Laravel'deki `` Whated () `yöntemi, esas olarak kaynak dönüşümlerinde, yalnızca ilişki istekli yüklenmişse ilgili verileri içerecek şekilde kullanılan koşullu bir yardımcıdır. Gereksiz veritabanı sorgularının, erişmeden önce bir ilişkinin yüklenip yüklenmediğini kontrol ederek kaynak serileştirme katmanındaki N+1 sorgu problemini önleyerek önlemeye yardımcı olur. Bununla birlikte, sadece birinci seviye ilişkilerin kontrol edilmesi ile sınırlıdır ve daha derin iç içe ilişkileri otomatik olarak toplu olarak parlatmaz veya optimize etmez [6].
`` Whoaded () `diğer GraphQL optimizasyon teknikleriyle karşılaştırılırken, birkaç ayrım ortaya çıkar:
** 1. Amaç ve kapsam
- `` whated () `, Laravel'deki etkili modellerin verimli serileştirilmesine odaklanan sunucu tarafı koşullu bir yardımcıdır, bu da ilgili verilerin yalnızca önceden yüklendiğinde dahil edilmesini sağlar. Kaynak/yanıt düzeyinde ince taneli bir kontroldür.
- Aksine, GraphQL optimizasyon teknikleri, sorgu tasarımı, parti, önbellekleme ve veritabanı erişim modelleri [1] [4] [5] dahil olmak üzere tüm API yaşam döngüsü boyunca sorgu yürütme, veri getirme ve ağ verimliliğini geniş ölçüde hedeflemektedir.
** 2. İç içe ilişkilerin ele alınması
-`whoaded ()` bir seviyeden daha derin ilişkilerle mücadele eder, çünkü yalnızca doğrudan bir ilişki yüklenip yüklenmediğini kontrol eder; Daha derin iç içe ilişkiler manuel kontroller veya alternatif yaklaşımlar gerektirir [6].
- Dataloader gibi grafik optimizasyonları, N+1 problemini birden fazla veri getirme seviyesinde önlemek için veritabanı çağrıları toplama ve önbelleğe alınarak iç içe ilişkileri etkili bir şekilde adresler [4] [7].
** 3. Ses spesifikliği ve aşırı getirme
- `ne zaman yük ()` sorgu şeklini etkilemez; Yalnızca zaten yüklenmiş ilişkilerin yanıtına dahil edilmesini kontrol eder.
- GraphQL, sadece gerekli alanları talep eden kesin, odaklanmış sorguları yazmayı teşvik eder, aşırı getirmeyi en aza indirir ve yük boyutunu önceden azaltır [1] [8].
** 4. Toplama ve önbellekleme
- `whoaded ()` toplu olarak veya önbellekleme mekanizmaları sağlamaz.
-GraphQL optimizasyon teknikleri genellikle toplu olarak (örneğin, birden fazla sorguyu bir isteğe birleştirmek) ve geçişleri ve gereksiz veri getirmeyi azaltmak için önbellekleme (hem sunucu tarafı hem de istemci tarafı) kullanır ve performansı önemli ölçüde iyileştirir [1] [4] [5] [7].
** 5. Paginasyon ve Sorgu Karmaşıklığı Yönetimi
- `whoaded ()` `sayfaleşme veya sorgu karmaşıklığı kontrolleriyle ilgisi yoktur.
- GraphQL performansı genellikle sorgu başına veri boyutunu sınırlamak için sayfalandırma ve pahalı sorguların bozulmasını önlemek için sorgu karmaşıklığı sınırlarını ayarlayarak geliştirilir [4] [9].
**Özet
`` whented () `` `` Laravel içinde, istekli yüklü ilişkilerin API yanıtlarına koşullu olarak dahil edilmesi için yararlı bir araçtır ve serileştirme sırasında gereksiz sorgulardan kaçınmaya yardımcı olur. Bununla birlikte, kaynak dönüşümüne odaklanan nispeten dar bir optimizasyondur ve sorgu toplu işleme, önbellekleme, derin iç içe ilişki yükleme veya ağ verimliliği gibi daha geniş grafik performans zorluklarını ele almaz.
Buna karşılık, GraphQL optimizasyon teknikleri, hassas sorgu formülasyonu, dataloader gibi araçlarla eşleştirme, önbelleğe alma, sayfalandırma ve karmaşıklık yönetimi gibi daha geniş bir strateji yelpazesini kapsar, hepsi sunucu yükünü azaltmayı, veritaban sorgularını en aza indirmeyi ve yanıt sürelerini bütünsel olarak iyileştirmeyi amaçlamaktadır.
Böylece, `` whoaded () 'tamamlar, ancak API yığınının birden fazla katmanında performansı ele alan daha kapsamlı GraphQL optimizasyon yaklaşımlarının yerini almaz. En iyi, tam bir grafik optimizasyon tekniği yerine Laravel'in bağlamında mikro optimizasyon olarak görülmektedir.
Alıntılar:
[1] https://talent500.com/blog/graphql-make-it-nike--a-a--sacket-polance-optimization-techniques/
[2] https://graphql.org/learn/performance/
[3] https://www.apollografql.com/blog/optimizing-your-Graphql-request-waterfalls
[4] https://dev.to/ndulue/how-to-optimize-graphql-queries-for-Better-30e
[5] https://www.tencentcloud.com/techpedia/101502
[6] https://stackoverflow.com/questions/49965081/how-do-i-u-u--whenloaded-for-teeper-than-e-level-relations
[7] https://dev.to/wallacefreitas/optimized-graphql-data-fetching-strategies-best-practictices-For-pomformance-19bm
[8] https://hygraph.com/blog/graphql-pomformance
[9] https://www.youtube.com/watch?v=-6bdhd0ub3c
[10] https://allthingsopen.org/articles/optimized-raphql-data-fetching-stratejiler