Метод `при загрузке ()` в Ларавеле является условным помощником, используемым главным образом в преобразовании ресурсов, чтобы включать связанные данные только в том случае, если взаимосвязь уже стремилась нагружена. Это помогает избежать ненужных запросов базы данных, проверяя, загружается ли соотношение до получения доступа, тем самым предотвращая задачу запроса n+1 на уровне сериализации ресурса. Тем не менее, он ограничивается проверкой только отношений первого уровня и не является по своей сути, автоматически не оптимизирует более глубокие вложенные отношения [6].
При сравнении `при загрузке ()` с другими методами оптимизации графика, появляются несколько различий:
** 1. Цель и масштаб
- `При загрузке ()`- это серверная условная помощника, сфокусированный на эффективной сериализации красноречивых моделей в Laravel, обеспечивающих включение связанных данных только при предварительном загрузке. Это мелкозернистый контроль на уровне ресурса/ответа.
- В отличие от этого, методы оптимизации GraphQL в широком смысле нацелены на выполнение запросов, извлечение данных и эффективность сети на протяжении всего жизненного цикла API, включая дизайн запросов, пакетирование, кэширование и паттерны доступа к базе данных [1] [4] [5].
** 2. Обработка вложенных отношений
-`При загрузке ()` борется с отношениями более глубоких, чем один, потому что он проверяет, только если загружается прямое отношение; Более глубокие вложенные отношения требуют ручных проверок или альтернативных подходов [6].
- Оптимизация GraphQL, такие как адрес DataLoader, вложенные вложенные отношения, эффективно путем вызовов базы данных окраски и кэширования, чтобы предотвратить проблему N+1 на нескольких уровнях извлечения данных [4] [7].
** 3. Специфичность запроса и переизбытка
- `При загрузке ()` не влияет на саму форму запроса; Он контролирует только включение уже загруженных отношений в ответ.
- GraphQL поощряет написание точных, целенаправленных запросов, которые запрашивают только необходимые поля, сводя к минимуму чрезмерное извлечение и сокращение размера полезной нагрузки заранее [1] [8].
** 4. Партия и кэширование
- `При загрузке ()` не предоставляет механизмы партии или кэширования.
-Методы оптимизации GraphQL обычно используют пакет (например, объединение нескольких запросов в один запрос) и кэширование (как на стороне сервера, так и на стороне клиента), чтобы уменьшить обратные познания и избыточные данные, значительно повышая производительность [1] [4] [5] [7].
** 5. Управление сложности страданий и сложности запросов
- `При загрузке ()` не связан с контролем сложности страниц или сложности запросов.
- Производительность graphQL часто повышается за счет реализации страниц для ограничения размера данных на запрос и установления ограничений сложности запроса, чтобы предотвратить дорогие запросы разжигать услуги [4] [9].
**Краткое содержание
`При загрузке ()` является полезным инструментом в Ларавеле для условного включения нетерпеливых загруженных отношений в ответы API, помогая избежать ненужных запросов во время сериализации. Тем не менее, это относительно узкая оптимизация, ориентированная на преобразование ресурсов, и не решает более широкие проблемы с производительностью GraphQL, такие как партия запросов, кэширование, глубокая загрузка отношений или эффективность сети.
Напротив, методы оптимизации GraphQL охватывают более широкий спектр стратегий, включая точную формулировку запросов, составление таких инструментов, как DataLoader, кэширование, лиц и управление сложности, причем все они направлены на снижение нагрузки на сервер, минимизация запросов базы данных и улучшение времени отклика.
Таким образом, `при загрузке ()` дополняет, но не заменяет более комплексные подходы к оптимизации GraphQL, которые справляются с производительностью на нескольких слоях стека API. Его лучше всего рассматривать как микрооптимизация в контексте Laravelâ or orm, а не полную технику оптимизации графика.
Цитаты:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-it-run-like-arocket-performance-optimization-techniques/
[2] https://graphql.org/learn/performance/
[3] https://www.apolrographql.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-use-whenloaded-for-dieper-han-one-уровни
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-chest-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-graphql-data-chetching strategies