Voici une proposition permettant d’améliorer le parcours de l’arborescence catégorie de VirtueMart, au détriment de la vitesse d’écriture. Ce billet fait directement suite à mon article « Améliorer les performances de VirtueMart« .
Cette méthode nécessite de créer une nouvelle table que nous appellerons #__{vm}_category_tree, dont voici le schéma :
- category_id : identifiant de la catégorie
- category_path : fil d’ariane de la catégorie sous forme d’un liste dénormalisée d’identifiant de catégorie séparée par « , »
- level : niveau de profondeur de la catégorie étudiée
Par exemple, une catégorie ayant un « fil d’ariane » ayant pour valeur « ,1,6,184, » serait de niveau 4 (étant donné qu’il existe trois niveaux de catégories parentes). Sa catégorie parente serait la catégorie « 184″ qui aurait elle même comme parent « 6″ qui aurait elle même comme parent « 1″ qui n’aurait pas de catégorie parente.
Le choix du séparateur « , » permettra d’utiliser au besoin la colonne presque directement dans une requête SQL via le mot clé « in » si besoin.
Voici le SQL permettant de créer cette table :
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `#__{vm}_category_tree` (
`category_id` int(11) NOT NULL,
`category_path` varchar(255) NOT NULL,
`level` int(11) NOT NULL,
KEY `category_id` (`category_id`),
KEY `category_path` (`category_path`),
KEY `level` (`level`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
Pour alimenter cette table, il faut d’abord executer une fois la requete suivante :
INSERT INTO
`#__{vm}_category_tree`
(category_id,category_path,level)
SELECT
`#__{vm}_category.category_id`,
",",
1
FROM
`#__{vm}_category`
INNER JOIN
`#__{vm}_category_xref`
ON
`#__{vm}_category_xref`.category_child_id=`#__{vm}_category`.category_id
WHERE
`#__{vm}_category`.category_publish="Y"
AND
`#__{vm}_category_xref`.category_parent_id=0;
Il faut ensuite exécuter pour chaque niveau :
INSERT INTO
`#__{vm}_category_tree`
(category_id,category_path,level)
SELECT
`#__{vm}_category`.category_id,
concat(IFNULL(parent_leaf.category_path,""),`#__{vm}_category_xref`.category_parent_id,";"),
IFNULL(parent_leaf.level+1,0)
FROM
`#__{vm}_category`
INNER JOIN
`#__{vm}_category_xref`
ON
`#__{vm}_category_xref`.category_child_id=`#__{vm}_category`.category_id
LEFT OUTER JOIN
`#__{vm}_category_tree` parent_leaf
ON
parent_leaf.category_id=`#__{vm}_category_xref`.category_parent_id
WHERE
`#__{vm}_category`.category_publish="Y"
AND
`#__{vm}_category_xref`.category_parent_id IN (SELECT
category_id FROM `#__{vm}_category_tree` WHERE level=?)
Le remplissage « au fil de l’eau » de cette table, fera l’objet d’autres billets.
Maintenant pour connaître tous les enfants directs et indirects d’une catégorie (« 5″ par exemple), il suffit d’éxécuter la requête suivante:
SELECT category_id, level
FROM `#__{vm}_category_tree`
WHERE category_path LIKE ',5,%';
Une sacré économie de requetes SQL. Le résultat peut-être placée en cache si cela est possible. Il est également possible de complexifier cette requête en y rajoutant par exemple une jointure avec la table #__{vm}_category.
Si vous êtes intéressé par cette modification, merci d’appuyer ma demande sur le forum.
SOLR est un serveur de recherche Open Source basé sur Lucene. C’est un logiciel libre réalisé en Java soutenu par la Fondation Apache.
peut permettre aux développeurs de découvrir SOLR efficacement.