Natuurlijk! Hier is een voorbeeld van een geavanceerd GraphQL-schema voor een e-commerce platform dat real-time updates ondersteunt via subscriptions. Dit schema bevat onder andere types voor producten, bestellingen, kanalen en notificaties, evenals de benodigde subscription-definities. --- ### 1. Schema Definitie ```graphql schema { query: Query mutation: Mutation subscription: Subscription } # Query types voor opvragen van data type Query { producten: [Product!]! bestellingen: [Bestelling!]! kanalen: [Kanaal!]! } # Mutation types voor het plaatsen van bestellingen, toevoegen van producten, etc. type Mutation { voegProductToe(input: ProductInput!): Product! plaatsBestelling(input: BestellingInput!): Bestelling! voegKanaalToe(input: KanaalInput!): Kanaal! } # Subscription voor real-time updates type Subscription { nieuwProduct: Product! nieuweBestelling: Bestelling! notificatiePerKanaal(kanaalId: ID!): Notificatie! } # Types type Product { id: ID! naam: String! prijs: Float! voorraad: Int! } type Bestelling { id: ID! klantNaam: String! producten: [Product!]! totaalPrijs: Float! status: String! timestamp: String! } type Kanaal { id: ID! naam: String! } type Notificatie { id: ID! kanaal: Kanaal! bericht: String! timestamp: String! } # Input types input ProductInput { naam: String! prijs: Float! voorraad: Int! } input BestellingInput { klantNaam: String! productenIds: [ID!]! } input KanaalInput { naam: String! } ``` --- ### 2. Voorbeeld van resolvers (conceptueel) - **Subscriptions:** Voor subscriptions zoals `nieuwProduct`, `nieuweBestelling`, en `notificatiePerKanaal`, wordt meestal gebruik gemaakt van een pub/sub mechanisme (bijvoorbeeld Apollo Server's `PubSub`). ```js const { PubSub } = require('apollo-server'); const pubsub = new PubSub(); const resolvers = { Subscription: { nieuwProduct: { subscribe: () => pubsub.asyncIterator(['NEW_PRODUCT']) }, nieuweBestelling: { subscribe: () => pubsub.asyncIterator(['NEW_BESTELLING']) }, notificatiePerKanaal: { subscribe: (_, { kanaalId }) => pubsub.asyncIterator([`NOTIFICATIE_${kanaalId}`]) } }, Mutation: { voegProductToe: async (_, { input }) => { const nieuwProduct = { id: generateId(), ...input }; // opslaan in database... pubsub.publish('NEW_PRODUCT', { nieuwProduct }); return nieuwProduct; }, plaatsBestelling: async (_, { input }) => { const bestelling = { id: generateId(), klantNaam: input.klantNaam, producten: getProductenByIds(input.productenIds), totaalPrijs: berekenTotaal(input.productenIds), status: 'In behandeling', timestamp: new Date().toISOString() }; // opslaan in database... pubsub.publish('NEW_BESTELLING', { nieuweBestelling: bestelling }); // stuur notificaties naar kanalen indien nodig // Bijvoorbeeld, per kanaal een notificatie publiceren // pubsub.publish(`NOTIFICATIE_${kanaalId}`, { notificatiePerKanaal: {...} }); return bestelling; }, voegKanaalToe: async (_, { input }) => { const nieuwKanaal = { id: generateId(), ...input }; // opslaan in database... return nieuwKanaal; } } }; ``` --- ### 3. Schaalbaarheid en efficiëntie Om hoge update-frequenties schaalbaar en efficiënt te houden: - **Gebruik van een message broker:** Overweeg externe systemen zoals Redis Pub/Sub, Kafka, of RabbitMQ voor distributie van real-time berichten, vooral bij meerdere server-instances. - **Load balancing:** Zorg voor load balancers en meerdere GraphQL-servers die via gedeelde pub/sub infrastructuur communiceren. - **Filtering op server-side:** Zoals bij `notificatiePerKanaal`, kun je filters of topics gebruiken zodat clients alleen berichten ontvangen die relevant zijn. - **Persistente connecties:** Gebruik WebSocket-verbindingen voor subscriptions, en optimaliseer de timeout-instellingen en reconnect-mechanismen. - **Data-partitioning:** Verdeel data en subscriptions over verschillende kanalen of onderwerpen om bottlenecks te voorkomen. - **Rate limiting:** Beperk het aantal berichten dat naar clients wordt gestuurd om overbelasting te voorkomen. --- ### Samenvatting Dit schema biedt een solide basis voor een real-time e-commerce platform met: - **Duidelijke types en inputs** voor producten, bestellingen, kanalen en notificaties. - **Subscriptions** voor het ontvangen van nieuwe producten, bestellingen, en kanaalspecifieke notificaties. - **Gebruik van pub/sub mechanismen** om schaalbaarheid en efficiëntie te waarborgen. Voor een productie-omgeving is het essentieel om de pub/sub infrastructuur en de query- en mutation-implementaties goed te optimaliseren voor hoge load en lage latency.

