我已经构建了一个 python/daphne/django/graphene 服务器，并尽我所能优化我的查询——在 Redis 中缓存数据库查询，以便它们基本上是免费的，最终发现即使是非常小的图形模式我仍然看到 200 毫秒以上的开销graphql-core，显然是在解析我的查询。
我来自以 REST-api 为中心的世界观，在这种情况下，堆栈决策不在我的掌控之中。我只是想让它工作。正常的 django 视图应该在 ~20ms 内返回的查询仍然需要 ~250ms。
鉴于我一直在发送相同的几个查询，一次又一次地跳过对相同查询的重复解析会很棒。
所以，我很好奇 Python graphql 人做了什么，以使他们的服务执行，首先，我想知道：
- 我是否应该期望忍受该查询开销？
- 我可以通过从 Daphne 切换到 Uvicorn 之类的事情来改进，甚至
mod_wsgi（我没有做任何异步的事情） - 有什么办法可以避免重复解析同一个查询？
感谢您的时间和帮助。