Das Dataloader -Muster hilft bei der Minderung von Problemen mit "WhenLoded ()` in GraphQL, indem es das gemeinsame N+1 -Abfrageproblem beherrscht und das Abholen von Daten durch Batching- und Caching -Mechanismen optimiert.
Probleme mit `whloaded ()` in GraphQL
In GraphQL müssen Resolver häufig verwandte Daten für mehrere Entitäten abrufen. Ohne Optimierung kann dies zu dem N+1 -Problem führen, wobei eine Abfrage für N -Elemente zu N zusätzlichen Datenbankanforderungen (plus der ersten) führt, was zu erheblichem Leistungsverschlechterung führt. Die Methode "WHOLOLED ()`, die darauf wartet, dass verwandte Daten geladen werden, kann dies verschlimmern, indem mehrere separate Datenabrufe für jedes Element ausgelöst werden, was zu ineffizienten, sich wiederholenden Datenbankabfragen führt.
Wie das Dataloader -Muster hilft
1. Batching -Anfragen
Das Dataloader -Muster stapelt mehrere individuelle Datenanforderungen in eine einzelne Abfrage. Anstatt zu verwandte Daten eins für eins als "WhenLoded () zu holen ()` könnte tun, sammelt Dataloader alle Tasten, die während eines einzigen Ticks der Ereignisschleife angefordert wurden, und sendet eine angegebene Anforderung an die Datenbank. Dies verringert die Anzahl der Fragen drastisch und verbessert die Leistung. Anstelle von 16 separaten Abfragen kann Dataloader beispielsweise auf 4 batchierte Abfragen reduzieren, wobei jeweils Daten für mehrere Schlüssel gleichzeitig abgerufen werden [2] [6] [8].
2. Caching -Ergebnisse
Dataloader reicht die Ergebnisse abgerufener Daten innerhalb des Umfangs einer einzelnen Anforderung vor. Wenn dieselben Daten während der Auflösung einer GraphQL -Abfrage mehrfach angefordert werden, gibt Dataloader das zwischengespeicherte Ergebnis zurück, anstatt die Datenbank erneut abzufragen. Diese Deduplizierung verhindert redundante Anfragen, dass `whloaded ()` sonst [1] [3] [6] verursachen kann.
3..
Um Datenleckage zu vermeiden und das korrekte Caching pro Benutzer-/Anforderungskontext sicherzustellen, wird für jede GraphQL -Anforderung eine neue Dataloader -Instanz erstellt. Dieser Ansatz behält Isolation und Sicherheit bei und profitiert dennoch von der Stapelung und dem Zwischenspeichern innerhalb dieser Anfrage [3].
4. Integration mit GraphQL -Resolver
Durch die Integration von DataLoader in GraphQL -Resolver ruft jeder Resolver "Load" in den Dataloader auf, anstatt die Datenbank direkt abzufragen oder sich auf "Whenloaded ()` zu verlassen. Dies verlagert die Verantwortung für effiziente Daten, die an den Dataloader abrufen, der transparent Batching und Caching verwaltet [1] [3] [6].
Zusammenfassung
Das Dataloader -Muster mildert die Ineffizienzen von `whloaded ()` in GraphQL durch:
- Sammeln Sie mehrere Datenabrufanforderungen in Einzel-Stapel-Abfragen, wodurch die Anzahl der Datenbank-Roundtrips reduziert wird.
- Abschnitt abgerufene Daten, um doppelte Abfragen innerhalb derselben Anfrage zu verhindern.
- Erstellen isolierter Dataloader -Instanzen pro Anfrage zur Aufrechterhaltung der Sicherheit und Korrektheit.
- Vereinfachung des Resolver -Codes, indem die Optimierung der Datenabrufen in den Dataloader abtrkt.
Dies führt zu einer signifikant verbesserten Leistung, Skalierbarkeit und Ressourcennutzung in GraphQL -Anwendungen [2] [6] [7].
Zitate:
[1] https://www.apolographql.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.apolographql.com/tutorials/dataloaders-dgs/03-data-loaders-ner-thehood