Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

AWSAppSync GraphQL Mutation выполняется дважды

Поэтому я не знаю, это на самом деле описывает мою проблему, но насколько я могу это понять.

Я использую AWSAppsyncClient для некоторых мутаций GraphQL. Из-за характера модели и, в большей степени, из-за моей неопытности мне нужно создать main запись, а затем две записи, которые зависят от первой, прежде чем я смогу связать их в базе данных.

Сейчас я делаю первую мутацию, и она возвращает идентификатор созданной записи. Затем в обещаниях, возвращаемых запросом, создаются промежуточные записи. В основном это выглядит так:

AppsyncClient.mutate(mutation,parameters)//first api call
.then( function (res){ 
 // create the new object from the response of the mutation

return AppsyncClient.mutate(mutation,parameters)})//second api call
.then( function (res){ // second API Call
 // create the new object from the response of the mutation

return AppsyncClient.mutate(mutation,parameters)})
.then(etc...

Проблема в том, что обещание повторно выполняет исходный запрос к моему API. Например, создается первая запись и возвращается идентификатор, но затем во втором вызове API первый запрос каким-то образом выполняется снова вместе с новым, в результате чего создаются две исходные записи. Это продолжается до тех пор, пока продолжается цепочка, всегда выполняя предыдущий запрос снова, создавая две записи для каждого нового объекта. (Это происходит только тогда, когда в обещании выполняется другой запрос.)

Я не знаю, достаточно ли это понятно, я с радостью предоставлю более подробную информацию, если это необходимо, но может ли кто-нибудь сказать мне, что я делаю не так?


Ответы:


1

Если нет необходимости создавать эту цепочку во внешнем интерфейсе, вы можете сделать это на уровне AppSync, если вы используете конвейер. Вы можете создать три функции и вызывать их в преобразователе типа PIPELINE.

07.02.2019
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..