Doktrin ORM: Menapis Pertanyaan ManyToMany dengan Berbilang Teg

Menguasai Penapisan Berasaskan Tag dalam Pertanyaan ORM Doktrin

Bayangkan anda sedang membina ciri carian petikan di mana pengguna boleh menapis hasil menggunakan berbilang teg. 🏷️ Pada mulanya, nampaknya mudah—anda menulis pertanyaan, menyertai jadual dan mengharapkan hasil. Walau bagaimanapun, apabila anda menambah berbilang teg, pertanyaan mula mengembalikan hasil kosong atau berkelakuan di luar jangkaan.

Ini ialah cabaran biasa yang dihadapi oleh pembangun dalam Doktrin ORM apabila berurusan dengan ManyToMany relationships. Penapisan dengan berbilang teg memerlukan ketepatan, terutamanya apabila menggabungkan syarat WHERE dan operasi logik seperti AND atau IN. Tanpa pendekatan yang betul, anda mungkin sukar untuk mendapatkan hasil yang konsisten.

Dalam projek baru-baru ini, saya menghadapi isu yang tepat ini. Seorang pengguna perlu mencari petikan yang mengandungi semua teg yang dipilih, bukan hanya satu. Saya mencuba syarat AND dan klausa IN(), tetapi logik pertanyaan tidak berfungsi dengan baik dengan pembina pertanyaan Doctrine. Ia membuatkan saya menggaru kepala sehingga saya menemui penyelesaiannya. 💡

Dalam artikel ini, saya akan membimbing anda tentang cara mengecilkan pertanyaan dalam perhubungan BanyakToMany menggunakan ORM Doktrin. Sama ada anda menapis mengikut berbilang teg dengan logik "DAN" atau menggunakan logik pertanyaan tersuai, saya akan berkongsi contoh yang jelas dan berkesan untuk membantu anda melaksanakan perkara ini dengan berkesan. Mari selami! 🚀

Cara Menapis Petikan dalam Doktrin ORM Menggunakan Teg

Di bahagian belakang, menapis petikan oleh berbilang tag memerlukan pembinaan pertanyaan yang teliti apabila bekerja dengan perhubungan ManyToMany. Skrip bermula dengan pembina pertanyaan yang dibuat menggunakan kaedah `createQueryBuilder`. Di sinilah entiti asas (`petikan`) dipilih. Untuk menapis petikan berdasarkan teg, perintah `leftJoin` menghubungkan entiti `tag` ke jadual petikan, membolehkan kami menggunakan syarat pada teg yang berkaitan. Jika pengguna meminta penapisan menggunakan OR logik, kami menggunakan klausa `IN()` untuk memadankan petikan dengan mana-mana teg yang dipilih.

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()->Walau bagaimanapun, dalam kes di mana petikan perlu sepadan dengan semua teg yang disediakan (DAN logik), kaedah `expr()->andX()` akan digunakan. Kaedah ini membolehkan kami menambah berbilang syarat kesamaan menggunakan `expr()->eq()`, di mana setiap ID teg mesti sepadan dengan teg yang berkaitan. Pertanyaan memastikan bahawa hanya petikan yang mengandungi semua teg yang ditentukan dikembalikan. Pendekatan ini menyelesaikan masalah biasa di mana penapisan dengan berbilang teg tidak mengembalikan hasil disebabkan pembinaan pertanyaan yang tidak betul.

Di bahagian hadapan, fungsi pengambilan JavaScript menghantar teg yang dipilih pengguna ke bahagian belakang secara dinamik. Contohnya, jika pengguna memilih teg 88 dan 306, ID ini disertakan dalam permintaan JSON. Bahagian belakang memproses permintaan ini, membina pertanyaan dengan syarat yang sesuai dan mengembalikan hasil yang ditapis. Interaksi dua hala ini memastikan pengalaman pengguna yang lancar di mana carian dikemas kini secara dinamik berdasarkan input pengguna. 🚀

Untuk prestasi pertanyaan yang dipertingkatkan, arahan SQL seperti `KUMPULAN OLEH` dan `BERKIRAAN` boleh digunakan terus untuk memastikan teg sepadan dengan betul. Dengan mengumpulkan petikan dan mengira teg berbeza yang dikaitkan dengannya, pertanyaan menapis sebarang petikan yang tidak memenuhi kriteria kiraan teg. Selain itu, penggunaan `setFirstResult` dan `setMaxResults` memastikan penomboran yang betul, yang meningkatkan prestasi apabila mengendalikan set data yang besar. Kaedah ini berfungsi dengan baik dalam senario di mana pengguna mencari hasil yang khusus dan ditapis antara kumpulan petikan yang besar. 😊

// 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());
        }
    }
}

Doktrin ORM: Perintah dan Konsep untuk Menapis Pertanyaan ManyToMany

Mengoptimumkan ORM Doktrin untuk Pertanyaan Berasaskan Tag Kompleks

Apabila bekerja dengan Perhubungan ManyToMany dalam Doktrin ORM, aspek yang diabaikan ialah pengoptimuman pertanyaan. Walaupun penapis asas menggunakan `DAN` atau `IN` mencukupi dalam set data kecil, prestasi boleh merosot apabila pangkalan data berkembang. Mengoptimumkan pertanyaan untuk mengembalikan hasil yang tepat dengan cekap menjadi kritikal. Contohnya, apabila menapis petikan dengan berbilang teg, menambahkan pengindeksan pada jadual yang berkaitan (cth., `quote_tag` dan `tag`) boleh mengurangkan masa pelaksanaan pertanyaan dengan ketara. Tanpa pengindeksan yang betul, pangkalan data melakukan imbasan penuh, yang mahal dari segi sumber.

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()->Satu lagi pengoptimuman penting ialah mengurangkan gabungan yang tidak perlu. Sebagai contoh, apabila anda hanya memerlukan ID sebut harga yang sepadan dengan semua teg yang dipilih, anda boleh mendapatkan ID dengan satu pertanyaan menggunakan `KUMPULAN OLEH` dan `MEMILIKI KIRA`. Ini mengelakkan pengambilan keseluruhan baris dan meminimumkan penggunaan memori. Selain itu, kaedah `expr()->andX()` pembina pertanyaan boleh digantikan dengan SQL mentah yang dioptimumkan untuk penapisan berskala besar. Menggunakan SQL mentah kadangkala boleh memintas overhed Doktrin sambil mencapai fungsi yang sama.

Mekanisme caching Doctrine ialah alat lain untuk mengoptimumkan penapisan berasaskan teg. Dengan mendayakan caching hasil, carian berulang dengan keadaan yang sama mengelak daripada melaksanakan semula pertanyaan. Ini amat berguna dalam senario di mana data tidak kerap berubah. Menggabungkan strategi ini—pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan caching—memastikan pertanyaan ManyToMany untuk menapis teg kekal pantas dan berskala. Pelaksanaan teknik ini yang betul membantu pembangun mengelakkan kesesakan apabila aplikasi dan pangkalan data berkembang. 🚀