数据加载模式通过解决常见的n+1查询问题并通过批处理和caching机制来优化数据获取，从而有助于减轻`当praphql的问题()`in graphQl中的问题。
plograglql中的问题()
在GraphQL中，解析器通常需要为多个实体获取相关数据。没有优化，这可能会导致n+1问题，其中对n个项目的查询会导致n个其他数据库请求(加上初始一个)，从而导致大量的性能降级。等待加载相关数据的``wherloaded()`方法可以通过触发每个项目的多个单独的数据获取来加剧此问题，从而导致效率低下的重复数据库查询。
###数据加载模式如何帮助
1。批处理请求
数据加载模式将多个单独的数据请求批量分为单个查询。 DataLoader并没有像`noaded()```wherload''()一对一获取相关数据，而是收集事件循环单个刻度期间请求的所有键，并将一个批处理请求发送到数据库。这大大减少了查询数量，从而提高了性能。例如，数据加载程序可以将其简化为4个批次查询，而不是16个单独的查询，每个查询都可以一次获取多个键的数据[2] [6] [8]。
2。缓存结果
DataLoader在单个请求范围内将获取数据的结果缓存。如果在分解GraphQl查询期间多次请求相同的数据，则数据加载程序将返回缓存结果，而不是再次查询数据库。该重复数据删除可防止``loaded()`否则可能导致[1] [3] [6]。
3。每个重复数据加载程序实例
为了避免数据泄漏并确保每个用户/请求上下文正确缓存，为每个GraphQL请求创建了一个新的数据加载程序实例。这种方法保持隔离和安全性，同时仍从该请求中受益于批处理和缓存[3]。
4。与GraphQl解析器集成
通过将数据加载器集成到GraphQL解析器中，每个解析器都在数据级加载器上调用`load'，而不是直接查询数据库或依赖``loaded'''。这将有效的数据获取的责任转移到了数据加载器上，该数据加载器可以透明地管理和缓存[1] [3] [6]。
＃＃＃ 概括
数据加载器模式有效地减轻了``wherloaded()`in GraphQl by by：by：
- 将多个数据获取请求收集到单个批次查询中，以减少数据库往返的数量。
- 缓存获取数据以防止在同一请求中重复查询。
- 根据请求创建孤立的数据加载器实例，以保持安全性和正确性。
- 通过将数据获取优化为数据加载器来简化解析器代码。
这导致了GraphQL应用程序中的性能，可伸缩性和资源利用率[2] [6] [7]。
引用：
[1] https://www.apollographql.com/tutorials/dataloaders-typescript/04-using-a-dataloader
[2] https://wundergraph.com/blog/dataloader_3_0_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-raphql-development
[7] https://ariadnegraphql.org/docs/dataloaders
[8] https://www.apollographql.com/tutorials/dataloaders-dgs/03-data-loaders-under-thehood