Doctrine ORM: фільтрація запитів ManyToMany з кількома тегами

Освоєння фільтрації на основі тегів у запитах Doctrine ORM

Уявіть, що ви створюєте функцію пошуку цитат, де користувачі можуть фільтрувати результати за допомогою кількох тегів. 🏷️ Спочатку це здається простим — ви пишете запит, об’єднуєте таблиці та очікуєте результатів. Однак, коли ви додаєте кілька тегів, запит починає повертати порожні результати або поводиться неочікувано.

Це типова проблема, з якою стикаються розробники в Doctrine ORM, коли мають справу зі зв’язками ManyToMany. Фільтрування за кількома тегами вимагає точності, особливо при поєднанні умов WHERE і логічних операцій, таких як AND або IN. Без правильного підходу вам може бути важко отримати стійкі результати.

У недавньому проекті я зіткнувся саме з цією проблемою. Користувачеві потрібно було шукати цитати, що містять усі вибрані теги, а не лише один. Я спробував умови AND і пропозиції IN(), але логіка запиту не працювала добре з конструктором запитів Doctrine. Це змусило мене чухати голову, поки я не знайшов рішення. 💡

У цій статті я розповім вам, як звузити запити у зв’язку ManyToMany за допомогою Doctrine ORM. Незалежно від того, чи використовуєте ви фільтрацію за кількома тегами за допомогою логіки "І" чи працюєте з власною логікою запиту, я поділюся зрозумілим робочим прикладом, який допоможе вам ефективно реалізувати це. Давайте зануримося! 🚀

Як фільтрувати цитати в Doctrine ORM за допомогою тегів

У серверній частині, фільтрація цитат за кілька тегів вимагає ретельного створення запитів під час роботи зі зв’язками ManyToMany. Сценарій починається з конструктора запитів, створеного за допомогою методу `createQueryBuilder`. Тут вибирається базова сутність (`цитата`). Щоб відфільтрувати лапки на основі тегів, команда `leftJoin` підключає сутність `tags` до таблиці лапок, дозволяючи нам застосовувати умови до пов’язаних тегів. Якщо користувач запитує фільтрацію за допомогою логіки АБО, ми використовуємо пропозицію `IN()`, щоб зіставити лапки з будь-яким із вибраних тегів.

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()->Однак у випадках, коли лапки повинні збігатися з усіма наданими тегами (логіка AND), у гру вступає метод `expr()->andX()`. Цей метод дозволяє додавати кілька умов рівності за допомогою `expr()->eq()`, де кожен ідентифікатор тегу має відповідати пов’язаному тегу. Запит забезпечує повернення лише цитат, які містять усі вказані теги. Цей підхід вирішує поширену проблему, коли фільтрація за кількома тегами не дає результатів через неправильну побудову запиту.

На інтерфейсі функція вибірки JavaScript динамічно надсилає вибрані користувачем теги на сервер. Наприклад, якщо користувач вибирає теги 88 і 306, ці ідентифікатори включаються в запит JSON. Сервер обробляє цей запит, створює запит із відповідними умовами та повертає відфільтровані результати. Ця двостороння взаємодія забезпечує безперебійну взаємодію з користувачем, де пошук оновлюється динамічно на основі введення користувача. 🚀

Для покращення продуктивності запитів команди SQL, такі як `GROUP BY` і `HAVING COUNT`, можна використовувати безпосередньо для забезпечення правильного збігу тегів. Групуючи цитати та підраховуючи різні теги, пов’язані з ними, запит відфільтровує цитати, які не відповідають критеріям підрахунку тегів. Крім того, використання `setFirstResult` і `setMaxResults` забезпечує правильну розбивку на сторінки, що покращує продуктивність під час обробки великих наборів даних. Цей метод добре працює в ситуаціях, коли користувачі шукають конкретні відфільтровані результати серед великої кількості цитат. 😊

// 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: команди та концепції для фільтрації запитів ManyToMany

Оптимізація Doctrine ORM для складних запитів на основі тегів

При роботі з Відношення ManyToMany у Doctrine ORM не враховується аспект оптимізації запитів. У той час як базові фільтри з використанням «AND» або «IN» є достатніми для невеликих наборів даних, продуктивність може погіршуватися зі зростанням бази даних. Оптимізація запитів для ефективного повернення точних результатів стає критичною. Наприклад, під час фільтрації цитат за кількома тегами додавання індексації до пов’язаних таблиць (наприклад, `quote_tag` і `tag`) може значно скоротити час виконання запиту. Без належної індексації база даних виконує повне сканування, яке є дорогим з точки зору ресурсів.

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()->Іншою важливою оптимізацією є зменшення непотрібних об’єднань. Наприклад, якщо вам потрібні лише ідентифікатори цитат, які відповідають усім вибраним тегам, ви можете отримати ідентифікатори за допомогою одного запиту за допомогою `GROUP BY` і `HAVING COUNT`. Це дозволяє уникнути отримання цілих рядків і мінімізує використання пам’яті. Крім того, метод `expr()->andX()` конструктора запитів можна замінити оптимізованим необробленим SQL для широкомасштабної фільтрації. Використання необробленого SQL іноді може обійти накладні витрати Doctrine, досягнувши тієї ж функціональності.

Механізм кешування Doctrine є ще одним інструментом для оптимізації фільтрації на основі тегів. Увімкнувши кешування результатів, повторні пошуки з ідентичними умовами запобігають повторному виконанню запиту. Це особливо корисно в ситуаціях, коли дані не змінюються часто. Поєднання цих стратегій—індексація, оптимізація запитів і кешування — гарантує, що запити ManyToMany для тегів фільтрації залишаються швидкими та масштабованими. Правильне впровадження цих методів допомагає розробникам уникнути вузьких місць у міру зростання програми та бази даних. 🚀