DataLoader -mønsteret hjelper til med å dempe problemer med `når Loaded ()` i GraphQL ved å adressere det vanlige N+1 -spørringsproblemet og optimalisere data som henter gjennom batching og hurtigbufringsmekanismer.
Problemer med `WhenLoaded ()` i GraphQL
I GraphQL trenger oppløsere ofte å hente relaterte data for flere enheter. Uten optimalisering kan dette føre til N+1 -problemet, der en spørring for N -elementer resulterer i ytterligere databaseforespørsler (pluss den første), noe som forårsaker betydelig ytelsesnedbrytning. Den `når lastede ()` metoden, som venter på at relaterte data skal lastes, kan forverre dette ved å utløse flere separate datainnhenter for hvert element, noe som fører til ineffektive, repeterende databasespørsmål.
hvordan Dataloader -mønsteret hjelper
1. Batching forespørsler
DataLoader -mønsteret pakker flere individuelle dataforespørsler i en enkelt spørring. I stedet for å hente relaterte data én-for-en som `når Loaded ()` kan gjøre, samler DataLoader alle nøkler som ble bedt om under en enkelt hake av hendelsessløyfen og sender en batchet forespørsel til databasen. Dette reduserer antall spørsmål drastisk, og forbedrer ytelsen. For eksempel, i stedet for 16 separate spørsmål, kan DataLoader redusere dette til 4 batchede spørsmål, hver hente data for flere nøkler samtidig [2] [6] [8].
2. Cache -resultater
Dataloader cacher resultatene av hentet data innenfor rammen av en enkelt forespørsel. Hvis de samme dataene blir bedt om flere ganger under oppløsningen av en GraphQL -spørring, returnerer DataLoader Cached -resultatet i stedet for å spørre databasen igjen. Denne dedupliseringen forhindrer overflødige forespørsler om at `når lastet ()` ellers kan forårsake [1] [3] [6].
3.
For å unngå dataklekkasje og sikre riktig hurtigbufring per kontekst for bruker/forespørsel, opprettes en ny dataloader -forekomst for hver GraphQL -forespørsel. Denne tilnærmingen opprettholder isolasjon og sikkerhet mens den fremdeles drar nytte av batching og hurtigbufring innenfor den forespørselen [3].
4. Integrering med GraphQL -oppløsere
Ved å integrere DataLoader i GraphQL -oppløsere, ringer hver oppløsning `Load` på datalasteren i stedet for direkte å spørre databasen eller stole på` når Loaded () `. Dette forskyver ansvaret for effektiv data som henter til datalasteren, som administrerer batching og hurtigbufring transparent [1] [3] [6].
Sammendrag
Dataloader -mønsteret demper effektivt ineffektiviteten til `når lastet ()` i grafql av:
- Å samle inn flere data som henter forespørsler i enkeltbatch-spørsmål, reduserer antall database-tur-turer.
- Hurtigbufring hentet data for å forhindre dupliserte spørsmål innen samme forespørsel.
- Opprette isolerte datalasterforekomster per forespørsel om å opprettholde sikkerhet og korrekthet.
- Forenkle Resolver -koden ved å abstrahere data som henter optimalisering i datalasteren.
Dette resulterer i betydelig forbedret ytelse, skalerbarhet og ressursutnyttelse i GraphQL -applikasjoner [2] [6] [7].
Sitasjoner:
[1] https://www.apollographql.com/tutorials/dataloaders-typescript/04-dings-a-a-dataloader
[2] https://wundergraph.com/blog/dataloader_3_0_breadh_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-OLVING-the-dataloader-pattern-in-graphql-debopment
[7] https://ariadnegraphql.org/docs/dataloaders
[8] https://www.apollographql.com/tutorials/dataloaders-dgs/03-data-loaders-under-the-him