Как в 14 раз снизить нагрузку на базу данных MySQL

Tickets
Если кратко, то таблица modx_tickets_views — критически увеличивает нагрузку на базу данных MySQL. Уменьшить нагрузку можно отключив (если включен) счетчик просмотра неавторизованными пользователями tickets.count_guests или обнулить (очистить)/удалить таблицу modx_tickets_views из базы данных MySQL.



Ниже отрывки из переписки с ТП Бегет (может кому пригодится)

Прошу снять ограничения с сайта

На вашем сайте sql запрос

SELECT COUNT(DISTINCT `TicketView`.`parent`, `TicketView`.`uid`, `TicketView`.`guest_key`) FROM `modx_tickets_views` AS `TicketView` WHERE `TicketView`.`parent` = 59;

Мне кажеться стоит оптимизировать, потому что конструкция

COUNT(DISTINCT ...)

явно грамоздкая так как в таблице modx_tickets_views 2378294 записей, вот EXPLAIN этого запроса

modx3@bane.beget.ru[modx3]> EXPLAIN SELECT COUNT(DISTINCT `TicketView`.`parent`, `TicketView`.`uid`, `TicketView`.`guest_key`) FROM `modx_tickets_views` AS `TicketView` WHERE `TicketView`.`parent` 
= 59;
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+--------------------------------------------------+
| id | select_type | table      | partitions | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows   | filtered | Extra                                            |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+--------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | TicketView | NULL       | range | PRIMARY       | PRIMARY | 104     | NULL | 176437 |   100.00 | Using where; Using index for group-by (scanning) |
+----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+--------------------------------------------------+

Также в качестве оптимизации могу предложить сконвертировать всю базу данных в InnoDB, что тоже скажеться хорошо на производительности.

Если есть возможность, прошу помочь с перечисленной ниже оптимизацией:
Уменьшить конструкцию COUNT(DISTINCT …)
Сконвертировать всю базу данных в InnoDB

Здравствуйте, базу сайта перевел в innodb, создав отдельную базу — ххх, старую не стал трогать modx3, она также доступна в разделе MySQL. К сожалению запрос

COUNT(DISTINCT ...)

не смогу переписать так как здесь выборка идет по нескольким колонкам, вот небольшой совет как переписать подобный запрос stackoverflow.com/questions/24671158 /alternative-for-count-distinct, но как уже сказал проблема в том что невозможно сортировать сразу по нескольким колонкам. Также не хочеться его переписывать или вообще вносить какие либо изменения в логигу работы modx так как мы с Вами не владельцы этого кода и не сможем быстро разобраться в случае если все сломается, а сломаться может легко. Вообще могу предложить либо зачистить все таблицу modx_tickets_views либо удалить большую часть записей тем самым запрос будет выполнять быстрее, в данный момент в этой таблицы почти 3 миллиона записей, что в принципе является бутылочным горлошком с точки зрения производительности. Узнайте для чего нужна эта таблица и если она нужна для логов или это какой-нибудь счетчик посещений и скорее всего ничего особо не дает нам, то можно смело делать TRUNCATE, предварительно сделав бэкап этой таблицы.

[modx3]> select count(*) from modx_tickets_views;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  2385727 |
+----------+
1 row in set (0,51 sec)

И последний момент: Redis, за счет его высокой скорости работы, удобно использовать для хранения различных счетчиков, например, количества просмотров страниц сайта, или же каких-либо временных данных.
Означает ли это, что при включенном Redis данные таблицы modx_tickets_views начнут автоматически сохраняться в памяти Redis, а не в БД

Нет, изменения в работе сайтов автоматически не произойдут.
Включение Redis, в данном случае означает, что у Вас появляется доступ к контейнеру с данной БД. Использовать его Вы можете как угодно.
Для реализации описанного Вами функционала потребует либо дополнительных настроек или установки плагина, либо вмешательство в код CMS.