El método `whenloaded ()` en Laravel es un ayudante condicional utilizado principalmente en transformaciones de recursos para incluir datos relacionados solo si la relación ya se ha cargado ansioso. Ayuda a evitar consultas innecesarias de bases de datos al verificar si se carga una relación antes de acceder a ella, evitando así el problema de consulta N+1 en la capa de serialización de recursos. Sin embargo, se limita a verificar solo las relaciones de primer nivel y no se hace un lote ni optimiza automáticamente las relaciones anidadas más profundas [6].
Al comparar `whenloaded ()` con otras técnicas de optimización GraphQL, surgen varias distinciones:
** 1. Propósito y alcance
- `whenloaded ()` es un ayudante condicional del lado del servidor centrado en la serialización eficiente de los modelos elocuentes en Laravel, asegurando que los datos relacionados se incluyan solo cuando se precargan. Es un control de grano fino en el nivel de recurso/respuesta.
- Por el contrario, las técnicas de optimización GraphQL se dirigen ampliamente a la ejecución de la consulta, la obtención de datos y la eficiencia de la red en todo el ciclo de vida de la API, incluido el diseño de consultas, el lote, el almacenamiento en caché y los patrones de acceso a la base de datos [1] [4] [5].
** 2. Manejo de relaciones anidadas
-`whenloaded ()` luchas con relaciones más profundas que un nivel porque solo verifica si se carga una relación directa; Las relaciones anidadas más profundas requieren controles manuales o enfoques alternativos [6].
- Las optimizaciones de GraphQL como DataLoader abordan las relaciones anidadas de manera eficiente mediante las llamadas de la base de datos por lotes y almacenamiento en caché para evitar el problema N+1 en múltiples niveles de recuperación de datos [4] [7].
** 3. Especificidad de consulta y excesivo
- `whenloaded ()` no influye en la forma de la consulta en sí; Solo controla la inclusión de las relaciones ya cargadas en la respuesta.
- GraphQL fomenta la escritura de consultas precisas y enfocadas que solicitan solo campos necesarios, minimizando la exceso de descifrado y reduciendo el tamaño de la carga útil por adelantado [1] [8].
** 4. Lotes y almacenamiento en caché
- `whenloaded ()` no proporciona mecanismos por lotes o almacenamiento en caché.
-Las técnicas de optimización GraphQL comúnmente utilizan lotes (por ejemplo, combinando múltiples consultas en una solicitud) y almacenamiento en caché (tanto del servidor como del lado del cliente) para reducir las ondas redondas y la recuperación de datos redundantes, mejorando significativamente el rendimiento [1] [4] [5] [7].
** 5. Gestión de la complejidad de paginación y consultas
- `whenloaded ()` no está relacionado con los controles de complejidad de paginación o consulta.
- El rendimiento de GraphQL a menudo se mejora mediante la implementación de la paginación para limitar el tamaño de los datos por consulta y establecer límites de complejidad de consulta para evitar que consultas costosas degraden el servicio [4] [9].
**Resumen
`whenloaded ()` es una herramienta útil dentro de Laravel para la inclusión condicional de relaciones ansiosas en las respuestas de API, lo que ayuda a evitar consultas innecesarias durante la serialización. Sin embargo, es una optimización relativamente estrecha centrada en la transformación de recursos y no aborda desafíos de rendimiento GRAPHQL más amplios, como el lote de consulta, el almacenamiento en caché, la carga de relaciones anidadas profundas o la eficiencia de la red.
Por el contrario, las técnicas de optimización GraphQL abarcan una gama más amplia de estrategias que incluyen una formulación precisa de consultas, lotes con herramientas como DataLoader, almacenamiento en caché, paginación y gestión de complejidad, todos dirigidos a reducir la carga del servidor, minimizar las consultas de las bases de datos y mejorar los tiempos de respuesta de manera integral.
Por lo tanto, `whenloaded ()` se complementa pero no reemplaza los enfoques de optimización GraphQL más integrales que abordan el rendimiento en múltiples capas de la pila API. Se ve mejor como una micro-optimización dentro del contexto ORM de Laravel en lugar de una técnica completa de optimización GraphQL.
Citas:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-it-run-like-a-rocket-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-do-i-use-whenloaded-for-eperer-than-one-level-relations
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-fetching-stategies-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-strategies