Phương thức `whloaded ()` trong laravel là một trình trợ giúp có điều kiện được sử dụng chủ yếu trong các phép biến đổi tài nguyên để chỉ bao gồm dữ liệu liên quan nếu mối quan hệ đã được tải háo hức. Nó giúp tránh các truy vấn cơ sở dữ liệu không cần thiết bằng cách kiểm tra xem mối quan hệ có được tải trước khi truy cập nó không, do đó ngăn chặn vấn đề truy vấn N+1 ở lớp tuần tự hóa tài nguyên. Tuy nhiên, nó chỉ giới hạn khi chỉ kiểm tra các quan hệ cấp một và không tự động không phải là hàng loạt hoặc tối ưu hóa các mối quan hệ lồng nhau sâu hơn [6].
Khi so sánh `whloaded ()` với các kỹ thuật tối ưu hóa graphQL khác, một số phân biệt xuất hiện:
** 1. Mục đích và phạm vi
- `whloaded ()` là một trình trợ giúp có điều kiện phía máy chủ tập trung vào việc tuần tự hóa hiệu quả các mô hình hùng biện trong Laravel, đảm bảo rằng dữ liệu liên quan chỉ được bao gồm khi được tải trước. Nó là một điều khiển hạt mịn ở cấp độ tài nguyên/phản hồi.
- Ngược lại, các kỹ thuật tối ưu hóa GraphQL nhắm mục tiêu rộng rãi thực thi truy vấn, tìm nạp dữ liệu và hiệu quả mạng trong toàn bộ vòng đời API, bao gồm thiết kế truy vấn, ghép, bộ nhớ đệm và truy cập cơ sở dữ liệu [1] [4] [5].
** 2. Xử lý các mối quan hệ lồng nhau
-`Khi tải ()` đấu tranh với các mối quan hệ sâu sắc hơn một cấp vì nó chỉ kiểm tra xem một mối quan hệ trực tiếp có được tải không; Quan hệ lồng sâu hơn yêu cầu kiểm tra thủ công hoặc phương pháp thay thế [6].
- Tối ưu hóa GraphQL như địa chỉ Dataloader được lồng nhau một cách hiệu quả bằng cách các cuộc gọi cơ sở dữ liệu hàng loạt và lưu trữ để ngăn chặn vấn đề N+1 trên nhiều cấp độ tìm nạp dữ liệu [4] [7].
** 3. Tính cụ thể truy vấn và tìm kiếm quá mức
- `Khi tải ()` không ảnh hưởng đến chính hình dạng truy vấn; Nó chỉ kiểm soát bao gồm các mối quan hệ đã được tải trong phản hồi.
- GraphQL khuyến khích việc viết chính xác, các truy vấn tập trung chỉ yêu cầu các trường cần thiết, giảm thiểu việc tìm kiếm quá mức và giảm kích thước tải trọng trước [1] [8].
** 4. Batching và bộ nhớ đệm
- `Khi tải ()` không cung cấp các cơ chế hàng loạt hoặc bộ nhớ đệm.
-Các kỹ thuật tối ưu hóa GraphQL thường sử dụng Batching (ví dụ: kết hợp nhiều truy vấn vào một yêu cầu) và bộ nhớ đệm (cả phía máy chủ và phía máy khách) để giảm dữ liệu và tìm nạp dữ liệu dự phòng, cải thiện đáng kể hiệu suất [1] [4] [5] [7].
** 5. Quản lý độ phức tạp của Pagination và truy vấn
- `Khi tải ()` không liên quan đến các điều khiển độ phức tạp của phân trang hoặc truy vấn.
- Hiệu suất GraphQL thường được tăng cường bằng cách thực hiện phân trang để hạn chế kích thước dữ liệu trên mỗi truy vấn và thiết lập các giới hạn độ phức tạp truy vấn để ngăn các truy vấn đắt tiền khỏi dịch vụ xuống cấp [4] [9].
**Bản tóm tắt
`Khi tải ()` là một công cụ hữu ích trong Laravel để có điều kiện bao gồm các mối quan hệ được tải lên trong các phản hồi API, giúp tránh các truy vấn không cần thiết trong quá trình tuần tự hóa. Tuy nhiên, đó là một tối ưu hóa tương đối hẹp tập trung vào chuyển đổi tài nguyên và không giải quyết các thách thức về hiệu suất GraphQL rộng hơn như đợt truy vấn, bộ nhớ đệm, tải quan hệ lồng nhau sâu hoặc hiệu quả mạng.
Ngược lại, các kỹ thuật tối ưu hóa GraphQL bao gồm một loạt các chiến lược bao gồm công thức truy vấn chính xác, hàng loạt các công cụ như Dataloader, bộ nhớ đệm, phân trang và quản lý độ phức tạp, tất cả đều nhằm mục đích giảm tải máy chủ, giảm thiểu truy vấn cơ sở dữ liệu và cải thiện thời gian phản hồi.
Do đó, `whi tải ()` bổ sung nhưng không thay thế các phương pháp tối ưu hóa đồ thị toàn diện hơn để giải quyết hiệu suất tại nhiều lớp của ngăn xếp API. Nó được xem tốt nhất như là một mức tối ưu hóa vi mô trong bối cảnh ORM của Laravel chứ không phải là một kỹ thuật tối ưu hóa GraphQL đầy đủ.
Trích dẫn:
.
[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-deeper-than-one-level-relations
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-fetching-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-fetching-strategies