`Witload ()` Laravelin menetelmä on ehdollinen auttaja, jota käytetään pääasiassa resurssien muunnoksissa, jotka sisältävät siihen liittyviä tietoja vain, jos suhde on jo innokas ladattu. Se auttaa välttämään tarpeettomia tietokantakyselyjä tarkistamalla, onko suhde ladattu ennen sen käyttöä, estäen siten N+1 -kyselyongelman resurssien sarjoittamiskerroksessa. Se rajoittuu kuitenkin vain ensimmäisen tason suhteiden tarkistamiseen, eikä se ole luontaisesti eroa tai optimoi syvempiä sisäkkäisiä suhteita automaattisesti [6].
Kun verrataan `whessded ()` muihin GraphQL -optimointitekniikoihin, ilmenee useita eroja:
** 1. Tarkoituksena ja laajuus
- `Whessded ()` on palvelinpuolen ehdollinen auttaja, joka keskittyy Laravelin kaunopuheisten mallien tehokkaaseen sarjoittamiseen, varmistaen, että siihen liittyvät tiedot sisällytetään vain esikkäytettynä. Se on hienorakeinen hallinta resurssi-/vastetasolla.
- Sitä vastoin GraphQL -optimointitekniikat kohdistavat laajasti kyselyjen suorittamisen, tiedonhaun ja verkon tehokkuuden koko API -elinkaaren ajan, mukaan lukien kyselyn suunnittelu, erät, välimuisti ja tietokannan käyttömallit [1] [4] [5].
** 2. Sisäkkäisten suhteiden käsittely
-`WILLADED ()` kamppailee yhdensuuntaisten suhteiden syvempien suhteiden kanssa, koska se tarkistaa vain, onko suora suhde ladattu; Syvemmät sisäkkäiset suhteet vaativat manuaalisia tarkistuksia tai vaihtoehtoisia lähestymistapoja [6].
- GraphQL -optimoinnit, kuten DataLoader -osoite sisäkkäiset suhteet tehokkaasti erämällä ja välimuistitietokantapuhelut estämään N+1 -ongelma useiden datan noutotasoilla [4] [7].
** 3. Kyselyn spesifisyys ja ylikuormitus
- `WILLADED ()` ei vaikuta itse kyselyn muotoon; Se hallitsee vain ladattujen suhteiden sisällyttämistä vastaukseen.
- GraphQL kannustaa tarkkojen, keskittyneiden kyselyjen kirjoittamiseen, jotka pyytävät vain tarvittavia kenttiä, minimoimalla hyötykuorman koon liiallinen haku ja pienentäminen etukäteen [1] [8].
** 4. Välimuisti
- `` WIDLADED () `ei tarjoa erä- tai välimuistimekanismeja.
-GraphQL-optimointitekniikat käyttävät yleensä erää (esim. Yhdistämällä useita kyselyjä yhdeksi pyynnöksi) ja välimuistissa (sekä palvelinpuolen että asiakaspuolen) vähentämiseksi edestakaisin ja redundanttien tietojen noutamiseen, mikä parantaa merkittävästi suorituskykyä [1] [4] [5] [7].
** 5. Sivun ja kyselyjen monimutkaisuuden hallinta
- `WILLADED ()` ei liity sivustaan tai kyselyjen monimutkaisuuden hallintaan.
- GraphQL -suorituskykyä parannetaan usein toteuttamalla sivusuunta tietojen koon rajoittamiseksi kyselyä kohden ja asettamalla kyselyjen monimutkaisuusrajat kalliiden kyselyjen estämiseksi huonontumisen palvelusta [4] [9].
**Yhteenveto
`` whessed () `on hyödyllinen työkalu Laravelissa innokkaasti ladattujen suhteiden ehdollisen sisällyttämiseksi API-vastauksiin, mikä auttaa välttämään tarpeettomia kyselyjä sarjoittamisen aikana. Se on kuitenkin suhteellisen kapea optimointi, joka keskittyy resurssien muuntamiseen eikä käsittele laajempia GraphQL -suorituskykyhaasteita, kuten kyselyjen erää, välimuisti, syvän sisäkkäisen suhteen kuormitus tai verkon tehokkuus.
Sitä vastoin GraphQL -optimointitekniikat käsittävät laajemman valikoiman strategioita, mukaan lukien tarkka kyselyjen muotoilu, erät työkaluilla, kuten Dataloader, välimuisti, sivusto ja monimutkaisuushallinta, joiden tarkoituksena on vähentää palvelimen kuormitusta, minimoida tietokantakyselyjä ja parantaa vasteaikoja kokonaisvaltaisesti.
Siten `wingload ()" täydentää, mutta ei korvaa kattavampia GraphQL -optimointimenetelmiä, jotka käsittelevät suorituskykyä sovelluspinojen useissa kerroksissa. Sitä pidetään parhaiten mikro-optimoinnina Laravelin ORM-kontekstissa eikä Full GraphQL -optimointitekniikassa.
Viittaukset:
.
[2] https://graphql.org/learn/performance/
.
[4] https://dev.to/ndulue/how-to-optimize-graphql-queries
[5] https://www.tencentcloud.com/techpedia/101502
.
.
[8] https://hygraph.com/blog/graphql-performance
[9] https://www.youtube.com/watch?v=-6bdhd0ub3c
.