Metoda `Whenloaded ()` v Laravelu je podmíněná pomocník používaný primárně v transformacích zdrojů tak, aby zahrnoval související data, pouze pokud byl vztah již dychtivě načten. Pomáhá vyhnout se zbytečným dotazům na databáze kontrolou, zda je vztah načten před přístupem k jeho přístupu, čímž se zabrání problému dotazu N+1 ve vrstvě serializace zdroje. Je však omezena na kontrolu pouze relací na první úrovni a automaticky nevedou nadávku nebo optimalizují hlubší vnořené vztahy [6].
Při porovnání `whentored ()` s jinými technikami optimalizace GraphQL se objeví několik rozdílů:
** 1. Účel a rozsah
- `Whentored ()` je podmíněný pomocník na straně serveru zaměřený na efektivní serializaci výmluvných modelů v Laravelu, což zajišťuje, že související údaje jsou zahrnuty pouze při předem načtení. Je to jemnozrnná kontrola na úrovni zdroje/odezvy.
- Naproti tomu techniky optimalizace GraphQL obecně cílí na provádění dotazů, načítání dat a účinnost sítě v celém životním cyklu API, včetně návrhu dotazů, dávkování, ukládání do mezipaměti a přístupu k databázi [1] [4] [5].
** 2. Manipulace s vnořenými vztahy
-`Whentored ()` bojuje s hlubšími než vztahy na úrovni one, protože kontroluje pouze pokud je načtený přímý vztah; Hlubší vnořené vztahy vyžadují manuální kontroly nebo alternativní přístupy [6].
- GraphQL Optimizace, jako je adresa Dataloader, efektivně vnořily vztahy dávkováním a ukládání do mezipaměti databázové hovory, aby se zabránilo problému N+1 na více úrovních načítání dat [4] [7].
** 3. Specifičnost dotazu a nadměrné přitažlivosti
- `Whenloaded ()` neovlivňuje samotný tvar dotazu; Řídí pouze zahrnutí již načtených vztahů do reakce.
- GraphQL podporuje psaní přesných, zaměřených dotazů, které požadují pouze nezbytná pole, minimalizují nadměrné načtení a zmenšují velikost užitečného zatížení předem [1] [8].
** 4. Dávkování a ukládání do mezipaměti
- `Whentored ()` neposkytuje mechanismy dávkování nebo ukládání do mezipaměti.
-Techniky optimalizace GraphQL běžně používají dávkování (např. Kombinace více dotazů do jednoho požadavku) a ukládání do mezipaměti (na straně serveru i na straně klienta) ke snížení kulatých let a redundantní načítání dat, což výrazně zlepšuje výkon [1] [5] [7] [7].
** 5. Správa složitosti stránkování a dotazů
- `Whentored ()` nesouvisí s ovládacími prvky složitosti složitosti stránkování nebo dotazů.
- Výkon GraphQL je často zvyšován implementací stránkování, aby se omezila velikost dat na dotaz a nastavení limitů složitosti dotazů, aby se zabránilo nákladným dotazům na degradování služby [4] [9].
**Shrnutí
`Whentored ()` je užitečným nástrojem v rámci Laravelu pro podmíněné zahrnutí dychtivých načtených vztahů do odpovědí API, což pomáhá zabránit zbytečným dotazům během serializace. Jedná se však o relativně úzkou optimalizaci zaměřenou na transformaci zdrojů a nezabývá se širšími výzvami v oblasti výkonu GraphQL, jako je dávkování dotazů, ukládání do mezipaměti, hluboké vnořené načítání vztahů nebo účinnost sítě.
Naproti tomu techniky optimalizace GraphQL zahrnují širší škálu strategií, včetně přesné formulace dotazu, dávkování nástrojů, jako je Dataloader, ukládání do mezipaměti, paginování a správa složitosti, vše zaměřené na snižování zatížení serveru, minimalizaci dotazů na databáze a zlepšení doby odezvy.
Tím, `, když je nakládáno ()`, ale nenahrazuje komplexnější přístupy optimalizace GraphQL, které řeší výkon ve více vrstvách zásobníku API. Nejlépe je považován za mikroptimalizace v Laravel's ORM kontextu spíše než v plné optimalizační technice GraphQL.
Citace:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-it---rocket-Performance-optimization-techniques/
[2] https://graphql.org/learn/performance/
[3] https://www.apollographql.com/blog/optimizing-your-graphql-request-waterfalls
[4] https://dev.to/ndulue/how-to-optimize-graphql-queries-for-better-performance-30e
[5] https://www.tencententcloud.com/techpedia/101502
[6] https://stackoverflow.com/questions/49965081/how-do-isuse-whenloaded-for-deeper-than-one-level-relations
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-fetching-best-practices-for-performance --19bm
[8] https://hygraph.com/blog/Graphql-Performance
[9] https://www.youtube.com/watch?v=-6bdhd0ub3c
[10] https://althingsopen.org/articles/optimized-graphql-data-fetching-strategie