drupal mysql_Drupal MySQL查询优化

针对Drupal视图查询缓慢的问题,本文分析了一个包含节点、term_node和term_data表的查询案例。通过对查询计划的解读,发现尽管相关列已被索引,但查询效率仍然低下。文章探讨了可能的原因并提出了优化方向。

我试图优化一个MySQL查询来加速Drupal视图。

这些表是节点,term_node和term_data。节点有大约500k行,term_node大约800k,term_data大约300k。

查询下方:

SELECT SQL_NO_CACHE DISTINCT(node.nid) AS nid

FROM drupal_node node

LEFT JOIN drupal_term_node term_node ON node.vid = term_node.vid

LEFT JOIN drupal_term_data term_data ON term_node.tid = term_data.tid

WHERE (node.status = 1) AND (node.type in ('foto_foto'))

AND (

(UPPER(term_data.name) LIKE UPPER('%Hanaa%') OR

UPPER(term_data.name) LIKE UPPER('%Bouchaib%')))

GROUP BY nid

LIMIT 0, 10;此查询需要大约11秒才能显示结果。

参与连接的所有列都被编入索引,以及term_data.name。

node.vid,term_node.vid,term_node.tid和term_data.tid是int(10),term_data.name是varchar(255)。

奇怪的是,运行这样的组合查询:

SELECT SQL_NO_CACHE DISTINCT(term_node.tid)

FROM drupal_term_data term_data

LEFT JOIN drupal_term_node term_node ON term_node.tid = term_data.tid

WHERE ((UPPER(term_data.name) LIKE UPPER('%Hanaa%')

OR UPPER(term_data.name) LIKE UPPER('%Bouchaib%')))

group by term_node.tid和

SELECT SQL_NO_CACHE DISTINCT(node.nid) AS nid

FROM drupal_node node

LEFT JOIN drupal_term_node term_node ON node.vid = term_node.vid

WHERE (node.status = 1) AND (node.type in ('foto_foto'))

GROUP BY nid第一次是0.23s,第二次是0.12s。所以我期望主查询至少应该在0.5s以下运行。这就像优化器没有在查询上运行一样。

我已经在涉及的表上运行了ANALYZE和OPTIMIZE,下面是EXPLAIN EXTENDED的结果。

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: node

type: range

possible_keys: vid,node_status_type,node_type

key: node_status_type

key_len: 102

ref: NULL

rows: 496217

filtered: 100.00

Extra: Using where

*************************** 2. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: term_node

type: ref

possible_keys: PRIMARY,vid

key: vid

key_len: 4

ref: drupal_foto.node.vid

rows: 7

filtered: 100.00

Extra: Using where

*************************** 3. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: term_data

type: eq_ref

possible_keys: PRIMARY

key: PRIMARY

key_len: 4

ref: drupal_foto.term_node.tid

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: Using where

3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)该警告仅提供代码为1003的备注级别警告。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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