GraphQL Caching Teknikleri ve Örnekleri, uygulamanızın performansını artırmak için kesinlikle öğrenmeniz gereken bir konudur Bu eğitimde, GraphQL sorgularınızı nasıl önbelleğe alacağınızı ve istemci taraflı önbellekleme tekniklerini kullanarak uygulamanızın performansını nasıl artıracağınızı öğreneceksiniz Örneklerle açıklanan bu teknikleri uygulamanıza kolayca entegre edebilirsiniz Başlamak için hemen tıklayın
GraphQL, modern web uygulamalarında sıklıkla kullanılan bir sorgu dilidir. Bu dil, web uygulamalarını geliştirmek için kullanılan REST API’lere göre daha hızlı, daha verimli ve daha esnek bir yapıya sahiptir. Ancak, bu yapı bazen bazı zorluklarla karşılaşabilir. Özellikle de veri tabanlarına, API’lere veya diğer kaynaklara yapılan çok sayıda sorgu işleminin sıklıkla tekrarlaması, web uygulamasının hızını etkileyebilir. Bu noktada GraphQL caching teknikleri devreye girer.
GraphQL caching, yapının hızını ve performansını artırmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, HTTP caching ve ETag gibi farklı tekniklerle birlikte kullanılarak daha etkili bir verimlilik elde edilir. DataLoader, Apollo Client ve Execution Result Caching gibi farklı yöntemler kullanılarak da GraphQL sorgularını daha verimli hale getirmek mümkündür. Birden fazla sorgunun birleştirilmesi ile de hız artırımı sağlanabilir.
Bu tekniklerin yararlarından bazıları, ağ trafiğini azaltma, veri tabanı işlem gücünü azaltma ve sunucu yükünü azaltma olarak sıralanabilir. Bu yazımızda, GraphQL caching teknikleri ve örneklerine odaklanacağız. Yönümlerimizi takip edin ve bu tekniklerin hız ve performansı nasıl artırdığına tanık olun.
HTTP Caching ve ETag
GraphQL, modern uygulama geliştirme sürecinde sıklıkla kullanılan bir veri sorgulama dilidir. Bununla birlikte, GraphQL sorgularını işlemek, sunucu tarafında ciddi yük oluşturabilir. Bu nedenle, GraphQL sorgularını önbelleğe alarak, veri alışverişi ve sorgulama zamanını azaltmak oldukça önemlidir. HTTP caching ve ETag kullanarak, GraphQL caching yapmanın önemli avantajları vardır.
HTTP caching, sunucu tarafında yapılan sorguların bir kısmının ya da tamamının önbelleğe alınmasına olanak sağlayan bir yöntemdir. Bir HTTP isteği yanıt olarak veri döndürdüğünde, sunucu ayrıca bir tür etiket (ETag) oluşturur. Bu etiket, sonraki isteklerde kullanabilir ve önbelleği güncellemeden önce mevcut verileri kontrol edebilirsiniz.
Bu şekilde, sorguları işlemek için gereken zaman ve kaynakların maliyeti azaltılabilir. Ayrıca, tekrar tekrar aynı sorguları yapmak yerine, önbelleğe alınmış verileri kullanarak, performans artırılabilir. Bu, sorgulama süresinin azaltılması ve uygulamanın daha hızlı ve verimli hale getirilmesi anlamına gelir.
HTTP caching ve ETag kullanarak, GraphQL sorgularını önbellekte saklamak, sorgulama süresinde önemli bir fark yaratabilir. Bu sebeple, GraphQL uygulamalarının geliştirilmesinde bu tekniklerin kullanımı oldukça faydalıdır.
DataLoader Kullanımı
DataLoader, GraphQL sorgularını optimize etmek için kullanılan bir kütüphanedir ve özellikle performansı artırmak için oldukça faydalıdır. DataLoader, birçok sorgunun birden fazla yere aynı veriyi almak için yapması gereken ağ trafiğini azaltır. Bu nedenle, GraphQL kullanıcıları için önemli bir avantaj sağlar.
DataLoader'ın ana amacı, birden fazla sorguya veri almak yerine toplu bir şekilde veri almak ve sorguların daha hızlı çalışmasını sağlamaktır. DataLoader ile veri yüklemesi oldukça kolaydır. Yapmanız gereken tek şey, yüklemek istediğiniz verileri tanımlamak ve bunu sorgulama işlemiyle birleştirmektir.
