Modelul Dataloader ajută la atenuarea problemelor cu `Whenload ()` în GraphQL prin abordarea problemei comune de interogare N+1 și optimizarea preluării datelor prin mecanisme de lot și memorie în cache.
Probleme cu `Whenload ()` în GraphQL
În GraphQL, rezolvatorii trebuie adesea să aducă date conexe pentru mai multe entități. Fără optimizare, acest lucru poate duce la problema N+1, unde o interogare pentru n elemente are ca rezultat n cereri suplimentare de bază de date (plus cea inițială), provocând o degradare semnificativă a performanței. Metoda `Whenload ()`, care așteaptă încărcarea datelor conexe, poate agrava acest lucru prin declanșarea mai multor preluări de date separate pentru fiecare element, ceea ce duce la interogări de bază de date ineficiente și repetitive.
Cum ajută modelul Dataloader
1. Cereri de lot
Modelul Dataloader lovește mai multe solicitări de date individuale într -o singură interogare. În loc să preiați datele aferente unu-la-unu ca `Whenload ()` ar putea face, Dataloader colectează toate tastele solicitate în timpul unei singure căpușe a buclei de eveniment și trimite o cerere de lot în baza de date. Acest lucru reduce drastic numărul de întrebări, îmbunătățind performanța. De exemplu, în loc de 16 interogări separate, Dataloader poate reduce acest lucru la 4 întrebări lovite, fiecare aducând date pentru mai multe taste simultan [2] [6] [8].
2. Rezultate în cache
Dataloader în cache rezultatele datelor obținute în sfera de aplicare a unei singure cereri. Dacă aceleași date sunt solicitate de mai multe ori în timpul rezolvării unei interogări GraphQL, DataLoader returnează rezultatul în cache în loc să interogați din nou baza de date. Această deduplicare împiedică solicitările redundante pe care `Whenload ()` ar putea provoca altfel [1] [3] [6].
3. Instanțe Dataloader Per-Request
Pentru a evita scurgerea de date și pentru a asigura memoria cache corectă pe contextul utilizatorului/solicitării, este creată o nouă instanță Dataloader pentru fiecare solicitare GraphQL. Această abordare menține izolarea și securitatea, în timp ce beneficiază în continuare de loturi și memorie în cache în cadrul acestei cereri [3].
4. Integrarea cu GraphQL Resolvers
Prin integrarea Dataloader în GraphQL Resolvers, fiecare rezolvator apelează „Load` pe Dataloader în loc să interogheze direct baza de date sau să se bazeze pe` Whenload () `. Acest lucru schimbă responsabilitatea de a aduce date eficiente către Dataloader, care gestionează transparent și memorie în cache [1] [3] [6].
Rezumat
Modelul Dataloader atenuează efectiv ineficiențele lui `Whenload ()` în GraphQL de:
- Colectarea mai multor solicitări de preluare a datelor în întrebări cu un singur lot, reducând numărul de excursii rotunde ale bazei de date.
- Caching a obținut date pentru a preveni interogări duplicate în cadrul aceleiași solicitări.
- Crearea instanțelor Dataloader izolate pe cerere pentru a menține securitatea și corectitudinea.
- Simplificarea codului de rezolvare prin abstractizarea optimizării de preluare a datelor în Dataloader.
Aceasta duce la o performanță, scalabilitate și utilizarea resurselor semnificativ îmbunătățită în aplicațiile GraphQL [2] [6] [7].
Citări:
[1] https://www.apollographql.com/tutorials/dataloaders-typescript/04-using-adataloader
[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-dezvoltare
[7] https://ariadnegraphql.org/docs/dataloaders
[8] https://www.apollographql.com/tutorials/dataloaders-dgs/03-data-loaders-under-the-hood