0Pricing
tRPC End-to-End Type Safe APIs · บทเรียน

การแบ่งคำขอเป็นชุดอย่างมีประสิทธิภาพ

ทำความเข้าใจว่า tRPC แบ่งคำขอเป็นชุดโดยอัตโนมัติอย่างไร และใช้ประโยชน์จากความสามารถนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างไร

การแบ่งคำขอเป็นชุดอย่างมีประสิทธิภาพ เป็นบทเรียน tRPC End-to-End Type Safe APIs ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 1 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน tRPC End-to-End Type Safe APIs และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส tRPC End-to-End Type Safe APIs มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

บางส่วนของบทเรียนนี้ยังไม่ได้รับการแปล และแสดงเป็นภาษาอังกฤษ

What is Request Batching?

Imagine your app needs to fetch several pieces of data from your backend. Without batching, each piece of data would require its own separate network request.

Request batching is a technique where multiple individual requests are combined into a single, larger request before being sent to the server. This can significantly improve performance.

The Problem: Too Many Requests

Sending many small requests can be inefficient. Each request has overhead:

  • Network latency: Time delay for each round trip.
  • TCP Handshakes: Setting up a connection for each request.
  • Server Load: Processing many small requests individually.

These add up, making your app feel slower.

tRPC's Automatic Batching Magic

One of tRPC's coolest features is its automatic request batching. When your client code makes multiple tRPC calls in quick succession, tRPC intelligently bundles them into one single HTTP request.

You don't need to write any special code for this; it just works out of the box!

When Does tRPC Batch?

tRPC batches requests that occur within the same "event loop tick" or a very short timeframe. This means if you call two different tRPC queries right after each other, they'll likely be batched.

For example, if you have two useQuery calls in a React component that render simultaneously, tRPC will batch them.

Client-Side Batching Example

Let's look at how multiple client calls become one network request. Imagine your React component needs two different user details:

// Client-side React/Next.js example
import { trpc } from './utils/trpc';

function UserProfile() {
  const { data: user1 } = trpc.user.getById.useQuery({ id: '1' });
  const { data: user2 } = trpc.user.getById.useQuery({ id: '2' });

  // ... render user data
}

Even though you call useQuery twice, tRPC will send these as a single batched request to your server.

The Network Tab View

If you open your browser's developer tools and go to the "Network" tab, you'll see something interesting:

  • Instead of two separate requests for user.getById?id=1 and user.getById?id=2, you'll see just one request.
  • This single request will typically go to a special batching endpoint, often named something like /api/trpc/user.getById,user.getById.
  • The response will contain the results for both queries.

Key Benefits of Batching

Automatic request batching provides several advantages:

  • Reduced Latency: Fewer round trips mean faster data retrieval.
  • Lower Overhead: Less connection setup and teardown.
  • Efficient Server Usage: Servers can process multiple related tasks more efficiently.
  • Simpler Code: You don't manage batching manually; tRPC handles it.

What Happens on the Server?

When tRPC receives a batched request, it:

  1. Parses the single incoming HTTP request.
  2. Identifies all the individual procedures included in the batch.
  3. Executes each procedure, often in parallel if they are independent.
  4. Combines the results from all procedures into a single response.

This ensures the server also benefits from the optimized request.

Advanced: Customizing Batching

While tRPC's automatic batching is excellent, there might be rare cases where you want to disable or configure it. For example, if you have very long-running queries that you prefer to execute separately.

You can configure batching options when setting up your tRPC client, but for most applications, the default behavior is optimal.

Batching Understanding

Which of the following statements about tRPC's automatic request batching are TRUE?

Recap: Efficient Requests

Great job! In this lesson, we explored tRPC's automatic request batching.

  • We learned how tRPC combines multiple client queries into a single network request.
  • This reduces network overhead, latency, and improves overall application performance.
  • Batching happens automatically for requests made within the same event loop tick.

This powerful feature simplifies your code and makes your applications faster without extra effort!

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “การแบ่งคำขอเป็นชุดอย่างมีประสิทธิภาพ” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “การแบ่งคำขอเป็นชุดอย่างมีประสิทธิภาพ” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส tRPC End-to-End Type Safe APIs ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส tRPC End-to-End Type Safe APIs มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “การแบ่งคำขอเป็นชุดอย่างมีประสิทธิภาพ”

ทำความเข้าใจว่า tRPC แบ่งคำขอเป็นชุดโดยอัตโนมัติอย่างไร และใช้ประโยชน์จากความสามารถนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างไร คุณปฏิบัติ tRPC End-to-End Type Safe APIs ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน tRPC End-to-End Type Safe APIs หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน tRPC End-to-End Type Safe APIs บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 1 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “การแบ่งคำขอเป็นชุดอย่างมีประสิทธิภาพ” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน tRPC End-to-End Type Safe APIs นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน tRPC End-to-End Type Safe APIs ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

  1. การแบ่งคำขอเป็นชุดอย่างมีประสิทธิภาพ
  2. การปรับปรุงข้อมูลเชิงคาดการณ์
  3. การอัปโหลดไฟล์ด้วย tRPC
  4. คำค้นไม่สิ้นสุดและการแบ่งหน้าโดยใช้เคอร์เซอร์
← กลับไปที่ tRPC End-to-End Type Safe APIs