Comment Améliorer les Performances des Requêtes avec plusieurs Jointures

Votre problème de performances est probablement causé par la jointure avec le " term_taxonomy table.
Tous les autres jointures semble utiliser la clé primaire (où vous probobly de travail d'index).

Donc, ma suggestion est d'ajouter un index composé sur term_taxonomy_id et term_id (ou si vous devez: taxonomie). Comme ceci:

CREATE UNIQUE INDEX idx_term_taxonomy_id_taxonomy
ON term_taxonomy( term_taxonomy_id, taxonomy);

Espère que cela va vous aider.

OriginalL'auteur carleson

    Declare @query as NVARCHAR(MAX)
    set @query = ('SELECT 
    products.id,
    products.name,
    price.value AS price,
    sku.value AS sku,
    size.name AS size
    FROM products
    INNER JOIN metadata AS price ON products.id = price.product_id AND price.meta_key = price
    INNER JOIN metadata AS sku ON products.id = sku.product_id AND sku.meta_key = sku
    INNER JOIN term_relationships AS tr ON products.id = tr.object_id
    INNER JOIN term_taxonomy AS tt
    ON tr.term_taxonomy_id = tt.term_taxonomy_id AND tt.taxonomy = size
    INNER JOIN terms AS size
    ON tt.term_id = size.term_id
    into #t')

    exec(@query);
    select * from #t

Je l'Espère, de la façon décrite ci-dessus permettra de réduire le temps d'utilisation, ou la création d'une table temporaire avec tous les champs que vous sélectionnez et mise à jour de la table temporaire en se joignant à la table temporaire pour tous les autres tables peuvent également être efficace, eh bien, je ne suis pas sûr à ce sujet, mais Même moi, je suis en attente de votre résultat comme votre question semble intéressant

OriginalL'auteur JB9

Le script ci-dessous est mis en forme comme par SQL Server règles - Vous pouvez changer ce que par MySQL règles et essayez par vous -

SELECT 
  P.id,
  P.name,
  PIVOT_METADATA.price,
  PIVOT_METADATA.sku,
  size.name AS size
FROM products P (NOLOCK)

INNER JOIN term_relationships AS tr (NOLOCK)
    ON P.id = tr.object_id

INNER JOIN term_taxonomy AS tt (NOLOCK)
    ON tr.term_taxonomy_id = tt.term_taxonomy_id AND tt.taxonomy = 'size'

INNER JOIN terms AS size (NOLOCK)
    ON tt.term_id = size.term_id

INNER JOIN METADATA (NOLOCK)
    PIVOT
    (
        MAX(value)
        FOR [meta_key] IN (price,sku)
    )AS PIVOT_METADATA
    ON P.id = PIVOT_METADATA.product_id

Ce que je ressens pourrait être le goulot d'étranglement dans votre requête - Vous joindre à des Métadonnées 2 fois. Depuis il y a 1 à de nombreuses relations dans vos tables, les Métadonnées 2-rejoindre ne fait pas de mal, mais après que vous joindre plusieurs tables - le nombre de lignes en raison de 1 à plusieurs relations augmentation - et donc la prformance gouttes.

Ce que j'ai essayé de réaliser - je suis en train de faire que le plus grand nombre de 1 à 1 les relations sont remplies que possible. Pour ce faire, j'ai fait un Pivot sur les Métadonnées adn faites des prix & sku comme des colonnes. Maintenant, mon id de produit doit avoir une seule ligne dans les Métadonnées de pivot. alos, que j'ai fait en sorte que je me joins à cette picot à la fin.

Lui donner un essai. S'il vous plaît partager les attentes de performance, le nombre d'enregistrements que vous avez & aussi quelles sont les performances que vous obtenez avec ma asnwer.

OriginalL'auteur Suyash Khandwe

Je dirais:

• Envisager de réduire ces jointures de niveau de l'entreprise;
• Si pas possible de faire du "haut"(niveau de l'entreprise), et les données ne sont pas en temps réel, je vous propose de préparer une table mémoire(je sais que la solution n'est pas idéale). Et sélectionnez vos données à partir de la mémoire de la table directement.

De mon expérience:

• "jointures" est le tueur de la performance, le plus grand de vos données, le plus de douleur, plus vous vous sentirez;
• Essayer de se débarrasser de jointures, de ne pas tenter d'améliorer les performances des requêtes en gardant les jointures, sauf si vous avez. Habituellement, je vais essayer de remédier à ces problèmes de "haut" "bas"
• La dernière suggestion est que si tous les ci-dessus ne fonctionnent pas. Je vais étudier la "map/reduce + recherche fulltext", si cela vaut la peine de le faire.

(Pardonnez-moi je n'ai pas fournir la solution pour améliorer les performances de votre requête.)

OriginalL'auteur Joshua