为什么不需要使用 RTK 查询来规范化状态？
Why is there less need to normalize state with RTK Query?
根据 redux docs：“虽然使用 RTK 查询管理缓存数据时在规范化查找 table 中存储响应的需求较少，但如果需要，可以利用 transformResponse 来这样做。 “
- 为什么 RTK 查询管理缓存数据“不太需要”？
- 使用 RTK 查询规范化状态的权衡是什么？
我们在 RTK 查询文档和“Redux Essentials”教程中更详细地介绍了这两个问题的答案：
- https://redux-toolkit.js.org/rtk-query/usage/cache-behavior#no-normalized-or-de-duplicated-cache
- https://redux.js.org/tutorials/essentials/part-8-rtk-query-advanced#normalized-vs-document-caches
此处总结：
规范化数据的主要原因之一是可以轻松地通过 ID 更新特定项目。使用 RTK 查询，您通常不再在状态中“更新项目”。相反，服务器是事实的来源。在这种情况下，您使用 RTK 查询突变向服务器发送更新，使任何相应的查询无效，并使来自服务器的该数据的 re-fetch all 无效。所以，不同的用例，不同的使用模式。
根据 redux docs：“虽然使用 RTK 查询管理缓存数据时在规范化查找 table 中存储响应的需求较少，但如果需要，可以利用 transformResponse 来这样做。 “
- 为什么 RTK 查询管理缓存数据“不太需要”？
- 使用 RTK 查询规范化状态的权衡是什么？
我们在 RTK 查询文档和“Redux Essentials”教程中更详细地介绍了这两个问题的答案：
- https://redux-toolkit.js.org/rtk-query/usage/cache-behavior#no-normalized-or-de-duplicated-cache
- https://redux.js.org/tutorials/essentials/part-8-rtk-query-advanced#normalized-vs-document-caches
此处总结：
规范化数据的主要原因之一是可以轻松地通过 ID 更新特定项目。使用 RTK 查询，您通常不再在状态中“更新项目”。相反，服务器是事实的来源。在这种情况下，您使用 RTK 查询突变向服务器发送更新，使任何相应的查询无效，并使来自服务器的该数据的 re-fetch all 无效。所以，不同的用例，不同的使用模式。