Doctrine ORM: Filtrování ManyToMany dotazů pomocí více značek

Zvládnutí filtrování založeného na značkách v dotazech Doctrine ORM

Představte si, že vytváříte funkci vyhledávání nabídek, kde mohou uživatelé filtrovat výsledky pomocí více značek. 🏷️ Na první pohled to vypadá jednoduše – napíšete dotaz, spojíte tabulky a očekáváte výsledky. Když však přidáte více značek, dotaz začne vracet prázdné výsledky nebo se chová neočekávaně.

Toto je běžná výzva, které vývojáři čelí v Doctrine ORM při řešení vztahů ManyToMany. Filtrování podle více značek vyžaduje přesnost, zejména při kombinaci podmínek WHERE a logických operací jako AND nebo IN. Bez správného přístupu můžete mít potíže s dosažením konzistentních výsledků.

V nedávném projektu jsem čelil přesně tomuto problému. Uživatel potřeboval vyhledat uvozovky obsahující všechny vybrané značky, nejen jeden. Zkoušel jsem podmínky AND a klauzule IN(), ale logika dotazu si nehrála dobře s tvůrcem dotazů Doctrine. Nechalo mě to drbat se na hlavě, dokud jsem nenašel řešení. 💡

V tomto článku vás provedu tím, jak zúžit dotazy ve vztahu ManyToMany pomocí Doctrine ORM. Ať už filtrujete podle více značek s logikou „AND“ nebo pracujete s vlastní logikou dotazů, podělím se o jasný a fungující příklad, který vám pomůže toto efektivně implementovat. Pojďme se ponořit! 🚀

Jak filtrovat citace v Doctrine ORM pomocí značek

V backendu filtrování uvozovek podle více značek vyžaduje pečlivé vytváření dotazů při práci se vztahy ManyToMany. Skript začíná tvůrcem dotazů vytvořeným pomocí metody `createQueryBuilder`. Zde je vybrána základní entita („uvozovka“). Chcete-li filtrovat uvozovky na základě značek, příkaz `leftJoin` propojí entitu `tags` s tabulkou uvozovek, což nám umožňuje aplikovat podmínky na související značky. Pokud uživatel požaduje filtrování pomocí logiky OR, použijeme klauzuli `IN()` k přiřazení uvozovek k libovolnému z vybraných značek.

However, in cases where quotes need to match all the provided tags (AND logic), the `expr()->andX()` method comes into play. This method lets us add multiple equality conditions using `expr()->V případech, kdy uvozovky potřebují odpovídat všem poskytnutým značkám (logika AND), přichází na řadu metoda `expr()->andX()`. Tato metoda nám umožňuje přidat více podmínek rovnosti pomocí `expr()->eq()`, kde každé ID značky musí odpovídat související značce. Dotaz zajišťuje, že jsou vráceny pouze uvozovky obsahující všechny zadané značky. Tento přístup řeší běžný problém, kdy filtrování podle více značek nevrací žádné výsledky kvůli nesprávné konstrukci dotazu.

Na frontendu funkce načítání JavaScriptu dynamicky odesílá uživatelem vybrané značky do backendu. Pokud například uživatel vybere značky 88 a 306, budou tato ID zahrnuta v požadavku JSON. Backend zpracuje tento požadavek, sestaví dotaz s vhodnými podmínkami a vrátí filtrované výsledky. Tato obousměrná interakce zajišťuje hladký uživatelský zážitek, kdy se vyhledávání dynamicky aktualizuje na základě vstupu uživatele. 🚀

Pro lepší výkon dotazů lze přímo použít příkazy SQL jako `GROUP BY` a `HAVING COUNT` k zajištění správné shody značek. Seskupením uvozovek a počítáním jednotlivých značek, které jsou k nim přiřazeny, dotaz odfiltruje všechny uvozovky, které nesplňují kritéria počtu značek. Použití `setFirstResult` a `setMaxResults` navíc zajišťuje správné stránkování, což zlepšuje výkon při práci s velkými datovými sadami. Tato metoda funguje dobře ve scénářích, kde uživatelé hledají konkrétní filtrované výsledky ve velkém množství nabídek. 😊

