Metoda `When Deaded ()` v Laravelu je pogojni pomočnik, ki se uporablja predvsem pri transformacijah virov, da vključuje povezane podatke le, če je razmerje že željno naloženo. Pomaga se izogniti nepotrebnim poizvedbam baze podatkov, tako da preveri, ali je razmerje pred dostopom do njega naloženo, s čimer prepreči težavo poizvedbe N+1 na serializacijski plasti virov. Vendar je omejena na preverjanje samo odnosov na prvi stopnji in samo po sebi ne samodejno prepiše ali optimizira globlje gnezdenih odnosov [6].
Če primerjamo `When Deaded ()` z drugimi tehnikami optimizacije GraphQL, se pojavi več razlik:
** 1. Namen in obseg
- `ko je nalagan ()` pogojni pomočnik na strani strežnika, osredotočen na učinkovito serializacijo zgovornih modelov v Laravelu, pri čemer zagotavlja, da so povezani podatki vključeni le, ko so predhodno naloženi. Gre za drobnozrnat nadzor na ravni virov/odziva.
- Nasprotno pa tehnike optimizacije GraphQL na splošno ciljajo na izvedbo poizvedb, pridobivanje podatkov in učinkovitost omrežja v celotnem življenjskem ciklu API, vključno z oblikovanjem poizvedb, šarže, predpomnjenje in vzorci dostopa do baze podatkov [1] [4] [5].
** 2. Ravnanje ugnezdenih odnosov
-`ko se naloži ()` bori z globljimi od odnosov med enim na ravni, ker samo preveri, ali je neposreden odnos naložen; Poglobljeni gnezdeni odnosi zahtevajo ročne preglede ali alternativne pristope [6].
- Graphql Optimizacije, kot je naslov podatkovnega nalaganja, učinkovito ugnezdene odnose s pregledom in predpomnjenjem klicev baze podatkov, da se prepreči problem N+1 na več ravneh pridobivanja podatkov [4] [7].
** 3. Poizvedba specifičnosti in prekomerna navidezna
- `ko je nalagan ()` ne vpliva na samo obliko poizvedbe; Nadzira le vključitev že obremenjenih odnosov v odgovor.
- Graphql spodbuja pisanje natančnih, osredotočenih poizvedb, ki zahtevajo le potrebna polja, kar zmanjšuje prekomerno navidezno in zmanjšuje velikosti obremenitve vnaprej [1] [8].
** 4. Serija in predpomnjenje
- `Ko naloži ()`, ne zagotavlja mehanizmov za šarž ali predpomnjenje.
-Tehnike optimizacije GraphQL običajno uporabljajo šaržo (npr. Združevanje več poizvedb v eno zahtevo) in predpomnjenje (tako na strani strežnika kot stranko) za zmanjšanje okroglih pasov in odvečnih podatkov, kar bistveno izboljšuje delovanje [1] [4] [5].
** 5. Upravljanje s poizvedbo in poizvedbo
- `ko je nalagan ()` ni povezan z nadzorom poizvedbe ali poizvedb.
- Učinkovitost grafa QL se pogosto izboljša z izvajanjem paginacije, da omeji velikost podatkov na poizvedbo in nastavite omejitve zahtevnosti poizvedb, da se prepreči, da bi se drage poizvedbe poslabšale [4] [9].
** Povzetek
`Ko je naloženo ()` koristno orodje znotraj Laravela za pogojno vključitev željnih odnosov v API odzivi, ki pomagajo preprečiti nepotrebne poizvedbe med serializacijo. Vendar gre za razmeroma ozko optimizacijo, osredotočeno na preoblikovanje virov in ne obravnava širših izzivov uspešnosti GraphQL, kot so šarž poizvedb, predpomnjenje, nalaganje globokega gnezdenja ali učinkovitost omrežja.
V nasprotju s tem tehnike optimizacije GraphQL vključujejo širši obseg strategij, vključno z natančno formulacijo poizvedb, šaržem z orodji, kot so podatkovno nalaganje, predpomnjenje, paginacija in upravljanje zapletenosti, vse namenjene zmanjšanju obremenitve strežnika, zmanjšanju poizvedb baze podatkov in izboljšanjem odzivnih časov.
Tako se `Ko naloži ()` dopolnjuje, vendar ne nadomesti bolj celovitih pristopov za optimizacijo GraphQL, ki se spopadajo z zmogljivostjo na več plasteh sklada API. Najbolje je gledati kot na mikro optimizacijo v Laravelovem Ormu kontekstu in ne kot celotno tehniko optimizacije GraphQL.
Navedbe:
[1] https://talent500.com/blog/grapql-make-it-run-like-a-pocket-performance-optimizacija-techniques/
[2] https://graphql.org/learn/performance/
[3] https://www.apollographql.com/blog/optimizing-your-graphql-request-waterfals
[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-whenload-for-eeper- than-One-Level-Relations
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-tata-fetch-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-fetting-Strategies