เมธอด `whenloaded ()` ใน Laravel เป็นตัวช่วยตามเงื่อนไขที่ใช้เป็นหลักในการแปลงทรัพยากรเพื่อรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องเฉพาะในกรณีที่ความสัมพันธ์ได้รับการโหลดแล้ว ช่วยหลีกเลี่ยงการสืบค้นฐานข้อมูลที่ไม่จำเป็นโดยการตรวจสอบว่ามีการโหลดความสัมพันธ์ก่อนที่จะเข้าถึงหรือไม่ดังนั้นจึงป้องกันปัญหาการสืบค้น N+1 ที่เลเยอร์การทำให้เป็นอนุกรมทรัพยากร อย่างไรก็ตามมัน จำกัด อยู่ที่การตรวจสอบความสัมพันธ์ระดับแรกเท่านั้นและไม่ได้เป็นแบทช์โดยเนื้อแท้หรือเพิ่มประสิทธิภาพความสัมพันธ์ที่ซ้อนกันลึกโดยอัตโนมัติ [6]
เมื่อเปรียบเทียบ `` เมื่อ loaded () `กับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ GraphQL อื่น ๆ ความแตกต่างหลายประการเกิดขึ้น:
** 1. วัตถุประสงค์และขอบเขต
- `เมื่อโหลด ()` เป็นตัวช่วยด้านเซิร์ฟเวอร์ที่มุ่งเน้นไปที่การทำให้เป็นอนุกรมที่มีประสิทธิภาพของแบบจำลองที่มีคารมคมคายใน Laravel เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่เกี่ยวข้องนั้นรวมอยู่เมื่อโหลดล่วงหน้าเท่านั้น มันเป็นตัวควบคุมที่ละเอียดในระดับทรัพยากร/การตอบสนอง
- ในทางตรงกันข้ามเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ GraphQL การดำเนินการค้นหาแบบสอบถามเป้าหมายในวงกว้างการดึงข้อมูลและประสิทธิภาพของเครือข่ายในวงจรชีวิต API ทั้งหมดรวมถึงการออกแบบการสืบค้นการแบทช์การแคชและรูปแบบการเข้าถึงฐานข้อมูล [1] [4] [5]
** 2. การจัดการความสัมพันธ์ที่ซ้อนกัน
-`` เมื่อโหลด () `การดิ้นรนกับความสัมพันธ์ที่ลึกกว่าหนึ่งระดับเพราะจะตรวจสอบเฉพาะว่ามีการโหลดความสัมพันธ์โดยตรงเท่านั้น ความสัมพันธ์ที่ซ้อนกันลึกต้องการการตรวจสอบด้วยตนเองหรือวิธีการทางเลือก [6]
- การเพิ่มประสิทธิภาพ graphQL เช่นที่อยู่ Dataloader ที่อยู่สัมพันธ์ที่ซ้อนกันอย่างมีประสิทธิภาพโดยการเรียกใช้การแบตช์และฐานข้อมูลแคชเพื่อป้องกันปัญหา N+1 ในการดึงข้อมูลหลายระดับ [4] [7]
** 3. ความจำเพาะของคำถามและการดึงข้อมูลมากเกินไป
- `` เมื่อโหลด () `ไม่ส่งผลต่อรูปร่างแบบสอบถามเอง มันควบคุมการรวมความสัมพันธ์ที่โหลดแล้วในการตอบสนองเท่านั้น
- GraphQL ส่งเสริมการเขียนแบบสอบถามที่แม่นยำและมุ่งเน้นที่ร้องขอเฉพาะฟิลด์ที่จำเป็นลดขนาดการดึงและลดขนาดน้ำหนักบรรทุกล่วงหน้า [1] [8]
** 4. การแบตช์และแคช
- `` เมื่อโหลด () `ไม่มีกลไกการแบทช์หรือการแคช
-เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ GraphQL โดยทั่วไปใช้การแบทช์ (เช่นการรวมการสืบค้นหลายรายการเป็นหนึ่งคำขอ) และการแคช (ทั้งฝั่งเซิร์ฟเวอร์และฝั่งไคลเอ็นต์) เพื่อลดการโทรกลับและการดึงข้อมูลซ้ำซ้อนช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ [1] [4] [5] [7]
** 5. การจัดการความซับซ้อนและการสืบค้น
- `` เมื่อโหลด () `ไม่เกี่ยวข้องกับการแบ่งหน้าหรือการควบคุมความซับซ้อนของการสืบค้น
- ประสิทธิภาพของ GraphQL มักได้รับการปรับปรุงโดยการใช้การแบ่งแยกเพื่อ จำกัด ขนาดข้อมูลต่อการสืบค้นและการตั้งค่าขีด จำกัด ความซับซ้อนของการสืบค้นเพื่อป้องกันการสืบค้นที่มีราคาแพงจากการลดราคาบริการ [4] [9]
**สรุป
`` เมื่อโหลด () `เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ภายใน Laravel สำหรับการรวมความสัมพันธ์ที่เต็มไปด้วยความกระตือรือร้นในการตอบสนอง API ช่วยหลีกเลี่ยงการสืบค้นที่ไม่จำเป็นในระหว่างการทำให้เป็นอนุกรม อย่างไรก็ตามมันเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพที่ค่อนข้างแคบที่มุ่งเน้นไปที่การแปลงทรัพยากรและไม่ได้จัดการกับความท้าทายด้านประสิทธิภาพของ GraphQL ที่กว้างขึ้นเช่นการแบตช์แบบสอบถามการแคชการโหลดความสัมพันธ์ที่ซ้อนกันลึกหรือประสิทธิภาพเครือข่าย
ในทางตรงกันข้ามเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ GraphQL ครอบคลุมกลยุทธ์ที่หลากหลายรวมถึงสูตรการสืบค้นที่แม่นยำการแบตช์ด้วยเครื่องมือเช่น Dataloader, การแคช, การปนเปื้อนและการจัดการความซับซ้อน
ดังนั้น `เมื่อโหลด ()` เติมเต็ม แต่ไม่ได้แทนที่วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ GraphQL ที่ครอบคลุมมากขึ้นซึ่งจะจัดการกับประสิทธิภาพที่หลายชั้นของสแต็ก API มันถูกมองว่าดีที่สุดเป็นตัวเลือกไมโครภายในบริบท orm ของ Laravel มากกว่าเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ GraphQL แบบเต็ม
การอ้างอิง:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-it-run-like-a-rocket-performance-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-performance-30e
[5] https://www.tencentcloud.com/techpedia/101502
[6] https://stackoverflow.com/questions/49965081/how-do-i-use-henloaded-for-deeper-than-one-level
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-fetching-strategies-best-practices-forformance -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