Doporučené knihovny pro caching v GraphQL?

Pokud hledáš něco pro caching v GraphQL, tak Apollo Client je asi nejpoužívanější volba. Má docela solidní in-memory caching, což ti může zrychlit odezvu na frontendě. Pokud chceš něco robustnějšího, tak zkus použít Redis nebo Memcached na serveru, což ti pomůže s persistencí dat. Můžeš třeba použít Apollo Server a propojit ho s Redis, to se osvědčuje mnoha lidem. S těma strategiema je to na tobě - některý lidi dávají přednost in-memory, jiní preferujou persistovaný caching kvůli větší odolnosti. Záleží na tvých potřebách a jak moc dynamický máš data. Každopádně se určitě vyplatí to vyzkoušet a uvidíš, co ti sedne nejlíp.

Caching v GraphQL je fakt důležitej téma, to souhlasím. Jestli používáš Apollo Client, tak máš už v základu nějakej in-memory cache, což je super na rychlý dotazy. Mně se osvědčilo dělat kombinaci s persistovaným cachingem, třeba pomocí knihovny jako apollo-cache-persist, která ti udrží data i po refreshi stránky.

Pokud jde o server-side caching, tak Redis je skvělá volba pro rychlý a efektivní caching, zvlášť když řešíš hodně dat nebo potřebuješ sdílet cache mezi více instancemi. Memcached je taky fajn, ale já osobně preferuju Redis kvůli jeho flexibilitě a podpoře různých datových typů.

Každopádně bych doporučil experimentovat a najít si strategii, která ti sedí. Při troše pokusů a omylů si ujasníš, co ti funguje nejlíp. Takže určitě zkusit tyhle možnosti!

Pro caching v GraphQL je fajn zkusit Apollo Client, ten má vestavěný in-memory cache, což je super pro frontend. Dobrý je i Apollo Server, pokud děláš backend. Když chceš něco robustnějšího, tak se hodí Redis na persistovaný caching. Takhle můžeš mít rychlý přístup k datům, aniž bys pořád zatěžoval databázi. Memcached taky funguje, ale víc se používá na jednodušší scénáře. Pokud jde o knihovny, tak třeba graphql-cache nebo dataloader jsou celkem populární. Dataloader ti pomůže s batchováním a cachingem na úrovni dotazů, což dost šetří čas. Záleží ale na tvých potřebách a jaký framework používáš. Každopádně pokud to uděláš správně, můžeš zlepšit výkon výrazně.