Jede Sekunde zählt, wenn Sie große Produktkataloge verarbeiten. Dennoch erfordern einige der größten Performance-Verbesserungen kein komplettes Neudesign Ihres Dataflows – oft reichen kleine Konfigurationsänderungen aus.
Das war eine der wichtigsten Erkenntnisse unseres jüngsten Kunden-Webinars Productsup platform best practices: Faster processing and smarter setups, in dem unsere Feedspezialisten praxisnahe Wege zur Optimierung von Importen, Transformationen und Exporten über die gesamte Productsup Plattform vorstellten.
Eine Live-Demonstration war dabei besonders eindrucksvoll → Durch die Anpassung einer einzigen Match-Einstellung in einer Rulebox stieg die Verarbeitungsgeschwindigkeit eines Test-Feeds von etwa 4.000 auf rund 10.000 Produkte pro Sekunde. Der Feed blieb derselbe. Die Business-Logik ebenfalls. Geändert wurde nur eine Konfiguration.
Jeder Dataflow ist einzigartig, aber diese Demo verdeutlichte, wie wichtig es ist, regelmäßig zu überprüfen, ob Ihre Ruleboxes die passende Match-Einstellung für die jeweilige Aufgabe nutzen.
Warum Match-Einstellungen wichtig sind
Ruleboxes gehören zu den leistungsfähigsten Werkzeugen auf der Productsup Plattform. Viele der am häufigsten eingesetzten Ruleboxes unterstützen verschiedene Matching-Optionen, zum Beispiel Broad match und Exact match oder Enthält und Entspricht.
| Match-Einstellung | Optimal, wenn… | Verhalten |
|---|---|---|
| Broad match | Sie einen Suchbegriff in einem längeren Wert finden müssen. | Es wird gematcht, wenn der Wert den Suchbegriff enthält. Nicht unterscheidend zwischen Groß- und Kleinschreibung. |
| Exact match | Sie den vollständigen Wert vergleichen möchten. | Es wird nur gematcht, wenn der Suchbegriff exakt mit dem gesamten Wert übereinstimmt. Groß-/Kleinschreibung wird berücksichtigt. |
💡 Tipp: Wenn Sie vollständige Werte vergleichen – etwa IDs, Marken, Kategorien oder SKUs – ist die Einstellung Exact match meistens die bessere Wahl. Setzen Sie Broad match ein, wenn Sie innerhalb längerer Textwerte suchen müssen.
Die richtige Einstellung sorgt dafür, dass eine Rulebox nur den tatsächlich erforderlichen Aufwand betreibt. Im Webinar wurden auch weitere Faktoren vorgestellt, die Ruleboxes rechenintensiver machen können, darunter sensitive Suchen oder sehr große Vergleichslisten. Entscheidend ist es, die einfachste Matching-Methode auszuwählen, die das gewünschte Ergebnis ermöglicht.
Broad match vs. Exact match in der Praxis
Um die Auswirkungen zu zeigen, haben unsere FeedFighters im Webinar die Rulebox „Set value if value in“ anhand desselben Feeds und mit identischer Business-Logik, aber zwei unterschiedlichen Match-Einstellungen demonstriert.
Mit Broad match aktiviert:
- Die Verarbeitungsgeschwindigkeit lag bei ca. 4.000 Produkten pro Sekunde
- Die Rulebox beanspruchte etwa 63 % der gesamten Verarbeitungszeit
Nach Umstellung derselben Rulebox auf Exact match:
- Die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöhte sich auf rund 10.000 Produkte pro Sekunde
- Der Anteil der Rulebox an der Verarbeitungszeit sank auf nur noch 13 %
Gleicher Feed. Gleiche Rulebox. Gleiche Business-Logik. Eine geänderte Einstellung.
Dies war eine kontrollierte Demo im Webinar; die Resultate können je nach Setup unterschiedlich ausfallen. Dennoch zeigte das Beispiel deutlich, wie die Wahl der passenden Match-Einstellung unnötigen Rechenaufwand vermeiden kann.
Was Sie in Ihrem eigenen Setup prüfen sollten
Suchen Sie nach einer schnellen Optimierungsmöglichkeit, dann prüfen Sie jene Ruleboxes, die verschiedene Match-Einstellungen unterstützen, zum Beispiel:
- Set value if column contains
- Set value if value in
- Map-replace
- Replacement sensitive
Stellen Sie sich dabei eine Frage: Vergleiche ich den gesamten Wert oder suche ich innerhalb des Wertes?
Die Erkenntnis ist nicht, pauschal überall auf Exact match zu wechseln. Vielmehr sollte jede Rulebox die Match-Einstellung nutzen, die ihren Zweck am besten erfüllt. So lässt sich die Verarbeitung effizienter gestalten, ohne das Business-Resultat zu verändern.
Webinar-Aufzeichnung ansehen: Weitere Optimierungstipps
Neben der Rulebox-Demo behandelte das Webinar außerdem:
- Wann sich Listen im Vergleich zu zusätzlichen Datenquellen eignen
- Wie Sie Data Services schlank und performant halten
- Für welche Kataloggrößen und Aktualisierungshäufigkeiten sich welche Exportmethoden am besten eignen
Alle Themen werden mit Praxisbeispielen und Empfehlungen der Productsup Feed-Experten beleuchtet. Dies alles sprengt den Rahmen dieses Recaps – sehen Sie sich die gesamte Session an und erhalten Sie einen vollständigen Einblick. 😉
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