[typescript] 타입스크립트를 활용한 GraphQL-js 서버에서의 대용량 데이터 처리 방법

22 Dec 2023

typescript

요즘에는 웹 애플리케이션에서 대규모 데이터를 처리하는 것이 일상적입니다. 특히, GraphQL-js를 이용하여 서버를 구축할 때에도 대용량 데이터 처리에 대한 고민이 필요합니다. 여기에서는 타입스크립트를 사용하여 GraphQL-js 서버에서 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

목표

이 튜토리얼의 목표는 다음과 같습니다:

타입스크립트를 이용하여 GraphQL-js 서버를 설정합니다.
대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 방법에 대해 알아봅니다.
성능을 향상시키기 위한 최적화 기법을 살펴봅니다.

타입스크립트를 이용한 GraphQL-js 서버 설정하기

우선, 타입스크립트를 사용하여 GraphQL-js 서버를 설정해야 합니다. 아래는 간단한 예시 코드입니다.

// server.ts 파일

import express from 'express';
import { ApolloServer, gql } from 'apollo-server-express';

const typeDefs = gql`
  type Query {
    hello: String
  }
`;

const resolvers = {
  Query: {
    hello: () => 'Hello, world!',
  },
};

const server = new ApolloServer({ typeDefs, resolvers });

const app = express();
server.applyMiddleware({ app });

app.listen({ port: 4000 }, () =>
  console.log(`Server ready at http://localhost:4000${server.graphqlPath}`)
);

위의 코드에서는 Express와 ApolloServer를 사용하여 기본적인 GraphQL 서버를 설정하고 있습니다. 이제 이 기본 서버에 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 기법을 살펴보겠습니다.

대용량 데이터 처리 방법

대용량 데이터를 처리할 때 가장 중요한 점은 페이징과 캐싱입니다. 이 두 가지 기법을 적절히 활용하여 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.

페이징 기법

GraphQL에서는 Relay를 통해 페이징을 지원하고 있습니다. Relay의 커넥션 형식을 이용하여 한 번에 많은 양의 데이터를 처리하는 대신, 페이지별로 데이터를 나눠 처리할 수 있습니다.

예를 들어, 아래와 같이 first와 after 인자를 이용하여 페이징된 데이터를 처리할 수 있습니다.

query {
  users(first: 10, after: "cursor") {
    edges {
      node {
        id
        name
      }
      cursor
    }
    pageInfo {
      hasNextPage
    }
  }
}

캐싱 기법

데이터를 자주 요청하고 변경되지 않는다면, 그 데이터를 캐싱하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, DataLoader와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 적절히 캐싱할 수 있습니다.

성능 최적화

마지막으로, 서버의 성능을 최적화하기 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

인덱스를 적절히 활용하여 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다.
쿼리를 최적화하여 불필요한 데이터를 미리 걸러냅니다.
서버와 클라이언트 간의 캐시를 적절히 활용하여 네트워크 요청을 최소화합니다.

이러한 방법들을 적절히 활용하여 대용량 데이터를 처리하는 GraphQL-js 서버를 구축할 수 있습니다.

이상으로, 타입스크립트를 활용한 GraphQL-js 서버에서의 대용량 데이터 처리 방법에 대해 알아보았습니다. 원하는 결과를 얻을 수 있기를 바라며, 더 많은 도움이 필요하시다면 언제든지 문의해 주세요.