Il modello di caricatore DataLoader aiuta a mitigare i problemi con `whenloded ()` in graphql affrontando il comune problema di query N+1 e ottimizzando il recupero dei dati attraverso meccanismi di batching e memorizzazione nella cache.
Problemi con `whenloded ()` in graphql
In GraphQL, i risolutori devono spesso recuperare i dati correlati per più entità. Senza ottimizzazione, ciò può portare al problema N+1, in cui una query per N per articoli si traduce in N richieste di database aggiuntive (più quella iniziale), causando un significativo degrado delle prestazioni. Il metodo `Whenloded ()`, che attende la caricamento di dati correlati, può esacerbare ciò attivando più dati separati per ciascun elemento, portando a query di database inefficienti e ripetitive.
come aiuta il modello di caricatore dati
1. Richieste di batch
Il modello di caricatore Dataloader inventa più richieste di dati individuali in una singola query. Invece di recuperare i dati correlati uno per uno come `Whenloded ()` potrebbe fare, DataLoader raccoglie tutte le chiavi richieste durante un singolo tick del ciclo di eventi e invia una richiesta in batch al database. Ciò riduce drasticamente il numero di domande, migliorando le prestazioni. Ad esempio, invece di 16 query separate, il caricatore di dati può ridurre questo a 4 query batch, ciascuno di recupero dati per più chiavi contemporaneamente [2] [6] [8].
2. Risultati della memorizzazione nella cache
Dataloader cache i risultati dei dati recuperati nell'ambito di una singola richiesta. Se gli stessi dati sono richiesti più volte durante la risoluzione di una query GraphQL, DataLoader restituisce nuovamente il risultato memorizzata nella cache invece di interrogare il database. Questa deduplicazione impedisce le richieste ridondanti che `quando caricate ()` potrebbero altrimenti causare [1] [3] [6].
3. istanze per il caricatore di dati per assistenza
Per evitare la perdita di dati e garantire la corretta memorizzazione nella cache per contesto utente/richiesta, viene creata una nuova istanza di caricatore del dataloader per ciascuna richiesta GraphQL. Questo approccio mantiene l'isolamento e la sicurezza, pur beneficiando del lotto e della memorizzazione nella cache all'interno di tale richiesta [3].
4. Integrazione con i risolutori graphql
Integrando DataLoader nei risolutori GraphQL, ogni Resolver chiama `Load` su DataLader invece di interrogare direttamente il database o fare affidamento su` whenload () `. Ciò sposta la responsabilità di efficienti dati che si recano al Dataloader, che gestisce il batching e la memorizzazione nella cache in modo trasparente [1] [3] [6].
Riepilogo
Il modello di caricatore Dataloader mitiga efficacemente le inefficienze di `whenloded ()` in graphql da:
- Raccolta di più richieste di recupero dei dati in query batch singole, riducendo il numero di viaggi di andata e ritorno del database.
- Caching ha recuperato dati per prevenire query duplicate all'interno della stessa richiesta.
- Creazione di istanze di caricatore di dati isolate per richiesta per mantenere la sicurezza e la correttezza.
- Semplificazione del codice Resolver estraggendo l'ottimizzazione dei dati nel caricatore del datalo.
Ciò si traduce in prestazioni, scalabilità e utilizzo delle risorse significativamente migliorate nelle applicazioni GraphQL [2] [6] [7].
Citazioni:
[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/dataloaders-dgs/03-data-loaders-under-the-hood