Optimización de consultas de GraphQL optimizing-graphql-queries

NOTE
Antes de aplicar estas recomendaciones de optimización, considere lo siguiente Actualización de los fragmentos de contenido para paginación y ordenación en el filtrado de GraphQL para obtener el mejor rendimiento.

Estas directrices se proporcionan para ayudar a evitar problemas de rendimiento con las consultas de GraphQL.

GraphQL Checklist graphql-checklist

La siguiente lista de comprobación tiene como objetivo ayudarle a optimizar la configuración y el uso de GraphQL en Adobe Experience Manager AEM () as a Cloud Service.

Primeros principios first-principles

Uso de consultas de GraphQL persistentes use-persisted-graphql-queries

Recomendación

Se recomienda encarecidamente el uso de consultas GraphQL persistentes.

Las consultas persistentes de GraphQL ayudan a reducir el rendimiento de la ejecución de consultas mediante la red de entrega de contenido (CDN). Las aplicaciones cliente solicitan consultas persistentes con solicitudes de GET para la ejecución rápida habilitada para Edge.

Referencia adicional

Consulte:

Estrategia de caché cache-strategy

También se pueden utilizar varios métodos de almacenamiento en caché para la optimización.

AEM Habilitar almacenamiento en caché de Dispatcher enable-aem-dispatcher-caching

Recomendación

AEM Dispatcher AEM es la caché de primer nivel dentro del servicio de, antes de la caché de CDN.

Referencia adicional

Consulte:

Uso de una red de distribución de contenido (CDN) use-cdn

Recomendación

Las consultas GraphQL y sus respuestas JSON se pueden almacenar en caché si están dirigidas como GET solicitudes al utilizar una CDN. Por el contrario, las solicitudes sin almacenar en caché pueden ser muy (recursos) costosas y lentas de procesar, con el potencial de tener más efectos perjudiciales en los recursos del origen.

Referencia adicional

Consulte:

Establecer encabezados de control de caché HTTP set-http-cache-control-headers

Recomendación

Cuando se utilizan consultas GraphQL persistentes con una CDN, se recomienda establecer los encabezados de control de caché HTTP adecuados.

Cada consulta persistente puede tener su propio conjunto específico de encabezados de control de caché. Los encabezados se pueden configurar a través de API de GraphQL o el AEM IDE de GraphiQL de.

Referencia adicional

Consulte:

AEM Usar el almacenamiento en caché previo de GraphQL use-aem-graphql-pre-caching

Recomendación

AEM Esta capacidad permite a los usuarios almacenar en caché contenido adicional dentro del ámbito de las consultas de GraphQL que luego se pueden ensamblar como bloques en la salida JSON en lugar de línea a línea.

Referencia adicional

Póngase en contacto con el Adobe para habilitar esta capacidad para su programa y entornos de AEM Cloud Service.

Optimización de consultas de GraphQL graphql-query-optimization

En una instancia de AEM con un número elevado de fragmentos de contenido que comparten el mismo modelo, las consultas de lista de GraphQL pueden resultar costosas (en términos de recursos).

Esto se debe a que todos los fragmentos que comparten un modelo que se utiliza en la consulta de GraphQL deben cargarse en la memoria. Esto consume tiempo y memoria. El filtrado, que puede reducir el número de elementos en el conjunto de resultados (final), solo se puede aplicar después cargando todo el conjunto de resultados en la memoria.

Esto puede dar la impresión de que incluso los conjuntos de resultados pequeños (pueden) dar lugar a un mal rendimiento. Sin embargo, en realidad la lentitud está causada por el tamaño del conjunto de resultados inicial, ya que debe manejarse internamente antes de aplicar el filtrado.

Para reducir los problemas de rendimiento y memoria, este conjunto de resultados inicial debe mantenerse lo más pequeño posible.

AEM proporciona dos métodos para optimizar las consultas de GraphQL:

Cada método tiene sus propios casos de uso y limitaciones. Esta sección proporciona información sobre el filtrado y la paginación híbridos, junto con algunas de las prácticas recomendadas para su uso en la optimización de consultas de GraphQL.

AEM Usar filtrado híbrido de GraphQL use-aem-graphql-hybrid-filtering

Recomendación

El filtrado híbrido combina el filtrado de JCR con el filtrado de AEM.

Aplica un filtro de JCR (en forma de restricción de consulta) antes de cargar el conjunto de resultados en la memoria para el filtrado de AEM. Esto sirve para reducir el conjunto de resultados cargado en la memoria, ya que el filtro de JCR elimina los resultados superfluos anteriores a este.

NOTE
Por motivos técnicos (por ejemplo, flexibilidad, anidación de fragmentos), AEM no puede delegar todo el filtrado a JCR.

