如何使查询成为可观察的，以便在其上应用缓存和网络fetchPolicy？

查询的可观察性是指能够对查询的状态进行监测和订阅，以便在查询结果发生变化时能够及时做出相应的处理。通过使查询可观察，我们可以更好地应用缓存和网络fetchPolicy来优化查询性能和用户体验。

要使查询成为可观察的，可以采取以下步骤：

1. 使用现代的前端框架或库：如React、Angular、Vue等，它们提供了强大的状态管理和响应式编程能力，可以方便地实现查询的可观察性。
2. 使用GraphQL：GraphQL是一种用于API的查询语言和运行时环境，它具有强大的查询可观察性支持。通过使用GraphQL，我们可以定义查询的结构和类型，并且可以订阅查询的结果，以便在数据发生变化时得到通知。
3. 使用GraphQL客户端：GraphQL客户端是一个用于与GraphQL服务器进行交互的库或工具。它可以帮助我们管理查询的状态和订阅查询结果的变化。一些常用的GraphQL客户端包括Apollo Client、Relay等。
4. 使用缓存：缓存是一种常用的性能优化技术，可以减少对后端服务器的请求次数，提高查询的响应速度。通过将查询结果缓存到本地，我们可以在下次查询时直接使用缓存的结果，而不必再向服务器发起请求。推荐的腾讯云相关产品是TencentDB for Redis，它是一种高性能的内存数据库，可以用于缓存查询结果。
5. 使用网络fetchPolicy：fetchPolicy是指在进行网络请求时的策略设置。通过合理设置fetchPolicy，我们可以控制查询是从缓存中获取还是从网络中获取。常见的fetchPolicy包括"cache-first"（优先使用缓存）、"network-first"（优先使用网络）、"cache-and-network"（同时使用缓存和网络）等。根据具体的业务需求和性能要求，选择适合的fetchPolicy可以有效地提高查询的性能和可观察性。

总结起来，要使查询成为可观察的，我们可以使用现代前端框架、GraphQL和GraphQL客户端来管理查询的状态和订阅结果的变化。同时，结合缓存和合理设置fetchPolicy，可以进一步优化查询的性能和用户体验。