DataLoader kullanarak GraphQL sorguları daha hızlı ve verimli hale getirilir. Sorgular, gerekli olan verileri daha hızlı bir şekilde yükler ve toplu bir şekilde yüklediği verileri tek seferde gönderir. Bu nedenle, sorgulama süresi kısalmakta ve ağ trafiği azalmaktadır. DataLoader kullanımı sayesinde, veritabanı işlemleri optimize edilir ve daha hızlı sonuçlar elde edilir.
DataLoader'ın sunduğu diğer bir avantaj ise verilerin tekrar tekrar yüklenmesinin önüne geçmesidir. DataLoader, yüklenen verileri önbellekte tutarak, bir sonraki sorgularda tekrar yüklenmesini engeller. Verinin önbellekte olması nedeniyle, daha hızlı ve verimli sorgular yapılır.
Overall, DataLoader kullanarak GraphQL sorgularını daha hızlı ve verimli hale getirerek, performansı artırmak mümkündür. Bu yöntem, özellikle büyük veritabanları için oldukça faydalı olacaktır.
Birden Fazla Sorguyu Birleştirme
GraphQL sorguları birden fazla parçadan oluşabilir. Bu parçalar, birleştirilerek tek bir sorgu haline getirilirse, ağ trafiğinde büyük bir azalma sağlanabilir. Bu durum, sorguların daha hızlı bir şekilde sonuçlanmasına yardımcı olur.
Özellikle mobil cihaz kullanımı söz konusu olduğunda, ağ trafiği oldukça önemlidir. Birden fazla sorgunun tek bir sorguda birleştirilmesi, ağ trafiğini azaltacağı için mobil cihazlarda hızlı bir şekilde sonuç elde etmek mümkün olur.
Birden fazla sorguyu birleştirmek için GraphQL query batching yöntemi kullanılabilir. Query batching, işlemciyi daha az yormak için birden fazla sorguyu tek seferde yürütmek için kullanılır. Bu yöntem ile de GraphQL sorgularının daha hızlı bir şekilde sonuçlanması sağlanır.
Özetle, birden fazla sorguyu birleştirerek, ağ trafiğini azaltıp daha hızlı sonuçlar elde etmek mümkündür. Mobil cihazlarda kullanımı oldukça avantajlıdır. Query batching yöntemi kullanarak sorguların daha hızlı bir şekilde sonuçlanmasını sağlamak mümkündür.
DataLoader Batch Kullanımı
DataLoader batch kullanımı, GraphQL sorgularını daha hızlı ve verimli hale getirmek için kullanılan bir yöntemdir. DataLoader, birden fazla sorguyu birleştirerek ağ trafiğini azaltırken, batch kullanarak da sorgulama hızını artırır. Özellikle, birden fazla sorgunun tek bir anda çalıştırılması gerektiği durumlarda batch kullanımı oldukça avantajlıdır.
Batch kullanımında, DataLoader tüm istekleri bir araya getirir ve aynı anda çalıştırır. Böylece, aşırı yüklenme olmadan verimli bir sorgulama yapılabilir. Batch kullanımı, aynı zamanda bellek kullanımını da optimize eder. Bu sayede, gereğinden fazla bellek kullanımı önlenir ve performans kaybı yaşanmaz.
DataLoader batch kullanımı için örnek bir senaryoda, bir blog sayfasındaki yorumlar düşünülebilir. Bu sayfada, birçok kullanıcının farklı yorumları yer alabilir. Yorumlara ait ayrıntılı bilgileri çekmek için, birden fazla sorgu çalıştırmak gerekebilir. DataLoader batch kullanarak bu sorguları bir araya getirir ve aynı anda çalıştırır. Böylece, aynı anda birden fazla kullanıcının yorumuna erişmek mümkün hale gelir.
Apollo Client Kullanımı
Apollo Client, GraphQL API'leri ile çalışan uygulamalar için performansı artırmak için ideal bir çözümdür. Apollo Client, GraphQL API sorguları ve mutasyonları için cache mekanizması sunar. Verileri bir kez indirdikten sonra, tekrarlayan sorgulara çok daha hızlı yanıt vermek için bu verileri önbellekte saklar.
Apollo Client'ın önbelleğe alma yöntemi, verileri içeren bir obje yapısı kullanarak çalışır. Bu objeler, bir anahtar-değer çifti olarak saklanır; anahtarlar, sorguların hash'lenmiş halleridir ve değerler, yanıt verileridir. İstemci, sorguları ve anahtarlarını önbelleğinde arar ve mevcutsa, yanıtı geri döndürür.
