Doctrine ORM *

Да, вместо того, чтобы ручками писать все эти скрипты миграций и в особенности классы моделей их лучше просто генерить в одно мгновение, а ни сидеть, копипастить туда‑сюда названия полей и т. п. Называется всё это термином database reverse engineering, который, как и технология судя по всему не очень то прижился, а совершенно напрасно. Под reverse engineering'ом обычно понимается генерация моделей/сущностей на основе таблиц БД. Но для Laravel есть ещё и кодогенераторы миграций.

Вообще, насколько я помню, и у Doctrine когда‑то был подобный функционал, но судя по этой записи либо его уже нет, либо он куда‑то мигрировал в Symfony. Если вы что‑то знаете о судьбе этой фичи в Doctrine напишите пожалуйста в комментариях. Так же напишите как обстоят дела с кодогенераций в других фреймворках и языках программирования, посмотрим на реалии.

Я использую PostgreSQL 12-й версии! На остальных не проверял! Соответственно, он у вас должен быть скачан и настроен для использования.

Статья про то, как можно весьма не сложно внедрить Doctrine ORM в ядро CMS Wordpress без потери производительности. Все вопросы и утверждения по типу: «А зачем», «А почему», «Да это только наложит дополнительный оверхэд и ничего с этого не выйграешь», возможно, будут проигнорированы:)

Наконец-то пришло время взяться за то, что я давно планировал — подробный гайд по асинхронной версии SQLAlchemy 2.0 в стиле ORM. В этой серии статей я подробно расскажу обо всех аспектах: от создания моделей и установления связей между ними до миграций с Alembic и взаимодействия с данными в базе. Мы будем шаг за шагом разбирать ключевые моменты работы с асинхронной базой данных, что позволит вам глубже понять SQLAlchemy и применить эти знания на практике.

Для начала, давайте разберёмся, что такое SQLAlchemy и почему каждый разработчик, работающий с реляционными базами данных (такими как SQLite, PostgreSQL, MySQL и т. д.), должен знать о ней. После этого — настройка. Мы будем работать с PostgreSQL, но не переживайте: код, который мы напишем, универсален для всех реляционных баз данных. Мы начнем с базовой настройки SQLAlchemy для асинхронного взаимодействия, а затем перейдём к созданию таблиц в современном декларативном стиле.

Привет, Хабр! Меня зовут Пётр Гусаров, я Java‑программист в CDEK. В этой статье расскажу про не очень распространённый фреймворк MyBatis.

Почему MyBatis? Потому что мы в CDEK используем его в большинстве проектов, и в деле он весьма неплохо себя показал. Немного сложен и непривычен на этапе входа, но все эти минусы перекрываются его гибкостью. «Да есть Hibernate, Jooq, JDBC и еще что‑то», — скажут бывалые. Есть, но в данной статье речь пойдёт о MyBatis.

Статья будет полезна новичкам, которые хотели попробовать данный фреймворк или попробовали, но что‑то не получилось.

Привет! Я, Андрей, Symfony разработчик - мы делаем сайты. Каждый день мы тратим много ресурсов на администрирование и базовые настройки проектов. В этой статье я продолжаю делиться опытом, как можно адаптировать фреймворк Symfony под свои нужды. Сегодня я расскажу как мы работаем с базой данных и Doctrine. Поехали

Сказ о том, нормализация данных завела производительность many-to-many в postgres в тупик, как это зло было повержено, и как тут нам помог Clickhouse.

Порой бывают ситуации, когда стоит посмотреть на задачу будто с нуля и отбросить предыдущий опыт и best practices. Подумать на несколько шагов вперёд. И лучше до того, когда уже вышли из SLA или нахватали негатива от клиентов или бизнеса. Об одной такой задаче и стандартном решении, которое пришлось больно редизайнить, хочется и поделиться с сообществом в этой статье.

Почему я решил разработать свою ORM библиотеку?

Мои первые шаги в мире ORM были сделаны с помощью библиотеки Diesel. В то время он был одним из немногих вариантов для работы с базами данных на Rust, и, конечно же, его популярность не оставила меня равнодушным. Вскоре, однако, я обратил внимание на SeaORM - другую перспективную библиотеку для ORM на Rust, которая также набирала обороты. Но у меня были с ними некоторые проблемы.

Всех приветствую!

Это продолжение серии статей, где мы рассмотрим еще несколько методов, которые помогут улучшить производительность приложения. Мы поговорим о том, как использовать entity manager, unit of work, bulk inserts и batching processing для более эффективной работы с базой данных.

Напомню, что я написал приложение, в котором специально допустил различные ошибки, чтобы по порядку найти и исправить их.

В предыдущей статье мы говорили о проблеме n+1, видах пагинации и индексах. Там же Вы можете найти описание приложения, репозиторий проекта и схему данных.

В этой статье будет показан пример того, как уменьшить количество запросов к базе данных до одного при работе с коллекциями сущностей иерархической структуры в контексте PHP и Doctrine ORM. Полный пример решения вы можете посмотреть в специальном репозитории. Статья основана на решении проблемы из обсуждения на StackOverflow.

