Необходимо разработать универсальный класс поиска пользователей. На входе передаются фильтры поиска в определенном вами формате. На выходе возвращается массив данных найденных пользователей с данными "users.id", "users.email", "users.role", "users.reg_date". Должна быть возможность комбинировать фильтры в логические конструкции И/ИЛИ. Для каждого фильтра необходимо добавить возможность указывать соответствие (=) или несоответствие (!=) целевому значению. Вложенность логических конструкций должна быть бесконечна. Должна быть возможность расширения списка фильтров без изменения основного алгоритма поиска.
Должна быть возможность комбинирования любых фильтров с любыми логическими операторами.
Имеется две таблицы с данными (структура таблиц представлена ниже):
users - список пользователей
users_about - данные пользователей
Необходимо реализовать фильтры:
ID (users.id)
E-Mail (users.email)
Страна (users_about.item = "country")
Имя (users_about.item = "firstname")
Состояние пользователя (users_about.item = "state")
Примеры
Должна быть возможность составлять такие условия поиска как:
- ((ID = 1000) ИЛИ (Страна != Россия))
- ((Страна = Россия) И (Состояние пользователя != active) И (Граватар = Нет))
- ((((Страна != Россия) ИЛИ (Состояние пользователя = active)) И (E-Mail = user@domain.com)) ИЛИ (Имя != ""))
Выполнить эту задачу необходимо на Symfony 4. Все данные должны находиться в БД MySQL. Необходимо предоставить описание формата передачи фильтров в поиск и реализация фильтров из примера.
<?php
$userQuery = [
// Типичный пример формирования данных практически в любом query builder
// Пример разработанного мной QueryBuilder https://github.com/MindyPHP/QueryBuilder
['and', [
['or', [
// Exact - простое условие, которое генерирует =
// Подобную логику я использую в продакшене с Mindy ORM
// своей разработки только lookup'ы в ней сквозные на всю ORM.
// Об этом ниже
['email', 'exact', 'foo@bar.com'],
['email', 'exact', 'bar@foo.com']
]],
['and', [
// Пример запроса по отношению about
// lookup'ы разбиваются по __ и на основе левой части строится запрос,
// в остальном логика аналогичная примеру выше
['about__item', 'exact', 'country'],
['about__value', 'exact', 'russia']
]],
]],
];
$lookupBuilder = new \App\LookupBuilder\LookupBuilder();
/** @var \Doctrine\ORM\QueryBuilder $queryBuilder */
$queryBuilder = $lookupBuilder
->setEntityRepository($repository)
->parse($userQuery);
echo $queryBuilder->getQuery()->getDQL();
// Result: SELECT f FROM App\Entity\User f LEFT JOIN f.about a WHERE (f.email = ?0 OR f.email = ?1) AND (a.item = ?2 AND a.value = ?3)Подробнее в ./tests/LookupBuilderTest.php.
Данная реализация имеет несколько проблем с архитектурой из-за малого времени потраченного на рефакторинг, но в целом может быть использована для любой сущности. Может быть доработана до следующего вида:
<?php
$repo->filter([
'group__permission__code__in' => ['issue.can_delete', 'issue.can_update']
])->getQuery();Как это по умолчанию используется в Mindy Orm:
User::objects()->filter([
'about__item' => 'country',
'about__value__istartswith' => 'russian federation'
])->all();На примере != мы можем добавить lookup, скажем, isnot
Его реализация будет выглядеть следующим образом:
class IsNotExactLookup implements LookupInterface
{
/**
* {@inheritdoc}
*/
public function parse(QueryBuilder $builder, string $alias, int $number, string $column)
{
return $builder->expr()->not(
$builder->expr()->eq(
sprintf('%s.%s', $alias, $column),
sprintf("?%d", $number)
)
);
}
}Подключение
$builder->registerLookup('exact', new ExactLookup());
$builder->registerLookup('isnot', new IsNotExactLookup());Простейший интерфейс
interface LookupInterface
{
/**
* @param QueryBuilder $builder
* @param string $alias column alias
* @param int $number value placeholder
* @param string $column
* @void
*/
public function parse(QueryBuilder $builder, string $alias, int $number, string $column);
}Суммарно затраченное время на реализацию составляет 2 часа 46 минут. Паралельно мне приходилось отвлекаться на выполнение текущей работы.