Funkcija `kadar je nalagana ()` v Graphql, se običajno uporablja za zagotovitev, da se povezani podatki naložijo pred dostopom do njega, pogosto v kontekstu ORM ali podatkov, ki pridobivajo podatke, integrirane z Graphql Resolvers. Medtem ko je "kdaj nalagan ()" lahko koristno, obstaja več skupnih pasti, povezanih z njegovo uporabo v razvoju GraphQL:
Običajne pasti uporabe `wherdeed ()` v grafql
** 1. N+1 problem poizvedbe
Uporaba `whleoded ()` naivno lahko privede do problema poizvedbe N+1, kjer se za vsak element na seznamu izvede dodatna poizvedba za nalaganje podatkov povezanih. Posledica tega je veliko število poizvedb baze podatkov, kar močno ponižuje zmogljivost. Da bi to ublažili, razvijalci pogosto uporabljajo tehnike šarženja in predpomnjenja, kot je vzorec podatkovnega nalaganja, ki čakajo in odstranijo zahteve za učinkovito nalaganje podatkov v serije in ne posamično [2] [6] [9].
** 2. Učinkovitost nadzemna in neučinkovita nalaganje podatkov
`Ko je naloženo ()`, lahko povzroči pretirano ali odvečno pridobivanje podatkov, če jih ne skrbno upravljate. Na primer, če `, ko je nalagan ()` sproži nalaganje globoko ugnezdenih ali velikih povezanih naborov podatkov, lahko po nepotrebnem povzroči pretirano navidezno, povečanje odzivnih časov in omrežnih obremenitev [3] [4] [5]. To je še posebej problematično pri GraphQL, kjer lahko stranke zahtevajo poljubna gnezdena polja, kar lahko sproži več `, ko je naloženo ()` klice.
** 3. Kompleksnost pri preverjanju avtorizacije in varnostnih pregledov
Logika pooblastila se pogosto mora izvajati ob nalaganju podatkov. Uporaba `whleoded ()` znotraj grafql ločljivosti lahko zaplete avtorizacijo, ker koda za avtorizacijo morda ne bo vedno izvedla v kontekstu GraphQL (npr. Ozadje ali druge končne točke). To lahko privede do ozkih grl ali varnostnih tveganj, če se podatki naložijo brez ustreznih pregledov. Memoizacija ali predpomnjenje, ki je vreden zahteve, lahko pomaga, vendar doda zapletenost [7].
** 4. Napake pri ravnanju z izzivi
`Ko naloži ()`, lahko ne uspe, če manjkajo podatki ali postopek nalaganja naleti na napako. Za razliko od REST -a GraphQL vrne napake kot del odzivne obremenitve, zato lahko nepravilno ravnanje z nalaganjem napak poslabša uporabniško izkušnjo ali povzroči nepričakovane okvare. Razvijalci morajo izvajati robustno ravnanje z napakami, da graciozno upravljajo takšne primere [4].
** 5. Povečana kompleksnost in vzdrževanje poizvedb
Uporaba `When Deaded ()` obsežno lahko privede do zapletene logike logike in tesno povezanih strategij za pridobivanje podatkov. To lahko shemo oteži vzdrževanje in razvijanje, še posebej, če je logika pridobivanja podatkov raztresena med številnimi ločljivostmi. Slaba zasnova sheme v kombinaciji z `, ko je bila nalagana ()`, lahko privede tudi do odvečnih ali podvojenih poizvedb, kar povečuje vzdrževalno breme [4] [9].
** 6. Tveganje za premajhno ali pretirano navidezno
Nepravilna uporaba `, ko je naložena ()`, lahko povzroči premajhno navidezno (ne nalaganje dovolj povezanih podatkov, zahtevajo dodatne poizvedbe) ali prekomerno naklonjenost (nalaganje več podatkov, kot je potrebno). Oba scenarija negativno vplivata na uspešnost in uporabniško izkušnjo. Uravnoteženje podatkov po podatkih in skrbno oblikovanje poizvedb in reševalcev je bistvenega pomena za preprečevanje teh pasti [3] [4] [5].
Če povzamemo, medtem ko je `kdaj nalaga ()` koristno orodje za upravljanje povezanih nalaganja podatkov v Graphql, skupne pasti vključujejo povzročanje težav z poizvedbo N+1, zmogljivost nad pretirano naklonjenostjo, zapletenost pri avtorizaciji, težave pri ravnanju z napakami, izzivi v vzdrževanju in tveganja premajhnih podatkov. Te težave je mogoče omiliti z vzorci, kot so podatkovna nalaganje, skrbna shema in oblikovanje poizvedb, robustno ravnanje z napakami in premišljene strategije avtorizacije.
Navedbe:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_currently/
[2] https://www.vanta.com/resource/3-graphql-pitfalls-and-steps-to-aid-them
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-points
[4] https://moldstud.com/articles/p-overcoming-common-pitfalls-in-graphql-development-lessons
[5] https://piembsystech.com/avoiding-over-fetching-and-under-fething-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