Verilerin obje yapısı şeklinde saklanması, Apollo Client'in güçlü bir özellik olan veri normlalizasyonunu kullanmasını mümkün kılar. Bu özellik, denetlemesi zor olan çok sayıda verinin tutulduğu büyük GraphQL API'lerinin daha verimli bir şekilde yönetilebilmesine olanak sağlar.
Apollo Client kullanımı öncelikle uygulamanın oluşturulması sırasında gerçekleştirilir. İlk adım, Apollo Client kütüphanesinin yüklenmesi ve yapılandırılmasıdır. Bu işlem uygulama dosyalarına şu şekilde eklenerek yapılabilir:
import { ApolloClient, InMemoryCache, HttpLink } from "@apollo/client";const cache = new InMemoryCache();const link = new HttpLink({ uri: "https://graphql.example.com/graphql"});const client = new ApolloClient({ cache, link});Yukarıdaki kod, bir önbellek ve şebeke arayüzü (network interface) temelinde Apollo'nun müşterisini yapılandırmak için kullanılır. Şimdi, yapılandırılmış müşteri, `
import { ApolloProvider } from '@apollo/client/react';const App = () => ( <!-- App code here --> );Bu örnekte, Apollo Client'in `
Apollo Client'in cache yapısını kullanarak performansı artırmak için, yapmanız gereken tek şey sorgularınızda `useQuery` ve mutasyonlarınızda `useMutation` kullanmak ve bunları Apollo Client'ın önbellek işlevi ile birleştirmektir. Geri kalan kısım, Apollo Client'in işini yapmasını beklemektir.
Execution Result Caching
Execution Result Caching, GraphQL sorgusu sonuçlarının önbelleklenmesidir. Bu teknik sayesinde tekrarlanan sorgular sonucunda zaman kaybetmek yerine, sonuçlar cache'te saklanarak daha hızlı bir şekilde elde edilebilir. Yani veri değişmediği sürece, önceden sorgulanan sonuçların aynısı tekrarlanmadan cache'ten alınabilir.
Execution Result Caching, yerleşik Apollo Server caching özelliğidir. Apollo Server bu özelliği sayesinde sorguları daha hızlı bir şekilde işleyebilir. Ayrıca, herhangi bir ön bellekleme üzerinde çalışmak için ek bir kütüphane kullanmanıza gerek yoktur.
Bununla birlikte, dikkat edilmesi gereken nokta, cache'te saklanan verilerin doğru ve güncel olmasıdır. Çünkü veriler güncellenirse, cache'teki veriler de güncellenmek zorundadır. Bu nedenle, cache kontrolü yaparak, verilerin güncelliğini takip etmek, sonuçlarınızın güvenilirliğini sağlamak için önemlidir.
Execution Result Caching için cache süresi ayarlamak da önemlidir. Bir sorgunun sonuçları ne kadar süre boyunca cache'te tutulacaksa, bu süre de belirlenmelidir. Örneğin, bir verinin sürekli güncellendiği bir durumda, cache süresi kısa tutulmalıdır. Aksi takdirde, önbellekli bir sonuç güncellenmemiş bir veriyle karşılaştırılırsa, yanıltıcı sonuçlar elde edilebilir.
Sonuç olarak, Execution Result Caching, tekrarlanan GraphQL sorgularınızın zamanını önemli ölçüde azaltabilir. Apollo Server gibi yerleşik bir özellik sayesinde, cache kullanmak kolay ve hızlı hale gelmiştir. Doğru ve güncel verilerin önbellekte tutulması, sonuçların güvenilirliğini sağlamak için önemlidir.
Örnekler
GraphQL, son zamanların en popüler sorgu dili olarak hizmet vermeye devam ediyor. GraphQL sorguları, REST tabanlı çözümlere göre daha hızlı ve verimli olma avantajına sahip. Ancak, GraphQL sorgularının sürekli olarak aynı verileri talep ettiği yapıları, ağ trafiği ve performans problemlerine neden olabilir. Bu nedenle GraphQL caching teknikleri kullanılarak bu gibi problemler çözülebilir.
