సిద్ధాంత ORM: అనేక ట్యాగ్‌లతో అనేక ప్రశ్నలను ఫిల్టర్ చేయడం

డాక్ట్రిన్ ORM ప్రశ్నలలో ట్యాగ్-ఆధారిత వడపోత మాస్టరింగ్

మీరు బహుళ ట్యాగ్‌లను ఉపయోగించి ఫలితాలను ఫిల్టర్ చేయగల కోట్ శోధన ఫీచర్‌ను రూపొందిస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి. 🏷️ మొదట్లో, ఇది సూటిగా అనిపిస్తుంది-మీరు ప్రశ్న వ్రాసి, పట్టికలలో చేరండి మరియు ఫలితాలను ఆశించండి. అయితే, మీరు బహుళ ట్యాగ్‌లను జోడించినప్పుడు, ప్రశ్న ఖాళీ ఫలితాలను అందించడం ప్రారంభిస్తుంది లేదా ఊహించని విధంగా ప్రవర్తిస్తుంది.

చాలా అనేక సంబంధాలతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది డాక్ట్రిన్ ORMలో డెవలపర్‌లు ఎదుర్కొనే సాధారణ సవాలు. బహుళ ట్యాగ్‌ల ద్వారా ఫిల్టర్ చేయడానికి ఖచ్చితత్వం అవసరం, ప్రత్యేకించి ఎక్కడ పరిస్థితులు మరియు AND లేదా IN వంటి లాజికల్ ఆపరేషన్‌లను కలపడం. సరైన విధానం లేకుండా, మీరు స్థిరమైన ఫలితాలను పొందడానికి కష్టపడవచ్చు.

ఇటీవలి ప్రాజెక్ట్‌లో, నేను ఈ ఖచ్చితమైన సమస్యను ఎదుర్కొన్నాను. ఒక వినియోగదారు ఎంపిక చేసిన అన్ని ట్యాగ్‌లను కలిగి ఉన్న కోట్‌లను శోధించడం అవసరం, ఒక్కటి మాత్రమే కాదు. నేను మరియు షరతులు మరియు IN() క్లాజ్‌లను ప్రయత్నించాను, కానీ డాక్ట్రిన్ క్వెరీ బిల్డర్‌తో క్వెరీ లాజిక్ సరిగ్గా ఆడలేదు. నేను పరిష్కారం కనుగొనే వరకు ఇది నా తల గోకడం మిగిల్చింది. 💡

ఈ ఆర్టికల్‌లో, డాక్ట్రిన్ ORMని ఉపయోగించి చాలా అనేక సంబంధంలో ప్రశ్నలను ఎలా తగ్గించాలో నేను మీకు తెలియజేస్తాను. మీరు "మరియు" లాజిక్‌తో బహుళ ట్యాగ్‌లు ద్వారా ఫిల్టర్ చేస్తున్నా లేదా కస్టమ్ క్వెరీ లాజిక్‌తో పని చేస్తున్నా, దీన్ని సమర్థవంతంగా అమలు చేయడంలో మీకు సహాయపడటానికి నేను స్పష్టమైన, పని చేసే ఉదాహరణను పంచుకుంటాను. డైవ్ చేద్దాం! 🚀

