva súvisiacich údajov, ktoré si vyžadujú ďalšie dotazy) alebo nadmerné prilákanie (načítava viac údajov, ako je potrebné). Oba scenáre negatívne ovplyvňujú výkon a skúsenosti používateľov. Vyváženie požiadaviek na údaje a starostlivé navrhovanie dopytov a rozlíšiteľov je nevyhnutné na zabránenie týmto úskaliam [3] [4] [5].
Stručne povedané, zatiaľ čo „pri načítaní ()“ je užitočný nástroj na správu súvisiaceho načítania údajov v GraphQL, medzi bežné úskalia patrí spôsobovanie problémov s N+1, režijné náklady na výkon z nadmerného pritiahnutia, zložitosť v autorizácii, ťažkosti s manipuláciou s chybami, výzvy v oblasti údržby a riziká pod alebo nadmerných údajov. Tieto problémy sa dajú zmierniť vzormi, ako sú Dataloader, starostlivo schéma a návrh dotazov, robustné spracovanie chýb a premyslené schválenie autorizácie.
Citácie:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_Currencel/
[2] https://www.vanta.com/resources/3-graphql-pitfalls-and-teps-to-aviid-them
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-points
[4] https://moldstud.com/articles/p-prodinging-common-pitfalls-in-graphql-development-lessons-learned
[5] https://piembsystech.com/Adaiding-wore-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-iMene--graphql/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=cgyif2nht0e
[9] https://stackoverflow.com/questions/40689858/are-there-any-disadvantages-to-graphql/53712727