Optymalizacja zapytań do bazy danych w systemie Pimcore w GT Group Tomaszek

GT Group Tomaszek to firma rodzinna z ponad 30-letnią tradycją w branży AGD/RTV. Jako jeden z liderów rynku w Polsce, oferuje szeroką gamę produktów i usług pod sześcioma znanymi markami, takimi jak Max Elektro, Max Kuchnie i Kernau.

Firma działa w ponad 730 punktach sprzedaży w całym kraju i zatrudnia ponad 500 pracowników.

Problem klienta

Użytkownicy systemu Pimcore zauważyli, że jego wydajność jest zbyt niska, co spowalnia ich codzienną pracę. Klient jako jeden z problemów zgłosił wydłużone czasy ładowania obiektów produktowych.

Nasze rozwiązanie

Jak się okazało, przyczyną problemu było nieefektywne pobieranie danych z bazy (szczególnie w odniesieniu do informacji o użytkownikach i metadanych) spowodowane nieoptymalną konfiguracją wewnętrznej funkcji systemu.

Zdecydowaliśmy się na optymalizację zapytań SQL związanych z wyświetlaniem pól wyboru użytkownika oraz szablonów. Problem N+1, czyli wykonywanie wielu zapytań dla każdego użytkownika oddzielnie, został zidentyfikowany jako główna przyczyna spowolnienia działania systemu.

Etapy prac nad zwiększeniem wydajności systemu Pimcore:

1. Optymalizacja zapytań dla pól wyboru użytkownika
   Klasa obsługująca działanie pola wyboru użytkownika korzystała z funkcji Pimcore, która generowała zapytania N+1 (każdy użytkownik był pobierany osobnym zapytaniem SQL). Wdrożyliśmy rozwiązanie, dzięki któremu w jednym zapytaniu (za jednym razem) były pobierane wszystkie wymagane dane użytkowników.
    
2. Optymalizacja pobierania metadanych dla użytkowników
   Pole wyboru użytkownika wymagało pobrania dodatkowych metadanych, co było realizowane za pomocą zapytań, które były nieefektywne. Zamiast pobierać pełne dane o użytkownikach, zaprojektowaliśmy metodę, która ograniczała zapytania do niezbędnych informacji, czyli tylko ID i username.

Harmonia w biznesie, czyli co zyskał klient

Dzięki wdrożonym rozwiązaniom firma GT Group Tomaszek zyskała znaczną poprawę w wydajności systemu, co przełożyło się na lepszą użyteczność i płynność pracy zespołów zajmujących się zarządzaniem produktami.

Klient zaoszczędził czas, który wcześniej był tracony na oczekiwanie na załadowanie danych, a także zyskał lepszą kontrolę nad danymi użytkowników.

Co się zmieniło po optymalizacji systemu Pimcore?

1. Dzięki zoptymalizowanym zapytaniom SQL skrócił się czas ładowanie obiektów produktowych.
2. Zmniejszenie liczby zapytań do bazy danych pozwala użytkownikom na szybszą interakcję z systemem, co przyspieszyło codzienne obowiązki.
3. Dzięki eliminacji zbędnych zapytań użytkownicy mogą szybciej uzyskać dostęp do danych i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym.