Ontwerp een Geavanceerd GraphQL-schema met Multi-Source Data Aggregatie
description
Stelt gebruikers in staat krachtige GraphQL-schema's te bouwen die meerdere databronnen samenvoegen tot één samenhangende API, waardoor de complexiteit voor clients afneemt en de data toegankelijker wordt. Deze prompt richt zich op praktische strategieën voor resolver-implementatie en schema-ontwerp die prestaties en onderhoudbaarheid optimaliseren in multi-source omgevingen, en gaat daarmee verder dan eenvoudige single-source schema's.
prompt
Help me een geavanceerd GraphQL-schema te ontwerpen dat data integreert en aggregeert vanuit meerdere bronnen. Mijn domein is: <beschrijf je domein of toepassingsgebied>. Ik wil ondersteuning voor: <geef de typen databronnen op, zoals RE ...
try_prompt
generate_helper
disclaimerOnPageApi
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Natuurlijk! Hier is een overzicht van een geavanceerd GraphQL-schema voor jouw gezondheidsplatform, inclusief schema-definities en resolverstrategieën voor integratie van REST API's en MongoDB.
---
## 1. Schema-definitie
We definiëren types voor patiëntgegevens, labresultaten en transacties, met queries die data uit verschillende bronnen kunnen combineren.
```graphql
type Query {
patiënt(id: ID!): Patiënt
labResultaten(patiëntId: ID!): [LabResultaat]
transacties(patiëntId: ID!): [Transactie]
volledigePatiëntprofiel(id: ID!): VolledigPatiëntprofiel
}
type Patiënt {
id: ID!
naam: String!
geboortedatum: String!
contactInfo: ContactInfo
}
type ContactInfo {
telefoon: String
email: String
adres: String
}
type LabResultaat {
id: ID!
patiëntId: ID!
testType: String!
waarde: String!
datum: String!
}
type Transactie {
id: ID!
patiëntId: ID!
transactieType: String!
bedrag: Float!
datum: String!
}
type VolledigPatiëntprofiel {
patiënt: Patiënt
labResultaten: [LabResultaat]
transacties: [Transactie]
}
```
---
## 2. Resolvers en Data-integratie-strategieën
### REST API data (klantinfo)
Gebruik een REST datasoort onder de `DataSource`. Bijvoorbeeld met Apollo DataSource REST:
```javascript
class PatientAPI extends RESTDataSource {
constructor() {
super();
this.baseURL = 'https://api.klantinfo.com/';
}
async getPatient(id) {
return this.get(`klanten/${id}`);
}
async getContactInfo(patientId) {
return this.get(`klanten/${patientId}/contact`);
}
}
```
### MongoDB data (labresultaten en transacties)
Gebruik een MongoDB client, bijvoorbeeld `mongoose` of native driver:
```javascript
const LabResultaatModel = require('./models/LabResultaat');
const TransactieModel = require('./models/Transactie');
const resolvers = {
Query: {
patiënt: async (_, { id }, { dataSources }) => {
const klantData = await dataSources.patientAPI.getPatient(id);
return {
id: klantData.id,
naam: klantData.naam,
geboortedatum: klantData.geboortedatum,
contactInfo: await dataSources.patientAPI.getContactInfo(id),
};
},
labResultaten: async (_, { patiëntId }) => {
return await LabResultaatModel.find({ patiëntId });
},
transacties: async (_, { patiëntId }) => {
return await TransactieModel.find({ patiëntId });
},
volledigePatiëntprofiel: async (_, { id }, { dataSources }) => {
const patiënt = await resolvers.Query.patiënt(_, { id }, { dataSources });
const labResultaten = await resolvers.Query.labResultaten(_, { patiëntId: id });
const transacties = await resolvers.Query.transacties(_, { patiëntId: id });
return {
patiënt,
labResultaten,
transacties,
};
},
},
};
```
### DataLoader voor optimalisatie
Gebruik `DataLoader` om N+1 query problemen te voorkomen, vooral bij contactinformatie en labresultaten.
---
## 3. Prestaties en Data-consistentie
- **Batching en caching:** Gebruik DataLoader voor batch- en cache-oproepen.
