Query optimaliseren
SELECT DISTINCT p.products_id, p.manufacturers_id, p.products_price, p.products_tax_class_id, p.products_image, p.products_barcode
FROM products p
LEFT JOIN products_description pd ON ( p.products_id = pd.products_id AND pd.language_id = '4' )
LEFT JOIN specials s ON p.products_id = s.products_id
INNER JOIN products_to_stores p2s ON p.products_id = p2s.products_id
INNER JOIN products_to_categories p2c ON p.products_id = p2c.products_id
LEFT JOIN categories c ON p2c.categories_id = c.categories_id
WHERE p2s.stores_id = '20'
AND p.products_status =1
AND c.categories_status >=1
AND p2c.categories_id = '607'
AND p.products_id <> '70679816'
AND (
( s.status = 1 AND s.specials_new_products_price > 4.91598 and s.specials_new_products_price < 6.00842 )
OR ( s.status = 0 or s.status is null AND p.products_price > 4.91598 and p.products_price < 6.00842 )
)
Via mysqslap doet hij er 17.79 over (bij 100 querys tegelijk)
hiervoor had ik de query als 26 sec verwerkingstijd dus ik heb al 9 sec winst gemaakt ten opzichte van een oudere versie van deze query.
Maar ik wil nog verder optimaliseren
Als ik hem zo uitvoer:
SELECT DISTINCT p.products_id, p.manufacturers_id, p.products_price, p.products_tax_class_id, p.products_image, p.products_barcode, pd.products_id, pd.products_description, p.products_status
FROM products p LEFT JOIN products_description pd ON ( p.products_id = pd.products_id AND pd.language_id = '4' AND p.products_status =1 )
LEFT JOIN specials s ON p.products_id = s.products_id
INNER JOIN products_to_stores p2s ON p.products_id = p2s.products_id AND p2s.stores_id = '20'
INNER JOIN products_to_categories p2c ON p.products_id = p2c.products_id AND p2c.categories_id = '607'
LEFT JOIN categories c ON p2c.categories_id = c.categories_id AND c.categories_status >= 1
WHERE p.products_id <> '70679816'
AND (
( s.status = 1 AND s.specials_new_products_price > 4.91598 and s.specials_new_products_price < 6.00842 )
OR ( s.status = 0 or s.status is null AND p.products_price > 4.91598 and p.products_price < 6.00842 )
)
dan is de verwerkingstijd 2.5 sec voor 100 querys echter word de pd.description NULL zodra de products_status op 0 staat
Weet iemand nog methodes om de query te verlichten?
De 2e query is dus niet een optie helaas
Gewijzigd op 16/01/2012 13:46:55 door Ruud van Dijk
Dit is de explain output:
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 SIMPLE c const PRIMARY,categories_status PRIMARY 4 const 1 Using temporary
1 SIMPLE p ref PRIMARY,products_status products_status 1 const 16296 Using where
1 SIMPLE pd eq_ref PRIMARY PRIMARY 8 p.products_id,const 1 Using index; Distinct
1 SIMPLE s ref idx_specials_products_id idx_specials_products_id 4 aximax_db.p.products_id 2 Using where; Distinct
1 SIMPLE p2c eq_ref PRIMARY PRIMARY 8 p.products_id,const 1 Using where; Using index; Distinct
1 SIMPLE p2s eq_ref PRIMARY PRIMARY 8 p.products_id,const 1 Using index; Distinct
Lijkt mij dat ie hier nog geen index gebruikt, 16000 rijen * het aantal rijen dat je in totaal ophaalt lijkt me toch wel een redelijk klap.
Wat als je die getallen eens als getallen behandeld, misschien dat dat wel eens een effect kan hebben.
Smur f op 16/01/2012 14:13:42:
Ik zie meerdere malen ..._id = '1'
Wat als je die getallen eens als getallen behandeld, misschien dat dat wel eens een effect kan hebben.
Wat als je die getallen eens als getallen behandeld, misschien dat dat wel eens een effect kan hebben.
nope ook 17.5 sec
Indexen:
Sleutelnaam Type Unieke waarde Gecomprimeerd Kolom Kardinaliteit Collatie Null Opmerking
PRIMARY BTREE Ja Nee products_id 49387 A
idx_products_date_added BTREE Nee Nee products_date_added 0 A
products_status BTREE Nee Nee products_status 0 A
products_model BTREE Nee Nee products_model 0 A YES
manufacturers_id BTREE Nee Nee manufacturers_id 0 A YES
products_tax_class_id BTREE Nee Nee products_tax_class_id 0 A
products_barcode BTREE Nee Nee products_barcode 0 A YES
products_besteld BTREE Nee Nee products_besteld 0 A
products_sku BTREE Nee Nee products_sku 0 A YES