Metoda `Whenload ()` în Laravel este un ajutor condiționat utilizat în principal în transformările resurselor pentru a include date conexe numai dacă relația a fost deja dornică încărcată. Ajută la evitarea întrebărilor inutile ale bazei de date, verificând dacă o relație este încărcată înainte de accesarea acesteia, prevenind astfel problema de interogare N+1 la stratul de serializare a resurselor. Cu toate acestea, se limitează la verificarea doar a relațiilor de prim nivel și nu în mod inerent lot sau optimizează automat relațiile cuibărite mai profunde [6].
Atunci când comparați `Whenload ()` cu alte tehnici de optimizare a GraphQL, apar mai multe distincții:
** 1. Scopul și domeniul de aplicare
- `Whenload ()` este un ajutor condiționat din partea serverului, axat pe serializarea eficientă a modelelor elocvente în Laravel, asigurându-se că datele conexe sunt incluse numai atunci când sunt preîncărcate. Este un control cu granulație fină la nivel de resursă/răspuns.
- În schimb, tehnicile de optimizare a GraphQL vizează în mare parte execuția interogării, preluarea datelor și eficiența rețelei pe întregul ciclu de viață API, inclusiv modelele de acces la interogare, loturi, cache și modele de acces la baza de date [1] [4] [5].
** 2. Manipularea relațiilor cuibărite
-`Whenload ()` se luptă cu relații mai profunde decât la unu, deoarece verifică numai dacă este încărcată o relație directă; Relațiile mai profunde cuibărit necesită verificări manuale sau abordări alternative [6].
- Optimizările GraphQL, cum ar fi Dataloader, se adresează eficient relațiile cuibărite, prin preluarea apelurilor bazei de date pentru a preveni problema N+1 pe mai multe niveluri de preluare a datelor [4] [7].
** 3. Specificitatea interogării și excesul
- `când este încărcat ()` nu influențează în sine forma de interogare; controlează doar includerea relațiilor deja încărcate în răspuns.
- GraphQL încurajează scrierea de interogări precise, concentrate, care solicită doar câmpuri necesare, minimizând excesul de suprapunere și reducerea dimensiunii sarcinii utile în avans [1] [8].
** 4. Lot și memorie în cache
- `Whenload ()` nu oferă mecanisme de lot sau memorie în cache.
-Tehnicile de optimizare a GraphQL utilizează în mod obișnuit loturile (de exemplu, combinând mai multe întrebări într-o singură solicitare) și memoria cache (atât pe partea serverului, cât și pe partea clientului) pentru a reduce rotunjirea și preluarea de date redundante, îmbunătățind semnificativ performanța [1] [4] [5] [7].
** 5. Paginație și gestionarea complexității interogării
- `Whenload ()` nu are legătură cu controalele de paginare sau complexitate de interogare.
- Performanța GraphQL este adesea îmbunătățită prin implementarea paginată pentru a limita dimensiunea datelor pe interogare și setarea limitelor de complexitate a interogării pentru a preveni interogările scumpe să degradeze serviciul de degradare [4] [9].
**Rezumat
`Whenload ()` este un instrument util în Laravel pentru includerea condiționată a relațiilor încărcate cu dorință în răspunsurile API, contribuind la evitarea întrebărilor inutile în timpul serializării. Cu toate acestea, este o optimizare relativ restrânsă axată pe transformarea resurselor și nu abordează provocări mai largi ale performanței GraphQL, cum ar fi loturile de interogare, memoria în cache, încărcarea profundă a relațiilor cuibărită sau eficiența rețelei.
În schimb, tehnicile de optimizare a GraphQL cuprind o gamă mai largă de strategii, inclusiv o formulare precisă de interogare, lotând cu instrumente precum Dataloader, memoria cache, paginarea și gestionarea complexității, toate destinate reducerii încărcării serverului, minimizarea întrebărilor bazei de date și îmbunătățirea timpului de răspuns în mod holistic.
Astfel, `Whenload () completează, dar nu înlocuiește abordările mai cuprinzătoare de optimizare a graficului care abordează performanța la mai multe straturi ale stivei API. Este cel mai bine privit ca o micro-optimizare în contextul Laravel, mai degrabă decât o tehnică completă de optimizare a graficului.
Citări:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-it-run-hun-a-hocket-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.tencentcloud.com/techpedia/101502
[6] https://stackoverflow.com/questions/49965081/how-lo-i-use-whenloadload-for-deeper-than-one-s-s-srevel-relations
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-etching-strategii-best-practics-for-performance-19bm
[8] https://hygraph.com/blog/graphql-performance
[9] https://www.youtube.com/watch?v=-6bdhd0ub3c
[10] https://allthingsosen.org/articles/optimized-graphql-data-getching-strategii