


Strategi prestasi bahagian hadapan untuk mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data dalam React Query
Strategi prestasi bahagian hadapan untuk mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data dalam React Query
Dalam pembangunan front-end moden, kita sering perlu berinteraksi dengan pangkalan data belakang Berinteraksi dan dapatkan data untuk memaparkan halaman. Walau bagaimanapun, pertanyaan pangkalan data yang kerap boleh menyebabkan masalah prestasi, terutamanya apabila halaman perlu memaparkan sejumlah besar data. Dalam kes ini, kita boleh menggunakan React Query untuk mengoptimumkan prestasi bahagian hadapan pertanyaan pangkalan data.
React Query ialah perpustakaan JavaScript untuk mengurus pertanyaan dan keadaan data. Ia menyediakan cara mudah berasaskan cangkuk untuk membuat pertanyaan dan cache data. Dengan menggunakan React Query, kami boleh mengurangkan bilangan permintaan data dan kerumitan perkongsian data antara komponen.
Jadi, bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi bahagian hadapan pertanyaan pangkalan data dalam React Query? Di bawah ini kami akan meneroka beberapa strategi khusus dan memberikan contoh kod.
- Cache data
React Query mempunyai mekanisme caching data terbina dalam yang boleh cache data yang diperolehi dalam ingatan untuk digunakan semula kemudian. Dengan cara ini, pada kali berikutnya data yang sama disoal, tidak perlu menghantar permintaan ke pangkalan data belakang sekali lagi, sekali gus meningkatkan prestasi.
Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan mekanisme caching dalam React Query:
import { useQuery } from 'react-query'; const fetchUserData = async (userId) => { const response = await fetch(`/api/users/${userId}`); const data = await response.json(); return data; }; const UserProfile = ({ userId }) => { const { data } = useQuery(['user', userId], () => fetchUserData(userId)); // 渲染用户数据 return ( <div> <h1>{data.name}</h1> <p>{data.bio}</p> </div> ); };
Dalam contoh ini, kami menggunakan cangkuk useQuery
untuk Dapatkan data pengguna dan gunakan userId
data sebagai kunci pertanyaan. React Query akan secara automatik cache hasil pertanyaan ini supaya ia boleh digunakan secara langsung pada kali seterusnya anda menanyakan data yang sama. useQuery
钩子来获取用户数据,并将数据的 userId
作为查询键。React Query 会自动缓存这个查询的结果,以便在下次查询同样的数据时直接使用。
- 合并多个查询
有时,我们可能需要同时查询多个数据,例如获取用户的个人信息和订单信息。在这种情况下,我们可以使用 useQueries
钩子来合并多个查询。这样一来,React Query 可以将这些查询同时发送到后端,并在所有查询都完成后返回结果。
下面是一个示例,展示了如何在 React Query 中合并多个查询:
import { useQueries } from 'react-query'; const fetchUserData = async (userId) => { const response = await fetch(`/api/users/${userId}`); const data = await response.json(); return data; }; const fetchOrderData = async (userId) => { const response = await fetch(`/api/orders?userId=${userId}`); const data = await response.json(); return data; }; const UserProfile = ({ userId }) => { const queries = useQueries([ { queryKey: ['user', userId], queryFn: () => fetchUserData(userId) }, { queryKey: ['orders', userId], queryFn: () => fetchOrderData(userId) }, ]); const userData = queries[0].data; const orderData = queries[1].data; // 渲染用户数据和订单数据 return ( <div> <h1>{userData.name}</h1> <p>{userData.bio}</p> <h2>订单信息</h2> <ul> {orderData.map(order => ( <li key={order.id}>{order.name}</li> ))} </ul> </div> ); };
在这个示例中,我们使用 useQueries
钩子同时发送多个查询,并将查询的结果分别存储在 userData
和 orderData
变量中。
通过合并多个查询,我们可以减少与后端的交互次数,提高性能。
- 预取和更新数据
React Query 还提供了一些钩子和函数,以便在组件初始化时预取数据,并在后续用户操作时更新数据。
例如,我们可以使用 useQueryClient
钩子来获取 QueryClient 实例,并使用其 prefetchQuery
函数来预取数据。这样一来,即使用户尚未点击获取数据的按钮,我们的应用也可以在后台获取数据,并保持最新的状态。
下面是一个示例,展示了如何在 React Query 中使用预取数据:
