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
600
1

 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

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
910
電子署名サービスの品質戦略
Avatar for 林憲吾 hayashikengo
1
1.1k
CTOの役割と、カルチャーの醸成
Avatar for 林憲吾 hayashikengo
1
110

Other Decks in Technology

See All in Technology
「使われるデータ基盤」を目指してデータアナリストとワークショップをやった話
Avatar for jackojacko_ jackojacko_
2
900
自作エディターをOSSにして分かった、一人に刺さる開発が世界を動かす理由
Avatar for Shinya Saita shinyasaita
1
440
イベントストーミングとKiroの仕様駆動開発で実現する要件の認識合わせプロセス
Avatar for syobochim syobochim
7
760
Spring Boot における​ AOT Cache 活用テクニックと​ 起動時間改善事例​
Avatar for NTTドコモソリューションズ　Java担当 ntt_dsol_java
0
130
freee-mcpを Local→Remote で出してわかった MCP認可実装のリアル
Avatar for てらら terara
3
850
JEP 522 Deep Dive - G1 GC同期コスト削減によるスループット向上を徹底検証&解説
Avatar for Daishi Tabata tabatad
1
180
AIが変えた"品質の守り方"
Avatar for kkakizaki kkakizaki
13
4.8k
類似画像検索モデルの開発ノウハウ
Avatar for LINEヤフーTech (LY Corporation Tech) lycorptech_jp
PRO
4
960
checker.tsにチキンレースを仕掛けてみた：型エラー(TS2589)が発生する境界線を求めて
Avatar for Hal hal_spidernight
1
210
シンデレラなんかになりたくない！ガラスの靴が割れた時代にどう歩く？
Avatar for Nomizo Nomizo nomizone
0
210
Anthropic AIネイティブ・スタートアップ構築のプレイブック を理解する
Avatar for 長津孝輔 nagatsu
0
190
AI時代に改めて考える、ドメイン駆動設計 - モデリングが「AIへの共通言語」になる
Avatar for Koichiro Matsuoka littlehands
8
2.6k

Featured

See All Featured
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
Avatar for Kenny Baas-Schwegler baasie
1
800
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
Avatar for Kenny Baas-Schwegler baasie
0
370
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
Avatar for Aleyda Solis aleyda
1
1.2k
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
Avatar for Liv Day livdayseo
0
130
ラッコキーワード サービス紹介資料
Avatar for ラッコ株式会社 rakko
1
3.4M
The #1 spot is gone: here's how to win anyway
Avatar for Tamara Novitovic tamaranovitovic
2
1.1k
Unsuck your backbone
Avatar for Amy Palamountain ammeep
672
58k
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
Avatar for Ryan Jones ryanjones
0
200
Why Your Marketing Sucks and What You Can Do About It - Sophie Logan
Avatar for Sophie Logan marketingsoph
0
150
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
Avatar for Greg Gifford greggifford
PRO
0
170
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
Avatar for Tammy Everts tammyeverts
12
1.7k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
Avatar for kastner kastner
60
4.3k

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