AIが出せないコード
https://qiita.com/Rasukarusan/items/87497a4c9754cf20f028?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items

#qiita #AI #DataLoader #AdventCalendar2025

Tired of downloading Salesforce files one by one? 😫
Watch how our Files Downloader App lets you download all your Salesforce files and attachments — in bulk and in seconds ⚡

👉 Try Files Downloader for Salesforce: appexchange.salesforce.com/appxListingDetail?listingId=a0N4V00000HEWTBUA5

#filesdownloader #salesforceapps #salesforcecrm #exportfilesfromsalesforce #massexportsalesforcefiles #accountrecord #downloadsalesforcefiles #dataloader #salesforcehunt #salesforcedevelopers

See how you can download and export files from related Salesforce records effortlessly using Message Blink’s simple approach.

- Bulk export of Salesforce attachments
- Works across Accounts, Opportunities, and Cases
- No need for Data Loader or Apex code

Try Files Downloader for Salesforce: https://appexchange.salesforce.com/appxListingDetail?listingId=a0N4V00000HEWTBUA5

#filesdownloader #salesforceapps #salesforcecrm #accountrecord #downloadsalesforcefiles #dataloader #salesforcesolutionarchitect

Гайд по использованию Spring GraphQL

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я бэкенд-разработчик в SENSE и последние 10 лет пишу серверную часть на Java. Эта статья – продолжение первой части гайда по Spring GraphQL, где мы с нуля подняли проект и подключили GraphQL к Spring Boot. Теперь углубимся в разработку полноценного API: создадим более сложную схему с вложенными типами и связями между ними, реализуем запросы с фильтрацией, добавим мутации для изменения данных и затронем важные аспекты производительности. Поехали!

https://habr.com/ru/companies/it_sense/articles/937128/

#spring #spring_boot #graphql #spring_graphql #querymapping #SchemaMapping #BatchMapping #DataLoader #DataFetchingEnvironment

[Перевод] Dataloader 3.0: Новый алгоритм для решения проблемы N+1

При реализации Cosmo Router, open-source замена Apollo Router, мы столкнулись с проблемой поддержания нашего кода для решения проблемы N+1. Реализация маршрутизатора для федеративных служб GraphQL в значительной степени зависит от возможности группировать вложенные запросы GraphQL для сокращения числа запросов к подграфам. Чтобы решить эту проблему, мы разработали новый алгоритм, который решает проблему N+1 более эффективно и проще для поддержания, чем наше предыдущее решение, которое было основано на шаблоне DataLoader, обычно используемом в сообществе GraphQL. Вместо разрешения сначала по глубине, мы загружаем данные сначала по ширине, что позволяет нам сократить параллелизм с O(N^2) до O(1) и улучшить производительность до 5 раз, сокращая сложность кода. Если вы заинтересованы в проверке кода, вы можете найти его на GitHub . Я также провел лекцию на эту тему на GraphQL Conf 2023, которую вы можете посмотреть здесь: https://youtu.be/vWQYI5fNytM

https://habr.com/ru/articles/805769/

#graphql #wundergraph #dataloader