يساعد نمط Dataloader على تخفيف المشكلات مع `عند التحميل ()` في GraphQL من خلال معالجة مشكلة الاستعلام N+1 الشائعة وتحسين البيانات التي تجلبها من خلال آليات التثبيت والتخزين المؤقت.
مشاكل مع `عند التحميل ()` في graphql
في GraphQL ، غالبًا ما تحتاج المقاطعات إلى جلب البيانات ذات الصلة لكيانات متعددة. بدون التحسين ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى مشكلة N+1 ، حيث ينتج عن استعلام عن عناصر N طلبات قاعدة بيانات إضافية (بالإضافة إلى تلك الأولية) ، مما يسبب تدهورًا كبيرًا في الأداء. يمكن أن تؤدي الطريقة التي يتم تحميلها "عند تحميلها () ، والتي تنتظر تحميل البيانات ذات الصلة ، إلى تفاقم ذلك عن طريق تشغيل جلبات بيانات منفصلة متعددة لكل عنصر ، مما يؤدي إلى استعلامات قاعدة بيانات غير فعالة ومتكررة.
كيف يساعد نمط dataloader
1. طلبات الدفع
يقوم Dataloader Pattern بتقديم طلبات بيانات فردية متعددة في استعلام واحد. بدلاً من جلب البيانات ذات الصلة واحدًا تلو الآخر كما قد يكون "عند التحميل ()" ، يقوم Dataloader بجمع جميع المفاتيح المطلوبة أثناء علامة واحدة من حلقة الحدث ويرسل طلبًا مزجدًا إلى قاعدة البيانات. هذا يقلل من عدد الاستفسارات بشكل كبير ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء. على سبيل المثال ، بدلاً من 16 استعلامات منفصلة ، يمكن لـ Dataloader تقليل هذا الأمر إلى 4 استعلامات مزدوجة ، كل بيانات تجلب لمفاتيح متعددة في وقت واحد [2] [6] [8].
2. نتائج التخزين المؤقت
Dataloader يخبئ نتائج البيانات الجاهلة ضمن نطاق طلب واحد. إذا تم طلب نفس البيانات عدة مرات أثناء دقة استعلام GraphQL ، فإن Dataloader يعيد النتيجة المخزنة مؤقتًا بدلاً من الاستعلام عن قاعدة البيانات مرة أخرى. يمنع هذا التماثيل المتنوعة الطلبات المتكررة التي قد تسبب `عند التحميل ()` خلاف ذلك [1] [3] [6].
3.
لتجنب تسرب البيانات وضمان تخزين التخزين المؤقت الصحيح لكل مستخدم/طلب ، يتم إنشاء مثيل جديد Dataloader لكل طلب GraphQL. يحافظ هذا النهج على العزلة والأمن مع الاستفادة من التجميع والتخزين المؤقت في هذا الطلب [3].
4. التكامل مع RECTQL RELSERS
من خلال دمج Dataloader في RessionQL Resolvers ، يستدعي كل حلول "تحميل" على dataloader بدلاً من الاستعلام مباشرة عن قاعدة البيانات أو الاعتماد على `عند تحميله ()`. هذا يغير مسؤولية البيانات الفعالة التي تجلب إلى dataloader ، والتي تدير تجميع وتخزين التخزين المؤقت بشفافية [1] [3] [6].
ملخص
يخفف نمط dataloader بشكل فعال عن عدم الكفاءة في `عند تحميل ()` في GraphQL بواسطة:
- جمع طلبات جلب بيانات متعددة في استعلامات دفعية واحدة ، مما يقلل من عدد قواعد قاعدة البيانات المستديرة.
- التخزين المؤقت لجلب البيانات لمنع الاستفسارات المكررة ضمن نفس الطلب.
- إنشاء مثيلات Dataloader المعزولة لكل طلب للحفاظ على الأمان والصحة.
- تبسيط رمز الحل من خلال تجريد البيانات التي تجلب التحسين في dataloader.
يؤدي هذا إلى تحسين الأداء بشكل كبير وقابلية التوسع واستخدام الموارد في تطبيقات GraphQL [2] [6] [7].
الاستشهادات:
[1] https://www.apollographql.com/tutorials/dataloaders-typescript/04-using-a-dataloader
[2] https://wundergraph.com/blog/dataloader_3_0_breadth_first_data_loading
[3] https://github.com/graphql/dataloader
[4] https://www.parabol.co/blog/graphql-dataloader-cookbook/
[5] https://swatinem.de/blog/graphql-dataloader-bart2/
[6] https://moldstud.com/articles/p-solving-the-dataloader-pattern-in-graphql-development
[7] https://ariadnegraphql.org/docs/dataloaders
[8] https://www.apollographql.com/tutorials/dataloaders-dgs/03-data-loaders-under-the-hood