Changes between Version 7 and Version 8 of Profiling

Timestamp:

02/10/26 20:14:30 (3 weeks ago)

Author:

222039

Comment:

--

Profiling

@@ -53 +53 @@
 [[Image(F4 IMG 2.png)]]
 
+```-> Limit: 100 row(s)  (actual time=68039..68039 rows=100 loops=1)
+     -> Sort: load_factor DESC, limit input to 100 row(s) per chunk  (actual time=68039..68039 rows=100 loops=1)
+         -> Stream results  (cost=127262 rows=230643) (actual time=1.01..6782...```
+
 Од следните анализи може да се дојде до заклучок дека овој прашалник не е најоптимален поради тоа што correlated subqueries создаваат row-by-row извршување (nested loops) и повторено читање на истата табела, што е скапо кај големи datasets.
 
@@ -60 +64 @@
 
 === Оптимизација 1
+
+Идеја: еднаш да агрегираме booking по flight_id (COUNT и AVG), па потоа само join-ираме.
+
+{{{
+SELECT
+  f.flight_id,
+  al.airlinename,
+  f.flightno,
+  f.`from`,
+  f.`to`,
+  f.departure,
+  f.arrival,
+  a.capacity,
+  bx.booked_seats,
+  bx.avg_price,
+  bx.booked_seats / a.capacity AS load_factor
+FROM flight f
+JOIN airline al ON al.airline_id = f.airline_id
+JOIN airplane a ON a.airplane_id = f.airplane_id
+JOIN (
+  SELECT
+    b.flight_id,
+    COUNT(*) AS booked_seats,
+    AVG(b.price) AS avg_price
+  FROM booking b
+  GROUP BY b.flight_id
+) bx ON bx.flight_id = f.flight_id
+WHERE f.departure >= CURDATE()
+  AND f.departure < DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY)
+  AND bx.booked_seats > 0
+ORDER BY load_factor DESC
+LIMIT 100;
+}}}