La méthode `lorsque téléchargée () 'dans Laravel est une aide conditionnelle utilisée principalement dans les transformations des ressources pour inclure des données connexes uniquement si la relation a déjà été chargée. Il aide à éviter les requêtes de base de données inutiles en vérifiant si une relation est chargée avant d'y accéder, empêchant ainsi le problème de requête N + 1 au niveau de la couche de sérialisation des ressources. Cependant, il se limite à vérifier uniquement les relations de premier niveau et n'optimise pas intrinsèquement les relations imbriquées plus profondes [6].
Lorsque vous comparez `lorsque téléchargé () 'à d'autres techniques d'optimisation GraphQL, plusieurs distinctions émergent:
** 1. But et portée
- `lorsque le téléchargement ()` est une aide conditionnelle côté serveur axée sur la sérialisation efficace des modèles éloquents dans Laravel, garantissant que les données connexes sont incluses uniquement lorsqu'elles sont préchargées. Il s'agit d'un contrôle à grain fin au niveau de la ressource / réponse.
- En revanche, les techniques d'optimisation GraphQL ciblent une exécution de la requête, la récupération des données et l'efficacité du réseau sur l'ensemble du cycle de vie de l'API, y compris la conception de la requête, le lot, la mise en cache et les modèles d'accès à la base de données [1] [4] [5].
** 2. Gestion des relations imbriquées
- `lorsque le téléchargement ()` se débat avec des relations plus profondes que le niveau d'un seul car il ne vérifie que si une relation directe est chargée; Les relations imbriquées plus profondes nécessitent des contrôles manuels ou des approches alternatives [6].
- Les optimisations GraphQL comme DatalOader adresse efficacement les relations imbriquées par lots et caches d'appels de base de données pour empêcher le problème N + 1 sur plusieurs niveaux de données de données [4] [7].
** 3. Spécificité de la requête et sur-latte
- `lorsque téléchargé ()` n'influence pas la forme de la requête elle-même; Il ne contrôle que l'inclusion de relations déjà chargées dans la réponse.
- GraphQL encourage l'écriture de requêtes précises et ciblées qui ne demandent que les champs nécessaires, minimisant la taille de la charge utile excessif et réduisant le haut vers le haut [1] [8].
** 4. Lot et mise en cache
- `lorsque téléchargé ()` ne fournit pas de mécanismes de lots ou de mise en cache.
- Les techniques d'optimisation GraphQL utilisent couramment le lot (par exemple, la combinaison de plusieurs requêtes en une seule demande) et la mise en cache (côté serveur et côté client) pour réduire les aller-retour et la récupération des données redondantes, améliorant considérablement les performances [1] [4] [5] [7].
** 5. Gestion de la complexité de la pagination et des requêtes
- `lorsque téléchargé ()` n'est pas lié aux contrôles de complexité de pagination ou de requête.
- Les performances GraphQL sont souvent améliorées en mettant en œuvre la pagination pour limiter la taille des données par requête et en définissant les limites de complexité de requête pour empêcher les requêtes coûteuses de dégrader le service [4] [9].
**Résumé
«Lorsque téléchargé ()» est un outil utile au sein de Laravel pour l'inclusion conditionnelle des relations avec les réponses API, aidant à éviter les requêtes inutiles pendant la sérialisation. Cependant, il s'agit d'une optimisation relativement étroite axée sur la transformation des ressources et ne relève pas des défis de performances GraphQL plus larges tels que le dossier de requête, la mise en cache, le chargement de relations imbriquées profondes ou l'efficacité du réseau.
En revanche, les techniques d'optimisation GraphQL englobent une plus large gamme de stratégies, y compris la formulation de requête précise, les lots avec des outils tels que DatalOader, la mise en cache, la pagination et la gestion de la complexité, visant tous à réduire la charge du serveur, à minimiser les requêtes de base de données et à améliorer les temps de réponse en holistiquement.
Ainsi, `lorsque le téléchargement ()` complète mais ne remplace pas les approches d'optimisation GraphQL plus complètes qui abordent les performances à plusieurs couches de la pile API. Il est mieux considéré comme une micro-optimisation dans le contexte de l'orm de Laravel plutôt que comme une technique complète d'optimisation GraphQL.
Citations:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-it-run-like-a-rocket-performance-optimisation-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.tencentcloud.com/techpedia/101502
[6] https://stackoverflow.com/questions/49965081/how-do-i-use-wmended-for-deeper-than-one-level-Rellations
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-fetching-trategies-best-practices-for-performance-19bm
[8] https://hygraph.com/blog/graphql-performance
[9] https://www.youtube.com/watch?v=-6bdhd0ub3c
[10] https://allthingsopen.org/articles/optimized-graphql-data-fetching-trategies