Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化

Avatar for 林憲吾 林憲吾
September 19, 2024
Technology
1
450

 GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化

「テックリードの悩みを解決するGraphQLの話」にて登壇した資料です。
https://estie.connpass.com/event/328999/
Avatar for 林憲吾

林憲吾

September 19, 2024
Tweet

More Decks by 林憲吾

See All by 林憲吾
GraphQLを安全に使うためにやっていること
Avatar for 林憲吾 hayashikengo
2
690
電子署名サービスの品質戦略
Avatar for 林憲吾 hayashikengo
1
820
CTOの役割と、カルチャーの醸成
Avatar for 林憲吾 hayashikengo
1
80

Other Decks in Technology

See All in Technology
Running JavaScript within Ruby
Avatar for Kengo Hamasaki hmsk
3
430
AIとSREで「今」できること
Avatar for HonMarkHunt honmarkhunt
3
680
QA/SDETの現在と、これからの挑戦
Avatar for imtnd imtnd
0
210
LINE 購物幕後推手
Avatar for LINE Developers Taiwan line_developers_tw
PRO
0
310
【Λ（らむだ）】最近のアプデ情報 / RPALT20250422
Avatar for Λ lambda
0
320
バクラクの認証基盤の成長と現在地 / bakuraku-authn-platform
Avatar for convto convto
4
880
ペアーズにおける評価ドリブンな AI Agent 開発のご紹介
Avatar for fukubaka0825 fukubaka0825
6
1.6k
Simplify! 10 ways to reduce complexity in software development
Avatar for Uwe Friedrichsen ufried
1
180
OPENLOGI Company Profile for engineer
Avatar for OPENLOGI hr01
1
25k
読んで学ぶ Amplify Gen2 / Amplify と CDK の関係を紐解く #jawsug_tokyo
Avatar for Kihara, Takuya tacck
PRO
1
290
AIエージェント開発手法と業務導入のプラクティス
Avatar for Yoshinori Kosaka ykosaka
9
2.6k
今日からはじめるプラットフォームエンジニアリング
Avatar for Kazuto Kusama jacopen
8
1.9k

Featured

See All Featured
The Pragmatic Product Professional
Avatar for Laura Van Doore lauravandoore
33
6.6k
Rebuilding a faster, lazier Slack
Avatar for samanthasiow samanthasiow
81
9k
How STYLIGHT went responsive
Avatar for nonsquared nonsquared
100
5.5k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
Avatar for Philip Tellis bluesmoon
29
1.7k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
Avatar for Dan Newman danielanewman
227
22k
Writing Fast Ruby
Avatar for Erik Berlin sferik
628
61k
Building Flexible Design Systems
Avatar for Yesenia Perez-Cruz yeseniaperezcruz
329
39k
Art, The Web, and Tiny UX
Avatar for Lynn Fisher lynnandtonic
298
20k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
Avatar for Addy Osmani addyosmani
329
24k
Stop Working from a Prison Cell
Avatar for Chris Michel hatefulcrawdad
268
20k
Mobile First: as difficult as doing things right
Avatar for Swwweet swwweet
223
9.6k
How GitHub (no longer) Works
Avatar for Zach Holman holman
314
140k

Transcript

  1. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化 株式会社PICK 林憲吾 Hayashi Kengo

  2. https://twitter.com/kenbu05 株式会社PICK CTO 林憲吾 Hayashi Kengo 自己紹介 ①経歴 ②趣味 学生時代　

    スペースマーケット (インターン ) 2018-2019　 ヤフー 2019-2022　スリーシェイク 2022-現在　 PICK CTO 筋トレ・バイク・釣り

  3. はじめに GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化 01. AtomicDesign と colocationの相性 02. 03. 目次 まとめ

    04.

  4. 01. はじめに

  5. PICKはどんなプロダクトを作っているのか？ 01. はじめに 電子契約 案件管理 顧客管理 and more…

  6. PICKの技術スタック 01. はじめに

  7. GraphQLを効率的に扱う為にしたこと 01. はじめに データフェッチ最適化 → colocationの概念取り入れた コンポーネントでの Propsの扱いを楽に → fragmentとgraphql-codegenを取り入れた

  8. 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化

  9. colocationとは？ 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化 データの取得ロジックと、そのデータを使う UIコンポーネントを 同じ場所にまとめて管理するという考え方。

  10. なぜ取り入れたか？ 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化 - コンポーネント内にデータ取得ロジックが集約 → 開発効率とメンテナンス性の向上 → データフェッチの最適化

  11. colocation具体例（ヘッダーの場合） 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化

  12. コンポーネントのデータ定義が共通化できる 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化

  13. 共通化される場合の GraphQLの定義 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化

  14. graqhpl-codegenとは？ 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化 GraphQLスキーマやクエリをもとに、 型安全なコードを自動生成するライブラリ

  15. graqhpl-codegenをなぜ取り入れたか？ 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化 - フロントエンド側で、 GraphQLを型安全に扱う為。 → GraphQLのメリットを最大限享受 → Fragmentの型生成が

    colocation と相性良かった

  16. graphql-codegen実装例①（ hooks編） 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化

  17. graphql-codegen実装例②（ fragment編） 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化

  18. まとめ 02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化 - colocation・graphql-codegen 導入すると → データに依存した Component Propsの型生成を自動化

    → 保守性・開発効率上がる → Queryの使いまわしが減り、データフェッチの最適化

  19. 03. AtomicDesign と colocation の相性

  20. AtomicDesignにおけるcolocation相性 03. GraphQLでのデータフェッチ最適化 - 必ずしも相性が良いとは限らない、、、 - データの再利用性 vs UIの再利用性の衝突 -

    各階層にFragmentが絡むことでのデータ階層の複雑性の増加 - 依存関係の複雑化

  21. AtomicDesignにおけるcolocationの落とし所 03. GraphQLでのデータフェッチ最適化 - Fragmentルール化 - 上位コンポーネントに集約 - 必要な場合にのみ Colocationを使う

    - Prop Drillingを活用する

  22. 04. まとめ

  23. まとめ 04. - colocation と graphql-codegen を導入すると、 GraphQLの メリットを享受できる -

    AtomicDesign と colocation は必ずしも相性が良い訳ではなく、 導入時には要検討

  24. 最後に 04. - Twitter/Zennやってます！ご興味あれば見てみてください！ - https://x.com/kenbu05 - https://zenn.dev/kenghaya -

  25. ご清聴ありがとうございました

  26. None