Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Sign up for free

GraphQLでの型渡しとデータフェッチの最適化

Sponsored · Ship Features Fearlessly Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers. →
Avatar for 林憲吾 林憲吾
September 19, 2024
Technology
650
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
960
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
140

Other Decks in Technology

See All in Technology
価値について
Avatar for gree_tech gree_tech
PRO
0
160
JAWS-UGグッズ職人仕事の流儀
Avatar for Hiroo Katoh kentapapa
0
140
企画を Software Factory-ready にする——開発が高速になったとき、PdMの仕事はどう変わったか
Avatar for yachibit yachibit
1
200
国際カードブランドルール変更に伴うクレジットカード決済取引仕様変更について
Avatar for Keiichi Nomura k1style
0
190
macOS Golden Gate 時代のMac管理
Avatar for tategami tategami
0
140
[EMNLP26] RIGEL: Self-Distilled Score Adaptation for Image and Video Captioning Evaluation
Avatar for Semantic Machine Intelligence Lab., Keio Univ. keio_smilab
PRO
0
120
freeeにおけるSoftware Factory
Avatar for freee freee
PRO
0
390
Claude Code on Bedrock で統制をかける小ネタ集/claude-code-bedrock-governance-tips
Avatar for emi emiki
1
4k
freeeにおける AI を用いた ブラウザ動作確認の自動化の取り組み
Avatar for freee freee
PRO
0
180
Railsで挑む大量データ永続化 〜600億件を永続化するための設計とボトルネックとの戦い〜
Avatar for Shoichi Ochi occhi
1
1.1k
Practical ransomware detection on macOS (via maths, not AI)
Avatar for Patrick Wardle patrickwardle
0
110
Codex を使った障害対応机上演習の実際
Avatar for Kuniwak orgachem
PRO
0
330

Featured

See All Featured
Evolving SEO for Evolving Search Engines
Avatar for Ryan Jones ryanjones
0
330
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
Avatar for Akira Moroo retrage
2
640
It's Worth the Effort
Avatar for 3n 3n
188
29k
The Illustrated Guide to Node.js - THAT Conference 2024
Avatar for David Neal reverentgeek
1
580
Code Review Best Practice
Avatar for Trisha Gee trishagee
74
20k
How to build a perfect <img>
Avatar for Jono Alderson jonoalderson
1
6.2k
Typedesign – Prime Four
Avatar for Hannes Fritz hannesfritz
42
3.2k
Become a Pro
Avatar for Speaker Deck speakerdeck
PRO
31
6.3k
The Spectacular Lies of Maps
Avatar for Per Axbom axbom
PRO
1
1.1k
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
Avatar for Ray Grieselhuber raygrieselhuber
PRO
4
4.4k
Designing for humans not robots
Avatar for Tammie Lister tammielis
254
26k
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
Avatar for Per Axbom axbom
PRO
1
460

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