Au programme

• 🔧 Les Field Resolvers
• ⚠️ Problèmes de l'implémentation actuelle
• 📊 Le problème de l'Overfetch
• 🔗 GraphQL avec REST
• ⚡ Data Loaders : la solution
• 🏗️ Architecture avant/après

Qu'est-ce qu'un Field Resolver ?

• Fonctions qui récupèrent les données pour chaque champ
• Résolution lazy : uniquement si demandé
• Séparation logique métier vs données

@Resolver(() => Cwt)
export class CwtFieldResolver {
  @FieldResolver(() => Document, { nullable: true })
  document(@Root() cwt: Cwt, @Ctx() { dataloaders }) {
    if (!cwt.documentPath) return null;
    return dataloaders.documentLoaders
      .documentPathLoader.load(cwt.documentPath)
  }
  @FieldResolver(() => User, { nullable: true })
  user(@Root() cwt: Cwt, @Ctx() { dataloaders }) {
    if (!cwt.userId) return null;
    return dataloaders.usersLoader
      .getUserLoader.load(cwt.userId)
  }
}

🚨 Problèmes actuels

// ❌ Ancien code - Use Case lourd
export class GetCwtListUsecase {
  constructor(
    private readonly cwtRepository,
    private readonly mulGateway,        // Dépendance
    private readonly documentGateway    // Dépendance
  ) {}
  async execute(filters) {
    const cwts = await this.cwtRepository.getList(filters)
    // Appels directs aux gateways
    for (const cwt of cwts) {
      cwt.document = await this.documentGateway
        .getDocument(cwt.documentPath)
      cwt.merchant = await this.mulGateway
        .getMerchant(cwt.merchantId)
    }
    return cwts;
  }
}

📊 Le problème de l'Overfetch

Récupération de données non nécessaires

• Gaspillage de bande passante
• Impact négatif sur les performances
• Surcharge inutile des serveurs

⚠️ Conséquences

• Use cases surchargés
• Problème N+1
• Couplage fort
• Performance dégradée

1 requête liste + N requêtes détails = Performance catastrophique

🔗 GraphQL + REST

Pas besoin de tout réécrire !

// DataLoader qui appelle une API REST
class DocumentDataLoader {
  constructor(private restClient: RestClient) {}
  
  async batchLoad(documentPaths: string[]) {
    // Appel REST optimisé en batch
    const response = await this.restClient.post('/documents/batch', {
      paths: documentPaths
    })
    return response.documents
  }
}

⚡ Data Loaders

• Batching : groupe les requêtes
• Caching : évite les doublons
• Optimisation : résout N+1

// N appels individuels
const user1 = await getUserById(1)
const user2 = await getUserById(2)  
const user3 = await getUserById(3)

// 1 seul appel groupé
const [user1, user2, user3] = 
  await userLoader.loadMany([1, 2, 3])

🏗️ Architecture

🎯 Bénéfices

🎯 Résumé

• ✅ Fin de l'overfetch
• ✅ Résolution N+1
• ✅ Use cases simplifiés
• ✅ Performances optimales
• ✅ Compatible REST

Questions ?

Merci pour votre attention ! 🙏