Metóda `whenloaded ()` v Laravele je podmienečný pomocník používaný predovšetkým v transformáciách zdrojov na zahrnutie súvisiacich údajov iba vtedy, ak už bol vzťah dychtivý načítaný. Pomáha sa vyhnúť zbytočným databázovým dotazom kontrolou, či je vzťah načítaný pred prístupom k nemu, čím sa bráni problému s dotazom N+1 vo vrstve serializácie zdrojov. Je však obmedzené na kontrolu iba vzťahov na prvej úrovni a automaticky sa nezasiahnuté hlbšie vnorené vzťahy [6].
Pri porovnaní `pri načítaní ()` s inými technikami optimalizácie GraphQL sa objaví niekoľko rozdielov:
** 1. Účel
- `whenloaded ()` je podmienečný pomocník na strane servera zameraný na efektívnu sériáciu výrečných modelov v Laravel, čím sa zabezpečuje, že súvisiace údaje sú zahrnuté iba v porovnaní. Je to jemnozrnná kontrola na úrovni zdrojov/odozvy.
- Naopak, techniky optimalizácie GraphQL sa všeobecne zameriavajú na vykonávanie dotazov, načítanie údajov a účinnosť siete v celom životnom cykle API vrátane vzorov dotazov, dávky, ukladania do vyrovnávacej pamäte a vzorov prístupu k databáze [1] [4] [5].
** 2. Riešenie vnorených vzťahov
-`Pri načítaní ()` Bojuje s hlbšími vzťahmi ako na úrovni jednej, pretože kontroluje, či je priamy vzťah načítaný; Hlbšie vnorené vzťahy vyžadujú manuálne kontroly alebo alternatívne prístupy [6].
- Optimalizácie GraphQL, ako je DataLoader Adress vnorené vzťahy efektívne pomocou dávkových a ukladajúcich sa do vyrovnávacej pamäte, aby sa zabránilo problému N+1 na viacerých úrovniach načítania údajov [4] [7].
** 3. Špecificita dotazu a nadmerné pritiahnutie
- `Pri načítaní ()` neovplyvňuje samotný tvar dotazu; Riadi iba zahrnutie už zaťažených vzťahov do odpovede.
- GraphQL podporuje presné písanie, zamerané dotazy, ktoré požadujú iba potrebné polia, minimalizujú nadmerné priťahovanie a zníženie veľkosti užitočného zaťaženia vopred [1] [8].
** 4. Dávka
- `Pri načítaní ()` neposkytuje mechanizmy na dávkovanie alebo ukladanie do vyrovnávacej pamäte.
-Techniky optimalizácie GraphQL bežne používajú dávky (napr. Kombinácia viacerých dotazov do jednej požiadavky) a ukladanie do vyrovnávacej pamäte (strana servera aj na strane klienta) na zníženie spiatočných úlovkov a redundantných načítaní údajov, čo je výrazne zlepšenie výkonu [1] [4] [7].
** 5. Správa zložitosti stránky a zložitosti dotazov
- `Pri načítaní ()` nesúvisí s kontrolami zložitosti paginácie alebo dotazu.
- Výkon GraphQL sa často vylepšuje implementáciou stránky na obmedzenie veľkosti údajov na dotaz a stanovením limitov zložitosti dotazu, aby sa zabránilo nákladným dopytom z degradujúcej služby [4] [9].
** Zhrnutie
`Pri načítaní ()` je užitočný nástroj v rámci Laravelu na podmienečné zahrnutie dychtivých vzťahov do reakcií API, čo pomáha vyhnúť sa zbytočným dotazom počas serializácie. Je to však relatívne úzka optimalizácia zameraná na transformáciu zdrojov a nerieši širšie problémy s výkonom GraphQL, ako sú dávky dotazov, ukladanie do vyrovnávacej pamäte, hlboké vnorené zaťaženie vzťahov alebo efektívnosť siete.
Naopak, techniky optimalizácie GraphQL zahŕňajú širšiu škálu stratégií vrátane presnej formulácie dotazov, dávky s nástrojmi, ako je dataloader, ukladanie do vyrovnávacej pamäte, stránka a správa zložitosti, všetko zamerané na zníženie zaťaženia servera, minimalizáciu dopytov databáz a zlepšenie časov odozvy holisticky.
Preto „pri načítaní ()“ dopĺňa, ale nenahrádza komplexnejšie prístupy k optimalizácii grafov, ktoré riešia výkon vo viacerých vrstvách zásobníka API. Najlepšie sa vníma skôr ako mikrooptimalizácia v Laravelovom kontexte, než ako úplná technika optimalizácie GraphQL.
Citácie:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-it-run---a-rocket-performance-optimization-techniques/
[2] https://graphql.org/learn/performance/
[3] https://www.apollographql.com/blog/optimization-your-graphql-request-waterfalls
[4] https://dev.to/ndulue/how-to-ptimize-graphql-queries-for-better-performance-30e
[5] https://www.tencentcloud.com/techpedia/101502
[6] https://stackoverflow.com/questions/49965081/how-do-i-i-use-wenloaded-for-deper----ene-evel-relations
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-fetching-trategies-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-trategies