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database - 在 GraphQL (NoSQL v RDS) 中查询关系数据

问题描述

我正在编写一个包含具有一些明显关系的整体数据模型的应用程序。我开始使用 MongoDB 编写应用程序，但决定尝试过渡到 Postgres，因为我的数据有大量“外键”。为简单起见，让我们考虑以下模型：

class GameBase {
  id: string
  entryIds: string[]
  submissionIds: string[]
}
class EntryBase {
  id: string
  description: string
  gameId: string
  userId: string // id of user who supplied entry
  submissionIds: string[] // submissions where entry is covered
}
class SubmissionBase {
  id: string
  url: string
  gameId: string
  userId: string // id of user who submitted
  entryIds: string[] // entries covered by submission
}

现在我明白了，如果我使用像 TypeOrm 这样的工具，我可以通过以下方式检索这些关系：

const games = await gameRepository.find({ relations: ["entryIds", "submissionIds"] });

但我不确定这与 GraphQL 有何关系。到目前为止，我一直在做的是@ResolveField在我的解析器中添加并编写类似的东西

// game.resolver.ts

@ResolveField(() => [SubmissionBase], { nullable: true })
submissions(@Parent() game: GameBase) {
  return this.submissionService.getManySubmissions(game.submissionIds)
}

并在服务中

// game.service.ts
async getManySubmissions(submissionIds: string[]): Promise<SubmissionBase[]> {
  if (!submissionIds) return []
  return await this.submissionRepository.find({
    where: {
      id: { $in: submissionIds },
    },
  })
}

所以这对我来说很有意义并且一直工作得很好，我只是好奇如果我切换到关系数据库是否会看到切实的速度/性能改进。例如，如果.find您在我的服务中看到的相同方法由 Postgres 而不是 MongoDB 支持，并且建立了适当的外键关系，我可以合理地期望速度提高吗？我想我不会，因为它只是一个没有连接的简单获取。此外，虽然 submitIds 是一个伪外键（因为 MongoDB），但在此设置中它仍然充当一个伪外键。如果您可以使用 GraphQL 之类的东西，我想我无法理解为什么 MongoDB 本质上是关系数据的错误选择@ResolveField抓住你需要的任何东西。在这种情况下，由 GraphQL 支持的 RDS 的成功实现会是什么样子？

标签： databaseormgraphqlnestjstypeorm

解决方案

这是一个很好的问题，尽管我认为它会得到一些固执己见和不确定的答案。在使用多个生产 GraphQL 服务器与 SQL 和 NoSQL 数据库通信后，我的个人经验和建议是：

如果您要通过 Postgres 等关系数据库公开 GraphQL，并且您使用的是 NestJS ，请不要手动编写 GraphQL 层

它非常耗时且容易出错，而且您将遇到与 N+1 和性能相关的各种问题，同时牺牲大量使用 RDS 获得的功能（例如您正在谈论的连接） ）。作为曾经走过这条路的人，请不要

有许多非常强大的技术可以让您在 RDS 之上生成 GraphQL API。这些技术解析 GraphQL AST 并将其转换为优化的单个 SQL 查询。我强烈建议您查看Hasura和PostGraphile。这两者都会让你大吃一惊。在 SQL 关系之上手动编写解析器只是浪费时间

然后可以将这些工具集成到您的 NestJS 应用程序中并与之一起使用。如果你特别对 Hasura 感兴趣，我会维护开源包，可以帮助你将它与 NestJS 很好地集成

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