Metoda „Whenloaded ()` w Laravel jest pomocnikiem warunkowym używanym przede wszystkim w transformacjach zasobów w celu uwzględnienia powiązanych danych tylko wtedy, gdy związek został już załadowany. Pomaga uniknąć niepotrzebnych zapytań bazy danych, sprawdzając, czy relacja jest załadowana przed dostępem do niej, zapobiegając w ten sposób problemu zapytania N+1 w warstwie serializacji zasobów. Jednak ogranicza się to do sprawdzania wyłącznie relacji pierwszego poziomu i nie z natury poradzi sobie ani nie optymalizuje automatycznie głębszych relacji zagnieżdżonych [6].
Porównując `` Whenloaded () z innymi technikami optymalizacji Graphql, pojawia się kilka rozróżnień:
** 1. Cel i zakres
- `` Whenloaded () `to pomocnik warunkowy po stronie serwera, który skupił się na wydajnej serializacji elokwentnych modeli w Laravel, zapewniając, że powiązane dane są uwzględniane tylko po wstępnej ładowaniu. Jest to drobna kontrola na poziomie zasobu/odpowiedzi.
- Natomiast techniki optymalizacji GraphQL szeroko ukierunkowane na wykonywanie zapytania, pobieranie danych i wydajność sieci w całym cyklu życia API, w tym wzorce zapytań, partii, buforowania i dostępu do bazy danych [1] [4] [5].
** 2. Obsługa zagnieżdżonych relacji
-`` Whenloaded () „zmaga się z relacjami głęboko niż jeden na poziomie, ponieważ sprawdza tylko wtedy, gdy załadowana jest bezpośrednia relacja; Głębsze relacje zagnieżdżone wymagają kontroli ręcznych lub podejść alternatywnych [6].
- Optymalizacje GraphQL, takie jak relacje zagnieżdżone przez DataSaLoader, poprzez porażanie i buforowanie wywołania bazy danych, aby zapobiec problemowi N+1 na wielu poziomach pobierania danych [4] [7].
** 3. Specyficzność zapytania i nadmierne pobieranie
- `` Wheloaded () 'nie wpływa na sam kształt zapytania; Kontroluje tylko włączenie już załadowanych relacji do odpowiedzi.
- GraphQL zachęca do pisania precyzyjnych, skoncentrowanych zapytań, które żądają tylko niezbędnych pól, minimalizowanie nadmiernego zwalczania i zmniejszania rozmiaru ładunku z góry [1] [8].
** 4. Partia i buforowanie
- `` Wheloaded () 'nie zapewnia mechanizmów partii ani buforowania.
-Techniki optymalizacji GraphQL powszechnie wykorzystują partię (np. Łączenie wielu zapytań w jedno żądanie) i buforowanie (zarówno po stronie serwera, jak i po stronie klienta) w celu zmniejszenia obiektów okrągłych i zbędnych pobierania danych, znacznie poprawiając wydajność [1] [4] [5] [7].
** 5. Pagination and Query Management
- `` Whenloaded () `nie jest związane z kontrolą paginacji lub złożoności zapytania.
- Wydajność GraphQL jest często zwiększana poprzez wdrożenie paginacji w celu ograniczenia wielkości danych na zapytanie i ustalanie limitów złożoności zapytania, aby zapobiec kosztownym zapytaniom degradacji [4] [9].
**Streszczenie
`` Wheloaded () 'jest przydatnym narzędziem w Laravel do warunkowego włączenia chętnych relacji w odpowiedzi API, pomagając uniknąć niepotrzebnych zapytań podczas serializacji. Jest to jednak stosunkowo wąska optymalizacja koncentrująca się na transformacji zasobów i nie dotyczy szerszych wyzwań związanych z wydajnością GraphQL, takimi jak partia zapytań, buforowanie, głębokie zagnieżdżone relacje lub wydajność sieci.
Natomiast techniki optymalizacji GraphQL obejmują szerszy zakres strategii, w tym precyzyjne sformułowanie zapytań, partię z narzędziami takimi jak DataSaloader, buforowanie, paginacja i zarządzanie złożonością, wszystkie mające na celu ograniczenie ładowania serwera, minimalizację zapytań bazy danych oraz ulepszanie czasów reakcji.
Zatem `` W przypadku ładowania () `uzupełnia, ale nie zastępuje bardziej kompleksowych podejść optymalizacji GraphQL, które zajmują się wydajnością w wielu warstwach stosu API. Najlepiej jest go postrzegać jako mikro optymalizację w kontekście ORM Laravel, a nie pełną technikę optymalizacji GraphQL.
Cytaty:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-it-run--liklike-a-rocket-performance-optimization-echniques/
[2] https://graphql.org/learn/performance/
[3] https://www.apollographql.com/blog/optimizing-your-grafql-request-waterfalls
[4] https://dev.to/ndulue/how-to-optimize-draphql-queries-for-better-performance-30e
[5] https://www.tencentcloud.com/techpedia/101502
[6] https://stackoverflow.com/questions/49965081/how-do-i-use-henloaded-for-deeper-than-one-one-level-relacje
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-fetching-strategies-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-grafql-data-fetching-strategies