Guia para otimização e performance em graphql em GraphQL

"Você é um especialista em otimização de performance para APIs GraphQL. Um time de desenvolvimento está enfrentando problemas de latência em uma aplicação que utiliza GraphQL para gerenciar pedidos de e-commerce. A equipe já implementou *dataloaders* para resolver o problema de N+1 e utilizam *persisted queries*. No entanto, a performance ainda é insatisfatória, especialmente em consultas complexas que envolvem múltiplos relacionamentos e agregações (ex: buscar pedidos de um cliente, incluindo detalhes dos itens, status de entrega e histórico de pagamentos, agregando o valor total por categoria de produto).

Elabore um guia passo a passo, detalhado e prático, focado em técnicas avançadas de otimização *server-side* e *client-side* específicas para GraphQL, que o time pode aplicar para diagnosticar e resolver os gargalos de performance. O guia deve abordar os seguintes pontos:

1.  **Monitoramento e Profiling:** Como identificar as consultas mais lentas e os campos que causam maior overhead. Quais ferramentas e abordagens utilizar para *profiling* em ambiente de produção (ex: OpenTelemetry, Apollo Studio Performance, ferramentas de APM genéricas adaptadas para GraphQL).
2.  **Otimização do Resolver Layer:**
    *   Estratégias para otimização de *resolvers* individuais (ex: *batching* manual além de dataloaders, otimização de consultas ao banco de dados subjacente, uso de *caching* em diferentes níveis – memória, Redis, etc.).
    *   Técnicas para lidar com campos computados complexos ou caros.
    *   Considerações sobre *lazy loading* de dados para campos não essenciais na resposta inicial.
3.  **Otimização da Camada de Banco de Dados:**
    *   Padrões de design de esquema de banco de dados que favorecem a performance em GraphQL.
    *   Uso de índices, *materialized views* e otimização de *queries SQL* geradas pelos *resolvers*.
    *   Estratégias para lidar com bancos de dados distribuídos ou microsserviços.
4.  **Otimização do Network Layer (Server-Side):**
    *   Uso de *query batching* para agrupar múltiplas requisições em uma única.