Esta técnica mantiene la flexibilidad que proporcionan los filtros de GraphQL, al tiempo que delega la mayor parte posible del filtrado a JCR.

NOTE
AEM El filtrado híbrido requiere la actualización de fragmentos de contenido existentes

Referencia adicional

Consulte:

Usar paginación de GraphQL use-aem-graphql-pagination

Recomendación

El tiempo de respuesta de las consultas complejas, con grandes conjuntos de resultados, se puede mejorar segmentando las respuestas en fragmentos mediante paginación, un estándar de GraphQL.

GraphQL en AEM ofrece compatibilidad con dos tipos de paginación:

  • paginación basada en límite/desplazamiento
    Se utiliza para consultas de lista; terminan con List; por ejemplo, articleList.
    Para utilizarlo, debe proporcionar la posición del primer elemento que se va a devolver (la variable offset) y el número de elementos que se van a devolver (la variable limit, o tamaño de página).

  • paginación basada en cursor (representada por firsty after)
    Proporciona un ID único para cada elemento, también conocido como cursor.
    En la consulta, se especifica el cursor del último elemento de la página anterior, además del tamaño de página (el número máximo de elementos que se van a devolver).

    Como la paginación basada en cursor no se ajusta a las estructuras de datos de las consultas basadas en listas, AEM ha introducido el tipo de consulta Paginated; por ejemplo, articlePaginated. Las estructuras de datos y los parámetros utilizados siguen la Especificación de conexión del cursor de GraphQL.

    note note
    NOTE
    Actualmente, AEM admite la paginación de reenvío (utilizando los parámetros after/first).
    La paginación hacia atrás (utilizando los parámetros before/last) no es compatible.

Referencia adicional

Consulte:

Usar la ordenación de GraphQL use-graphql-sorting

Recomendación

Además de ser un estándar de GraphQL, la ordenación permite a los clientes recibir contenido JSON en orden. Esto puede reducir la necesidad de un procesamiento adicional en el cliente.

La ordenación solo puede ser eficaz si todos los criterios de ordenación están relacionados con fragmentos de nivel superior.

Si el orden de clasificación incluye uno o más campos ubicados en un fragmento anidado, todos los fragmentos que compartan el modelo de nivel superior deben cargarse en la memoria. Esto causa un impacto negativo en el rendimiento.

NOTE
La ordenación en campos de nivel superior también tiene un impacto (aunque pequeño) en el rendimiento.

Referencia adicional

Consulte:

Prácticas recomendadas best-practices

El objetivo principal de todas las recomendaciones de optimización es reducir el conjunto de resultados inicial. Las prácticas recomendadas enumeradas aquí proporcionan formas de hacerlo. Pueden (y deben) combinarse.

Filtrar solo por propiedades de nivel superior filter-top-level-properties-only

Actualmente, el filtrado en el nivel JCR solo funciona para fragmentos de nivel superior.

Si un filtro se dirige a los campos de un fragmento anidado, AEM tiene que volver a cargar (en memoria) todos los fragmentos que comparten el modelo subyacente.

Puede seguir optimizando estas consultas de GraphQL combinando expresiones de filtro en campos de fragmentos de nivel superior y aquellos en campos de fragmentos anidados con la variable AND operator.

Uso de la estructura de contenido use-content-structure

En general, en AEM se considera una buena práctica utilizar la estructura del repositorio para reducir el ámbito de contenido que se va a procesar.

Este método también debe aplicarse a las consultas de GraphQL.

Esto se puede hacer aplicando un filtro en el campo _path del fragmento de nivel superior:

{
  someList(filter: {
    _path: {
      _expressions: [
        {
          value: "/content/dam/some/sub/path/",
          _operator: STARTS_WITH
        }
      ]
    }
  }) {
    items {
      # ...
    }
  }
}
NOTE
El final / en value es obligatorio para lograr el mejor rendimiento.

Usar paginación use-paging

También puede utilizar la paginación para reducir el conjunto de resultados inicial, sobre todo si las solicitudes no utilizan ningún filtro ni ordenación.

Si filtra u ordena por fragmentos anidados, las consultas paginadas pueden seguir siendo lentas, ya que es posible que AEM aún tenga que cargar cantidades mayores de fragmentos en la memoria. Por lo tanto, si combina filtrado y paginación, tenga en cuenta las reglas de filtrado (como se ha mencionado anteriormente).

Para la paginación, la ordenación es igualmente importante, ya que los resultados paginados siempre se ordenan, ya sea de forma explícita o implícita.

Si le interesa principalmente recuperar solo las primeras páginas, no hay ninguna diferencia significativa entre el uso de consultas ...List o ...Paginated. Sin embargo, si a la aplicación le interesa leer más de una o dos páginas, debe tener en cuenta la consulta ...Paginated, ya que tiene un rendimiento notablemente mejor con las páginas posteriores.