// 1. Backend PHP solution to filter results using multiple tags in Doctrine ORM
$search = $request->request->all()['quote_search'];
$queryBuilder = $this->createQueryBuilder('q');
// Check if tag mode and tags are set
if ($search['tagMode'] != -1 && !empty($search['tags'])) {
    $queryBuilder->leftJoin('q.tags', 't');
    if ($search['tagMode'] == 1000) { // OR logic using IN()
        $queryBuilder->setParameter("tags", $search['tags']);
        $queryBuilder->andWhere("t.id IN (:tags)");
    } else if ($search['tagMode'] == 2000) { // AND logic for multiple tags
        $andExpr = $queryBuilder->expr()->andX();
        foreach ($search['tags'] as $tagId) {
            $andExpr->add($queryBuilder->expr()->eq("t.id", $tagId));
        }
        $queryBuilder->andWhere($andExpr);
    }
}
// Set pagination and ordering
$queryBuilder
    ->orderBy('q.id', 'ASC')
    ->setFirstResult($page * $limit)
    ->setMaxResults($limit);
$quotes = $queryBuilder->getQuery()->getResult();

SELECT q.id, q.content
FROM quote q
JOIN quote_tag qt ON q.id = qt.quote_id
JOIN tag t ON t.id = qt.tag_id
WHERE t.id IN (88, 306)
GROUP BY q.id
HAVING COUNT(DISTINCT t.id) = 2
ORDER BY q.id ASC
LIMIT 10 OFFSET 0;

// Assume user selects tags and submits the form
const selectedTags = [88, 306];
const tagMode = 2000; // AND mode
const data = {
    quote_search: {
        tagMode: tagMode,
        tags: selectedTags
    }
};
// Send tags to the backend via fetch
fetch('/quotes/filter', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify(data)
})
.then(response => response.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(error => console.error('Error:', error));

use PHPUnit\Framework\TestCase;
use Doctrine\ORM\EntityManager;
class QuoteRepositoryTest extends TestCase {
    public function testFilterQuotesByMultipleTags() {
        $entityManager = $this->createMock(EntityManager::class);
        $repo = new QuoteRepository($entityManager);
        $search = [
            'tagMode' => 2000,
            'tags' => [88, 306]
        ];
        $quotes = $repo->filterByTags($search, 0, 10);
        $this->assertNotEmpty($quotes);
        foreach ($quotes as $quote) {
            $this->assertContains(88, $quote->getTagIds());
            $this->assertContains(306, $quote->getTagIds());
        }
    }
}

Doctrine ORM: Příkazy a koncepty pro filtrování ManyToMany dotazů

Optimalizace Doctrine ORM pro komplexní dotazy založené na značkách

Při práci s ManyToMany vztahů v Doctrine ORM je přehlíženým aspektem optimalizace dotazů. Zatímco základní filtry používající `AND` nebo `IN` jsou dostatečné v malých souborech dat, výkon se může s růstem databáze zhoršovat. Optimalizace dotazů pro efektivní návrat přesných výsledků se stává kritickou. Například při filtrování uvozovek podle více značek může přidání indexování do souvisejících tabulek (např. „quote_tag“ a „tag“) výrazně zkrátit dobu provádění dotazu. Bez řádného indexování databáze provádí úplné kontroly, které jsou nákladné z hlediska zdrojů.

Another crucial optimization is reducing unnecessary joins. For example, when you only need quote IDs that match all selected tags, you can retrieve IDs with a single query using `GROUP BY` and `HAVING COUNT`. This avoids fetching entire rows and minimizes memory usage. Additionally, the query builder’s `expr()->Další zásadní optimalizací je omezení zbytečných spojení. Pokud například potřebujete pouze ID citací, která odpovídají všem vybraným značkám, můžete ID získat jediným dotazem pomocí `GROUP BY` a `HAVING COUNT`. Tím se zabrání načítání celých řádků a minimalizuje se využití paměti. Kromě toho lze metodu `expr()->andX()` nástroje pro tvorbu dotazů nahradit optimalizovaným nezpracovaným SQL pro rozsáhlé filtrování. Použití nezpracovaného SQL může někdy obejít režii Doctrine při dosažení stejné funkčnosti.

Mechanismus ukládání do mezipaměti Doctrine je dalším nástrojem pro optimalizaci filtrování založeného na značkách. Povolením ukládání výsledků do mezipaměti se opakovaná vyhledávání se stejnými podmínkami vyhnou opětovnému provedení dotazu. To je užitečné zejména ve scénářích, kde se data často nemění. Kombinace těchto strategií –indexování, optimalizace dotazů a ukládání do mezipaměti – zajišťuje, že dotazy ManyToMany pro filtrování značek zůstanou rychlé a škálovatelné. Správná implementace těchto technik pomáhá vývojářům vyhnout se úzkým místům s růstem aplikace a databáze. 🚀