import { useQuery, useQueryClient } from 'react-query'; const fetchUserData = async (userId) => { const response = await fetch(`/api/users/${userId}`); const data = await response.json(); return data; }; const UserProfile = ({ userId }) => { const queryClient = useQueryClient(); queryClient.prefetchQuery(['user', userId], () => fetchUserData(userId)); const { data } = useQuery(['user', userId], () => fetchUserData(userId)); // 渲染用户数据 return ( <div> <h1>{data.name}</h1> <p>{data.bio}</p> </div> ); };
在这个示例中,我们使用 useQueryClient
钩子获取 QueryClient 实例,并调用 prefetchQuery
函数来预取用户数据。然后,我们使用 useQuery
- Gabungkan berbilang pertanyaan
Kadangkala, kami mungkin perlu menanyakan berbilang data pada masa yang sama, seperti mendapatkan pengguna maklumat peribadi dan maklumat Pesanan. Dalam kes ini, kita boleh menggunakan cangkuk useQueries
untuk menggabungkan berbilang pertanyaan. Dengan cara ini, React Query boleh menghantar pertanyaan ini ke bahagian belakang secara serentak dan mengembalikan keputusan selepas semua pertanyaan selesai.
Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggabungkan berbilang pertanyaan dalam React Query:
rrreee#🎜🎜#Dalam contoh ini, kami menggunakan cangkukuseQueries
Hantar berbilang pertanyaan pada masa yang sama dan simpan hasil pertanyaan dalam pembolehubah userData
dan orderData
. #🎜🎜##🎜🎜#Dengan menggabungkan berbilang pertanyaan, kami boleh mengurangkan bilangan interaksi dengan bahagian belakang dan meningkatkan prestasi. #🎜🎜#- #🎜🎜#Prafetch dan kemas kini data#🎜🎜##🎜🎜##🎜🎜#React Query juga menyediakan beberapa cangkuk dan fungsi untuk prafetch apabila komponen dimulakan data, dan mengemas kini data semasa operasi pengguna berikutnya. #🎜🎜##🎜🎜#Sebagai contoh, kita boleh menggunakan cangkuk
useQueryClient
untuk mendapatkan contoh QueryClient dan menggunakan fungsi prefetchQuery
untuk mengambil data terlebih dahulu. Dengan cara ini, walaupun pengguna belum mengklik butang untuk mendapatkan data, aplikasi kami boleh mendapatkan data di latar belakang dan memastikan ia dikemas kini. #🎜🎜##🎜🎜#Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan data prafetch dalam React Query: #🎜🎜#rrreee#🎜🎜#Dalam contoh ini, kami menggunakan cangkuk useQueryClient
Dapatkan QueryClient contoh dan panggil fungsi prefetchQuery
untuk mengambil data pengguna terlebih dahulu. Kemudian, kami menggunakan cangkuk useQuery
untuk mendapatkan data dan memaparkannya ke halaman. #🎜🎜##🎜🎜# Dengan mengambil data terlebih dahulu, kami boleh memberikan respons yang lebih pantas apabila pengguna benar-benar memerlukannya. #🎜🎜##🎜🎜#Ringkasnya, dengan menggunakan React Query, kami boleh mengoptimumkan prestasi bahagian hadapan pertanyaan pangkalan data. Kami boleh cache data, menggabungkan berbilang pertanyaan untuk mengurangkan bilangan interaksi, praambil data untuk meningkatkan kelajuan tindak balas dan banyak lagi. Strategi ini boleh meningkatkan prestasi bahagian hadapan dengan berkesan dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. #🎜🎜##🎜🎜# Adalah amat disyorkan agar pembangun memilih strategi yang sesuai secara fleksibel berdasarkan senario perniagaan dan keperluan prestasi tertentu apabila menggunakan React Query. #🎜🎜#Atas ialah kandungan terperinci Strategi prestasi bahagian hadapan untuk mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data dalam React Query. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laravel ialah rangka kerja pembangunan PHP yang popular, tetapi kadangkala ia dikritik kerana lambat seperti siput. Apakah sebenarnya yang menyebabkan kelajuan Laravel tidak memuaskan? Artikel ini akan memberikan penjelasan yang mendalam tentang sebab mengapa Laravel lambat seperti siput dari pelbagai aspek, dan menggabungkannya dengan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang masalah ini. 1. Isu prestasi pertanyaan ORM Dalam Laravel, ORM (Pemetaan Perhubungan Objek) ialah fungsi yang sangat berkuasa yang membolehkan

