Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化
Search
林憲吾
September 19, 2024
Technology
1
550
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/
林憲吾
September 19, 2024
Tweet
Share
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
hayashikengo
2
840
電子署名サービスの品質戦略
hayashikengo
1
960
CTOの役割と、カルチャーの醸成
hayashikengo
1
91
Other Decks in Technology
See All in Technology
GitLab Duo Agent Platformで実現する“AI駆動・継続的サービス開発”と最新情報のアップデート
jeffi7
0
210
Karate+Database RiderによるAPI自動テスト導入工数をCline+GitLab MCPを使って2割削減を目指す! / 20251206 Kazuki Takahashi
shift_evolve
PRO
1
540
20251209_WAKECareer_生成AIを活用した設計・開発プロセス
syobochim
5
1.4k
Challenging Hardware Contests with Zephyr and Lessons Learned
iotengineer22
0
120
手動から自動へ、そしてその先へ
moritamasami
0
280
品質のための共通認識
kakehashi
PRO
3
220
regrowth_tokyo_2025_securityagent
hiashisan
0
170
【CEDEC+KYUSHU2025】学生・若手必見!テクニカルアーティスト 大全 ~仕事・スキル・キャリアパス、TAの「わからない」を徹底解剖~
cygames
PRO
0
150
大企業でもできる!ボトムアップで拡大させるプラットフォームの作り方
findy_eventslides
1
560
学習データって増やせばいいんですか?
ftakahashi
1
250
Microsoft Agent 365 を 30 分でなんとなく理解する
skmkzyk
1
1k
エンジニアリングマネージャー はじめての目標設定と評価
halkt
0
250
Featured
See All Featured
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
253
22k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
5.7k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
790
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
38
3k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.3k
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
Code Review Best Practice
trishagee
74
19k
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Done Done
chrislema
186
16k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
210
24k
Transcript
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
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
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.
01. はじめに
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…
PICKの技術スタック 01. はじめに
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
02. GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化
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。
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
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
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
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
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
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
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
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
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
03. AtomicDesign と colocation の相性
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
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
04. まとめ
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
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 -
ご清聴ありがとうございました
None