Batch Requests এবং DataLoader এর ভূমিকা

GraphQL এর Performance Optimization - গ্রাফকিউএল (GraphQL) - Web Development

238

গ্রাফকিউএল (GraphQL)-এ Batch Requests এবং DataLoader দুটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ধারণা, যা একাধিক ডেটার অনুরোধের কার্যকারিতা এবং পারফরম্যান্স উন্নত করতে সহায়ক। যখন আপনি গ্রাফকিউএল ব্যবহার করছেন, তখন আপনি একাধিক ডেটার জন্য বিভিন্ন কুয়েরি পাঠাতে পারেন, তবে এইভাবে একাধিক রিকোয়েস্ট পাঠানোর ফলে N+1 query problem বা অতিরিক্ত ডেটা লোডিং সমস্যা হতে পারে। এই সমস্যার সমাধান হিসেবে Batch Requests এবং DataLoader ব্যবহৃত হয়।

Batch Requests কী?

Batch Requests হল একাধিক কুয়েরি বা মিউটেশনকে একত্রিত করে একটি একক HTTP রিকোয়েস্টে পাঠানোর প্রক্রিয়া। গ্রাফকিউএলে, সাধারণত প্রতিটি কুয়েরি বা মিউটেশন আলাদা HTTP রিকোয়েস্ট হিসেবে সার্ভারে পাঠানো হয়, কিন্তু Batch Requests ব্যবহার করে আপনি একাধিক কুয়েরিকে একত্রিত করে একটি মাত্র রিকোয়েস্ট পাঠাতে পারেন। এর ফলে পারফরম্যান্স উন্নত হয় এবং সার্ভারের উপর চাপ কমে।

Batch Request এর সুবিধা:

পারফরম্যান্স বৃদ্ধি: একাধিক কুয়েরি বা মিউটেশন একসাথে পাঠানোর ফলে সার্ভারের সাথে সংযোগের সংখ্যা কমে যায় এবং পারফরম্যান্স উন্নত হয়।
নেটওয়ার্ক ট্রাফিক কমানো: একাধিক রিকোয়েস্টের পরিবর্তে একটি একক রিকোয়েস্ট ব্যবহৃত হলে নেটওয়ার্ক ট্রাফিক কমে যায়।
প্রসেসিং সময় কমানো: সার্ভারের একাধিক রিকোয়েস্টের পরিবর্তে একটিমাত্র রিকোয়েস্ট প্রসেস করা সহজ হয়।

Batch Request এর উদাহরণ:

[
  {
    "query": "{ users { id name } }"
  },
  {
    "query": "{ posts { id title } }"
  }
]

এখানে দুটি আলাদা কুয়েরি একসাথে একটি HTTP রিকোয়েস্টে পাঠানো হয়েছে।

DataLoader কী এবং কেন প্রয়োজন?

DataLoader হল একটি লাইব্রেরি যা একাধিক ডেটা ফেচিং অপারেশনকে একত্রিত করে ব্যাচ আউটপুট তৈরি করতে সাহায্য করে, এবং N+1 query problem (একাধিক অতিরিক্ত প্রশ্নের সমস্যা) সমাধান করতে ব্যবহৃত হয়। গ্রাফকিউএল-এর মধ্যে যখন একাধিক রিলেটেড ডেটার জন্য কুয়েরি পাঠানো হয়, তখন বার বার সার্ভারে কুয়েরি পাঠানো এবং প্রতিবার নতুন প্রশ্নের জন্য ডেটা ফেচ করা সিস্টেমের পারফরম্যান্সে বড় সমস্যা তৈরি করে।

DataLoader এই সমস্যার সমাধান দেয় কারণ এটি একাধিক ডেটা ফেচিং রিকোয়েস্টগুলোকে একটি ব্যাচে একত্রিত করে। ফলে, N+1 query problem দূর করা হয় এবং সার্ভারের প্রতি অতিরিক্ত চাপ কমে।

DataLoader এর কাজ:

ব্যাচিং (Batching): এটি একাধিক ডেটার রিকোয়েস্ট একত্রিত করে এবং একটিমাত্র রিকোয়েস্ট পাঠাতে সহায়ক হয়।
ক্যাশিং (Caching): একবার একটি ডেটা রিকোয়েস্ট করা হলে, পরবর্তী সময়ে একই ডেটার জন্য আলাদা রিকোয়েস্ট পাঠানোর দরকার পড়ে না। এটি ক্যাশে থেকে ডেটা ফেরত দেয়।
পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন: একাধিক রিলেটেড ডেটার জন্য একাধিক রিকোয়েস্টের পরিবর্তে, একটি একক রিকোয়েস্টে ডেটা ফেচ করা হয়।

DataLoader উদাহরণ:

ধরা যাক, আপনার কাছে একটি Post এবং User নামের দুটি টাইপ রয়েছে, এবং আপনি প্রতিটি পোস্টের লেখক (author) সম্পর্কে তথ্য জানাতে চান। তবে যদি আপনি প্রতিটি পোস্টের জন্য আলাদা করে লেখকের তথ্য চান, তাহলে আপনি N+1 query problem-এর মুখোমুখি হবেন।

এখানে DataLoader ব্যবহার করা যেতে পারে, যাতে একটি একক রিকোয়েস্টে সমস্ত লেখকের তথ্য ব্যাচ আউটপুট করা হয়।

const DataLoader = require('dataloader');

// ইউজার লোডার
const userLoader = new DataLoader(async (userIds) => {
  const users = await getUsersByIds(userIds); // getUsersByIds হল ফাংশন যা ইউজার আইডির মাধ্যমে ইউজারদের তথ্য ফেচ করবে
  return userIds.map(id => users.find(user => user.id === id));
});

// পোস্টের রেজলভার
const resolvers = {
  Query: {
    posts: () => getPosts(),
  },
  Post: {
    author: (post) => userLoader.load(post.authorId), // authorId এর মাধ্যমে ডেটা লোড হবে
  },
};

এখানে:

userLoader একাধিক authorId রিকোয়েস্টগুলি একত্রিত করে এবং সেগুলিকে একক রিকোয়েস্টে ব্যাচ আউটপুট করছে।
DataLoader ব্যবহার করে, একাধিক পোস্টের লেখকের তথ্য একসাথে ফিরিয়ে আনা হবে, যাতে অতিরিক্ত প্রশ্ন না করতে হয় এবং পারফরম্যান্স বাড়ানো যায়।