GraphQL 是一种新型的 API 查询语言，它能够让前端开发人员更高效地请求数据。相比于 REST API，GraphQL 能够提供更精细的数据获取和更高效的请求，但在实际应用中，我们仍然可能遇到一些 GraphQL API 调用速度问题。本文将讨论如何解决这些问题，并针对实际场景给出一些解决方案。
问题描述
GraphQL 能够比较方便地进行数据组合与分割，但是在实际场景中，我们可能会遇到以下问题：
- 查询单个对象时速度很慢；
- 查询过多字段时速度很慢；
- 查询过于深层次的嵌套时速度很慢；
- 大规模查询时速度很慢。
以上问题都会导致 API 返回数据的速度变慢，从而影响应用程序的性能。接下来，我们将逐一讨论这些问题，并给出一些解决方案。
查询单个对象
当我们查询单个对象时，如果在请求过程中需要执行多次查询，那么就可能导致请求速度变慢。
解决方案是：使用 batching 技术来批量查询数据。通过将相同类型的查询合并为一次请求，可以明显减少请求时间，提高应用性能。以下是一个例子：
import { createBatchingNetworkInterface } from 'apollo-client'; const networkInterface = createBatchingNetworkInterface({ uri: '/graphql', batchInterval: 10 });
在上述代码中，我们使用 createBatchingNetworkInterface 方法创建一个新的网络接口，然后使用 batchInterval 指定批量查询的时间间隔。这样，如果在 10 毫秒内有多次查询，Apollo Client 就会自动将它们合并为一次请求。
查询过多字段
如果查询过多的字段，返回数据的速度也会变慢。这时候可以通过分片查询来优化。
解决方案是：在大型应用中，将查询拆分为多个小查询，并在应用程序中组合数据。这种方法既可以提高查询速度，又可以减少网络传输数据的大小。以下是一个示例：
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在上述代码中，我们将用户信息查询拆分为两个查询：UserSummary 和 UserDetail。这样就可以在通过多个小查询获取完整的用户信息的同时，保持查询速度和响应质量。
查询过于深层次的嵌套
当查询过多深层次的嵌套时，GraphQL API 响应速度也会变慢。
解决方案是：使用 relay-compiler 工具来生成查询执行计划，以避免深层次的嵌套查询。该工具将查询转换为可优化的查询计划，从而提高查询速度。以下是使用该工具的示例：
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在上述代码中，我们使用 UserFragment 将用户信息分割成多个片段，然后在 UserQuery 中引用这些片段。这种方法可以避免深层次的查询，并提高查询效率。
大规模查询
当进行大规模查询时，GraphQL API 响应速度也会变慢。
解决方案是：将查询分割成多个小查询，并控制每次查询请求的数量。这样可以减少查询负载，提高查询效率。以下是一个示例：
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在上述代码中，我们使用 requestsQueue 和 MAX_REQUESTS_COUNT 来控制每次请求的查询数量。这种方法可以将大规模查询分割为多个小查询，并控制每次请求的查询数量，从而提高查询效率。
结论
以上是GraphQL API 调用速度问题的解决方法，它们都能够提高查询效率、减少网络请求时间和传输数据大小。我们应该结合实际场景选择正确的解决方案，并注重查询的细节。在 GraphQL 应用程序开发中，我们需要注意让查询保持简单、轻量，并发挥好各种工具的优势，才能在实际应用中发挥出 GraphQL 的优势。
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