Doctrine ORM: фильтрация запросов ManyToMany с несколькими тегами

Освоение фильтрации на основе тегов в запросах Doctrine ORM

Представьте, что вы создаете функцию поиска цитат, с помощью которой пользователи могут фильтровать результаты, используя несколько тегов. 🏷️ На первый взгляд все просто: пишешь запрос, соединяешь таблицы и ожидаешь результата. Однако при добавлении нескольких тегов запрос начинает возвращать пустые результаты или ведет себя неожиданно.

Это обычная проблема, с которой сталкиваются разработчики Doctrine ORM при работе с отношениями ManyToMany. Фильтрация по нескольким тегам требует точности, особенно при сочетании условий WHERE и логических операций, таких как AND или IN. Без правильного подхода вам может быть сложно добиться стабильных результатов.

В недавнем проекте я столкнулся именно с этой проблемой. Пользователю нужно было искать цитаты, содержащие все выбранные теги, а не один. Я пробовал условия AND и предложения IN(), но логика запроса не очень хорошо сочеталась с построителем запросов Doctrine. Это заставило меня почесать голову, пока я не нашел решение. 💡

В этой статье я расскажу вам, как сузить запросы в отношениях ManyToMany с помощью Doctrine ORM. Независимо от того, фильтруете ли вы по нескольким тегам с логикой «И» или работаете с собственной логикой запроса, я поделюсь понятным рабочим примером, который поможет вам эффективно это реализовать. Давайте погрузимся! 🚀

Как фильтровать цитаты в Doctrine ORM с помощью тегов

В бэкенде фильтрация котировок по несколько тегов требует тщательного построения запросов при работе с отношениями ManyToMany. Сценарий начинается с построителя запросов, созданного с помощью метода createQueryBuilder. Здесь выбирается базовый объект («цитата»). Чтобы отфильтровать кавычки на основе тегов, команда leftJoin подключает объект tags к таблице котировок, что позволяет нам применять условия к связанным тегам. Если пользователь запрашивает фильтрацию с использованием логики ИЛИ, мы используем предложение IN() для сопоставления кавычек с любым из выбранных тегов.

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()->Однако в тех случаях, когда кавычки должны соответствовать всем предоставленным тегам (логика AND), в игру вступает метод `expr()->andX()`. Этот метод позволяет нам добавлять несколько условий равенства, используя `expr()->eq()`, где каждый идентификатор тега должен соответствовать связанному тегу. Запрос гарантирует, что будут возвращены только кавычки, содержащие все указанные теги. Этот подход решает распространенную проблему, когда фильтрация по нескольким тегам не возвращает результатов из-за неправильного построения запроса.

На внешнем интерфейсе функция выборки JavaScript динамически отправляет выбранные пользователем теги на серверную часть. Например, если пользователь выбирает теги 88 и 306, эти идентификаторы включаются в запрос JSON. Серверная часть обрабатывает этот запрос, создает запрос с соответствующими условиями и возвращает отфильтрованные результаты. Такое двустороннее взаимодействие обеспечивает удобство работы с пользователем, поскольку поиск обновляется динамически в зависимости от ввода пользователя. 🚀

Для повышения производительности запросов можно напрямую использовать команды SQL, такие как GROUP BY и HAVING COUNT, чтобы обеспечить правильное совпадение тегов. Группируя цитаты и подсчитывая отдельные теги, связанные с ними, запрос отфильтровывает любые цитаты, которые не соответствуют критериям подсчета тегов. Кроме того, использование setFirstResult и setMaxResults обеспечивает правильное разбиение на страницы, что повышает производительность при обработке больших наборов данных. Этот метод хорошо работает в сценариях, когда пользователи ищут конкретные, отфильтрованные результаты среди большого пула котировок. 😊

// 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: команды и концепции фильтрации запросов ManyToMany

Оптимизация Doctrine ORM для сложных запросов на основе тегов

При работе с Отношения Многие-Многие в Doctrine ORM упускается из виду аспект оптимизации запросов. Хотя базовых фильтров, использующих AND или IN, достаточно для небольших наборов данных, производительность может снижаться по мере роста базы данных. Оптимизация запросов для эффективного получения точных результатов становится критически важной. Например, при фильтрации цитат по нескольким тегам добавление индексации к связанным таблицам (например, `quote_tag` и `tag`) может значительно сократить время выполнения запроса. Без правильной индексации база данных выполняет полное сканирование, что требует больших затрат ресурсов.

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()->Еще одна важная оптимизация — сокращение ненужных соединений. Например, если вам нужны только идентификаторы цитат, соответствующие всем выбранным тегам, вы можете получить идентификаторы с помощью одного запроса, используя GROUP BY и HAVING COUNT. Это позволяет избежать выборки целых строк и минимизирует использование памяти. Кроме того, метод `expr()->andX()` построителя запросов можно заменить оптимизированным необработанным SQL для крупномасштабной фильтрации. Использование необработанного SQL иногда позволяет обойти накладные расходы Doctrine, обеспечивая при этом ту же функциональность.

Механизм кэширования Doctrine — еще один инструмент для оптимизации фильтрации на основе тегов. Включив кэширование результатов, повторные поиски с одинаковыми условиями позволяют избежать повторного выполнения запроса. Это особенно полезно в сценариях, где данные меняются нечасто. Объединение этих стратегий—индексирование, оптимизация запросов и кэширование — гарантирует, что запросы ManyToMany для фильтрации тегов остаются быстрыми и масштабируемыми. Правильная реализация этих методов помогает разработчикам избегать узких мест по мере роста приложения и базы данных. 🚀