- **Gestructureerde resolvers:** Zorg dat de resolvers niet onnodig data ophalen; gebruik batching.
- **Indexering in MongoDB:** Indexeer op `patiëntId` voor snelle query's.
- **Caching op REST API:** Overweeg caching op API-niveau of op client-side.
---
## 4. Samenvatting
- Een gecombineerd schema dat meerdere databronnen ondersteunt.
- REST API-resolvers voor klantinfo, MongoDB voor labresultaten en transacties.
- Een samengestelde query `volledigePatiëntprofiel` voor geïntegreerd overzicht.
- Optimalisaties via DataLoader en indexing.
---
Heeft u verdere wensen voor geavanceerdere features zoals real-time updates via subscriptions, of authenticatie- en autorisatieschema's?
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Zeker, hier is een geavanceerd GraphQL-schema-ontwerp voor jouw gezondheidsplatform met strategieën voor efficiënte data-integratie:
## Schema Definitie
```graphql
type Patient {
id: ID!
voornaam: String!
achternaam: String!
geboortedatum: String!
email: String!
telefoon: String!
adres: Adres
labResultaten: [LabResultaat!]!
consulten: [Consult!]!
gezondheidsStatistieken: GezondheidsStatistieken
}
type LabResultaat {
id: ID!
patientId: ID!
testNaam: String!
resultaat: Float!
eenheid: String!
referentieBereik: String!
datumUitvoering: String!
status: LabStatus!
laboratorium: Laboratorium!
}
type Consult {
id: ID!
patientId: ID!
datum: String!
specialisme: String!
arts: String!
diagnose: String
behandeling: String
notities: String
}
type GezondheidsStatistieken {
gemiddeldeBloeddruk: Float
laatsteBMIMeting: Float
totaalConsulten: Int!
actieveMedicatie: [Medicatie!]!
}
type Laboratorium {
id: ID!
naam: String!
locatie: String!
accreditatie: String
}
input PatientFilter {
geboortedatumRange: DateRange
specialisme: String
labTest: String
}
type Query {
# Patiënt queries
patient(id: ID!): Patient
patiënten(filter: PatientFilter, pagina: Int = 1, limiet: Int = 20): [Patient!]!
# Lab queries
labResultaten(patientId: ID!, vanafDatum: String): [LabResultaat!]!
recenteLabResultaten(limiet: Int = 10): [LabResultaat!]!
# Geaggregeerde queries
patiëntStatistieken(patientId: ID!): GezondheidsStatistieken!
populatieTrends(testNaam: String!): [TrendData!]!
}
type Mutation {
syncPatientData(patientId: ID!): SyncResult!
updateLabResultaat(input: LabResultaatInput!): LabResultaat!
voegConsultToe(input: ConsultInput!): Consult!
}
```
## Resolver Strategieën & Data Integration
### 1. Main Resolver met DataLoader Pattern
```javascript
// patientResolver.js
const patientResolvers = {
Query: {
patient: async (_, { id }, { dataSources }) => {
// Gebruik DataLoader voor batch-requests
return await dataSources.patientDataLoader.load(id);
}
},
Patient: {
// Field-level resolvers voor geïntegreerde data
labResultaten: async (patient, _, { dataSources }) => {
return await dataSources.labAPI.getLabResultsByPatientId(patient.id);
},
consulten: async (patient, _, { dataSources }) => {
return await dataSources.mongoDB.getConsulten(patient.id);
},
gezondheidsStatistieken: async (patient, _, { dataSources }) => {
// Aggregatie over meerdere bronnen
const [labResults, consulten, medicatie] = await Promise.all([
dataSources.labAPI.getLabResultsByPatientId(patient.id),
dataSources.mongoDB.getConsulten(patient.id),
dataSources.restAPI.getMedicatie(patient.id)
]);
return calculateHealthStatistics(labResults, consulten, medicatie);
}
}
};
```
### 2. DataSource Integration Laag
```javascript
// datasources/PatientDataSource.js
class PatientDataSource extends DataSource {
constructor() {
super();
this.batchLoader = new DataLoader(this.batchLoadPatients.bind(this));
}
async batchLoadPatients(ids) {
