Operazioni Batch in GraphQL: Come Gestire Richieste Multiple in Modo Efficiente

In GraphQL, la flessibilità delle query permette ai client di richiedere esattamente i dati di cui hanno bisogno, ma ciò può anche comportare richieste ridondanti o inefficienze, soprattutto quando si gestiscono dati correlati o nidificati. Le operazioni batch sono una tecnica fondamentale per ottimizzare le API GraphQL, riducendo il numero di richieste al backend e migliorando le performance complessive. In questa guida, esploreremo come implementare operazioni batch in GraphQL utilizzando strumenti come DataLoader per aggregare e ottimizzare le richieste di dati.

Cos’è il Batching in GraphQL?

Il batching in GraphQL è una tecnica che consiste nel combinare più richieste simili in un’unica operazione per ridurre il numero di chiamate al database o ad altri sistemi esterni. Questo è particolarmente utile quando si eseguono query nidificate o correlate che potrebbero richiedere dati da fonti multiple.

Esempio di Problema Senza Batching

Supponiamo di avere uno schema che permette di ottenere una lista di post e i loro autori. Senza operazioni batch, una query come questa:

query {
  posts {
    id
    title
    author {
      id
      name
    }
  }
}

potrebbe causare il seguente scenario:

1. Si esegue una query per ottenere tutti i post.
2. Per ogni post, si esegue una query separata per ottenere i dati dell’autore.

Questo approccio può generare N+1 query, dove N è il numero di post e 1 è la query iniziale per ottenere i post. Se ci sono 100 post, si eseguiranno 101 query al database, un’operazione molto inefficiente.

Come Risolvere con il Batching

Con il batching, possiamo combinare le richieste per ottenere tutti i post e i loro autori in un’unica operazione, riducendo il numero totale di query al database e migliorando drasticamente le prestazioni.

Soluzione: Utilizzare DataLoader

Uno degli strumenti più efficaci per implementare il batching in GraphQL è DataLoader. DataLoader è una libreria che esegue il batching e il caching delle richieste di dati, riducendo così il numero di operazioni I/O.

Step 1: Installazione di DataLoader

Inizia installando DataLoader nel tuo progetto Node.js:

npm install dataloader

Step 2: Configurazione di DataLoader

Configura DataLoader per eseguire il batching delle richieste in un’applicazione Apollo Server:

const DataLoader = require("dataloader");

// Simula una funzione che recupera gli autori dal database
async function batchAuthors(authorIds) {
  // Query che ottiene gli autori in base agli ID
  const authors = await db.query("SELECT * FROM authors WHERE id IN (?)", [
    authorIds,
  ]);
  // Mappa gli autori in base ai loro ID
  return authorIds.map((id) => authors.find((author) => author.id === id));
}

// Crea un loader per gli autori
const authorLoader = new DataLoader(batchAuthors);

Step 3: Integrazione di DataLoader nei Resolver

Integra DataLoader nei resolver di Apollo Server. Ogni volta che si richiede un autore, DataLoader si occuperà di aggregare le richieste e inviarle in batch.

const resolvers = {
  Query: {
    posts: async () => {
      return await db.query("SELECT * FROM posts");
    },
  },
  Post: {
    author: (post, args, { loaders }) => {
      // Usa DataLoader per ottenere l'autore in modo ottimizzato
      return loaders.author.load(post.authorId);
    },
  },
};

const server = new ApolloServer({
  typeDefs,
  resolvers,
  context: () => {
    // Includi il loader nel contesto dell'API
    return {
      loaders: {
        author: authorLoader,
      },
    };
  },
});

Spiegazione del Codice

• DataLoader: Il DataLoader si occupa di batchare tutte le richieste per gli autori e le esegue in un’unica query. Se vengono richiesti 10 autori in parallelo, DataLoader aggrega questi ID e invia una singola richiesta al database.
• batchAuthors: La funzione batchAuthors prende una lista di ID autore e restituisce gli autori corrispondenti.
• loaders nel Context: Aggiungiamo il DataLoader nel contesto di Apollo Server, in modo che i resolver possano accedervi e utilizzare il caricamento batch.

Step 4: Test del Batching

Una volta implementato DataLoader, quando esegui una query come questa:

query {
  posts {
    id
    title
    author {
      id
      name
    }
  }
}

Invece di eseguire una query per ciascun autore, DataLoader eseguirà una singola query per tutti gli autori coinvolti, riducendo il carico sul database.

Ottimizzazione del Caching con DataLoader

Oltre al batching, DataLoader offre anche il caching automatico. Questo significa che se un dato autore viene richiesto più volte in una singola operazione, DataLoader lo recupererà una volta sola, riducendo ulteriormente il carico.

Caching di Default

DataLoader memorizza automaticamente in cache i risultati all’interno del ciclo di una singola richiesta, quindi se lo stesso autore viene richiesto più volte nella stessa query, DataLoader utilizzerà il risultato in cache invece di eseguire ulteriori query.

Esempio di Caching:

query {
  post(id: "1") {
    id
    title
    author {
      id
      name
    }
  }
  anotherPost: post(id: "2") {
    id
    title
    author {
      id
      name
    }
  }
}

Se i post 1 e 2 hanno lo stesso autore, DataLoader utilizzerà il caching interno per evitare una seconda query per ottenere lo stesso autore.

Best Practices per il Batching in GraphQL

1. Utilizzare DataLoader per Risolvere il Problema N+1: DataLoader è progettato specificamente per risolvere il problema delle N+1 query, tipico delle query nidificate in GraphQL.

2. Implementare il Caching Locale: Oltre al caching fornito da DataLoader, puoi integrare sistemi di caching distribuiti come Redis per migliorare ulteriormente le prestazioni, specialmente se i dati sono richiesti frequentemente.

3. Utilizzare le Variabili nelle Query: Se stai eseguendo query complesse o nidificate, usa variabili per evitare la duplicazione dei parametri e ottimizzare le richieste.

4. Monitorare le Performance: Strumenti come Apollo Studio o Prometheus possono aiutarti a monitorare le performance delle query e identificare query che potrebbero trarre vantaggio dal batching.

5. Gestione degli Errori nei Batch: Assicurati che le funzioni batch gestiscano correttamente gli errori, specialmente se una delle richieste fallisce. DataLoader supporta la gestione degli errori e può restituire null o lanciare errori per richieste individuali.

Altri Strumenti e Tecniche per il Batching

Oltre a DataLoader, ci sono altre tecniche e strumenti che possono essere utilizzati per implementare il batching in GraphQL:

1. Persisted Queries

Le Persisted Queries sono un’altra tecnica per ottimizzare le richieste, consentendo di eseguire query precompilate memorizzate sul server. Questo riduce il payload della richiesta e può migliorare le prestazioni del batching.

2. Query Complexity Analysis

Puoi utilizzare l’analisi della complessità delle query per limitare il numero di risorse richieste da una singola query. Ciò può prevenire il sovraccarico del server e combinarsi bene con il batching.

Conclusione

Le operazioni batch sono un approccio essenziale per ottimizzare le API GraphQL, soprattutto in scenari complessi in cui sono coinvolte molte query nidificate o relazioni tra i dati. Utilizzando strumenti come DataLoader, puoi ridurre significativamente il numero di chiamate al database e migliorare le performance dell’API.

L’implementazione del batching, combinata con tecniche di caching e monitoraggio delle performance, ti permetterà di costruire API più scalabili e performanti, garantendo un’esperienza utente ottimale anche in ambienti ad alto carico.