GraphQL caching örnekleri için, öncelikle HTTP caching ve ETag kullanarak nasıl GraphQL caching yapılabileceği öğrenilebilir. HTTP caching ve ETag, aynı verilerin tekrar tekrar yüklenmesine neden olan sorguları bir kere yükleyerek ağ trafiğini azaltır.
| Avantajlar: | Dezavantajlar: |
| - Ağ trafiğini azaltır | - Caching yapılandırması gerektirir |
| - Sorguların hızını artırır | - Caching verilerinin tutulması gerektirir |
| - Sunucu yükünü azaltma özelliği | - Sorguların dinamizmi kaybedebilir |
DataLoader kullanarak GraphQL sorgularını daha hızlı ve verimli hale getirebilirsiniz. DataLoader, birden fazla sorguyu birleştirerek ağ trafiğini azaltır ve sorguların hızını artırır.
Birden fazla sorgu birleştirme yöntemi sayesinde, veriler bir kerede yüklenir ve bu nedenle ağ trafiği daha az olur. DataLoader batch kullanarak da sorgulama hızını artırmanız mümkündür.
Apollo Client, cache kullanarak hız ve performans arttırımı sağlayan diğer bir kullanışlı araçtır. Execution result caching ile de sorgulama zamanını daha verimli hale getirebilirsiniz. Bu yöntem ile sorguların tekrar yüklenmesi engellenerek, verilerin daha hızlı yüklenmesi sağlanabilir.
GraphQL caching örnekleri için, Apollo Client ve DataLoader gibi araçlar kullanılarak gerçekleştirilen birçok örnek mevcuttur. Bu örnekler, GraphQL sorgularının sıfırdan tasarlanması yerine, mevcut yapıların optimize edilmesi amacıyla kullanılabilir.
Örneğin, DataLoader kullanarak GraphQL sorgularını optimize etmek için örnek gösterim bulabilirsiniz. Ayrıca, Apollo Client ile GraphQL caching örneği ve kullanımı da öğrenebilirsiniz. Genel olarak cache kullanımı için örnekler ve dikkat edilmesi gerekenler konusunda daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Apollo Client Örneği
Apollo Client, GraphQL sorgusu sonuçlarının çok daha hızlı ve verimli bir şekilde önbelleğe alınmasına izin veren bir cache yönetim aracıdır. Bu aracı kullanarak, uygulamanızın performansını artırabilir ve ağ trafiğini azaltarak daha az veri kullanımı sağlayabilirsiniz.
Apollo Client kullanarak GraphQL caching yapmak oldukça basittir. Öncelikle, projenize Apollo Client ve apollo cache-persist gibi gereksinimleri kurmanız gerekiyor. Daha sonra, Apollo Client tarafından kullanılacak cache örneğini oluşturmanız gerekiyor.
Buna ek olarak, Apollo Provider'ı uygulamanın en üst düzeyinde sağlamak için özel bir wrapper oluşturmanız gerekir. Artık, uygulamanızın herhangi bir yerinde GraphQL sorgularını çağırdığınızda Apollo Client tarafından gelen sonuçların önbelleğe alındığını göreceksiniz. İleride tekrar aynı sorguları çağırdığınızda, Apollo Client sonucu önbellekte arar ve hemen sonucu sunar. Bu sayede, aynı sorguların tekrar tekrar ağ üzerinden tekrarlanması nedeniyle ortaya çıkan zaman kaybını önlemiş olursunuz.
| Adım | Açıklama |
|---|---|
| 1 | Apollo Client ve apollo-cache-persist kurulumunu yapın |
| 2 | Apollo Client cache örneği oluşturun |
| 3 | Apollo Provider wrapper oluşturun |
| 4 | GraphQL sorgusu çağırın |
Apollo Client kullanarak GraphQL cache yönetimi yoluyla uygulamalarınızın performansını inanılmaz şekilde artırabilirsiniz. Bu aracı kullanmak için gerekli adımları izlediğinizde, uygulamanızın verimliliği artacak ve daha az veri kullanımı sayesinde ağ üzerindeki trafiği önemli ölçüde azaltacaksınız. Böylece, kullanıcı deneyimini çok daha verimli hale getireceksiniz.
DataLoader Kullanım Örneği
GraphQL sorgularını DataLoader kullanarak optimize etmek oldukça faydalıdır. DataLoader, aynı yapıya sahip birçok sorgu için tek bir sorgu göndererek ağ trafiğini azaltır ve yanıt süresini hızlandırır. Aşağıdaki örnekte, DataLoader kullanarak bir dizi GraphQL sorgusunu optimize etmeyi göstereceğiz.
