A „Whiled ()” módszer a Laravel -ben egy feltételes segítő, amelyet elsősorban az erőforrás -transzformációkban használnak, hogy a kapcsolódó adatokat csak akkor tartalmazzák, ha a kapcsolat már lelkes volt. Segít elkerülni a felesleges adatbázis -lekérdezéseket azáltal, hogy ellenőrizze, hogy a hozzáférés előtt van -e egy kapcsolat, ezáltal megakadályozva az N+1 lekérdezési problémát az erőforrás -sorosítási rétegen. Ez azonban csak az első szintű kapcsolatok ellenőrzésére korlátozódik, és eredendően nem kötőjel vagy optimalizálja a mélyebb beágyazott kapcsolatokat automatikusan [6].
Amikor a „Whtaded ()” összehasonlítása más GraphQL optimalizálási technikákkal, számos megkülönböztetés jelentkezik:
** 1. Cél és hatókör
- `WHODEDED ()` egy szerveroldali feltételes segítő, amely az ékesszóló modellek hatékony sorosítására összpontosít a Laravelben, biztosítva, hogy a kapcsolódó adatok csak az előterhelés esetén szerepeljenek. Ez egy finom szemcsés vezérlés az erőforrás/válasz szintjén.
- Ezzel szemben a GraphQL optimalizálási technikák széles körben megcélozzák a lekérdezés végrehajtását, az adatok letöltését és a hálózati hatékonyságot az egész API életciklusában, beleértve a lekérdezés kialakítását, a tételeket, a gyorsítótárazást és az adatbázis -hozzáférési mintákat [1] [4] [5].
** 2. A beágyazott kapcsolatok kezelése
-`Ha ()` `` küzd a mélyebb, mint egy-szintű kapcsolatokkal, mivel csak ellenőrzi, hogy a közvetlen kapcsolat betöltődik-e; A mélyebb beágyazott kapcsolatok kézi ellenőrzéseket vagy alternatív megközelítéseket igényelnek [6].
- A GRAPHQL optimalizálások, mint például a DataLoader, a beágyazott kapcsolatok hatékonyan címezve az adatbázis -hívások tételével és gyorsítótárazásával, hogy megakadályozzák az N+1 problémát az adatok több szintjén [4] [7].
** 3. Lekérdezés-specifitás és túllépés
- `Ha ()` `nem befolyásolja magát a lekérdezés alakját; Csak ellenőrzi a már betöltött kapcsolatok beépítését a válaszba.
- A GraphQL ösztönzi a pontos, összpontosított lekérdezéseket, amelyek csak a szükséges mezőket kérik, minimalizálják a túlterhelést és csökkentik a hasznos teher méretét [1] [8].
** 4. Kötegelés és gyorsítótárazás
- `Ha ()` `nem nyújt kötő- vagy gyorsítótárazási mechanizmusokat.
-A GRAPHQL optimalizálási technikák általában használják a kötegelést (például a több lekérdezés egy kérésbe történő kombinálását) és a gyorsítótárazást (mind a szerveroldali, mind az ügyféloldal) az oda-vissza és a redundáns adatok letöltésére, jelentősen javítva a teljesítményt [1] [4] [5] [7].
** 5. Lapozás és lekérdezés bonyolultságkezelés
- `Ha () ()` nem kapcsolódik a lapokhoz vagy a lekérdezés komplexitási ellenőrzéséhez.
- A GRAPHQL teljesítményét gyakran javítja a lapok végrehajtása, hogy korlátozza az adatméretet a lekérdezésenként, és a lekérdezés komplexitási korlátjait meghatározza, hogy megakadályozzák a drága lekérdezések megalázó szolgáltatását [4] [9].
** Összegzés
A „Whiled ()” hasznos eszköz a Laravel-en belül a lelkes terhelésű kapcsolatok feltételes beillesztésére az API-válaszokba, segítve a felesleges lekérdezések elkerülését a sorosítás során. Ez azonban egy viszonylag szűk optimalizálás, amely az erőforrás -átalakulásra összpontosít, és nem foglalkozik a szélesebb körű GraphQL teljesítmény kihívásokkal, mint például a lekérdezés -kötegelés, a gyorsítótárazás, a mély beágyazott reláció betöltése vagy a hálózati hatékonyság.
Ezzel szemben a GraphQL optimalizálási technikák a stratégiák szélesebb skáláját foglalják magukban, beleértve a pontos lekérdezés -készítményt, az olyan eszközökkel kötődő eszközöket, mint például a DataLoader, a gyorsítótárazás, a lapok és a bonyolultságkezelés, mindegyik célja a szerver terhelésének csökkentése, az adatbázis -lekérdezések minimalizálása és a válaszidő javítása.
Így a "Whened ()" kiegészítések, de nem helyettesítik az átfogóbb GraphQL optimalizálási megközelítéseket, amelyek az API -verem több rétegén kezelik a teljesítményt. A legjobban mikro-optimalizációnak tekintik a Laravel ORM kontextusában, nem pedig a teljes GraphQL optimalizálási technikának.
Idézetek:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-itrun-like-a-rocket-pleformance-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-pleformance-30e
[5] https://www.tencentcloud.com/techpedia/101502
[6] https://stackoverflow.com/questions/49965081/how-do-use-whenloaded-for-deeper-than-one-szintkapcsolatok
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-tching-strategies-bestpractes-for-pleformance-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