在 AppSync/GraphQL 中如何处理需要来自多个数据源的连接数据的列表？

Question

type Employee {
    id: String!
    name: String
    lastObservedStatus: String
}

type Query {
    employees: [Employee]
}

这是一个虚构的模式来说明我的问题。 我有两个单独的数据源，它们返回需要加入以填充响应的列表。 第一个数据源“员工列表 api”是 http API 我可以查询以获得可用于填充id和name列的权威员工列表。 例如，我收到这样的回复：

[
    {"id": "001", "name": "Harry"},
    {"id": "002", "name": "Jerry"},
    {"id": "003", "name": "Larry"}
]

我有第二个 http API '员工观察日志' 我可以查询以获取状态列表以及相关的 ID。 id 允许我将号码与员工记录中的条目相关联，并且我有一个记录日期。 可能有不止一条状态记录，但在 GraphQL 中我只想选择最近的一条。 示例响应：

[
    {"id":"002", "TimeStamp":"2021-07-01T12:30:00Z", "status": "eating"},
    {"id":"002", "TimeStamp":"2021-07-01T13:10:00Z", "status": "staring out the window"},
    {"id":"001", "TimeStamp":"2021-07-01T16:00:00Z", "status": "sleeping in lobby"}
]

现在，我希望 graphQL 响应返回如下内容：

{
  "data": {
    "employees": [
      {
        "id": "001",
        "name": "Harry",
        "lastObservedStatus": "sleeping in lobby"
      },
      {
        "id": "002",
        "name": "Jerry",
        "lastObservedStatus": "staring out the window"
      },
      {
        "id": "003",
        "name": "Larry",
        "lastObservedStatus": null
      }
    ]
  }
}

由于'employee list api'是关于哪些员工存在的权威来源，所有对'employee'字段的查询都应始终触发对该api的查询，但'employee observation log'api仅应在'lastObservedStatus'字段时触发在查询中被选中。

对于这样的模式，应该在哪里注册解析器？ 我读过，最佳做法是始终在叶节点处附加解析器，但我不确定在这种情况下如何做到这一点。 我什至不确定如果您在列表的子字段上附加解析器会发生什么。

我觉得处理此问题的正确方法是将 lambda 解析器附加到employees字段，并在 lambda 解析器中检查查询的 selectionSetList 以检查是否已选择“lastObservedStatus”字段。 如果不是，则 lambda 仅查询“员工列表 api”，否则 lambda 还会查询“员工观察日志”，并在返回结果之前执行类似于 SQL 连接的操作。 但这是处理这个问题的正确方法吗？

Answer 1

听起来您需要的是lastObservedStatus字段上的解析器，它使用您的第二个 API（“员工观察日志”）作为数据源，其中查询字段employees使用第一个 API 作为其数据源。

此解析器应使用上下文源字段（“父”值，在本例中为您可以引用的Employee的id和name ）进行查询。 您可以在 VTL 代码中引用它，例如使用$ctx.source.id或$ctx.source.name如果您需要名称）。

这个解析器应该只查询单个Employee 的状态，因为它会在您的查询字段employees中的每个结果中调用一次。

还有另一种选择，即有一个 2 function 管道解析器，其中每个 function 指向不同的数据源：

• 第 1 步解析除lastObservedStatus之外的所有字段
• 第 2 步解析lastObservedStatus并将结果与$ctx.prev.result 。

这实现起来会比较麻烦，但如果设计得当，将需要更少的 API 调用。