Jak v GraphQL zajistit, aby dotazy vycházely z více databází?

Tak já ti řeknu, že tohle je dost běžný problém. Můžeš mít víc databází a GraphQL s tím umí pracovat, ale je to o trochu víc práce. Ty si vytvoříš resolvery pro každý typ dotazu, který potřebuješ a v těchto resolverech pak můžeš volat funkce, co komunikují s jednotlivýma databázema. Takže třeba máš jeden resolver pro data z MongoDB a pak druhý pro MySQL.

Jasně, že to může vypadat složitě, ale většinou se to dělá tak, že si uděláš logiku uvnitř resolveru, která zjistí, odkud ta data vlastně brát. Někdo říká, že lepší je mít menší resolvery, protože to udrží kód organizovaný a přehledný.

Optimalizace dotazů je taky důležitá. Měj na paměti N+1 problém. Když dostaneš data z jedné databáze a pak z druhé a pak zase z první, tak to může být dost neefektivní. Zvaž třeba použití batching nebo caching, aby ses vyhnul zbytečným dotazům.

A k tomu schématu – to by mělo být nastavený tak, aby odpovídalo tomu, co máš v databázích. Vytvoř si typy a propojení mezi nimi jak potřebuješ. Pak už stačí jen napsat ty resolvery a trošku přemýšlet o tom, jak optimalizovat práci s datama.

Takže shrnuto – resolvery na míru pro každou DB, pozor na optimalizaci dotazů a dobře promyšlené schéma. To by mělo fungovat.

Pokud chceš v GraphQL dotazovat z víc databází, tak to většinou řešíš přes resolvery. Každý resolver si může vzít data z jiného zdroje, takže klidně můžeš mít jeden resolver pro MongoDB a druhý pro MySQL. Můžeš to udělat i tak, že jeden resolver bude volat další resolvery, což ti dá flexibilitu, ale může to být trochu složitější na údržbu.

Optimalizace dotazů je důležitá – snaž se omezit počet volání na databázi. Třeba pokud máš data, co se často používají, můžeš je cachovat. V některých případech bys mohl chtít udělat batch loading, aby ses vyhnul N+1 problémům.

Co se týče struktury, někdo preferuje menší resolvery, protože jsou jednodušší a přehlednější. Jiní zase říkají, že mít jeden velký resolver je lepší, protože to sníží množství volání. Záleží na tvém konkrétním use case.

Důležité je mít na paměti, jak tvoje API bude používané. Zkus třeba začít s menšími resolvery a pak to optimalizovat podle potřeby. A neboj se experimentovat – GraphQL je dost flexibilní.

Pokud chceš v GraphQL pracovat s víc databázema, tak to většinou děláš přes resolvery. Každý resolver můžeš napsat tak, aby se připojoval k různým databázím podle toho, co potřebuješ. Třeba můžeš mít resolver pro MongoDB, který načítá data z jedné kolekce a další pro MySQL, co vezme data z tabulky. Je dobrý to rozdělit do menších resolverů, protože pak je to přehlednější a dá se to lépe testovat a optimalizovat. Když máš jeden velký resolver, je to pak těžký spravovat a ladit.

Co se týče optimalizace dotazů, doporučuji sledovat to, co všechno tvoje resolvery dělají. Můžeš použít batchování nebo caching, aby se ti dotazy nezatěžovaly víckrát na stejný data. Například pokud už máš nějaký data z MongoDB v paměti, tak je nemá smysl znovu načítat při stejným dotazu.

GraphQL komunikuje s databázema přes ty resolvery, takže si dej pozor na to, jaký dotazy posíláš a co všechno vyžaduješ. Vždycky je lepší minimalizovat množství dat, co taháš. Takže pokud můžeš filtrovat nebo limitovat data už na úrovni databáze, udělej to. V souhrnu – menší resolvery, dobře promyšlené dotazy a občas zvaž caching. To by ti mělo pomoct.