10 soalan graphql anda yang paling biasa dijawab
Artikel ini menjawab sepuluh soalan yang sering ditanya mengenai GraphQL, meliputi topik seperti pengendalian ralat, penomboran, pengesahan, kemas kini masa nyata, muat naik fail, caching, beban batch, masalah pertanyaan n 1, jahitan skema/persekutuan, dan versi.
Takeaways utama:
- Pengurusan ralat GraphQL melibatkan mengembalikan medan
errors
dalam respons. Kesalahan tersuai boleh dilemparkan dalam resolvers (sisi pelayan), dan pemeriksaan pengendalian sisi klien untuk kehadiran medanerrors
. - Paginasi GraphQL menggunakan corak "sambungan" dengan "tepi" dan "nod," menggunakan argumen seperti
first
,last
,before
, danafter
untuk kawalan. - Kemas kini masa nyata dicapai melalui langganan, yang memerlukan jenis
Subscription
dalam skema dansubscribe
medan dalam penentuan untuk menentukan pencetus kemas kini.
1. Pengendalian ralat GraphQL:
GraphQL mengendalikan kesilapan dengan mengembalikan array errors
dalam respons. Setiap objek ralat termasuk message
dan berpotensi butiran lain. Pengendalian ralat pelayan melibatkan membuang kesilapan tersuai dalam resolver (mis., throw new Error('Something went wrong');
dalam JavaScript). Pengendalian ralat pelanggan melibatkan pemeriksaan untuk medan errors
.
2. Pagination GraphQL:
corak "sambungan", menggunakan "tepi" dan "nod," memudahkan penomboran. Argumen seperti first
, last
, before
, dan after
paginasi kawalan. Skema sampel disediakan menggambarkan corak ini untuk pengguna Paginating.
3. Pengesahan dan Kebenaran:
GraphQL tidak semestinya menyokong pengesahan/kebenaran; Ini dilaksanakan melalui middleware atau konteks. Pendekatan berasaskan token (seperti JWT) adalah perkara biasa. Middleware mengesahkan token, menambah pengguna yang disahkan pada konteksnya. Resolvers kemudian mengakses konteks ini untuk pemeriksaan pengesahan dan kebenaran. Contoh JavaScript menunjukkan penggunaan middleware dan konteks.
4. Kemas kini masa nyata dengan langganan:
Langganan membolehkan kemas kini masa nyata. Jenis Subscription
ditakrifkan dalam skema, dan medan subscribe
dalam resolvers menentukan peristiwa pemicu kemas kini. Contoh menggunakan graphql-subscriptions
untuk fungsi pub/sub.
5. Muat naik fail:
pakej graphql-upload
mengendalikan muat naik fail. Ia dipasang (npm install graphql-upload
), skalar Upload
ditambah ke skema, dan proses createReadStream
proses yang dimuat naik dalam resolvers.
6. Caching:
caching dilaksanakan di sisi klien (menggunakan klien Apollo atau relay) dan sisi pelayan (menggunakan DataLoader). Batch Dataloader dan Operasi Data-Fetching Cache, Mengurangkan Pertanyaan Pangkalan Data atau Panggilan API. Contoh pemasangan (npm install dataloader
) dan penggunaan disediakan.
7. Batch Loading:
DataLoader dengan cekap mengendalikan pemuatan batch, mengumpulkan pelbagai permintaan untuk jenis data yang sama ke dalam satu operasi. Ini meningkatkan prestasi dengan meminimumkan hits pangkalan data atau panggilan API.
8. Mengalami N 1 Masalah Pertanyaan:
DataLoader secara berkesan menangani masalah pertanyaan N 1 (di mana mengambil data yang berkaitan membawa kepada pertanyaan yang berlebihan). Dengan mengikat data pengambilan, ia mengurangkan bilangan pertanyaan dan meningkatkan prestasi.
9. Jahitan Skema/Persekutuan:
Jahitan skema (menggunakan graphql-tools
) dan Persekutuan Skema (menggunakan Persekutuan Apollo) menggabungkan pelbagai skema GraphQL. graphql-tools
'SCHEMA FUNGSI, manakala Persekutuan Apollo menggunakan mergeSchemas
dan buildFederatedSchema
untuk penciptaan dan gabungan skema bersekutu. Arahan pemasangan dan penggunaan dimasukkan untuk kedua -duanya. ApolloGateway
10. Versi:
GraphQL tidak mempunyai versi terbina dalam. Evolusi skema adalah pendekatan, menambah bidang/jenis/argumen baru sambil mengekalkan keserasian ke belakang. Bendera Arahan
@deprecated
Atas ialah kandungan terperinci 10 soalan graphql anda yang paling biasa dijawab. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Program perintis ini, kerjasama antara CNCF (Yayasan Pengkomputeran Native Cloud), pengkomputeran ampere, equinix metal, dan digerakkan, menyelaraskan ARM64 CI/CD untuk projek GitHub CNCF. Inisiatif ini menangani kebimbangan keselamatan dan prestasi lim

Tutorial ini membimbing anda melalui membina saluran paip pemprosesan imej tanpa pelayan menggunakan perkhidmatan AWS. Kami akan membuat frontend next.js yang digunakan pada kluster ECS Fargate, berinteraksi dengan Gateway API, Fungsi Lambda, Bucket S3, dan DynamoDB. Th

Tinggal maklumat mengenai trend teknologi terkini dengan surat berita pemaju teratas ini! Senarai ini menawarkan sesuatu untuk semua orang, dari peminat AI ke pemaju backend dan frontend yang berpengalaman. Pilih kegemaran anda dan menjimatkan masa mencari rel