Absoluut. Laten we een robuust, schaalbaar GraphQL schema ontwerpen voor een e-commerce platform met real-time updates. ### Hoofd Schema Definitie (`schema.graphql`) ```graphql scalar DateTime scalar UUID type Query { # Producten products(filter: ProductFilter, limit: Int, offset: Int): [Product!]! product(id: UUID!): Product # Bestellingen (geauthenticeerde gebruikers alleen) orders(userId: UUID!): [Order!]! order(id: UUID!): Order # Berichten/Notificaties messages(channel: MessageChannel!, limit: Int): [Message!]! } type Mutation { # Product gerelateerd createProduct(input: CreateProductInput!): Product! updateProductStock(id: UUID!, newStock: Int!): Product! # Bestelling gerelateerd placeOrder(input: PlaceOrderInput!): Order! updateOrderStatus(id: UUID!, status: OrderStatus!): Order! # Berichten postMessage(channel: MessageChannel!, text: String!): Message! } type Subscription { # Luister naar stock updates voor een specifiek product productStockUpdated(id: UUID!): Product! # Luister naar status updates voor een bestelling (bijv. voor een gebruiker) orderStatusUpdated(userId: UUID!): Order! # Luister naar nieuwe berichten in een specifiek kanaal newMessage(channel: MessageChannel!): Message! } # --- TYPE DEFINITIES --- type Product { id: UUID! name: String! description: String price: Float! stock: Int! category: ProductCategory! createdAt: DateTime! updatedAt: DateTime! } type Order { id: UUID! userId: UUID! items: [OrderItem!]! totalAmount: Float! status: OrderStatus! createdAt: DateTime! updatedAt: DateTime! } type OrderItem { product: Product! quantity: Int! } type Message { id: UUID! channel: MessageChannel! text: String! from: String! # Kan username of systeemnaam zijn createdAt: DateTime! } # --- INPUT TYPES --- input CreateProductInput { name: String! description: String price: Float! initialStock: Int! category: ProductCategory! } input PlaceOrderInput { userId: UUID! items: [OrderItemInput!]! } input OrderItemInput { productId: UUID! quantity: Int! } input ProductFilter { category: ProductCategory minPrice: Float maxPrice: Float inStock: Boolean } # --- ENUMS --- enum ProductCategory { ELECTRONICS CLOTHING BOOKS HOME OTHER } enum OrderStatus { PENDING CONFIRMED PROCESSING SHIPPED DELIVERED CANCELLED } enum MessageChannel { ORDER_UPDATES # Kanaal voor algemene orderstatus updates SUPPORT # Klantensupport kanaal STOCK_ALERTS # Kanaal voor lage voorraad waarschuwingen SYSTEM # Algemene systeemberichten } ``` --- ### Voorbeeld Resolvers (Node.js/Apollo Server) Hier zijn de **cruciale resolvers** voor de subscriptions: #### 1. Subscription Resolver (PubSub Mechanism) ```javascript // pubsub.js - Gebruik een schaalbare PubSub engine zoals Redis const { RedisPubSub } = require('graphql-redis-subscriptions'); const Redis = require('ioredis'); const options = { host: process.env.REDIS_HOST, port: process.env.REDIS_PORT, retryStrategy: times => Math.min(times * 50, 2000) }; const pubsub = new RedisPubSub({ publisher: new Redis(options), subscriber: new Redis(options) }); module.exports = pubsub; ``` #### 2. Subscription Resolvers ```javascript // resolvers.js const { withFilter } = require('graphql-subscriptions'); const pubsub = require('./pubsub'); const resolvers = { Subscription: { productStockUpdated: { subscribe: withFilter( () => pubsub.asyncIterator(['PRODUCT_STOCK_UPDATED']), (payload, variables) => { // Luister alleen naar updates voor het opgevraagde product ID return payload.productStockUpdated.id === variables.id; } ) }, orderStatusUpdated: { subscribe: withFilter( () => pubsub.asyncIterator(['ORDER_STATUS_UPDATED']), (payload, variables) => { // Beveiliging: zorg dat een gebruiker alleen zijn eigen orders ziet return payload.orderStatusUpdated.userId === variables.userId; } ) }, newMessage: { subscribe: withFilter( () => pubsub.asyncIterator(['NEW_MESSAGE']), (payload, variables) => { // Luister