Jak na n+1 problém v GraphQL dotazech?

N+1 problém je v GraphQL fakt otravný, zejména když začínáš, protože to znamená, že místo jednoho dotazu uděláš spoustu dotazů na server. To se děje, když třeba načítáš uživatele a pak k nim každý zvlášť dotahuješ příspěvky. Místo toho, abys dostal všechno najednou, tak to pak trvá a bere to výkonnost. Aby ses tomu vyhnul, můžeš využít techniky jako Dataloader. Ten ti umožní „batching“ dotazů. V podstatě to funguje tak, že když dotáhneš data pro jednoho uživatele, Dataloader si pamatuje ID a pak je všechny posílá najednou místo jednotlivě. Takže ušetříš čas i na síti.

Důležitý je nastavit Dataloader správně – většinou ho inicializuješ na začátku každého resolveru a pak ho používáš pro všechny následné dotazy v rámci jedné relace. Z pohledu architektury to může být trochu komplikované na začátku, ale dlouhodobě ti to ušetří spoustu problémů s výkonem.

Existují i další knihovny jako Apollo Client, který taky umí efektivně řídit caching a batching dotazů, takže bys mohl zkusit i to. V reálných aplikacích jsem se s tím potkal a občas se stalo, že jsem zapomněl správně nastavit Dataloader – pak bylo jasné, že je něco špatně, když se server dusil pod návalem požadavků. Nakonec jsem si udělal checklist, abych nezapomněl na batching a cacheování vždycky při přidávání nových resolvers. Držím palce!

Jo, n+1 problém je fakt otravný a v GraphQL se s ním setkáš dost často. V podstatě to znamená, že když děláš dotaz, tak se ti spouští n dotazů na databázi, kde n je počet uživatelů třeba, protože každý uživatel má svoje příspěvky. Takže místo jednoho dotazu na všechny příspěvky pro všechny uživatele uděláš n dotazů, což je k ničemu.

S tímhle se dá bojovat pomocí pár technik. Jednou z nejznámějších je DataLoader, který ti pomůže seskupit ty dotazy do jednoho a sníží počet požadavků. Funguje tak, že když zavoláš loader na příspěvky pro uživatele, tak to načte všechny najednou místo po jednom. Další možnost je použít nějaké techniky jako je eager loading a přednačítat data, když už víš, že je budeš potřebovat. Třeba v ORM jako Sequelize nebo Mongoose tohle umí.

Co se týče architektury, tak to může být o něco složitější než REST, ale s dobrým návrhem a dodržováním těchto praktik to zvládneš. Pokud se ti podaří optimalizovat dotazy už na začátku vývoje, vyhneš se spoustě problémům později.

Knihovny jako Apollo Client nebo Relay mají vlastně zabudované mechanismy pro optimalizaci dotazů a práci s daty. Zkoušel jsem i různý caching techniky a imho to hodně pomohlo. Jediný problém může být, pokud začne data narůstat a pak se můžeš dostat do situace, kdy to nebude fungovat ideálně. Ale většinou jde nějaký workaround najít.

n+1 problém v GraphQL je fakt otravnej, obzvlášť když se snažíš vyždímat co nejvíc z dotazů. Když načítáš seznam uživatelů a potom jejich příspěvky, tak místo jednoho dotazu dostaneš hromadu. To fakt není dobrý pro výkon, protože to dělá spoustu požadavků na server. Aby ses tomu vyhnul, můžeš použít Dataloader, což je knihovna, co ti pomůže seskupovat a optimalizovat tyhle dotazy. V podstatě vezme všechny požadavky na příspěvky a udělá z toho jeden hromadný dotaz. Taky můžeš zkusit batching, což je podobné – seskupíš víc dotazů do jednoho. Je dobrý mít to už v návrhu API, abys to nemusel dodělávat později. Někdy je lepší mít super jednoduché dotazy a pak se zaměřit na cachování dat nebo paginaci pro snížení zátěže. Sice se to může zdát složitější než REST, ale když to správně nastavíš, tak se ti to vyplatí. Měl jsem pár situací, kdy jsem n+1 problém neodhalil hned a pak jsem musel optimalizovat až po nasazení. Takže doporučuji testovat předem a koukat po těchhle technikách už v návrhu aplikace.