„Kai„ Laravel “metodas yra apkrautas ()„ Laravel “, yra sąlyginis pagalbininkas, visų pirma naudojamas išteklių transformacijose, įtraukiant susijusius duomenis tik tuo atveju, jei santykis jau buvo nekantrus. Tai padeda išvengti nereikalingų duomenų bazių užklausų, patikrinant, ar prieš patekant į jį įkeliamas santykis, taip užkirsti kelią N+1 užklausos problemai išteklių serializacijos sluoksnyje. Tačiau tai apsiriboja tik pirmojo lygio santykių tikrinimu ir automatiškai neįsivaizduoja ir optimizuoja gilesnių įdėtų santykių [6].
Palyginus „kai pakrauta ()„ su kitais „GraphQL“ optimizavimo metodais, atsiranda keli skirtumai:
** 1. Tikslas ir taikymo sritis
- „Kai pakraunama ()` yra serverio sąlyginis pagalbininkas, orientuotas į veiksmingą iškalbingų modelių serializavimą „Laravel“, užtikrinant, kad susiję duomenys yra įtraukti tik iš anksto įkeldami. Tai yra smulkiagrūdis valdymas išteklių/atsakymų lygiu.
- Atvirkščiai, „GraphQL“ optimizavimo metodai iš esmės nukreiptos į užklausų vykdymą, duomenų rinkimą ir tinklo efektyvumą visame API gyvavimo cikle, įskaitant užklausų projektavimą, paketą, talpyklos kaupimą ir duomenų bazių prieigos modelius [1] [4] [5].
** 2. Į lizdų santykių tvarkymas
-„Kai pakrauta ()„ kovoja su gilesniais nei vieno lygio santykiais, nes jis tikrina tik tai, kad įkeliamas tiesioginis santykis; Gilesniems įdedamiems santykiams reikalingi rankiniai patikrinimai arba alternatyvūs metodai [6].
- „GraphQL“ optimizavimai, tokie kaip „Dataloader“, efektyviai adresuoja įdėtus ryšius, pakeldami ir talpyklos duomenų bazės skambučius, kad būtų išvengta N+1 problemos keliuose duomenų rinkimo lygiuose [4] [7].
** 3. Užklausos specifiškumas ir per didelis
- „Kai pakraunama ()` nedaro įtakos pati užklausos formai; Tai tik kontroliuoja jau įkrautų santykių įtraukimą į atsakymą.
- „GraphQL“ skatina tiksliai rašyti, sutelktas užklausas, kurios prašo tik būtinų laukų, sumažinant per didelę veiklą ir sumažinant naudingo krovinio dydį iš anksto [1] [8].
** 4. Partijos ir talpyklos kaupimas
- „Kai pakraunama ()` nesuteikia partijų ar talpyklos mechanizmų.
-„GraphQL“ optimizavimo metodai dažniausiai naudoja paketus (pvz., Derinant kelis klausimus į vieną užklausą) ir talpyklos (tiek serverio, tiek kliento pusės), kad būtų sumažintos apvalios ir nereikalingos duomenų gavimo, žymiai pagerinant našumą [1] [4] [5] [7].
** 5. Pateikimas ir užklausų sudėtingumo valdymas
- „Kai pakraunami ()` nesusiję su puslapiais ar užklausų sudėtingumo valdikliais.
- „GraphQL“ našumas dažnai patobulinamas įgyvendinant puslapius, kad būtų apribotas duomenų dydis už užklausą ir nustato užklausos sudėtingumo ribas, kad būtų išvengta brangių užklausų žeminimo paslaugų [4] [9].
** Santrauka
„Kai pakraunama ()„ Laravel “yra naudinga priemonė sąlygiškai įtraukiant nekantrius ryšius į API atsakymus, padedant išvengti nereikalingų užklausų serializacijos metu. Tačiau tai yra gana siauros optimizavimas, orientuotas į išteklių transformaciją ir nenagrinėja platesnių „GraphQL“ našumo iššūkių, tokių kaip užklausų paketas, talpyklos kaupimas, gilus įdėtas santykis ar tinklo efektyvumas.
Priešingai, „GraphQL“ optimizavimo metodai apima platesnę strategijų spektrą, įskaitant tikslų užklausų formulavimą, paketą su tokiomis priemonėmis kaip „Dataloader“, talpyklos kaupimas, puslapiai ir sudėtingumo valdymas, kuriais siekiama sumažinti serverio apkrovą, sumažinti duomenų bazių užklausas ir pagerinti atsakymo laiką holistiškai.
Taigi, „kai pakrauta ()„ papildo, bet nepakeičia išsamesnių „GraphQL“ optimizavimo metodų, kuriais siekiama atlikti našumą keliuose API kamino sluoksniuose. Tai geriausia žiūrėti kaip į mikro optimizavimą „Laravel“ ORM kontekste, o ne kaip pilną „GraphQL“ optimizavimo techniką.
Citatos:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-it-run-line-a- rocket-performance-optimization-techniques/
[2] https://graphql.org/learn/performance/
[3] https://www.apollographql.com/blog/optimizing-your-graphql-request-naterfalls
[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-wenloaded-for-deeper-than-one-one-level-relations
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimed-graphql-data-fetching-strategies-best-practices-for-phor-phor-quform-19bm
[8] https://hygraph.com/blog/graphql-performance
[9] https://www.youtube.com/watch?v=-6BDHD0UB3C
[10] https://allthingsopen.org/articles/optimed-graphql-data-fetching-strategies