Kutipan sampah (GC) Golang sentiasa menjadi topik hangat di kalangan pemaju. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang pantas, pengumpul sampah terbina dalam Golang boleh mengurus memori dengan sangat baik, tetapi apabila saiz program bertambah, beberapa masalah prestasi kadangkala berlaku. Artikel ini akan meneroka strategi pengoptimuman GC Golang dan menyediakan beberapa contoh kod khusus. Pengumpulan sampah dalam pemungut sampah Golang Golang adalah berdasarkan sapuan tanda serentak (concurrentmark-s

Penyahkodan kesesakan prestasi Laravel: Teknik pengoptimuman didedahkan sepenuhnya! Laravel, sebagai rangka kerja PHP yang popular, menyediakan pembangun dengan fungsi yang kaya dan pengalaman pembangunan yang mudah. Walau bagaimanapun, apabila saiz projek meningkat dan bilangan lawatan meningkat, kami mungkin menghadapi cabaran kesesakan prestasi. Artikel ini akan menyelidiki teknik pengoptimuman prestasi Laravel untuk membantu pembangun menemui dan menyelesaikan masalah prestasi yang berpotensi. 1. Pengoptimuman pertanyaan pangkalan data menggunakan pemuatan tertunda Eloquent Apabila menggunakan Eloquent untuk menanya pangkalan data, elakkan

Kerumitan masa mengukur masa pelaksanaan algoritma berbanding saiz input. Petua untuk mengurangkan kerumitan masa program C++ termasuk: memilih bekas yang sesuai (seperti vektor, senarai) untuk mengoptimumkan storan dan pengurusan data. Gunakan algoritma yang cekap seperti isihan pantas untuk mengurangkan masa pengiraan. Hapuskan berbilang operasi untuk mengurangkan pengiraan berganda. Gunakan cawangan bersyarat untuk mengelakkan pengiraan yang tidak perlu. Optimumkan carian linear dengan menggunakan algoritma yang lebih pantas seperti carian binari.

Kesesakan prestasi Laravel didedahkan: penyelesaian pengoptimuman didedahkan! Dengan perkembangan teknologi Internet, pengoptimuman prestasi laman web dan aplikasi menjadi semakin penting. Sebagai rangka kerja PHP yang popular, Laravel mungkin menghadapi kesesakan prestasi semasa proses pembangunan. Artikel ini akan meneroka masalah prestasi yang mungkin dihadapi oleh aplikasi Laravel dan menyediakan beberapa penyelesaian pengoptimuman dan contoh kod khusus supaya pembangun dapat menyelesaikan masalah ini dengan lebih baik. 1. Pengoptimuman pertanyaan pangkalan data Pertanyaan pangkalan data ialah salah satu kesesakan prestasi biasa dalam aplikasi Web. wujud

Langkah-langkah untuk menggunakan PHP untuk menanyakan pangkalan data dan memaparkan keputusan: sambungkan ke pangkalan data menanyakan hasil carian, merentasi baris keputusan pertanyaan dan mengeluarkan data lajur tertentu;

1. Tekan kombinasi kekunci (kekunci win + R) pada desktop untuk membuka tetingkap jalankan, kemudian masukkan [regedit] dan tekan Enter untuk mengesahkan. 2. Selepas membuka Registry Editor, kami klik untuk mengembangkan [HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftWindowsCurrentVersionExplorer], dan kemudian lihat jika terdapat item Serialize dalam direktori Jika tidak, kami boleh klik kanan Explorer, buat item baharu dan namakannya Serialize. 3. Kemudian klik Serialize, kemudian klik kanan ruang kosong dalam anak tetingkap kanan, cipta nilai bit DWORD (32) baharu dan namakannya Bintang

Konfigurasi parameter Vivox100s didedahkan: Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi pemproses? Dalam era perkembangan teknologi yang pesat hari ini, telefon pintar telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam kehidupan seharian kita. Sebagai bahagian penting telefon pintar, pengoptimuman prestasi pemproses berkaitan secara langsung dengan pengalaman pengguna telefon mudah alih. Sebagai telefon pintar berprofil tinggi, konfigurasi parameter Vivox100s telah menarik banyak perhatian, terutamanya pengoptimuman prestasi pemproses telah menarik banyak perhatian daripada pengguna. Sebagai "otak" telefon bimbit, pemproses secara langsung mempengaruhi kelajuan berjalan telefon bimbit.