alleen naar berichten in het opgegeven kanaal return payload.newMessage.channel === variables.channel; } ) } }, // ... Je Query en Mutation resolvers }; ``` #### 3. Mutations die Events Publiceren ```javascript // Mutations die de events triggeren const mutationResolvers = { Mutation: { updateProductStock: async (_, { id, newStock }, { dataSources }) => { const updatedProduct = await dataSources .productsAPI .updateProductStock(id, newStock); // Publiceer het event naar alle geïnteresseerde subscribers pubsub.publish('PRODUCT_STOCK_UPDATED', { productStockUpdated: updatedProduct }); return updatedProduct; }, updateOrderStatus: async (_, { id, status }, { dataSources }) => { const updatedOrder = await dataSources .ordersAPI .updateOrderStatus(id, status); pubsub.publish('ORDER_STATUS_UPDATED', { orderStatusUpdated: updatedOrder }); return updatedOrder; }, postMessage: async (_, { channel, text }, { user }) => { const newMessage = await dataSources .messagesAPI .createMessage(channel, text, user.name); pubsub.publish('NEW_MESSAGE', { newMessage: newMessage }); return newMessage; } } }; ``` --- ### Uitleg over Schaalbaarheid en Efficientie bij Hoge Frequentie Dit ontwerp is gebouwd om real-time updates op schaal te hanteren. Dit is waarom: 1. **Gebruik van Redis voor PubSub:** * **Waarom:** De ingebouwde `PubSub` van Apollo Server is in-memory en niet geschikt voor productie of horizontale schaling. **Redis** is een extreem snelle, in-memory data store die perfect is voor pub/sub patronen. * **Schaalvoordeel:** Het laat je meerdere Apollo Server instances (een cluster) toe. Alle instances verbinden met dezelfde Redis server. Een event gepubliceerd door Instance A wordt direct ontvangen door Instance B, die het kan doorsturen naar zijn connected clients. Zonder Redis zouden instances niet onderling communiceren. 2. **Filters op Subscriptions (`withFilter`):** * **Waarom:** Zonder filters zou elke subscriber *elke* update ontvangen voor een event (bijv. elke stock update voor elk product). Dit is onnodig netwerkverkeer en verwerking. * **Efficiëntievoordeel:** De filterfunctie (`(payload, variables) => {...}`) zorgt ervoor dat een client *alleen* de payload ontvangt die voor hem relevant is (bijv. alleen updates voor product `abc-123`). Dit vermindert de load op de server en het netwerk significant. 3. **Gespecificeerde Events:** * We hebben discrete events zoals `PRODUCT_STOCK_UPDATED` en `ORDER_STATUS_UPDATED`. Dit is efficiënter dan één generiek `PRODUCT_UPDATED` event, omdat subscribers niet worden lastiggevallen met updates voor velden waar ze niet in geïnteresseerd zijn (bijv. een `description` update). 4. **Dataloaders voor N+1 Query Probleem:** * (Niet getoond in de code, maar cruciaal) Gebruik **Dataloader** in je resolvers om batch requests naar je database te doen. Vooral bij het ophalen van `Order.items { product }` kan dit een groot performance probleem worden. Dataloader cached en batched requests, waardoor honderden individuele database calls worden vermeden. 5. **Pagination op Queries:** * De `limit` en `offset` argumenten op queries zoals `products` en `messages` voorkomen dat er enorme datasets in één keer worden opgehaald, wat de response times laag houdt. 6. **Beveiliging in Filters:** * De filter in `orderStatusUpdated` controleert of de `userId` in de payload overeenkomt met de `userId` die de client opvroeg. Dit is een cruciale beveiligingslaag die voorkomt dat gebruikers elkaars order updates zien. ### Conclusie Dit schema biedt een sterke foundation voor een real-time e-commerce platform. De combinatie van **Redis PubSub** en **subscriptie-filters** is de sleutel tot schaalbaarheid. Het zorgt ervoor dat de server alleen de noodzakelijke data pusht naar de juiste clients, waardoor de infrastructuur efficiënt blijft, zelfs bij duizenden gelijktijdige updates en verbindingen.