PHP - едва ли первое, что придет в голову, когда стоит задача поднять сервер веб-сокетов. Практически каждая статья в интернете будет пестрить предложениями использовать для этого NodeJS, Python или Go. Но поскольку PHP - это однозначно первое, что приходит в голову, когда речь идет о веб-приложениях, почему бы не попробовать?

На самом деле, запуск сервера веб-сокетов на PHP довольно прост. Существует превосходная библиотека Ratchet, позволяющая работать на любом фреймворке (или вовсе без него) полноценно и легко.

Казалось бы, на этом разговор можно заканчивать, но мы неизбежно столкнемся с некоторыми ограничениями и проблемами, связанными с архитектурой конечного приложения и природой самого протокола веб-сокетов.

API platform это полнофункциональный REST API, который вы получите за считанные минуты. Вот неполный список фич:

- Генерация CRUD

- Поддержка GraphQL

- Машиночитаемая документация API в форматах Hydra и Swagger/Open API, гененрится из метаданных PHPDoc, Serializer, Validator и Doctrine ORM / MongoDB ODM

- Хорошая удобочитаемая документация, созданная с использованием пользовательского интерфейса Swagger (включая песочницу) и / или ReDoc

- Пагинация

- Куча фильтров

- Проверка с использованием компонента Symfony Validator (с поддержкой групп)

- Расширенные правила аутентификации и авторизации

- Расширенная сериализация благодаря компоненту Symfony Serializer (поддержка групп, встраивание отношений, максимальная глубина...)

- Поддержка JWT и OAuth- Файлы и \DateTime, сериализация и десериализация

- Все полностью настраивается благодаря мощной системе событий и сильному ООП.

Одним из нововведений PHP 8.0 являются атрибуты. Атрибуты содержат метадату для классов, полей, функций; которая доступна через Reflection API. Казалось бы, то же самое, что и аннотации, тогда зачем обращать внимание на эту фичу?

Авторизация для веб-приложения с помощью токена с использованием Symfony 6.

Проектирование своего проекта по DDD последнее время становится всё более популярным. Сейчас не будем углубляться в данную методологию с её принципами, плюсами и минусами. Я хочу рассказать с какой проблемой столкнулась наша команда при использовании данной методологии на PHP, а именно внедрении Data Mapper’а Doctrine ORM.

Чтобы более понятно донести нашу проблему я буду использовать известный всем Агрегат Заказа (Order) и позиции заказа (OrderLine), которые являются коллекциями Dortrine ORM. Так же сильно упростим данный агрегат, чтобы фокусироваться на самой проблеме. И так начинаем!

Для начала мы создадим наш агрегат заказа.

Всем доброго времени суток! Удивительно, но упоминание о шаблоне "Спецификация" в контексте php встречается крайне редко. А ведь с его помощью можно не только избежать комбинаторного взрыва методов репозитория, но и улучшить переиспользование кода. Я же в свою очередь хотел бы остановиться на еще одной возможности, предоставляемой данным паттерном. С ее помощью можно решить проблему, которая возникает почти в каждом веб-приложении. И лично мне очень не хватало этого знания еще пару лет назад.

Хочу рассказать о своем опыте использования Doctrine ODM в относительно небольшом PHP проекте, в котором основная кодовая база сосредоточена в процессах-демонах. И вообще как мы к Yii2 прикрутили Doctrine ODM. Сразу предупреждаю — рассказ будет очень нудным и скорее всего интересен только тем, кто уже сталкивался с проблемами при работе с Doctrine ODM в процессах-демонах.

Используя курсоры, вы сможете порционно получить из БД и обработать большое количество данных, не расходуя при этом память приложения. Уверен, перед каждым веб-разработчиком хотя бы раз вставала подобная задача, передо мной тоже — и не раз. В этой статье я расскажу, в каких задачах курсоры могут быть полезны, и дам готовый код по работе с ними из PHP + Doctrine на примере PostrgeSQL.

Введение

Какие же могут возникнуть проблемы?

1. Потерянные обновления могут возникнуть в ситуациях, когда две транзакции, выполняющиеся параллельно, пытаются обновить одни и те же данные.
2. Грязные чтения возникают, когда транзакция видит еще не сохранённые изменения, сделанные другой транзакцией. В таких случая может возникнуть проблема из-за отката второй транзакции, но при этом данные уже были прочитаны первой.
3. Неповторяемые чтения возникают, когда первая транзакция получила данные, а вторая транзакция внесла в них изменение и успешно закоммитила их, до окончания первой транзакции. Иначе говоря, когда в рамках одной транзакции один и тот же запрос на получение, например всей таблицы, возвращает разные результаты.
4. Фантомное чтение — проблема похожая на неповторяемые чтения, за тем исключением, что возвращается разное количество строк.

Коротко о их решениях

1. READ UNCOMMITED — решается с помощью аннотации Version в JPA(об этом как раз и статья)
2. READ COMMITED — позволяет читать только закоммиченные изменения
3. REPEATABLE READ — тут немного посложнее. Наша транзакция «не видит» изменения данных, которые были ею ранее прочитаны, а другие транзакции не могут изменять тех данных, что попали в нашу транзакцию.
4. SERIALIZABLE — последовательное выполнение транзакций