Mẫu Dataloader giúp giảm thiểu các sự cố với `whi tải ()` trong graphQl bằng cách giải quyết vấn đề truy vấn N+1 chung và tối ưu hóa dữ liệu tìm nạp thông qua các cơ chế lưu trữ và lưu trữ.
Các vấn đề với `whloaded ()` trong graphQl
Trong GraphQL, người giải quyết thường cần tìm nạp dữ liệu liên quan cho nhiều thực thể. Không có tối ưu hóa, điều này có thể dẫn đến vấn đề N+1, trong đó truy vấn cho N Các mục dẫn đến N yêu cầu cơ sở dữ liệu bổ sung (cộng với cái ban đầu), gây ra sự suy giảm hiệu suất đáng kể. Phương thức `whloaded ()`, chờ tải dữ liệu liên quan, có thể làm trầm trọng thêm điều này bằng cách kích hoạt nhiều dữ liệu riêng biệt cho từng mục, dẫn đến các truy vấn cơ sở dữ liệu lặp đi lặp lại, không hiệu quả.
Làm thế nào mẫu Dataloader giúp
1. Yêu cầu hàng loạt
Mẫu Dataloader đã sử dụng nhiều yêu cầu dữ liệu riêng lẻ vào một truy vấn duy nhất. Thay vì tìm nạp các dữ liệu liên quan từng người một là `whiLed ()` có thể làm, Dataloader thu thập tất cả các khóa được yêu cầu trong một lần đánh dấu vào vòng lặp sự kiện và gửi một yêu cầu được sử dụng đến cơ sở dữ liệu. Điều này làm giảm số lượng truy vấn mạnh mẽ, cải thiện hiệu suất. Ví dụ: thay vì 16 truy vấn riêng biệt, trình tải dữ liệu có thể giảm xuống còn 4 truy vấn được sử dụng, mỗi dữ liệu tìm nạp cho nhiều khóa cùng một lúc [2] [6] [8].
2. Kết quả bộ nhớ đệm
Dataloader lưu trữ kết quả của dữ liệu được tìm nạp trong phạm vi của một yêu cầu duy nhất. Nếu cùng một dữ liệu được yêu cầu nhiều lần trong quá trình giải quyết truy vấn GraphQL, Dataloader sẽ trả về kết quả được lưu trong bộ nhớ cache thay vì truy vấn cơ sở dữ liệu một lần nữa. Sự trùng lặp này ngăn chặn các yêu cầu dự phòng rằng `wheled ()` có thể gây ra [1] [3] [6].
3.
Để tránh rò rỉ dữ liệu và đảm bảo bộ nhớ đệm chính xác cho mỗi bối cảnh người dùng/yêu cầu, một phiên bản Dataloader mới được tạo cho mỗi yêu cầu GraphQL. Cách tiếp cận này duy trì sự cô lập và bảo mật trong khi vẫn được hưởng lợi từ việc đặt và bộ nhớ đệm trong yêu cầu đó [3].
4. Tích hợp với người giải quyết GraphQL
Bằng cách tích hợp Dataloader vào Trình giải quyết GraphQL, mỗi trình phân giải gọi `load` trên trình tải dữ liệu thay vì truy vấn trực tiếp cơ sở dữ liệu hoặc dựa vào` whloaded () `. Điều này chuyển trách nhiệm của dữ liệu hiệu quả tìm nạp vào trình tải dữ liệu, quản lý việc lưu trữ và lưu trữ trong suốt [1] [3] [6].
Bản tóm tắt
Mẫu Dataloader giảm thiểu hiệu quả sự thiếu hiệu quả của `whi tải ()` trong graphql bởi:
- Thu thập nhiều yêu cầu tìm nạp dữ liệu vào các truy vấn hàng loạt, giảm số lượng chuyến đi khứ hồi cơ sở dữ liệu.
- Bộ nhớ đệm dữ liệu được tìm nạp để ngăn các truy vấn trùng lặp trong cùng một yêu cầu.
- Tạo các phiên bản dữ liệu bị cô lập cho mỗi yêu cầu để duy trì tính bảo mật và tính chính xác.
- Đơn giản hóa mã bộ giải quyết bằng cách trừu tượng hóa dữ liệu tìm nạp tối ưu hóa vào trình tải dữ liệu.
Điều này dẫn đến việc cải thiện đáng kể hiệu suất, khả năng mở rộng và sử dụng tài nguyên trong các ứng dụng GraphQL [2] [6] [7].
Trích dẫn:
[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