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graphql - 在 AppSync/GraphQL 中，您如何处理需要来自多个数据源的连接数据的列表？

问题描述

type Employee {
    id: String!
    name: String
    lastObservedStatus: String
}

type Query {
    employees: [Employee]
}

这是一个虚构的模式来说明我的问题。我有两个单独的数据源，它们返回需要连接以填充响应的列表。第一个数据源“employee list api”是一个 http API，我可以查询以获取可用于填充id和name列的权威员工列表。例如，我得到这样的响应：

[
    {"id": "001", "name": "Harry"},
    {"id": "002", "name": "Jerry"},
    {"id": "003", "name": "Larry"}
]

我有第二个 http API“员工观察日志”，我可以查询以获取状态列表以及相关的 ID。id 允许我将号码与员工记录中的条目相关联，并且我有一个记录日期。可能有不止一个状态记录，但在 GraphQL 中我只想选择最近的一个。示例响应：

[
    {"id":"002", "TimeStamp":"2021-07-01T12:30:00Z", "status": "eating"},
    {"id":"002", "TimeStamp":"2021-07-01T13:10:00Z", "status": "staring out the window"},
    {"id":"001", "TimeStamp":"2021-07-01T16:00:00Z", "status": "sleeping in lobby"}
]

现在，我希望 graphQL 响应返回如下内容：

{
  "data": {
    "employees": [
      {
        "id": "001",
        "name": "Harry",
        "lastObservedStatus": "sleeping in lobby"
      },
      {
        "id": "002",
        "name": "Jerry",
        "lastObservedStatus": "staring out the window"
      },
      {
        "id": "003",
        "name": "Larry",
        "lastObservedStatus": null
      }
    ]
  }
}

由于“员工列表 api”是有关员工存在的权威来源，因此对“员工”字段的所有查询都应始终触发对该 api 的查询，但“员工观察日志”api 仅应在“lastObservedStatus”字段时触发在查询中被选中。

对于这样的模式，解析器应该在哪里注册？我读过最好的做法是始终在叶节点上附加解析器，但我不确定在这种情况下如何做到这一点。我什至不确定如果您在列表的子字段上附加解析器会发生什么。

我觉得处理这个问题的正确方法是将 lambda 解析器附加到该employees字段，并在 lambda 解析器中检查查询的 selectionSetList 以检查是否选择了“lastObservedStatus”字段。如果不是，则 lambda 仅查询“员工列表 api”，否则 lambda 还会查询“员工观察日志”并在返回结果之前执行类似于 SQL 连接的操作。但这是处理这个问题的正确方法吗？

标签： graphqlaws-appsyncaws-appsync-resolver

解决方案

听起来您需要的是字段上的解析器，该lastObservedStatus字段使用您的第二个 API（“员工观察日志”）作为数据源，其中 Query 字段employees使用第一个 API 作为其数据源。

此解析器应使用上下文源字段（在本例中为“父”值，id您name可以Employee参考）进行查询。例如，您可以在 VTL 代码中引用它$ctx.source.id，或者$ctx.source.name如果您需要名称。

这个解析器应该只查询单个员工的状态，因为它会在您的 Query field 中的每个employees结果中调用一次。

还有另一种选择，即拥有一个 2 函数管道解析器，其中每个函数指向不同的数据源：

  • 第 1 步解析所有字段，除了lastObservedStatus
  • 步骤 2 解决lastObservedStatus并使用$ctx.prev.result.

这实现起来会比较麻烦，但如果设计得当，将需要更少的 API 调用。

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