Optimisation des requêtes de Mysql-procédure stockée

Question

Je travaille dans un SGBDR (MYSQL) où nous avons environ 15 à 20 tables tables principales ayant plus de 4 ne dispose pas de lignes et 70 colonnes dans chaque table.while récupération des données la plupart du temps, je dois utiliser le gauche rejoindre qui entraîne un retard de fonctionnement. Nous utilisons des procédures stockées, suggérons la meilleure méthode pour un fonctionnement rapide.

CREATE TABLE `patient_data` (
    `p_id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    `entry_date` DATETIME NOT NULL COMMENT 'Registration Date', 
    `hr_id` INT(11) NOT NULL, 
    `ua_id` INT(11) NOT NULL, 
    `mrn1` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 'mrn initial', 
    `mrn2` INT(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'mrn counter', 
    `title` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `fname` VARBINARY(50) NOT NULL, 
    `lname` VARBINARY(50) NOT NULL, 
    `mname` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `suffix` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `dob` VARBINARY(50) NOT NULL, 
    `pat_photo` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `blood_group` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `street` VARBINARY(255) NULL DEFAULT NULL, 
    `postal_code` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `city` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `state` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `country` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `drivers_license` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `ss` VARBINARY(20) NULL DEFAULT NULL COMMENT 'adhar no', 
    `occupation` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `home_phone` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `work_phone` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `mobile_no` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `emergency_no` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `m_status` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `emergency_contact` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `sex` VARBINARY(50) NOT NULL, 
    `email` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `alternate_email` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `race` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `financial` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `ethnicity` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `interpreter` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `migrantseasonal` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `family_size` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `monthly_income` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `homeless` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `financial_review` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `referral_source` VARBINARY(30) NULL DEFAULT NULL, 
    `vfc` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `admit_flag` INT(2) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '0-Not Admit,1-admitted', 
    `select_reason` VARCHAR(20) NULL DEFAULT NULL, 
    `delete_reason` VARCHAR(150) NULL DEFAULT NULL, 
    `relation_with_patient` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `relative_name` VARBINARY(100) NULL DEFAULT NULL, 
    `referred_by` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `referred_no` VARBINARY(20) NULL DEFAULT NULL, 
    `flag` VARCHAR(2) NOT NULL DEFAULT 'c', 
    `update_date` DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT 'Last Updation of Date', 
    `update_ua_id` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0', 
    `tpa` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `age` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `opd_no` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `duplicate_flag` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `department` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `patient_type` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `revisit` INT(2) NULL DEFAULT '0', 
    `simul_flag` INT(2) NULL DEFAULT '0' COMMENT '1= duplicate(simulation)', 
    `tags` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `balance_amount` FLOAT NULL DEFAULT NULL, 
    `opd_visit_counter` INT(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `patient_camera_pic` VARCHAR(255) NULL DEFAULT NULL, 
    `baby_birth_time` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `location` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `aadhaar_no` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `old_uhid` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `er_id` INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT 'For current er id', 
    `patient_pancardno` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `district` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `religion` VARBINARY(50) NULL DEFAULT NULL, 
    `vulnerable_type` INT(11) NULL DEFAULT '0', 
    `vulnerable_data` VARCHAR(255) NULL DEFAULT NULL, 
    `weight` FLOAT NULL DEFAULT NULL, 
    `insurance_type` INT(11) NULL DEFAULT NULL, 
    PRIMARY KEY (`p_id`), 
    INDEX `hr_id` (`hr_id`), 
    INDEX `u_id` (`ua_id`) 
) 
COLLATE='utf8_general_ci' 
ENGINE=InnoDB 

; 

Ce sont mes routines stockées

BEGIN 
SELECT pd.p_id, er.er_id, pd.flag, pd.delete_reason, pd.select_reason, 
     AES_DECRYPT(pd.fname, encryptkey) AS fname, 
     AES_DECRYPT(pd.age, encryptkey) AS age, 
     AES_DECRYPT(pd.lname, encryptkey) AS lname, 
     AES_DECRYPT(pd.home_phone, encryptkey) AS home_phone, 
     AES_DECRYPT(pd.mobile_no, encryptkey) AS mobile_phone, 
     AES_DECRYPT(pd.relation_with_patient, encryptkey) AS relation, 
     AES_DECRYPT(pd.relative_name, encryptkey) AS relative_name, 
     AES_DECRYPT(pd.street, encryptkey) AS street, 
     AES_DECRYPT(pd.title, encryptkey) AS title, 
     cl.city_name AS city, 
     sl.state AS state, 
     AES_DECRYPT(pd.sex, encryptkey) AS gender, 
     AES_DECRYPT(pd.dob, encryptkey) AS dob, 
     AES_DECRYPT(pd.email, encryptkey) AS email, pd.admit_flag, pd.entry_date, pd.mrn1, 
     pd.mrn2, id.insurance_type, fcm.f_cm_name 
FROM patient_data AS pd 
LEFT JOIN insurance_data AS id ON id.p_id = pd.p_id 
LEFT JOIN state_list AS sl ON sl.sl_id = AES_DECRYPT(pd.state,encryptkey) 
LEFT JOIN city_list AS cl ON cl.cl_id = AES_DECRYPT(pd.city,encryptkey) 
LEFT JOIN ehr_reg AS er ON er.p_id = pd.p_id 
LEFT JOIN facility_category_master AS fcm ON id.insurance_type = fcm.fc_m_id 
WHERE pd.hr_id = proc_hrid 
AND pd.flag <> '0' 
GROUP BY pd.p_id 
ORDER BY pd.entry_date DESC, pd.p_id DESC ; 
END 

Answer 1

Combien de lignes attendez-vous pour obtenir de cette requête? Si seulement un, je ne vois pas pourquoi ce serait lent.

Si vous recevez des milliers, acceptez qu'il faut du temps pour récupérer des milliers de lignes.

Cet indice pourrait aide:

INDEX(hr_id, flag, p_id) 

Ou, peut-être tous les LEFT JOINs sont nombreux: 1 ?? Autrement dit, y a-t-il une seule assurance, état, ville, EHR et facilité pour un p_id? Si c'est le cas, vous n'avez pas besoin du GROUP BY. Cela permettra de contourner certaines étapes gaspillées.

Vous pouvez remplacer

sl.state AS state, 
LEFT JOIN state_list AS sl ON sl.sl_id = AES_DECRYPT(pd.state,encryptkey) 

avec

(SELECT state FROM state_list 
     WHERE sl_id = AES_DECRYPT(pd.state,encryptkey)) AS state, 

Je préférerais pousser des groupes de choses comme ville & état bloqué dans une autre table, en utilisant une seule jointure plutôt que normalisations séparés.

Je ne peux pas imaginer qu'un drapeau binaire (par exemple le genre) soit le moins sécurisé. Même state pourrait probablement être rapidement craqué en regardant les populations relatives.

Je vous suggère de collecter des colonnes qui n'ont pas besoin d'être recherchées et de les placer dans une chaîne JSON, puis de les crypter. Ce serait plus sûr.

Et il n'y a pas quelque chose qui circule au sujet des routines AES étant si facilement fissuré qu'ils sont interdits pour toutes les utilisations, sauf triviales. Votre application semble plus sérieuse que cela. Je suis désolé, mais les performances doivent être reléguées à la sécurité. Embaucher un consultant en sécurité.