ట్యాగ్‌లను ఉపయోగించి సిద్ధాంత ORMలో కోట్‌లను ఎలా ఫిల్టర్ చేయాలి

బ్యాకెండ్‌లో, దీని ద్వారా కోట్‌లను ఫిల్టర్ చేస్తోంది బహుళ ట్యాగ్‌లు ManyToMany సంబంధాలతో పని చేస్తున్నప్పుడు జాగ్రత్తగా ప్రశ్నించడం అవసరం. స్క్రిప్ట్ `createQueryBuilder` పద్ధతిని ఉపయోగించి సృష్టించబడిన ప్రశ్న బిల్డర్‌తో ప్రారంభమవుతుంది. ఇక్కడే బేస్ ఎంటిటీ (`కోట్`) ఎంచుకోబడుతుంది. ట్యాగ్‌ల ఆధారంగా కోట్‌లను ఫిల్టర్ చేయడానికి, `leftJoin` కమాండ్ `tags` ఎంటిటీని కోట్స్ టేబుల్‌కి కలుపుతుంది, సంబంధిత ట్యాగ్‌లపై షరతులను వర్తింపజేయడానికి మమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. వినియోగదారు OR లాజిక్ని ఉపయోగించి ఫిల్టర్ చేయమని అభ్యర్థిస్తే, మేము ఎంచుకున్న ట్యాగ్‌లలో దేనితోనైనా కోట్‌లను సరిపోల్చడానికి `IN()` నిబంధనను ఉపయోగిస్తాము.

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()->అయితే, కోట్‌లు అందించబడిన అన్ని ట్యాగ్‌లకు (AND లాజిక్) సరిపోలాల్సిన సందర్భాల్లో, `expr()->andX()` పద్ధతి అమలులోకి వస్తుంది. ఈ పద్ధతి `expr()->eq()`ని ఉపయోగించి బహుళ సమానత్వ పరిస్థితులను జోడించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇక్కడ ప్రతి ట్యాగ్ ID తప్పనిసరిగా సంబంధిత ట్యాగ్‌తో సరిపోలాలి. పేర్కొన్న అన్ని ట్యాగ్‌లను కలిగి ఉన్న కోట్‌లు మాత్రమే తిరిగి ఇవ్వబడతాయని ప్రశ్న నిర్ధారిస్తుంది. ఈ విధానం సాధారణ సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది, ఇక్కడ బహుళ ట్యాగ్‌ల ద్వారా ఫిల్టర్ చేయడం సరికాని ప్రశ్న నిర్మాణం కారణంగా ఎటువంటి ఫలితాలను ఇవ్వదు.

ఫ్రంట్ ఎండ్‌లో, JavaScript ఫెచ్ ఫంక్షన్ డైనమిక్‌గా వినియోగదారు ఎంచుకున్న ట్యాగ్‌లను బ్యాకెండ్‌కు పంపుతుంది. ఉదాహరణకు, వినియోగదారు 88 మరియు 306 ట్యాగ్‌లను ఎంచుకుంటే, ఈ IDలు JSON అభ్యర్థనలో చేర్చబడతాయి. బ్యాకెండ్ ఈ అభ్యర్థనను ప్రాసెస్ చేస్తుంది, తగిన షరతులతో ప్రశ్నను రూపొందిస్తుంది మరియు ఫిల్టర్ చేసిన ఫలితాలను అందిస్తుంది. ఈ రెండు-మార్గం పరస్పర చర్య వినియోగదారు ఇన్‌పుట్ ఆధారంగా డైనమిక్‌గా అప్‌డేట్ అయ్యే వినియోగదారు అనుభవాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. 🚀

మెరుగైన ప్రశ్న పనితీరు కోసం, ట్యాగ్‌లు సరిగ్గా సరిపోలుతున్నాయని నిర్ధారించుకోవడానికి `GROUP BY` మరియు `HAVING COUNT` వంటి SQL ఆదేశాలను నేరుగా ఉపయోగించవచ్చు. కోట్‌లను సమూహపరచడం మరియు వాటితో అనుబంధించబడిన విభిన్న ట్యాగ్‌లను లెక్కించడం ద్వారా, ట్యాగ్ గణన ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా లేని ఏవైనా కోట్‌లను ప్రశ్న ఫిల్టర్ చేస్తుంది. అదనంగా, `setFirstResult` మరియు `setMaxResults` ఉపయోగం సరైన పేజినేషన్ని నిర్ధారిస్తుంది, ఇది పెద్ద డేటాసెట్‌లను నిర్వహించేటప్పుడు పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది. వినియోగదారులు పెద్ద సంఖ్యలో కోట్‌ల మధ్య నిర్దిష్ట, ఫిల్టర్ చేసిన ఫలితాల కోసం శోధించే సందర్భాల్లో ఈ పద్ధతి బాగా పనిచేస్తుంది. 😊

