在请求级使用Dataloader (石墨烯+ tornado-graphql)

在请求级使用Dataloader是一种优化数据加载和解决N+1查询问题的技术。Dataloader是一个用于批量加载数据的工具，它可以自动合并重复的请求，并在一次数据库查询中获取所需的数据，从而提高性能和效率。

Dataloader的主要优势在于减少了数据库查询的次数，避免了N+1查询问题。N+1查询问题指的是在获取一个对象的列表时，需要执行N+1次数据库查询，其中N是对象的数量。使用Dataloader可以将这些查询合并为一次，大大减少了数据库的负载和响应时间。

Dataloader适用于各种应用场景，特别是在GraphQL等数据驱动的应用中非常有用。它可以用于解决复杂的数据关联和依赖关系，提高数据加载的效率。例如，在一个电子商务应用中，可以使用Dataloader批量加载商品列表的评论信息，避免了每个商品都执行一次查询的问题。

对于使用石墨烯和tornado-graphql的项目，可以通过以下步骤在请求级使用Dataloader：

1. 安装Dataloader库：在项目中安装Dataloader库，可以使用pip命令进行安装。
2. 创建Dataloader实例：根据需要加载的数据类型，创建相应的Dataloader实例。例如，如果需要加载商品的评论信息，可以创建一个评论Dataloader实例。
3. 在GraphQL解析器中使用Dataloader：在GraphQL解析器中，使用Dataloader实例加载数据。根据请求中的参数，将需要加载的数据标识传递给Dataloader实例的load方法。
4. 数据加载和合并：Dataloader会自动合并重复的请求，并在一次数据库查询中获取所需的数据。在解析器中，可以通过await关键字等待Dataloader加载数据的结果。
5. 返回数据：将加载的数据返回给GraphQL客户端，完成请求的处理。

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