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在升级到 Apollo 客户端 3.3 时，我们决定启用缓存以减少网络流量并节省计算能力。我们试图实现这样的东西：

cache: new InMemoryCache({   typePolicies: {
    VegaSpecification: {
      keyFields: ["reportID"]
    },
    Query: {
      fields: {
        report: {
          merge: true
        }
      }
    }   } })

但是，在 Apollo 中实现的缓存不适合我们的数据结构，因此我们收到不正确的结果。

首先，我们使用过滤器 a 查询报告。我们在缓存中没有该查询的任何数据，因此我们点击后端并接收

{ 
   _id: "initialReportId",
   vegaspecification: {
     reportID: "initialReportId",
     data: "data for a"
   }
}

在缓存中 apollo 自动存储：

Report: {
  _id: "initialReportId",
  vegaspecification: {
     "__ref":"VegaSpecification: {"reportID":"initialReportId"}"
  }
}
VegaSpecification: { 
  reportID: "initialReportId",
  data: "data for a"
}

然后我们使用过滤器 b 查询报告。我们再次在缓存中没有该查询的数据，然后点击后端并接收

{
  _id: "initialReportId",
  vegaspecification: {
    reportID: "initialReportId",
    data: "data for b"
  }
}

在缓存中我们更新

Report: {
  _id: "initialReportId",
  vegaspecification: {
     "__ref":"VegaSpecification:{"reportID":"initialReportId"}"
  }
}
VegaSpecification: {
  reportID: "initialReportId",
  data: "data for b"
}

当我们再次查询过滤器 a 的报告时，将访问缓存，因为已经存在一个查询：

Report: {
  _id: "initialReportId",
  vegaspecification: {
     "__ref":"VegaSpecification:{"reportID":"initialReportId"}"
  }
}

然后解决对 VegaSpecification 的引用 - 返回

VegaSpecification: {
  reportID: "initialReportId",
  data: "data for b"
}

因此，我们为过滤器 a 返回了不正确的数据。我们使用“useMemo”来重新计算记忆值。

我们如何构造我们的实体，以便对于具有不同查询变量的不同查询，我们收到可以通过 id 区分的结果

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