TL;DR
アプリケーションのデータ取得層の一部として、バッチ処理とキャッシュによってデータ取得を効率化するライブラリ。もとは JavaScript のライブラリだが、Go など他の言語にも同じ名前のライブラリがある。
なぜ必要か
GraphQL では Resolver がフィールドごとに実行されるので、N+1 問題が起きやすい。DataLoader はリクエストをまとめて処理することで、これを防ぐ。
仕組み
Batching
データソースへのアクセスを一定の期間待ち、その間に来たリクエストをまとめて処理する。発行される SQL は次のようになる。
SELECT * FROM author
SELECT * FROM post WHERE author_id IN (1, 2, 3)
SELECT * FROM tag WHERE post_id IN (1, 2, 3, 4)バッチ関数（Batch Function）を定義して DataLoader のコンストラクタに渡す。バッチ関数は key の配列を受け取り、対応する value の配列か Error を返す。このとき、key と value の配列は長さと順序が同じでなければならない。
key は loader.load で登録し、戻り値は対応する value の Promise になる。複数の key は loader.loadMany で取得する。
class PostDataSource {
private loader = new DataLoader(async (keys: readonly number[]) => {
const posts = await getPostsByAuthorIds(keys)
return keys.map((key) => posts.filter((post) => post.author_id === key))
})
async getPostsBy(authorId: number) {
return this.loader.load(authorId)
}
}Caching
load に渡した key と、対応する value の組をメモ化する。同じ DataLoader のインスタンスで同じ key の値を何度も取得するときは、メモ化した値を返す。性能の向上と、データソースへの負荷の軽減が期待できる。
注意点
DataLoader のインスタンスはリクエストごとに作るべきである。そうしないと、ユーザやコンテキストの異なるリクエストからキャッシュが参照されたり、キャッシュがメモリに溜まり続けたりする。Apollo Server では、context の dataSources をリクエストごとに初期化すれば、インスタンスの寿命を 1 つのリクエストに限定できる。
const { url } = await startStandaloneServer(apolloServer, {
context: async () => ({
dataSources: {
posts: new PostsDataSource(),
tags: new TagsDataSource(),
},
}),
})