El patrón DataLoader ayuda a mitigar problemas con `whenloaded ()` en GraphQL abordando el problema común de consulta N+1 y optimizando los datos de los datos a través de mecanismos de lotes y almacenamiento en caché.
Problemas con `whenloaded ()` en GraphQL
En GraphQL, los solucionadores a menudo necesitan obtener datos relacionados para múltiples entidades. Sin optimización, esto puede conducir al problema N+1, donde una consulta para N ítems da como resultado n solicitudes de base de datos adicionales (más la inicial), lo que provoca una degradación significativa del rendimiento. El método `whenloaded ()`, que espera a que se carguen los datos relacionados, puede exacerbar esto activando múltiples ganancias de datos separadas para cada elemento, lo que lleva a consultas ineficientes y repetitivas de la base de datos.
Cómo ayuda el patrón de dataLoader
1. Solicitudes de lotes
El patrón de dataLoader se basa en múltiples solicitudes de datos individuales en una sola consulta. En lugar de obtener datos relacionados uno por uno como `whenloaded ()` podría hacer, DataLoader recopila todas las claves solicitadas durante una sola marca del bucle de eventos y envía una solicitud por lotes a la base de datos. Esto reduce drásticamente el número de consultas, mejorando el rendimiento. Por ejemplo, en lugar de 16 consultas separadas, DataLoader puede reducir esto a 4 consultas lotes, cada una obteniendo datos para múltiples claves a la vez [2] [6] [8].
2. Resultados de almacenamiento en caché
Dataloader almacena en caché los resultados de los datos obtenidos dentro del alcance de una sola solicitud. Si se solicitan los mismos datos varias veces durante la resolución de una consulta GraphQL, DataLoader devuelve el resultado en caché en lugar de consultar la base de datos nuevamente. Esta deduplicación previene las solicitudes redundantes que `whenloaded ()` podría causar [1] [3] [6].
3. Instancias de dataloader por requisito
Para evitar la fuga de datos y garantizar el almacenamiento en caché correcto por usuario/contexto de solicitud, se crea una nueva instancia de DataLoader para cada solicitud GraphQL. Este enfoque mantiene el aislamiento y la seguridad al tiempo que se beneficia de los lotes y el almacenamiento en caché dentro de esa solicitud [3].
4. Integración con resoluciones GraphQL
Al integrar dataLoader en resoluciones de GraphQL, cada resolución llama `cargar 'en el dataLoader en lugar de consultar directamente la base de datos o confiar en` whenloaded () `. Esto cambia la responsabilidad de la obtención de datos eficientes al dataLoader, que gestiona el lote y el almacenamiento en caché de transparencia [1] [3] [6].
Resumen
El patrón DataLoader mitiga efectivamente las ineficiencias de `whenloaded ()` en GraphQL por:
- Recopilación de múltiples solicitudes de obtención de datos en consultas de lotes únicos, reduciendo el número de viajes de reducción de bases de datos.
- Al almacenamiento en caché de datos obtenidos para evitar consultas duplicadas dentro de la misma solicitud.
- Creación de instancias aisladas de dataLoader por solicitud para mantener la seguridad y la corrección.
- Simplificando el código del resolución abstraiendo los datos obteniendo la optimización en el DataLoader.
Esto da como resultado un rendimiento, escalabilidad y utilización de recursos significativamente mejorados en aplicaciones GraphQL [2] [6] [7].
Citas:
[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-tart2/
[6] https://moldstud.com/articles/p-solving-the-dataloader-pattern-ingraphql-develozment
[7] https://ariadnegraphql.org/docs/dataloaders
[8] https://www.apollographql.com/tutorials/dataloaders-dgs/03-data-loaders-under-heod