Het dataloader -patroon helpt bij het verminderen van problemen met `WhoLoaded ()` in GraphQL door het gemeenschappelijke N+1 -queryprobleem aan te pakken en gegevens te optimaliseren die ophalen door batching- en cachingmechanismen.
Problemen met `Whenloaded ()` in GraphQl
In GraphQL moeten resolvers vaak gerelateerde gegevens ophalen voor meerdere entiteiten. Zonder optimalisatie kan dit leiden tot het N+1 -probleem, waarbij een query voor N -items resulteert in N extra databasevragen (plus de eerste), wat significante prestatiedegradatie veroorzaakt. De methode `Whenloaded ()`, die wacht op gerelateerde gegevens die moeten worden geladen, kan dit verergeren door meerdere afzonderlijke gegevens te activeren voor elk item, wat leidt tot inefficiënte, repetitieve databasequery's.
hoe het dataloader -patroon helpt
1. Batching -aanvragen
Het dataloader -patroon batcht meerdere individuele gegevensverzoeken in een enkele query. In plaats van gerelateerde gegevens één voor één op te halen als `wanneer gelost ()` zou kunnen doen, verzamelt Dataloader alle gevraagde toetsen tijdens een enkele tik van de evenementenlus en verzendt een batch-verzoek naar de database. Dit vermindert het aantal vragen drastisch, waardoor de prestaties worden verbeterd. In plaats van 16 afzonderlijke query's kan dataloader bijvoorbeeld dit verminderen tot 4 batch -query's, die elk ophalen van meerdere toetsen tegelijk [2] [6] [8].
2. Cache -resultaten
Dataloader cache de resultaten van opgehaalde gegevens binnen het bereik van een enkel verzoek. Als dezelfde gegevens meerdere keren worden gevraagd tijdens de resolutie van een GraphQL -query, retourneert Dataloader het cache -resultaat in plaats van de database opnieuw te vragen. Deze deduplicatie voorkomt redundante verzoeken dat `Whenloaded ()` anders zou kunnen veroorzaken [1] [3] [6].
3. Per-Request Dataloader-instanties
Om gegevenslekkage te voorkomen en te zorgen voor een correcte caching per context van de gebruiker/aanvraag, wordt voor elk GraphQL -verzoek een nieuwe dataloader -instantie gemaakt. Deze aanpak handhaaft isolatie en beveiliging en profiteert nog steeds van batching en caching binnen dat verzoek [3].
4. Integratie met GraphQL -resolvers
Door Dataloader te integreren in GraphQL -resolvers, roept elke resolver 'laden' op de Dataloader aan in plaats van direct de database te ondervragen of te vertrouwen op `Whenloaded ()`. Dit verschuift de verantwoordelijkheid van efficiënte gegevens die ophalen naar de dataloader, die transparant batching en caching beheert [1] [3] [6].
Samenvatting
Het dataloader -patroon vermindert effectief de inefficiënties van `Whenloaded ()` in GraphQl door:
- Het verzamelen van meerdere gegevens die aanvragen ophalen in enkele batch-query's, waardoor het aantal database-retourreizen wordt verminderd.
- Caching opgehaalde gegevens om dubbele vragen binnen hetzelfde verzoek te voorkomen.
- Het maken van geïsoleerde dataloader -instanties per verzoek om beveiliging en juistheid te behouden.
- Het vereenvoudigen van de resolvercode door het ophalen van optimalisatie op te halen in de dataloader.
Dit resulteert in een aanzienlijk verbeterde prestaties, schaalbaarheid en gebruik van middelen in GraphQL -toepassingen [2] [6] [7].
Citaten:
[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-part2/
[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/dataloader-dgs/03-data-lader-under-the-hood