Jaký je rozdíl mezi in-memory caching a persisted queries v GraphQL?

In-memory caching v GraphQL znamená, že výsledky dotazů se ukládají přímo do paměti serveru. Když pak stejný dotaz přijde znovu, místo toho, aby se šel dotazovat na databázi, server prostě vrátí uložený výsledek. To může fakt urychlit odpovědi, protože přístup do paměti je daleko rychlejší než do databáze. Ale má to i nevýhody. Například, když se data změní v databázi, v paměti můžeš mít zastaralé informace, pokud se cache neobnoví nebo neprojde invalidací.

Persisted queries jsou něco jiného. Ty se používají k tomu, aby se zmenšil objem dat posílaných mezi klientem a serverem. Místo toho, aby klient posílal celý dotaz na server pokaždé, pošle jen identifikátor dotazu, který je už uložen na serveru. To šetří šířku pásma a zrychluje komunikaci. V tomhle případě ale musíš mít nějakou strategii pro udržování těchto dotazů na serveru a správu jejich verzí.

Obě techniky se nevylučují, klidně je můžeš kombinovat. Například můžeš použít in-memory caching pro rychlé odpovědi na často používané persisted queries. Takže si můžeš vybrat podle situace – když potřebuješ rychlost a časté dotazy, zvaž in-memory cache. Když chceš optimalizovat komunikaci mezi klientem a serverem, použij persisted queries.

In-memory caching a persisted queries jsou fakt odlišné techniky. In-memory caching znamená, že ukládáš výsledky dotazů přímo do paměti serveru. To znamená, že když přijde stejný dotaz znovu, server může odpovědět hned a bez zbytečného načítání dat z databáze. Super je, že to fakt urychluje odpovědi, zvlášť u často používaných dotazů. Ale nevýhoda je, že to zabírá RAM a pokud máš hodně dat, může to být problém, protože cache se může rychle zaplnit a starší výsledky se vymažou.

Persisted queries fungují jinak – místo toho, aby klient posílal celé dotazy, posílá jen nějaký identifikátor (hash). Ty dotazy pak máš uložené na serveru. To šetří bandwidth a zrychluje to komunikaci, protože neodesíláš celé dotazy pořád dokola. Ale musíš mít na serveru správně nastavenou infrastrukturu na jejich uchovávání.

Použití závisí na situaci. Pokud máš hodně opakujících se dotazů, in-memory caching bude skvělé. Naopak, pokud chceš optimalizovat API volání a minimalizovat přenos dat, persisted queries dávají smysl. Klidně můžeš tyhle techniky kombinovat – máš cached data a zároveň používáš persisted queries pro další optimalizaci. Takže vlastně se navzájem nevylučují, ale spíš doplňují.

In-memory caching v GraphQL fakt znamená, že se výsledky dotazů ukládají přímo do paměti serveru. V podstatě, když uděláš dotaz, tak se výsledky na nějakou dobu uloží a při stejném dotazu se už nemusí počítat znovu. To zrychluje odpovědi, protože místo opakovaného přístupu k databázi se vrací už uložená data. Super je to pro často používané dotazy, ale nevýhodou může být, že pokud se data změní, tak cache nemusí být aktuální. Takže je potřeba mít dobrou strategii, kdy a jak cache invalidovat.

Persisted queries jsou trochu jiná liga. Tady se dotazy ukládají na server a místo toho, abys posílal celý dotaz na API, pošleš jen nějaký identifikátor toho dotazu. Výhoda je, že to šetří šířku pásma a zrychluje to komunikaci, protože se vyhneš zasílání velkých payloadů. Nevýhodou může být komplikace s udržováním těchto uložených dotazů a jejich verzování.

Ideálně bys mohl použít obojí. Můžeš mít in-memory caching pro rychlé odpovědi na časté dotazy a zároveň persisted queries pro optimalizaci API volání. Takže to nevylučuje jedno druhé, spíš se doplňují. Pokud máš hodně opakovaných dotazů, začni s in-memory cache a pak, když nasbíráš zkušenosti s tím, co se často používá, můžeš přidat persisted queries pro ještě větší efektivitu.