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最近在使用 Net.flix 的 DGS 框架写一个 GraphQL 服务，因为我对 GraphQL 实践经验不是很多，因此在处理 N+1 问题时产生了一些疑问。
在官方文档 Async Data Fetching 一章中（ https://net.flix.github.io/dgs/data-loaders/），DGS 提供了 DgsDataLoader 来提供合成查询的方式解决该问题。
在文档另一章 Nested data fetchers （ https://net.flix.github.io/dgs/advanced/context-passing/）的 Pre-Loading 部分中又介绍了通过 DataFetchingEnvironment 获取 SelectionSet 并判断查询语句中是否有该子字段的方式提供预加载，我感觉这个方法也能解决 N+1 问题。
那么这两种方法有什么不同的适用场景吗，还是我对他们理解有问题呢？
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因为网飞这个词被屏蔽了，所以上面链接 net 和 flix 那个点要删掉
在官方文档 Async Data Fetching 一章中（ https://net.flix.github.io/dgs/data-loaders/），DGS 提供了 DgsDataLoader 来提供合成查询的方式解决该问题。
在文档另一章 Nested data fetchers （ https://net.flix.github.io/dgs/advanced/context-passing/）的 Pre-Loading 部分中又介绍了通过 DataFetchingEnvironment 获取 SelectionSet 并判断查询语句中是否有该子字段的方式提供预加载，我感觉这个方法也能解决 N+1 问题。
那么这两种方法有什么不同的适用场景吗，还是我对他们理解有问题呢？
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因为网飞这个词被屏蔽了，所以上面链接 net 和 flix 那个点要删掉
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namelosw 2021-03-31 23:24:53 +08:00
另外一个没用过，不过 GraphQL 里面常用的 Dataloader 的原理是本来 lazy load 的时候打到 Dataloader 上，记下 id 最后一次执行，本质上并不是直接解决 N + 1，而是把 N + 1 batch 起来，生成很大的 SELECT IN (1, 2, 3 ...)。
而最常见防止 N + 1 的方式就是关闭 Lazy load，然后手动 prefetch —— 效果是放在一条 join 里，比上面一种方法要高效，但是程序员的活多了。 我猜最理想的方式是用类似程序分析的形式把 N + 1 转化成 join 而非 batch，不过感觉好像并不是 non-trivial 的问题，即使能实现限制也很强。 |
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SakuraSv OP @namelosw 其实上面说的第二种方法（预加载）就是利用 Join 的办法，先判断你是否要获取这个字段，如果需要这个字段就调用特定的 SQL 进行级联，所以我感觉这两种方法都可以，但是不太清楚在具体场景中怎么去选择，所以来向大家咨询经验。
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namelosw 2021-04-01 09:48:45 +08:00
@SakuraSv GraphQL 的设计导致了 N + 1 一上来就会满天飞，不可能全手动 join 和 prefetch，所以 Dataloader 是用 batch 平衡性能和代码复杂度的主要方式。
第二种的问题就是性能稍微好一点，不会出现巨型 SELECT IN 。但是你需要手动先帮框架 load 一部分，而不是靠 Dataloader 自动完成的。 我理解场景的话就是看你注重开发体验可读性 (Dataloader)，还是注重性能优化 (pre-loading)。 |
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SakuraSv OP @namelosw 刚才想到可以利用数据库的视图来间接实现第二种方式，虽然性能可能会比选择性 join 更差一点，但是可读性和性能应该能取到一个相对均衡的点
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namelosw 2021-04-01 10:38:05 +08:00
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obwj 90 天前
graphql 一定要用 dataloader
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