// Parallelle requests naar verschillende bronnen
const [restData, mongoData] = await Promise.all([
this.restAPI.getPatientsBatch(ids),
this.mongoDB.getPatientsBatch(ids)
]);
return ids.map(id => this.mergePatientData(id, restData, mongoData));
}
mergePatientData(id, restData, mongoData) {
const restPatient = restData.find(p => p.id === id);
const mongoPatient = mongoData.find(p => p.id === id);
return {
...restPatient, // Basisinfo van REST API
...mongoPatient, // Transactiegegevens van MongoDB
// Geaggregeerde velden
_metadata: {
lastSync: new Date(),
sources: ['rest', 'mongo']
}
};
}
}
```
### 3. Caching & Prestatie Optimalisatie
```javascript
// cache/RedisCache.js
class CacheManager {
constructor(redisClient) {
this.redis = redisClient;
this.TTL = 300; // 5 minuten
}
async cachePatientData(patientId, data) {
const key = `patient:${patientId}`;
await this.redis.setex(key, this.TTL, JSON.stringify(data));
}
async getCachedPatient(patientId) {
const key = `patient:${patientId}`;
const cached = await this.redis.get(key);
return cached ? JSON.parse(cached) : null;
}
}
// Gebruik in resolver met cache-aside pattern
const patientResolverWithCache = {
patient: async (_, { id }, { dataSources, cache }) => {
// Probeer eerst cache
const cached = await cache.getCachedPatient(id);
if (cached) return cached;
// Fallback naar datasources
const patient = await dataSources.patientDataLoader.load(id);
await cache.cachePatientData(id, patient);
return patient;
}
};
```
### 4. Batch Processing voor Lab Resultaten
```javascript
// services/LabAggregationService.js
class LabAggregationService {
async getAggregatedLabTrends(patientId, testNames) {
const queries = testNames.map(testName =>
this.mongoDB.collection('lab_results')
.aggregate([
{ $match: { patientId, testNaam: testName } },
{ $sort: { datumUitvoering: -1 } },
{ $limit: 50 },
{
$group: {
_id: "$testNaam",
gemiddelde: { $avg: "$resultaat" },
trend: { $push: { datum: "$datumUitvoering", waarde: "$resultaat" } }
}
}
]).toArray()
);
const results = await Promise.all(queries);
return this.normalizeTrendData(results);
}
}
```
## Query Optimalisatie Voorbeelden
### Efficiënte GraphQL Query:
```graphql
query PatientDashboard($patientId: ID!) {
patient(id: $patientId) {
voornaam
achternaam
labResultaten {
testNaam
resultaat
datumUitvoering
}
consulten(limiet: 5) {
datum
specialisme
arts
}
gezondheidsStatistieken {
gemiddeldeBloeddruk
laatsteBMIMeting
}
}
}
```
### N+1 Preventie met DataLoader:
```javascript
// dataloaders/labResultsLoader.js
const labResultsLoader = new DataLoader(patientIds => {
return Promise.all(
patientIds.map(id =>
mongoDB.collection('lab_results')
.find({ patientId: id })
.sort({ datumUitvoering: -1 })
.limit(10)
.toArray()
)
);
});
```
## Error Handling & Consistency
```javascript
// middleware/errorHandler.js
const errorHandlingWrapper = (resolver) => async (...args) => {
try {
return await resolver(...args);
} catch (error) {
if (error.source === 'rest_api') {
// Fallback naar cache of alternatieve bron
return await fallbackDataSource.getData(...args);
}
throw new ApolloError(
'Data integratie fout',
'DATA_INTEGRATION_ERROR',
{ originalError: error.message }
);
}
};
```
Dit ontwerp biedt:
- **Efficiënte data-integratie** via batch loading en caching
- **Consistente datarepresentatie** door normalisatie laag
- **Optimale query prestaties** via DataLoader en Redis cache
- **Schaalbaarheid** door modulaire datasource architectuur
- **Fouttolerantie** met fallback mechanismen
De strategie minimaliseert round-trips tussen bronnen en maximaliseert parallelle dataverwerking voor optimale performance in je gezondheidsplatform.