Après mon précédent article concernant quelques pistes d'optimisations de
Dotclear 2, voici un nouvel article qui liste quelques pistes
d'optimisations pour la base de données de Dotclear2 beta 7.
Remarque : Je tiens à mettre l'accent sur le "beta 7" car ces
optimisations ne seront pas forcément applicables à la beta 8 ...
1) Tracker les requêtes SQL les plus lentes
Dotclear2 étant développé très proprement (merci à l'équipe de développement
de Dotclear2), toutes les requêtes SQL passent par un composant qui se nomme
"dblayer", qui est une couche d'abstraction à l'accès de la base de
données.
inc/clearbricks/dblayer/
Cette couche permet à Dotclear2 de communiquer proprement avec sa base de
données, celle-ci est composée d'une classe php "dblayer.php" et de plusieurs
autres classes spécifiques aux bases de données que Dotclear 2 supporte.
Après une étude rapide du fichier dblayer.php, on se rend très vite compte
que les requêtes de consultation "select" passent par la méthode "select()" de
la classe dbLayer présent dans le fichier.
Pour connaitre la liste des requêtes SQL les plus longue, il suffit donc de
tracer les requêtes depuis cette méthode 
Voici la méthode "select()" avant patch:
public function select($sql)
{
$result = $this->db_query($this->__link,$sql);
$this->__last_result =& $result;
$info = array();
$info['con'] =& $this;
$info['cols'] = $this->db_num_fields($result);
$info['rows'] = $this->db_num_rows($result);
$info['info'] = array();
for ($i=0; $i<$info['cols']; $i++) {
$info['info']['name'][] = $this->db_field_name($result,$i);
$info['info']['type'][] = $this->db_field_type($result,$i);
}
return new record($result,$info);
}
Et la voici après patch :
public function select($sql)
{
$starttime = microtime();
$result = $this->db_query($this->__link,$sql);
$endtime = microtime();
$tracesql = false;
$totaltime = $endtime - $starttime;
// Si la requête est plus longue que 0.5 secondes
if ($totaltime > 0.5 ){
$tracesql = true;
}
// On trace la requête SQL
if ($tracesql){
$fp = fopen("/tmp/db.log", "a");
$data = $totaltime . ";" . $sql . "\n";
// Write the data to the file
fwrite($fp, $data);
// Close the file
fclose($fp);
}
$this->__last_result =& $result;
$info = array();
$info['con'] =& $this;
$info['cols'] = $this->db_num_fields($result);
$info['rows'] = $this->db_num_rows($result);
$info['info'] = array();
for ($i=0; $i<$info['cols']; $i++) {
$info['info']['name'][] = $this->db_field_name($result,$i);
$info['info']['type'][] = $this->db_field_type($result,$i);
}
return new record($result,$info);
}
Cette modification devrait nous permettre de tracer les requêtes select qui
répondent en plus de 0.5 secondes dans un fichier qui se nomme "db.log" et qui
sera créé dans le répertoire temporaire "/tmp".
2) Analyse de requêtes SQL
Après un peu de trafic le blog, vous devriez obtenir des requêtes SQL dans
le fichier "/tmp/db.log". Si ce n'est pas le cas, soit votre blog ne contient
pas beaucoup d'articles, soit vous avez un serveur avec pas mal de CPU
Note: Le premier chiffre qui se trouve devant la requête est le temps
d'exécution de celle-ci.
Voici les trois requêtes SQL les plus redondantes qui ont été
tracées sur mon blog. Les requêtes tracées dépendent énormément de la
configuration de votre blog, de la quantité d'articles que contient votre blog,
et de la qualité de votre hébergement Web :
SELECT meta_id, meta_type, COUNT(M.post_id) AS count FROM dc_meta M LEFT JOIN dc_post P ON M.post_id = P.post_id WHERE P.blog_id = 'default' AND meta_type = 'tag' AND ((post_status = 1 AND post_password IS NULL ) ) GROUP BY meta_id,meta_type,P.blog_id ORDER BY count DESC LIMIT 50
SELECT P.post_id, P.blog_id, P.user_id, P.cat_id, post_dt, post_tz, post_creadt, post_upddt, post_format, post_password, post_url, post_lang, post_title, post_excerpt, post_excerpt_xhtml, post_content, post_content_xhtml, post_notes, post_type, post_meta, post_status, post_selected, post_open_comment, post_open_tb, nb_comment, nb_trackback, U.user_name, U.user_firstname, U.user_displayname, U.user_email, U.user_url, C.cat_title, C.cat_url FROM dc_post P INNER JOIN dc_user U ON U.user_id = P.user_id LEFT OUTER JOIN dc_category C ON P.cat_id = C.cat_id WHERE P.blog_id = 'default' AND ((post_status = 1 AND post_password IS NULL ) ) AND post_type = 'post' AND ( (post_dt = '2006-03-29 22:49:37' AND P.post_id < 315) OR post_dt < '2006-03-29 22:49:37' ) ORDER BY post_dt DESC, P.post_id DESC LIMIT 1
SELECT C.comment_id, comment_dt, comment_tz, comment_upddt, comment_author, comment_email, comment_site, comment_content, comment_trackback, comment_status, comment_spam_status, comment_spam_filter, comment_ip, P.post_title, P.post_url, P.post_id, P.post_password, P.post_dt, P.user_id, U.user_email, U.user_url FROM dc_comment C INNER JOIN dc_post P ON C.post_id = P.post_id INNER JOIN dc_user U ON P.user_id = U.user_id WHERE P.blog_id = 'default' AND ((comment_status = 1 AND P.post_status = 1 AND post_password IS NULL ) ) ORDER BY comment_dt DESC LIMIT 10
La première chose à vérifier est que les éléments présents après le "WHERE"
des requêtes possèdent bien un index en base :
- Sur la première requête, il manque des index sur
meta_type, post_status et
post_password.
- Sur la deuxième requête, il manque un index sur
post_type.
- Sur la dernière requête, il manque un index sur
comment_status et comment_dt
Voici les requêtes SQL pour créer ces index en base :
ALTER TABLE `dc_post` ADD INDEX ( `post_status` , `post_password` ) ;
ALTER TABLE `dc_post` ADD INDEX ( `post_type` ) ;
ALTER TABLE `dc_meta` ADD INDEX ( `meta_type` ) ;
ALTER TABLE `dc_comment` ADD INDEX ( `comment_status` ) ;
ALTER TABLE `dc_comment` ADD INDEX ( `comment_dt` ) ;
Après ces modifications, les requêtes que vous trouverez dans votre fichier
db.log devraient être moins nombreuses. J'ai
ouvert un post sur le forum de Dotclear2, mais je n'ai pas encore de réponse
quand à mes optimisations.
Je souhaite remercier l'équipe Dotclear2 pour leur travail et les
féliciter de cet merveilleux outil qu'est Dotclear2 !
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