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.
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