A GraphQL -ben a „When Loaded ()” funkciót általában annak biztosítása érdekében használják, hogy a kapcsolódó adatok betöltődjenek, mielőtt hozzáférnének, gyakran az ORM vagy az adatgyűjtő rétegek összefüggésében, a GraphQL Resolvers -hez integrálva. Noha a "Whtaded ()" hasznos lehet, számos gyakori buktató kapcsolódik annak használatához a GraphQL fejlesztésben:
A „WHODED ()” használatának általános buktatásai
** 1. N+1 lekérdezési probléma
A „Whiled ()” használatával naiv módon vezethet az N+1 lekérdezési problémához, ahol a listában szereplő egyes elemekhez további lekérdezés történik a kapcsolódó adatok betöltéséhez. Ennek eredményeként számos adatbázis -lekérdezés eredményez, súlyosan romló teljesítmény. Ennek enyhítése érdekében a fejlesztők gyakran olyan tétel- és gyorsítótárazási technikákat alkalmaznak, mint például a DataLoader minta, amely sorba állítja és leírja az adatokat az adatok hatékony betöltésére a tételekben, nem pedig az egyéni [2] [6] [9].
** 2. Teljesítmény feletti és nem hatékony adatterhelés
`Ha () ()` `túlzott vagy redundáns adatgyűjtést okozhat, ha nem gondosan kezelik. Például, ha a „loading ()” mélyen beágyazott vagy nagy kapcsolódó adatkészletek betöltését kiváltja, akkor túllépést okozhat, növekvő válaszidőket és feleslegesen a hálózati hasznos teher [3] [4] [5]. Ez különösen problematikus a GraphQL -ben, ahol az ügyfelek tetszőleges beágyazott mezőket kérhetnek, és potenciálisan több `-et rakodva () hívást indíthatnak.
** 3. Komplexitás az engedélyezési és a biztonsági ellenőrzésekben
Az engedélyezési logikának gyakran kell futtatnia az adatok betöltését. A „WHODEDED ()” használata a GraphQL Resolvers -en belül bonyolíthatja az engedélyezést, mivel az engedélyezési kód nem mindig hajtja végre a GraphQL kontextusban (például háttér -feladatok vagy más végpontok). Ez teljesítményű szűk keresztmetszetekhez vagy biztonsági kockázatokhoz vezethet, ha az adatok megfelelő ellenőrzések nélkül vannak betöltve. A memoizáció vagy a kéréssel lehajtott gyorsítótárazás segíthet, de komplexitást ad [7].
** 4. Hiba kezelése a kihívásokkal
`A betöltött ()` kudarcot vallhat, ha a kapcsolódó adatok hiányoznak, vagy a betöltési folyamat hibát jelent. A REST -től eltérően, a GraphQL a válasz hasznos teherének részeként visszatér a hibákat, így a betöltési hibák nem megfelelő kezelése ronthatja a felhasználói élményt vagy váratlan hibákat okozhat. A fejlesztőknek robusztus hibakezelést kell végrehajtaniuk az ilyen esetek kecses kezelése érdekében [4].
** 5. Megnövekedett lekérdezés komplexitása és karbantartása a költségek
A „Whiled ()” használata nagymértékben komplex feloldó logikához és szorosan kapcsolt adatgyűjtési stratégiákhoz vezethet. Ez megnehezítheti a séma fenntartását és fejlődését, különösen akkor, ha az adatok letöltési logikája sok megoldóban szétszóródik. A rossz séma kialakítása és a „Whiled ()” kombinációja redundáns vagy másolatú lekérdezésekhez is vezethet, növelve a karbantartási terheket [4] [9].
** 6. Az alulteljesítés vagy a túllépés kockázata
A „WHODED ()” nem megfelelő használata alulteljesítményt okozhat (nem tölt be elegendő kapcsolódó adatot, további lekérdezéseket igényel) vagy túllépést (a szükségesnél több adatot tölt be). Mindkét forgatókönyv negatívan befolyásolja a teljesítményt és a felhasználói élményt. Az adatkövetelmények kiegyensúlyozása, valamint a lekérdezések és a feloldók gondos megtervezése elengedhetetlen a buktatók elkerüléséhez [3] [4] [5].
Összefoglalva: míg a „amikor a betöltés ()” hasznos eszköz a kapcsolódó adatok betöltésének kezelésére a GraphQL-ben, a közös buktatók magukban foglalják az N+1 lekérdezési problémákat, a teljesítmény-felülmúlástól a túlzott letöltésből, az engedélyezési nehézségeket, a hibakezelési nehézségeket, a karbantartási kihívásokat és az alulértékelési vagy túlzott mértékű adási kockázatot. Ezek a kérdések enyhíthetők olyan mintákkal, mint a DataLoader, a Garen Schema és a lekérdezés kialakítása, a robusztus hibakezelés és az átgondolt engedélyezési stratégiák.
Idézetek:
[1] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1csalep/common_painpoints_issues_with_graphql_currentrent/
[2] https://www.vanta.com/resources/3-graphql-pritfalls-and-steps-to-avoid-them
[3] https://hygraph.com/blog/graphql-pain-points
[4] https://moldstud.com/articles/p-figning-common-pitfalls-in-graphql-development-lessons-learned
[5] https://piembsystech.com/avoiding-fetching-and-unding-tching-in-graphql-database/
[6] https://www.reddit.com/r/graphql/comments/1bzyyvm/graphql_performance_issues_IM_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-nisadvantages-to-graphql/53712727