Yii2-多表关联的用法示例

本篇博客是基于《活动记录(Active Record)》中对于AR表关联用法的介绍。

我会构造一个业务场景,主要是测试我比较存疑的各种表关联写法,而非再次介绍基础用法。

构造场景

订单ar_order

order_id 订单id(主键)
user_id 用户id

用户ar_user

user_id 用户id(主键)
user_name 用户名

订单商品清单ar_order_goods

id 自增id(主键)
order_id 所属订单id
goods_id 所买商品id

商品ar_goods

goods_id 商品id(主键)
goods_name 商品名称

商品库存ar_stock

stock_id 库存id(主键)
goods_id 商品id(唯一键)
stock_count 库存量

表关系如下图所示:

machi-2016-12-12-14-09-08

我们接下来的测试,均以”订单”为主体,通过AR的ORM关联来查询出依赖的数据。

环境准备

除了建表,还需要用gii生成所有的AR类,另外日志至少需要开启db相关的category才能在日志里看见执行的SQL是什么。

简单关联

订单与用户 1:1

数据:

ar_order: ar_order

ar_user: ar_user

给ArOrder添加关联:

测试lazyload:

lazyload sql:

测试eagerload:

eagerload sql:

订单与商品清单 1:n

数据:

ar_order_goods:ar_order_goods

给ArOrder添加关联:

lazyload测试:

lazyload sql:

 

eagerload测试:

eagerload sql:

跨中间表关联

订单 与 商品表 跨 商品清单表 1:n关联

数据:

ar_goods:ar_goods

给ArOrder添加关联:

注:getGoods中的第一个goods_id是指getOrderGoods关联的ArOrderGoods中的goods_id,第二个goods_id是指ArGoods中的goods_id。

lazyLoad测试:

lazyload sql:

eagerload测试:

eagerload sql:

发现with仅指定goods关联,则中间关联orderGoods的查询也被eager处理了。

简单关联之级联

和跨中间表关联实现的功能一致,但是不通过via实现,而是通过定义若干级联的1:1或1:n关联来加载数据。

上述中间表关联中,ArOrder是主体,orderGoods和goods都被注入在ArOrder对象身上,这样的优点是eagerload可以优化整个查询流程,减少db交互,同时冗余表达的goods对象少(只需要2个goods对象,由2个order共享,下面代码可以测试):

另一种表达这种关系的方式是:arOrder->orderGoods->goods这种间接访问的方式,这样仅需要维护arOrder和orderGoods间的1:n关系以及orderGoods和Goods间的1:1关系既可,优点是访问方式更能体现表关联的间接性,但是缺点就是eagerload无法完整优化整个流程,同时goods对象冗余多。

订单 商品表 ,商品清单表 级联

ArOrderGoods添加关联:

lazyload测试:

lazyload sql:

eagerload测试:

eagerload sql:

可见,级联方式的交互总是比中间表方式要多,内存占用也要多,虽然经过eagerload优化可以减少几次交互。

joinWith 多表关联

Yii2支持数据库的join语法,不过在编程的时候不是a表join b表这样的表达方式,而是a表通过哪个关联进行join,这个关联就是我们之前定义的hasOne和hasMany,它们是不需要变动的。

不过Yii2的JOIN并不是你想的那样:”一句SQL查回所有的关联数据,填充到关联关系里”,这是非常特殊的地方,文档里这样提到:

joinWith()with() 的差别在于前者是联合查询,即通过把查询条件应用于主表和关联表来获取主表记录,而后者是关联查询,即只是针对主表查询条件获取主表记录。

因为这个差别,你可以应用JOIN SQL语句特有的查询条件。比如你可以通过限定关联表的条件来过滤主表记录,如上述例子所示。你还可以通过关联表列值来对主表记录进行排序。

说白了,joinWith虽然是使用数据库的join语法实现的多表联查,但是它不会一次性的将依赖表的数据保存起来,与with相比,仅仅是额外提供了一个根据依赖表的数据过滤主表数据的机会,依赖表的数据依旧会通过再次交互的方式进行查询,是不是既失望又好奇呢?

订单,商品清单,商品 JOIN

测试:

sql:

分析:

你会发现,joinWith的确不是我们所想的一次SQL交互拉回所有依赖数据,而是用于缩小主体数据的规模,这也是为什么后续拉取依赖的时候,需要将依赖表的过滤条件再次套用的原因。

通过最后的例子,我们可以明显的感受出:ORM背后的行为并不一定是我们预期的那样!

所以,当我们使用ORM进行表关联的时候,需要认真考虑一下是不是裸写SQL的方式性能更佳,但是也别忘记ORM给我们带来的抽象性和编程效率。

 

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