推荐一个神奇的工具:graphql-deduplicator
在GraphQL的世界里,数据冗余有时会成为性能瓶颈。想象一下,你在查询大量重复数据时,每个实体都附带有大量的详细信息,这不仅增大了响应的体积,还可能导致解析和内存消耗的问题。为了解决这个问题,我们向您推荐一个高效的解决方案——graphql-deduplicator。
项目介绍
graphql-deduplicator是一个智能的GraphQL响应去重器,它能有效地从返回结果中移除重复的实体,仅保留必要的__typename和id字段。通过这种方式,您可以轻松地处理包含大量重复数据的大规模查询,而无需担心响应大小或解析速度。
项目技术分析
这个库的工作原理是利用__typename和id这两个特殊的字段来构建资源标识符,通过对数据进行规范化处理,确保客户端(如apollo-client)只读取第一次出现的资源实例,并忽略后续的重复项。graphql-deduplicator会在删除多余的字段后,将优化过的响应传递给客户端,显著降低了数据传输量。
应用场景
在诸如电影排期系统等实际应用中,当查询某一日期的所有场次时,可能每个场次都关联同一部电影。传统的GraphQL响应会包含重复的电影详情,造成响应过大。但有了graphql-deduplicator,电影详情只会被发送一次,极大地减少了网络传输的数据量。
项目特点
- 兼容性广:与任何支持自动添加
__typename和id的GraphQL客户端兼容,特别测试过与apollo-client的配合。 - 智能化:基于
__typename和id字段智能识别和去除重复实体,不影响正常业务逻辑。 - 高效:大幅减少响应大小,加快解析速度,降低内存占用。
- 易用:只需简单的配置即可在服务器端或客户端启用。
使用指南
无论是服务端还是客户端,集成graphql-deduplicator都非常简单。对于服务器端,可以使用formatResponse来处理响应;而在客户端,可以设置ApolloLink的afterware来处理响应。别忘了,为了不破坏常规的GraphQL客户端使用,应在请求参数中指定deduplicate以启用压缩功能。
现在,是时候为你的GraphQL应用引入graphql-deduplicator,享受更高效的性能和更小的负载了吧!立即尝试这个出色的开源项目,让您的应用程序运行得更加顺畅。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00