Doktrin ORM: ManyToMany Sorgularını Birden Çok Etiketle Filtreleme

Doktrin ORM Sorgularında Etiket Tabanlı Filtrelemede Uzmanlaşma

Kullanıcıların birden fazla etiket kullanarak sonuçları filtreleyebileceği bir fiyat teklifi arama özelliği oluşturduğunuzu düşünün. 🏷️ İlk başta basit görünüyor; bir sorgu yazıyorsunuz, tabloları birleştiriyorsunuz ve sonuç bekliyorsunuz. Ancak birden çok etiket eklediğinizde sorgu boş sonuçlar döndürmeye başlar veya beklenmedik davranışlar sergiler.

Bu, geliştiricilerin Doctrine ORM'de ManyToMany ilişkileri ile uğraşırken karşılaştıkları yaygın bir zorluktur. Birden fazla etikete göre filtrelemek, özellikle WHERE koşullarını ve AND veya IN gibi mantıksal işlemleri birleştirirken hassasiyet gerektirir. Doğru yaklaşım olmadan tutarlı sonuçlar elde etmekte zorlanabilirsiniz.

Yakın zamanda yaptığım bir projede tam olarak bu sorunla karşılaştım. Kullanıcının yalnızca bir etiketi değil, seçilen tüm etiketleri içeren alıntıları araması gerekiyordu. AND koşullarını ve IN() cümleciklerini denedim, ancak sorgu mantığı Doctrine'in sorgu oluşturucusunda pek işe yaramadı. Çözümü bulana kadar kafamı kaşımama sebep oldu. 💡

Bu makalede, Doctrine ORM kullanarak ManyToMany ilişkisinde sorguları nasıl daraltacağınız konusunda size yol göstereceğim. İster "VE" mantığıyla birden fazla etikete göre filtreliyor olun, ister özel sorgu mantığıyla çalışıyor olun, bunu etkili bir şekilde uygulamanıza yardımcı olacak net ve çalışan bir örnek paylaşacağım. Hadi dalalım! 🚀

Doktrin ORM'de Etiketleri Kullanarak Alıntıları Filtreleme

Arka uçta, alıntıları filtreleyerek birden fazla etiket ManyToMany ilişkileriyle çalışırken dikkatli sorgu oluşturmayı gerektirir. Komut dosyası, 'createQueryBuilder' yöntemi kullanılarak oluşturulan bir sorgu oluşturucuyla başlar. Temel varlığın ("alıntı") seçildiği yer burasıdır. Alıntıları etiketlere göre filtrelemek için, 'leftJoin' komutu 'tags' varlığını tırnak tablosuna bağlayarak ilgili etiketlere koşullar uygulamamıza olanak tanır. Kullanıcı OR mantığını kullanarak filtreleme talep ederse, tırnak işaretlerini seçilen etiketlerden herhangi biriyle eşleştirmek için "IN()" yan tümcesini kullanırız.

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()->Ancak tırnak işaretlerinin sağlanan tüm etiketlerle (AND mantığı) eşleşmesi gerektiği durumlarda 'expr()->andX()' yöntemi devreye girer. Bu yöntem, her etiket kimliğinin ilgili etiketle eşleşmesi gereken 'expr()->eq()' kullanarak birden fazla eşitlik koşulu eklememize olanak tanır. Sorgu, yalnızca belirtilen tüm etiketleri içeren alıntıların döndürülmesini sağlar. Bu yaklaşım, birden fazla etikete göre filtrelemenin hatalı sorgu yapısı nedeniyle sonuç vermemesi gibi yaygın bir sorunu çözer.

Ön uçta, JavaScript getirme işlevi kullanıcının seçtiği etiketleri dinamik olarak arka uca gönderir. Örneğin, kullanıcı 88 ve 306 etiketlerini seçerse bu kimlikler JSON isteğine dahil edilir. Arka uç bu isteği işler, sorguyu uygun koşullarla oluşturur ve filtrelenen sonuçları döndürür. Bu iki yönlü etkileşim, aramanın kullanıcı girişine göre dinamik olarak güncellendiği sorunsuz bir kullanıcı deneyimi sağlar. 🚀

Gelişmiş sorgu performansı için, etiketlerin doğru şekilde eşleştiğinden emin olmak amacıyla "GROUP BY" ve "HAVING COUNT" gibi SQL komutları doğrudan kullanılabilir. Sorgu, alıntıları gruplandırarak ve bunlarla ilişkili farklı etiketleri sayarak, etiket sayısı kriterlerini karşılamayan tüm alıntıları filtreler. Ayrıca, "setFirstResult" ve "setMaxResults" kullanımı, büyük veri kümelerini işlerken performansı artıran uygun sayfalandırma sağlar. Bu yöntem, kullanıcıların geniş bir fiyat teklifi havuzunda belirli, filtrelenmiş sonuçları aradığı senaryolarda iyi çalışır. 😊

// 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: ManyToMany Sorgularını Filtrelemeye Yönelik Komutlar ve Kavramlar

Karmaşık Etiket Tabanlı Sorgular için Doktrin ORM'yi Optimize Etme

İle çalışırken ManyToMany ilişkileri Doctrine ORM'de gözden kaçırılan bir husus sorgu optimizasyonudur. Küçük veri kümelerinde 'AND' veya 'IN' kullanan temel filtreler yeterli olsa da, veritabanı büyüdükçe performans düşebilir. Doğru sonuçları verimli bir şekilde döndürmek için sorguları optimize etmek kritik hale gelir. Örneğin, alıntıları birden çok etikete göre filtrelerken ilgili tablolara dizin oluşturma eklemek (ör. "alıntı_etiketi" ve "etiket") sorgu yürütme süresini önemli ölçüde azaltabilir. Uygun indeksleme olmadan veritabanı, kaynaklar açısından maliyetli olan tam taramalar gerçekleştirir.

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()->Bir diğer önemli optimizasyon ise gereksiz birleştirmelerin azaltılmasıdır. Örneğin, yalnızca seçilen tüm etiketlerle eşleşen teklif kimliklerine ihtiyacınız olduğunda, "GROUP BY" ve "HAVING COUNT"u kullanarak kimlikleri tek bir sorguyla alabilirsiniz. Bu, satırların tamamının getirilmesini önler ve bellek kullanımını en aza indirir. Ek olarak, sorgu oluşturucunun "expr()->andX()" yöntemi, büyük ölçekli filtreleme için optimize edilmiş ham SQL ile değiştirilebilir. Ham SQL kullanmak bazen aynı işlevselliğe ulaşırken Doctrine yükünü atlayabilir.

Doctrine'in önbelleğe alma mekanizması, etikete dayalı filtrelemeyi optimize etmek için başka bir araçtır. Sonuçların önbelleğe alınması etkinleştirildiğinde, aynı koşullarla tekrarlanan aramalar, sorgunun yeniden yürütülmesini önler. Bu, özellikle verilerin sık sık değişmediği senaryolarda kullanışlıdır. Bu stratejileri birleştirmek—indeksleme, sorgu optimizasyonu ve önbelleğe alma—etiketleri filtrelemeye yönelik ManyToMany sorgularının hızlı ve ölçeklenebilir kalmasını sağlar. Bu tekniklerin doğru şekilde uygulanması, geliştiricilerin uygulama ve veritabanı büyüdükçe darboğazlardan kaçınmasına yardımcı olur. 🚀