Můžu použít dataloaders k řešení N+1 dotazů?

Jasně, Dataloader je skvělý nástroj na řešení N+1 problémů v GraphQL. Funguje tak, že sesbírá všechny dotazy na stejné data a pak je provede najednou, což ti ušetří spoustu času a výkonu. Například, když máš seznam uživatelů a každý uživatel má příspěvky, místo toho, aby jsi pro každého uživatele udělal samostatný dotaz na databázi, můžeš použít Dataloader, aby shromáždil všechny ID příspěvků a udělal jeden dotaz, který ti vrátí všechny potřebné příspěvky najednou.

Co se týče cachování, Dataloader to dělá automaticky tím, že si pamatuje, co už načetl během jedné žádosti. Takže když se pokusíš načíst stejná data víckrát v rámci jednoho HTTP požadavku, dostaneš už z cache. Ale pozor, pokud potřebuješ synchronizaci dat po nějaké změně (např. přidání nového příspěvku), tak budeš muset cache nějak invalidovat nebo vymazat.

Prakticky to funguje tak, že si vytvoříš instance Dataloaderu pro každou relaci (např. pro API požadavek) a pak prostě voláš metody na načtení dat podle potřeb. Je to opravdu efektivní, pokud se s tím umíš správně hrát. Jenom dej pozor při implementaci, ať ti to pak nepřináší víc problémů než užitku. Když to nastavíš správně, výrazně ti to zlepší výkon aplikace.

Dalo by se říct, že dataloaders jsou fakt užitečný nástroj na řešení N+1 problémů v GraphQL. Když třeba máš dotaz na uživatele a k nim příspěvky, tak místo toho, aby ses pro každýho uživatele ptal na jeho příspěvky zvlášť (což by fakt zpomalilo výkon), můžeš si načíst všechny najednou. Dataloader si tyto dotazy agreguje a pak udělá jeden hromadný dotaz do DB.

Co se týče cachingu, dataloaders to dělají automaticky, takže pokud už jsi nějaký objekt načetl, tak ho znovu nevyhledávají, což je super. Ale pozor na to, že cache platí jenom v rámci jedné „žádosti“ (request). Jakmile dotaz skončí, cache se vyčistí. Takže pokud máš nějaké změny v datech mezi dotazy, můžeš narazit na zastaralé informace. Je dobrý mít na paměti, že Dataloader je hlavně pro optimalizaci výkonu při čtení.

Prakticky to můžeš udělat tak, že vytvoříš instanci Dataloaderu a pak ho použiješ ve svých resolvers. Tímhle způsobem si uživatelé a jejich příspěvky načteš efektivněji.

Čím víc se s tím hraješ, tím víc ti to dá smysl. Určitě to vyzkoušej, efektivita je fakt znát, když máš víc relací. Jen dej bacha na ty změny v datech – to může být oříšek.

Přesně tak, dataloaders jsou super nástroj na řešení N+1 problémů v GraphQL. Jak to funguje? Dataloader shromažďuje všechny dotazy, které se mají udělat, a pak je vykoná najednou, místo aby dělal každý dotaz zvlášť. To je fakt užitečné, když máš třeba seznam uživatelů a potřebuješ načíst jejich příspěvky. Pokud to uděláš bez dataloaderu, tak se ti udělá dotaz na každého uživatele zvlášť, což může být katastrofa pro výkon.

Implementace je celkem jednoduchá. Vytvoříš instanci dataloaderu na začátku každého požadavku a pak v resolveru použiješ load metodu pro načtení dat. Co se týče cache, dataloader automaticky cachuje načtené hodnoty v rámci jednoho požadavku. Ale pamatuj, že cache se neudržuje mezi různými požadavky, takže pokud dojde ke změně dat, tak to bude potřeba znovu načíst.

Zkušenosti s tímhle přístupem jsou většinou dobrý, ušetříš spoustu časů a snížíš počet dotazů do databáze. Měj na paměti, že když to přeženeš s cachingem (třeba pokud máš hodně změn ve tvých entitách), můžeš dostat zastaralý data. Takže je dobrý mít nějaký mechanismus pro invalidaci cache nebo aspoň sledovat, co se děje. Tak jo, zkus to! Mělo by ti to hodně pomoct.