GraphQL 是一种用于 API 的查询语言，其通过有效地描述数据的方式来提高 API 的灵活性和性能。其中一个值得注意的特性就是查询合并（query batching）。
查询合并是指将多个查询合并成一个，以减少客户端和服务器之间的网络传输和请求处理。对于前端开发人员来说，对此有深入了解可以帮助我们在构建高效的客户端应用程序时更好地利用 GraphQL 的优势。下面，我们将深入探讨 GraphQL 查询合并的使用方法。
什么是查询合并？
查询合并涉及将多个查询组合成单个查询，这些查询通常由不同的组件或模块发起。以图书应用为例，如果我们有一个作者组件和一个书籍组件，它们可能会从 GraphQL 服务器分别请求作者和书籍的信息：
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-但是，这样做并不高效，因为这将导致两个不同的网络请求。相反，我们可以使用查询合并将两个请求合并成一个，如下所示：
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-这样，我们只需要进行一次网络传输来获取所有信息，这将大大减少网络负载和服务器请求。
如何使用查询合并？
查询合并的实现基于 GraphQL 引擎，它检测到多个查询时会将它们合并成一个。要使用查询合并，我们需要考虑以下几点：
1. 批量处理
查询合并只有在批量处理多个查询时才起作用。这意味着我们需要在应用程序中捆绑查询请求，并同时发起这些请求。如果我们对单个查询进行批量处理，GraphQL 引擎将不会将它们合并，而是单独处理它们。
可以使用批量查询库来自动化此过程，例如 apollo-link-batch-http ，它是一个 Apollo Link 包，它允许将 GraphQL 查询进行批量处理。
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2. 查询结构
查询合并只适用于具有相同结构的查询。这意味着我们需要确保所有查询都具有相同的字段和参数。如果查询的结构不同，GraphQL 引擎将无法合并它们。
在上面的示例中，我们可以合并 author 和 book 查询，因为它们都有相同的字段和参数，例如 id 。如果需要合并不同类型或具有不同结构的查询，我们可以使用嵌套的查询来进行组合。
3. 数据规范化
查询合并依赖于数据规范化，这是通过唯一的标识符来识别和组织重复的数据之间的关系。这意味着我们需要确保我们的 GraphQL 引擎具有足够的信息来进行规范化。
可以使用 Apollo Client 进行数据规范化，它会自动跟踪重复的数据并将其存储在缓存中，以便以后使用。我们还可以使用 @connection 指令来手动控制数据规范化。
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-在这个示例中，我们使用 @connection 指令将 books 字段和 authorBooks 关键字关联起来，这将手动控制数据缓存和规范化。
查询合并的优缺点
查询合并的优点在于：
- 减少了服务器请求和带宽。
- 提高了网络性能和响应速度。
- 优化了客户端缓存并减少了数据响应时间。
查询合并的缺点在于：
- 可能会增加 GraphQL 引擎的负载。
- 可能会导致大量数据的传输和处理，导致网络瓶颈。
结论
查询合并是一种强大的 GraphQL 功能，它可以大大提高网络性能和客户端缓存的效率。在构建复杂的客户端应用程序时，我们可以使用查询合并来优化 GraphQL API 和前端应用程序。
虽然查询合并可能会带来一些开销和复杂性，但与其损失相比，它的优势和效率显然更具优势。希望这篇文章能够帮助你更好地探索和使用查询合并，进一步提高 GraphQL 与前端开发的集成性和效率。
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