Metoden `Whenloaded ()` i Laravel er en betinget hjælper, der primært bruges i ressourcetransformationer til kun at omfatte relaterede data, hvis forholdet allerede er ivrig indlæst. Det hjælper med at undgå unødvendige databaseforespørgsler ved at kontrollere, om en relation indlæses, før den får adgang til det, hvilket forhindrer N+1 -forespørgselsproblemet ved ressourcens serialiseringslaget. Det er dog begrænset til kun at kontrollere forholdet på første niveau og ikke i sagens natur batch eller optimere dybere indlejrede relationer automatisk [6].
Når man sammenligner `når den er load ()` med andre grafql -optimeringsteknikker, dukker der op flere sondringer:
** 1. Formål og omfang
- `Når load ()` er en betinget hjælper med serversiden, der er fokuseret på effektiv serialisering af veltalende modeller i Laravel, hvilket sikrer, at relaterede data kun er inkluderet, når de er indlæst. Det er en finkornet kontrol på ressource/responsniveau.
- I modsætning hertil er GraphQL -optimeringsteknikker bredt målrettet for forespørgsel, datahentning og netværkseffektivitet på tværs af hele API -livscyklussen, herunder forespørgselsdesign, batching, cache og databaseadgangsmønstre [1] [4] [5].
** 2. Håndtering af indlejrede relationer
-`Når load () 'kæmper med dybere end et-niveau-forhold, fordi det kun kontrollerer, om en direkte relation indlæses; Dybere indlejrede relationer kræver manuelle kontroller eller alternative tilgange [6].
- GraphQL -optimeringer som Dataloader -adresse Nestede relationer effektivt ved batching- og cache -databaseopkald for at forhindre N+1 -problemet på tværs af flere niveauer af datahentning [4] [7].
** 3. Forespørgselsspecificitet og overhentning
- `Når load ()` ikke påvirker selve forespørgselsformen; Det kontrollerer kun inkludering af allerede belastede relationer i svaret.
- GraphQL tilskynder til at skrive præcise, fokuserede forespørgsler, der kun anmoder om nødvendige felter, minimerer over-hentning og reducerer nyttelaststørrelsen på forhånd [1] [8].
** 4. Batching og cache
- `Når load ()` ikke leverer batching- eller cache -mekanismer.
-GraphQL-optimeringsteknikker bruger ofte batching (f.eks. Kombination af flere forespørgsler i en anmodning) og cache (både serversiden og klientsiden) for at reducere rundtid og overflødige datahentning, hvilket forbedrer ydelsen markant [1] [4] [5] [7].
** 5. Pagination og forespørgselskompleksitetsstyring
- `Når load ()` ikke er relateret til pagination eller forespørgselskompleksitetskontrol.
- GraphQL -ydeevne forbedres ofte ved at implementere pagination for at begrænse datastørrelsen pr. Forespørgsel og indstille forespørgselskompleksitetsgrænser for at forhindre dyre forespørgsler i at nedbryde service [4] [9].
**Oversigt
`Når den er load ()` er et nyttigt værktøj inden for Laravel til betinget inkludering af ivrige belastede relationer i API-svar, hvilket hjælper med at undgå unødvendige forespørgsler under serialisering. Det er dog en relativt snæver optimering, der fokuserer på ressourcetransformation og adresserer ikke bredere GraphQL -ydelsesudfordringer, såsom forespørgselsbatching, cache, dyb indlæst relationsbelastning eller netværkseffektivitet.
I modsætning hertil omfatter GraphQL -optimeringsteknikker et bredere udvalg af strategier, herunder præcis forespørgselsformulering, batching med værktøjer som Dataloader, cache, pagination og kompleksitetsstyring, alt sammen med det formål at reducere serverbelastningen, minimere databaseforespørgsler og forbedre responstiderne holistisk.
Således komplementerer `, når det er belastet ()`, men ikke de mere omfattende GraphQL -optimeringsmetoder, der tackle ydeevne ved flere lag af API -stakken. Det betragtes bedst som en mikrooptimering inden for Laravel's ORM-kontekst snarere end en fuld GraphQL-optimeringsteknik.
Citater:
)
[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.tencentcloud.com/techpedia/101502
)
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-hetcing-strategies-best-practices-for-prformance-19bm
[8] https://hygraph.com/blog/graphql-performance
[9] https://www.youtube.com/watch?v=-6bdhd0ub3c
[10] https://allthingsopen.org/articles/optimized-graphql-data-hetcing-strategies