Doctrine ORM: filtrowanie zapytań ManyToMany za pomocą wielu tagów

Opanowanie filtrowania opartego na tagach w zapytaniach Doctrine ORM

Wyobraź sobie, że tworzysz funkcję wyszukiwania ofert, w której użytkownicy mogą filtrować wyniki za pomocą wielu tagów. 🏷️ Na początku wydaje się to proste – piszesz zapytanie, łączysz tabele i oczekujesz wyników. Jednak po dodaniu wielu tagów zapytanie zaczyna zwracać puste wyniki lub zachowuje się nieoczekiwanie.

Jest to częste wyzwanie, przed którym stają programiści w Doctrine ORM, gdy mają do czynienia z relacjami ManyToMany. Filtrowanie według wielu tagów wymaga precyzji, szczególnie podczas łączenia warunków WHERE i operacji logicznych, takich jak AND lub IN. Bez odpowiedniego podejścia uzyskanie spójnych wyników może być trudne.

W ostatnim projekcie zetknąłem się z dokładnie tym problemem. Użytkownik musiał wyszukiwać cytaty zawierające wszystkie wybrane tagi, a nie tylko jeden. Próbowałem warunków AND i klauzul IN(), ale logika zapytań nie działała dobrze z narzędziem do tworzenia zapytań Doctrine. Drapałem się po głowie, dopóki nie znalazłem rozwiązania. 💡

W tym artykule przeprowadzę Cię przez proces zawężania zapytań w relacji ManyToMany przy użyciu Doctrine ORM. Niezależnie od tego, czy filtrujesz według wielu tagów za pomocą logiki „AND”, czy pracujesz z niestandardową logiką zapytań, udostępnię przejrzysty, działający przykład, który pomoże Ci skutecznie to wdrożyć. Zanurzmy się! 🚀

Jak filtrować cytaty w Doctrine ORM za pomocą tagów

Na zapleczu filtrowanie cytatów według wiele tagów wymaga starannego budowania zapytań podczas pracy z relacjami ManyToMany. Skrypt rozpoczyna się od kreatora zapytań utworzonego przy użyciu metody „createQueryBuilder”. W tym miejscu wybierany jest element podstawowy („cytat”). Aby filtrować cytaty na podstawie tagów, polecenie `leftJoin` łączy element `tags` z tabelą cytatów, umożliwiając nam zastosowanie warunków do powiązanych tagów. Jeśli użytkownik zażąda filtrowania przy użyciu logiki OR, używamy klauzuli `IN()`, aby dopasować cudzysłowy do dowolnego z wybranych tagów.

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()->Jednakże w przypadkach, gdy cudzysłowy muszą pasować do wszystkich podanych znaczników (logika AND), w grę wchodzi metoda `expr()->andX()`. Ta metoda pozwala nam dodać wiele warunków równości za pomocą `expr()->eq()`, gdzie każdy identyfikator tagu musi pasować do powiązanego tagu. Zapytanie zapewnia zwrócenie tylko cudzysłowów zawierających wszystkie określone znaczniki. Takie podejście rozwiązuje częsty problem polegający na tym, że filtrowanie według wielu tagów nie zwraca żadnych wyników z powodu nieprawidłowej konstrukcji zapytania.

W interfejsie funkcja pobierania JavaScript dynamicznie wysyła wybrane przez użytkownika tagi do backendu. Na przykład, jeśli użytkownik wybierze tagi 88 i 306, te identyfikatory zostaną uwzględnione w żądaniu JSON. Backend przetwarza to żądanie, tworzy zapytanie z odpowiednimi warunkami i zwraca przefiltrowane wyniki. Ta dwukierunkowa interakcja zapewnia płynną obsługę użytkownika, a wyszukiwanie jest dynamicznie aktualizowane w oparciu o dane wprowadzone przez użytkownika. 🚀

Aby zwiększyć wydajność zapytań, można bezpośrednio użyć poleceń SQL, takich jak „GROUP BY” i „HAVING COUNT”, aby zapewnić prawidłowe dopasowanie tagów. Grupując cytaty i zliczając powiązane z nimi odrębne tagi, zapytanie odfiltrowuje wszystkie cytaty, które nie spełniają kryteriów liczby tagów. Dodatkowo użycie `setFirstResult` i `setMaxResults` zapewnia właściwą paginację, co poprawia wydajność podczas obsługi dużych zbiorów danych. Ta metoda sprawdza się dobrze w scenariuszach, w których użytkownicy wyszukują określone, przefiltrowane wyniki wśród dużej puli cytatów. 😊

// 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: Polecenia i koncepcje filtrowania zapytań ManyToMany

Optymalizacja ORM Doctrine pod kątem złożonych zapytań opartych na tagach

Podczas pracy z Relacje ManyToMany w Doctrine ORM pomijanym aspektem jest optymalizacja zapytań. Chociaż podstawowe filtry wykorzystujące operatory „AND” lub „IN” są wystarczające w przypadku małych zbiorów danych, wydajność może się pogorszyć w miarę powiększania się bazy danych. Optymalizacja zapytań w celu skutecznego zwracania dokładnych wyników staje się krytyczna. Na przykład podczas filtrowania cytatów według wielu tagów dodanie indeksowania w powiązanych tabelach (np. „tag_cytatu” i „tag”) może znacznie skrócić czas wykonania zapytania. Bez odpowiedniego indeksowania baza danych wykonuje pełne skanowanie, co jest kosztowne pod względem zasobów.

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()->Kolejną kluczową optymalizacją jest redukcja niepotrzebnych połączeń. Na przykład, jeśli potrzebujesz tylko identyfikatorów cytatów pasujących do wszystkich wybranych tagów, możesz pobrać identyfikatory za pomocą jednego zapytania, używając opcji „GROUP BY” i „HAVING COUNT”. Pozwala to uniknąć pobierania całych wierszy i minimalizuje zużycie pamięci. Dodatkowo metodę „expr()->andX()” kreatora zapytań można zastąpić zoptymalizowanym surowym kodem SQL na potrzeby filtrowania na dużą skalę. Używanie surowego SQL może czasami ominąć narzut Doctrine, jednocześnie zapewniając tę ​​samą funkcjonalność.

Mechanizm buforowania Doctrine to kolejne narzędzie do optymalizacji filtrowania opartego na tagach. Włączając buforowanie wyników, powtarzające się wyszukiwania z identycznymi warunkami pozwalają uniknąć ponownego wykonania zapytania. Jest to szczególnie przydatne w scenariuszach, w których dane nie zmieniają się często. Łącząc te strategie —indeksowanie, optymalizację zapytań i buforowanie — gwarantuje, że zapytania ManyToMany do filtrowania tagów pozostaną szybkie i skalowalne. Właściwe wdrożenie tych technik pomaga programistom uniknąć wąskich gardeł w miarę rozwoju aplikacji i bazy danych. 🚀