システムについて： -クラスとパックを作成するチューターがいます-タグベースの検索アプローチが採用されています。タグの関係は、新しいチューターが登録するときと、チューターがパックを作成するときに作成されます（これにより、チューターとパックが検索可能になります）。詳細については、「このシステムでタグがどのように機能するか」のセクションを確認してください。下。
以下は、関係するクエリ です。一時テーブルを使用したアプローチを提案できる人はいますか。関連するすべてのフィールドにインデックスを付けましたが、このアプローチではこれが可能な限り最短の時間であるように見えます：-
SELECT SUM(DISTINCT( t.tag LIKE "%Dictatorship%"
OR tt.tag LIKE "%Dictatorship%"
OR ttt.tag LIKE "%Dictatorship%" )) AS key_1_total_matches
,
SUM(DISTINCT( t.tag LIKE "%democracy%"
OR tt.tag LIKE "%democracy%"
OR ttt.tag LIKE "%democracy%" )) AS key_2_total_matches
,
COUNT(DISTINCT( od.id_od )) AS
tutor_popularity,
CASE
WHEN ( IF(( wc.id_wc > 0 ), ( wc.wc_api_status = 1
AND wc.wc_type = 0
AND wc.class_date > '2010-06-01 22:00:56'
AND wccp.status = 1
AND ( wccp.country_code = 'IE'
OR wccp.country_code IN ( 'INT' )
) ), 0)
) THEN 1
ELSE 0
END AS 'classes_published'
,
CASE
WHEN ( IF(( lp.id_lp > 0 ), ( lp.id_status = 1
AND lp.published = 1
AND lpcp.status = 1
AND ( lpcp.country_code = 'IE'
OR lpcp.country_code IN ( 'INT' )
) ), 0)
) THEN 1
ELSE 0
END AS 'packs_published',
td . *,
u . *
FROM tutor_details AS td
JOIN users AS u
ON u.id_user = td.id_user
LEFT JOIN learning_packs_tag_relations AS lptagrels
ON td.id_tutor = lptagrels.id_tutor
LEFT JOIN learning_packs AS lp
ON lptagrels.id_lp = lp.id_lp
LEFT JOIN learning_packs_categories AS lpc
ON lpc.id_lp_cat = lp.id_lp_cat
LEFT JOIN learning_packs_categories AS lpcp
ON lpcp.id_lp_cat = lpc.id_parent
LEFT JOIN learning_pack_content AS lpct
ON ( lp.id_lp = lpct.id_lp )
LEFT JOIN webclasses_tag_relations AS wtagrels
ON td.id_tutor = wtagrels.id_tutor
LEFT JOIN webclasses AS wc
ON wtagrels.id_wc = wc.id_wc
LEFT JOIN learning_packs_categories AS wcc
ON wcc.id_lp_cat = wc.id_wp_cat
LEFT JOIN learning_packs_categories AS wccp
ON wccp.id_lp_cat = wcc.id_parent
LEFT JOIN order_details AS od
ON td.id_tutor = od.id_author
LEFT JOIN orders AS o
ON od.id_order = o.id_order
LEFT JOIN tutors_tag_relations AS ttagrels
ON td.id_tutor = ttagrels.id_tutor
LEFT JOIN tags AS t
ON t.id_tag = ttagrels.id_tag
LEFT JOIN tags AS tt
ON tt.id_tag = lptagrels.id_tag
LEFT JOIN tags AS ttt
ON ttt.id_tag = wtagrels.id_tag
WHERE ( u.country = 'IE'
OR u.country IN ( 'INT' ) )
AND CASE
WHEN ( ( tt.id_tag = lptagrels.id_tag )
AND ( lp.id_lp > 0 ) ) THEN lp.id_status = 1
AND lp.published = 1
AND lpcp.status = 1
AND ( lpcp.country_code = 'IE'
OR lpcp.country_code IN (
'INT'
) )
ELSE 1
END
AND CASE
WHEN ( ( ttt.id_tag = wtagrels.id_tag )
AND ( wc.id_wc > 0 ) ) THEN wc.wc_api_status = 1
AND wc.wc_type = 0
AND
wc.class_date > '2010-06-01 22:00:56'
AND wccp.status = 1
AND ( wccp.country_code = 'IE'
OR wccp.country_code IN (
'INT'
) )
ELSE 1
END
AND CASE
WHEN ( od.id_od > 0 ) THEN od.id_author = td.id_tutor
AND o.order_status = 'paid'
AND CASE
WHEN ( od.id_wc > 0 ) THEN od.can_attend_class = 1
ELSE 1
END
ELSE 1
END
AND ( t.tag LIKE "%Dictatorship%"
OR t.tag LIKE "%democracy%"
OR tt.tag LIKE "%Dictatorship%"
OR tt.tag LIKE "%democracy%"
OR ttt.tag LIKE "%Dictatorship%"
OR ttt.tag LIKE "%democracy%" )
GROUP BY td.id_tutor
HAVING key_1_total_matches = 1
AND key_2_total_matches = 1
ORDER BY tutor_popularity DESC,
u.surname ASC,
u.name ASC
LIMIT 0, 20
問題
上記のクエリによって返される結果は正しいです（そしてロジックは期待どおりに機能します）が、クエリにかかる時間は、重いデータの場合は驚くほど長くなり、現在のデータの場合、注文の通常のクエリタイミングとは対照的に10秒のようになります0.005〜0.0002秒であるため、完全に使用できなくなります。
誰かが私の前の質問で次のことをするように提案しました：-
- 一時テーブルを作成し、最終的な結果セットになる可能性のあるすべての関連データをここに挿入します
- このテーブルで複数の更新を実行し、必要なテーブルをすべて同時にではなく、一度に1つずつ結合します。
- 最後に、この一時テーブルに対してクエリを実行して、最終結果を抽出します
これはすべてストアドプロシージャで行われ、最終結果は単体テストに合格し、非常に高速です。
私は今まで一時テーブルを使ったことがありません。私がいくつかのヒントを得ることができた場合にのみ、私が始めることができるように一種の概略図...
クエリに問題がありますか？10秒以上の実行時間の背後にある理由は何でしょうか？
このシステムでタグはどのように機能しますか？
- 講師が登録すると、タグが入力され、名前、名前などの講師の詳細に関してタグ関係が作成されます。
- 家庭教師がパックを作成すると、再びタグが入力され、パック名、説明などのパックの詳細に関してタグ関係が作成されます。
- tutors_tag_relationsに保存されている家庭教師とlearning_packs_tag_relationsに保存されているパックのタグ関係。個々のタグはすべてタグテーブルに保存されます。