如何使用存储库模式来处理复杂的读取（SELECT）？
How to use the Repository Pattern to handle complex Reads(SELECTs)?
我看过很多 $repo->findAll() 或 $repo->findById($id) 示例，但我正在寻找如何扩展它以获得更复杂的读取。
例如，假设我有一个数据网格，它表示一个 SELECT 查询，其中包含多个 JOIN。我需要做这些事情：
- 正在排序
- 过滤（
WHERE 条件，其中一些发生在查询的 JOIN 子句上）
- 列（我不想
SELECT *，所以我需要指定我想要的字段）
- 限制（分页）
- 计数（我需要知道所有页面的总行数。也许我在单独的存储库中执行此操作 method/query。）
我不确定我是否适合使用现有的 查询构建器 包，因为我不确定它的可测试性和数据库无关性（换句话说，它可能 太灵活 ）。我知道我不想为这个项目使用 ORM。我正在使用 Data Mapper + Repository 方法。
我如何使用存储库模式来做到这一点？
（有时，我认为问题的 "Answer" 涉及 "lowering expectations"。）
我认为您对 "Repository Pattern" 的要求过高了。有许多第 3 方软件包试图将用户与 MySQL 隔离开来。他们通常有局限性。扩展通常是一个限制——它们不是为以复杂的方式处理庞大的数据集而设计的。
每当我使用存储库模式时，似乎我所做的只是封装一个（或几个）SQL 语句并将封装的方法（子例程）放在一个单独的文件中。哦，我相信这样做。我就是不相信魔法。
让我挑两个你的'requirements'。它们有利于封装，但不一定有利于存储库模式。
使用 OFFSET 和 LIMIT 进行分页...对于简单的数据集，这很好用。但我看到一个项目在他们这样做后崩溃了。他们需要明显的参数（偏移量和限制）并做了明显的事情（构造和执行 SELECT ... OFFSET $offs LIMIT $lim）。然后他们构建了一个包含 126,000 "pages" 数据的网页。然后下一步，下一步，下一步，...直到系统崩溃。
问题取决于偏移量和限制，而不是 "Next" 和 "Prev"，以及 "remembering where you left off"。 （我有一篇关于那个主题的博客。）注意"solution"不能在封装的例程中执行，而是涉及UI变化和用户期望变化，加上代码。
我要评论的另一个是SQL_COUNT_FOUND_ROWS... 如此简单，如此容易。但是太致命了。就在本周，我还在为一个数据增长如此之快的人提供建议，以至于由于该计数技术而导致他遇到性能问题。许多可能的解决方案涉及的不仅仅是存储库模式。例如，典型的搜索引擎很久以前就希望获得准确的计数，而是 "managed the user expectations" 通过显示“ 大约 1,340,000 中的 10 个项目”。毫无疑问，这在很多地方使用了大量代码，而不仅仅是对一个 SQL 语句的简单增强。可能需要多台服务器。
所以，封装 - 是的。存储库模式 - 只是有点。并成为原始专家 SQL.
我看过很多 $repo->findAll() 或 $repo->findById($id) 示例，但我正在寻找如何扩展它以获得更复杂的读取。
例如，假设我有一个数据网格，它表示一个 SELECT 查询，其中包含多个 JOIN。我需要做这些事情：
- 正在排序
- 过滤（
WHERE条件，其中一些发生在查询的JOIN子句上） - 列（我不想
SELECT *，所以我需要指定我想要的字段） - 限制（分页）
- 计数（我需要知道所有页面的总行数。也许我在单独的存储库中执行此操作 method/query。）
我不确定我是否适合使用现有的 查询构建器 包，因为我不确定它的可测试性和数据库无关性（换句话说，它可能 太灵活 ）。我知道我不想为这个项目使用 ORM。我正在使用 Data Mapper + Repository 方法。
我如何使用存储库模式来做到这一点？
（有时，我认为问题的 "Answer" 涉及 "lowering expectations"。）
我认为您对 "Repository Pattern" 的要求过高了。有许多第 3 方软件包试图将用户与 MySQL 隔离开来。他们通常有局限性。扩展通常是一个限制——它们不是为以复杂的方式处理庞大的数据集而设计的。
每当我使用存储库模式时，似乎我所做的只是封装一个（或几个）SQL 语句并将封装的方法（子例程）放在一个单独的文件中。哦，我相信这样做。我就是不相信魔法。
让我挑两个你的'requirements'。它们有利于封装，但不一定有利于存储库模式。
使用 OFFSET 和 LIMIT 进行分页...对于简单的数据集，这很好用。但我看到一个项目在他们这样做后崩溃了。他们需要明显的参数（偏移量和限制）并做了明显的事情（构造和执行 SELECT ... OFFSET $offs LIMIT $lim）。然后他们构建了一个包含 126,000 "pages" 数据的网页。然后下一步，下一步，下一步，...直到系统崩溃。
问题取决于偏移量和限制，而不是 "Next" 和 "Prev"，以及 "remembering where you left off"。 （我有一篇关于那个主题的博客。）注意"solution"不能在封装的例程中执行，而是涉及UI变化和用户期望变化，加上代码。
我要评论的另一个是SQL_COUNT_FOUND_ROWS... 如此简单，如此容易。但是太致命了。就在本周，我还在为一个数据增长如此之快的人提供建议，以至于由于该计数技术而导致他遇到性能问题。许多可能的解决方案涉及的不仅仅是存储库模式。例如，典型的搜索引擎很久以前就希望获得准确的计数，而是 "managed the user expectations" 通过显示“ 大约 1,340,000 中的 10 个项目”。毫无疑问，这在很多地方使用了大量代码，而不仅仅是对一个 SQL 语句的简单增强。可能需要多台服务器。
所以，封装 - 是的。存储库模式 - 只是有点。并成为原始专家 SQL.