// 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());
        }
    }
}

సిద్ధాంతం ORM: అనేక ప్రశ్నలను ఫిల్టర్ చేయడానికి ఆదేశాలు మరియు భావనలు

కాంప్లెక్స్ ట్యాగ్-ఆధారిత ప్రశ్నల కోసం డాక్ట్రిన్ ORMని ఆప్టిమైజ్ చేయడం

తో పని చేస్తున్నప్పుడు చాలా చాలా సంబంధాలు డాక్ట్రిన్ ORMలో, ప్రశ్న ఆప్టిమైజేషన్ అనేది పట్టించుకోని అంశం. చిన్న డేటాసెట్‌లలో `AND` లేదా `IN`ని ఉపయోగించే ప్రాథమిక ఫిల్టర్‌లు సరిపోతాయి, డేటాబేస్ పెరుగుతున్న కొద్దీ పనితీరు క్షీణిస్తుంది. ఖచ్చితమైన ఫలితాలను సమర్ధవంతంగా అందించడానికి ప్రశ్నలను ఆప్టిమైజ్ చేయడం క్లిష్టమైనది. ఉదాహరణకు, బహుళ ట్యాగ్‌ల ద్వారా కోట్‌లను ఫిల్టర్ చేస్తున్నప్పుడు, సంబంధిత టేబుల్‌లపై ఇండెక్సింగ్ని జోడించడం (ఉదా., `quote_tag` మరియు `tag`) ప్రశ్న అమలు సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. సరైన ఇండెక్సింగ్ లేకుండా, డేటాబేస్ పూర్తి స్కాన్‌లను నిర్వహిస్తుంది, ఇది వనరుల పరంగా ఖరీదైనది.

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()->మరొక కీలకమైన ఆప్టిమైజేషన్ అనవసరమైన చేరికలను తగ్గించడం. ఉదాహరణకు, మీరు ఎంచుకున్న అన్ని ట్యాగ్‌లకు సరిపోలే కోట్ IDలు మాత్రమే అవసరమైనప్పుడు, మీరు `GROUP BY` మరియు `HAVING COUNT`ని ఉపయోగించి ఒకే ప్రశ్నతో IDలను తిరిగి పొందవచ్చు. ఇది మొత్తం అడ్డు వరుసలను పొందడాన్ని నివారిస్తుంది మరియు మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది. అదనంగా, క్వెరీ బిల్డర్ యొక్క `expr()->andX()` పద్ధతిని పెద్ద-స్థాయి ఫిల్టరింగ్ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేసిన ముడి SQLతో భర్తీ చేయవచ్చు. ముడి SQLని ఉపయోగించడం కొన్నిసార్లు అదే కార్యాచరణను సాధించేటప్పుడు డాక్ట్రిన్ ఓవర్‌హెడ్‌ను దాటవేయవచ్చు.

ట్యాగ్-ఆధారిత ఫిల్టరింగ్‌ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి డాక్ట్రిన్ యొక్క కాషింగ్ మెకానిజం మరొక సాధనం. ఫలిత కాషింగ్‌ని ప్రారంభించడం ద్వారా, ఒకే విధమైన పరిస్థితులతో పునరావృత శోధనలు ప్రశ్నను మళ్లీ అమలు చేయకుండా నిరోధించబడతాయి. డేటా తరచుగా మారని సందర్భాల్లో ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఈ వ్యూహాలను కలపడం -ఇండెక్సింగ్, క్వెరీ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు కాషింగ్-ట్యాగ్‌లను ఫిల్టర్ చేయడం కోసం చాలా చాలా ప్రశ్నలు వేగంగా మరియు స్కేలబుల్‌గా ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ సాంకేతికతలను సరిగ్గా అమలు చేయడం వల్ల అప్లికేషన్ మరియు డేటాబేస్ పెరిగేకొద్దీ డెవలపర్‌లు అడ్డంకులను నివారించడంలో సహాయపడుతుంది. 🚀