在Apollo GraphQL中跨本地和远程模式对嵌套数组中的数据进行建模的最佳方法是使用数据加载器(Data Loader)和批处理器(Batch Processor)。
数据加载器是一个用于批量加载数据的工具,它可以自动缓存请求,避免多次重复请求相同的数据。对于嵌套数组中的数据建模,可以使用数据加载器来加载数组的元素数据。
批处理器是用于对数据进行批处理的工具,它可以将多个请求合并成一个请求,减少网络传输的开销。对于嵌套数组中的数据建模,可以使用批处理器来合并多个数组元素的请求,从而降低网络传输的次数。
以下是一个示例代码,展示如何使用数据加载器和批处理器在Apollo GraphQL中跨本地和远程模式对嵌套数组中的数据进行建模:
import { ApolloServer, gql } from 'apollo-server';
import DataLoader from 'dataloader';
// 模拟的数据源
const users = [
{ id: '1', name: 'User 1', posts: ['1', '2', '3'] },
{ id: '2', name: 'User 2', posts: ['4', '5'] },
];
const posts = [
{ id: '1', title: 'Post 1' },
{ id: '2', title: 'Post 2' },
{ id: '3', title: 'Post 3' },
{ id: '4', title: 'Post 4' },
{ id: '5', title: 'Post 5' },
];
// 创建数据加载器
const postLoader = new DataLoader(async (postIds) => {
// 从数据源加载对应的数据
const result = postIds.map((postId) => {
return posts.find((post) => post.id === postId);
});
return result;
});
// 定义GraphQL模式
const typeDefs = gql`
type User {
id: ID!
name: String!
posts: [Post!]!
}
type Post {
id: ID!
title: String!
}
type Query {
user(id: ID!): User
}
`;
// 解析GraphQL查询
const resolvers = {
Query: {
user: (_, { id }) => {
// 从数据源加载用户数据
const user = users.find((user) => user.id === id);
return user;
},
},
User: {
posts: (user) => {
// 使用数据加载器批量加载帖子数据
return postLoader.loadMany(user.posts);
},
},
};
// 创建Apollo服务器
const server = new ApolloServer({
typeDefs,
resolvers,
});
// 启动服务器
server.listen().then(({ url }) => {
console.log(`Server running at ${url}`);
});
在上面的示例中,我们首先创建了一个数据加载器 postLoader
,它会根据给定的帖子ID批量加载帖子数据。然后,在用户类型的解析器中,我们使用数据加载器 loadMany
方法来批量加载用户的帖子数据。
使用数据加载器和批处理器能够有效地减少网络传输和数据加载的开销,提高数据获取的效率。同时,这种方法也使得数据建模更加简洁和灵活。
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