Örnek senaryomuz, bir e-ticaret sitesindeki ürünleri listeleme işlemidir. Ürünler, kategori ve alt kategorileriyle birlikte veritabanında saklanmaktadır. Aşağıdaki GraphQL sorguları, ürünlerin kategorileri ve alt kategorileri için ayrı ayrı gönderilir:
```query { products { id name categoryId subcategoryId } categories { id name } subcategories { id name }}```
Bu sorguların her biri, ayrı ayrı veri tabanına gitmesi için ağ trafiğine ihtiyaç duyar. Bunun yerine, DataLoader kullanarak bu sorguları birleştirerek ağ trafiğini azaltabilir ve hızlı bir yanıt alabiliriz.
```import DataLoader from 'dataloader';import { getProducts, getCategories, getSubcategories } from './data-sources';
const productLoader = new DataLoader(async (keys) => { const results = await getProducts(keys); return results.map((product) => { return { ...product, category: categoryLoader.load(product.categoryId), subcategory: subcategoryLoader.load(product.subcategoryId), }; });});
const categoryLoader = new DataLoader(async (keys) => { const results = await getCategories(keys); return results.reduce((acc, category) => { acc[category.id] = category; return acc; }, {});});
const subcategoryLoader = new DataLoader(async (keys) => { const results = await getSubcategories(keys); return results.reduce((acc, subcategory) => { acc[subcategory.id] = subcategory; return acc; }, {});});
const resolvers = { Query: { products: (parent, args, context) => { return productLoader.loadMany(args.ids); }, categories: (parent, args, context) => { return categoryLoader.loadMany(args.ids); }, subcategories: (parent, args, context) => { return subcategoryLoader.loadMany(args.ids); }, },};```
DataLoader ile sorguları birleştirdikten sonra, aynı ürünleri listelemek için sadece tek bir GraphQL sorgusu gönderme imkanına sahip olabiliriz:
```query { products { id name category { id name } subcategory { id name } }}```
Bu yöntem, veritabanına tek bir sorgu gönderdiği için veri çekme süresini büyük ölçüde azaltır ve daha hızlı bir yanıt alırız. DataLoader, bu tarz birleştirme işlemlerinde oldukça önemli bir araçtır ve GraphQL sorgularını optimize etmek için sıklıkla kullanılır.
Caching Genel Örnek
Caching, web uygulamalarında sık kullanılan bir teknolojidir. Cache, sık kullanılan verilerin bellekte saklanması ile ilgili bir teknik olarak tanımlanabilir. Bu sayede veriler hızlı ve verimli bir şekilde çağrılabilir. GraphQL'de de caching işlemi oldukça önemlidir. GraphQL'de caching teknikleri farklı yöntemlerle uygulanabilir.
Örneklerle belirtilen caching teknikleri, GraphQL sorgularını optimize etmek için oldukça yararlıdır. Fakat, cache kullanmak her zaman doğru olmayabilir. Verilerin değişken olması durumunda, cache kullanımı uygun olmayabilir. Genel olarak, cache kullanmadan önce dikkatli bir şekilde düşünmek gerekir.
GraphQL'e özel bir caching yöntemi olan Execution Result Caching, sorgulama sürelerini hızlandırmak için faydalıdır. Bu yöntemde, GraphQL sorguları ve sonuçları önbellekte saklanır. Bu sayede daha hızlı yanıt verilir. Ancak, sorguların karmaşıklığı arttıkça execution result caching'in etkisi azalabilir. Bu nedenle, sorguların karmaşıklığına bağlı olarak caching yöntemleri seçilmelidir.
Bir başka önemli caching yöntemi ise Apollo Client cache kullanımıdır. Apollo Client cache sayesinde, bir defa yapılan sorgular tekrar kullanıldığı zaman cache'ten alınır. Bu sayede ağ trafiği ve yük azaltılarak sorgulama süreleri hızlandırılır. DataLoader Batch kullanımı ile ise sorgulanacak veriler birleştirilir ve toplu bir şekilde alınır. Bu sayede sorgulama işleminden kaynaklanan ağ trafiği azalır ve sorgulama işlemleri hızlandırılır.
Genel olarak, cache kullanımı, web uygulamalarındaki sorgu sürelerini azaltmak için yaygın olarak kullanılır. Fakat cachelerin de kendi başına bir takım sorunları bulunur. Verilerin güncellenmesi, cache'lerin limitleri ve sağlıklı bir cache kullanımı gibi konulara dikkat edilmelidir. Doğru kullanıldığında cache teknolojisi, web uygulamalarındaki verimliliği artırmak için oldukça yararlıdır.