Operaciones lógicas en expresiones de filtro logical-operations-in-filter-expressions

Si está filtrando en fragmentos anidados, aún puede aplicar el filtrado JCR proporcionando un filtro complementario en un campo de nivel superior que se combina con el operador AND.

Un caso de uso típico sería restringir el alcance de la consulta utilizando un filtro en el campo _path del fragmento de nivel superior y, a continuación, filtrar en campos adicionales que podrían estar en el nivel superior o en un fragmento anidado.

En este caso, las diferentes expresiones de filtro se combinarían con AND. Por lo tanto, el filtro de _path puede limitar de forma efectiva el conjunto de resultados inicial. El resto de filtros de los campos de nivel superior también pueden ayudar a reducir el conjunto de resultados inicial, siempre y cuando se combinen con AND.

Filtrar expresiones combinadas con OR no se puede optimizar si hay fragmentos anidados implicados. Las expresiones OR solo se pueden optimizar si no están implicados fragmentos anidados.

Evitar filtrar los campos de texto multilínea avoid-filtering-multiline-textfields

Los campos de un campo de texto multilínea (html, markdown, plaintext, json) no se pueden filtrar a través de una consulta JCR, ya que su contenido debe calcularse sobre la marcha.

Si aun así necesita filtrar por un campo de texto multilínea, considere la posibilidad de limitar el tamaño del conjunto de resultados inicial añadiendo expresiones de filtro adicionales y combinándolas con AND. Limitar el ámbito mediante el filtrado en el campo _path también es un buen enfoque.

Evitar el filtrado en campos virtuales avoid-filtering-virtual-fields

Los campos virtuales (la mayoría de los campos que comienzan por _) se calculan mientras se ejecuta una consulta de GraphQL y, por lo tanto, están fuera del ámbito del filtrado basado en JCR.

Una excepción importante es el campo _path, que se puede utilizar de forma eficaz para reducir el tamaño del conjunto de resultados inicial: si el contenido está estructurado en consecuencia (consulte Uso de la estructura de contenido).

Filtrado: exclusiones filtering-exclusions

Hay otras varias situaciones en las que una expresión de filtro no se puede evaluar en el nivel JCR (y, por lo tanto, debe evitarse para lograr el mejor rendimiento):

  • Filtrado de expresiones en un valor Float que usa la opción de filtro _sensitiveness, y donde _sensitiveness se establece en cualquier elemento que no sea 0.0.

  • Filtrado de expresiones en un valor String mediante la opción de filtro _ignoreCase.

  • Filtrado en valores null.

  • Filtros en matrices con _apply: ALL_OR_EMPTY.

  • Filtros en matrices con _apply: INSTANCES, _instances: 0.

  • Filtrado de expresiones mediante el operador CONTAINS_NOT.

  • Filtrado de expresiones en un Calendar, Date u Time que utilizan el operador NOT_AT.

Minimizar el anidamiento de fragmentos de contenido minimize-content-fragment-nesting

Anidar fragmentos de contenido es una buena manera de modelar estructuras de contenido personalizadas. Incluso puede tener un fragmento con un fragmento anidado, que también tenga un fragmento anidado, que tenga… etc.

Sin embargo, la creación de una estructura con demasiados niveles puede aumentar los tiempos de procesamiento de una consulta GraphQL, ya que GraphQL debe atravesar toda la jerarquía de todos los fragmentos de contenido anidados.

El anidamiento profundo también puede tener efectos adversos en la gobernanza del contenido. En general, se recomienda limitar el anidamiento de fragmentos de contenido a menos de cinco o seis niveles.

No generar todos los formatos (elementos de texto multilínea) do-not-output-all-formats

AEM GraphQL puede devolver texto creado en Texto de varias líneas Tipo de datos, en varios formatos: Texto enriquecido, Texto simple y Markdown.

La salida de los tres formatos aumenta el tamaño de la salida de texto en JSON en un factor de tres. Esto, combinado con conjuntos de resultados generalmente grandes de consultas muy amplias, puede producir respuestas JSON muy grandes que, por lo tanto, tardan mucho tiempo en calcularse. Es mejor limitar la salida solo a los formatos de texto necesarios para procesar el contenido.

Modificación de fragmentos de contenido modifying-content-fragments

AEM Modifique únicamente los fragmentos de contenido y sus recursos mediante la interfaz de usuario o las API de. No realice modificaciones directamente en JCR.

Prueba de consultas test-your-queries

Procesar consultas de GraphQL GET es similar a procesar consultas de búsqueda, y es significativamente más complejo que las solicitudes de API simples de todo el contenido.

Planificar, probar y optimizar cuidadosamente las consultas en un entorno controlado que no sea de producción es clave para el éxito posterior cuando se utiliza en producción.

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