Movielogr

movie poster

Rating: 2.5 stars

Tags

Netflix Watch Now

Seen 1 time

Seen on: 06/13/2011

View on: IMDb | TMDb

The 50 Worst Movies Ever Made (2004)

Directed by Brandon Christopher

Documentary

Most recently watched by jenerator

Overview

There are some movies that are so bad they’re good. And there are some movies that are so bad- that they’re just bad…

Length 60 minutes

Actors

Carlos Larkin

Comments

No comments yet. Log in and be the first!

  BENCHMARKS  
Loading Time: Base Classes  0.0022
Controller Execution Time ( Members / Movie Detail )  0.0236
Total Execution Time  0.0259
  GET DATA  
No GET data exists
  MEMORY USAGE  
536,272 bytes
  POST DATA  
No POST data exists
  URI STRING  
members/jenerator/movie_detail/6588
  CLASS/METHOD  
members/movie_detail
  DATABASE:  movielogr_dev (Members:$db)   QUERIES: 17 (0.0055 seconds)  (Hide)
0.0004   SELECT 1
FROM 
`ml_sessions`
WHERE `id` = '8fdc7fbf627506180f6826cb094ca65fd87aa0f3'
AND `ip_address` = '216.73.216.111' 
0.0002   SELECT GET_LOCK('a3621a984baaa2c33a81cb3d2e218959'300) AS ci_session_lock 
0.0002   SELECT `data`
FROM `ml_sessions`
WHERE `id` = '8fdc7fbf627506180f6826cb094ca65fd87aa0f3'
AND `ip_address` = '216.73.216.111' 
0.0004   SELECT `username`, `user_id`
FROM `ml_users`
WHERE `username` = 'jenerator'
 
LIMIT 1 
0.0003   SELECT `MV`.`title_id`, `MT`.`tmdb_id`
FROM `ml_movie_titles` `MT`
LEFT JOIN `ml_movies` `MVON `MV`.`title_id` = `MT`.`title_id`
WHERE `MV`.`movie_id` = 6588
AND `MV`.`user_id` = 61
 LIMIT 1 
0.0005   SELECT `star_rating`
FROM `ml_users`
WHERE `ml_users`.`user_id` = 61
 LIMIT 1 
0.0002   SET SESSION group_concat_max_len 12288 
0.0011   SELECT `MV`.`title_id`, `MV`.`movie_id`, COUNT(DISTINCT MV.title_id) AS mv_count, `title`, `prefix`, `year`, `imdb_link`, `MT`.`imdb_id`, `MT`.`tmdb_id`, `overview`, `certification`, `runtime`, `genre_id_01`, `genre_id_02`, `genre_id_03`, MAX(MP.filename) AS filename, `G1`.`genre_nameAS `genre_name_01`, `G2`.`genre_nameAS `genre_name_02`, `G3`.`genre_nameAS `genre_name_03`, `date_viewed`, `notes`, `MV`.`format_id`, `FMT`.`format_name`, `MV`.`source_id`, `SRC`.`source_name`, `MV`.`device_id`, `DVC`.`device_name`, `MV`.`rating_id`, `STR`.`star_rating`, `rewatch`, GROUP_CONCAT(DISTINCT(DR.director_name) ORDER BY DR.tmdb_director_id ASC SEPARATOR "|") AS directorsGROUP_CONCAT(DISTINCT(DR.tmdb_director_id) ORDER BY DR.tmdb_director_id ASC SEPARATOR "|") AS director_idsGROUP_CONCAT(DISTINCT(ACT.actor_name) ORDER BY ACT.tmdb_actor_id ASC SEPARATOR "|") AS actorsGROUP_CONCAT(DISTINCT(ACT.tmdb_actor_id) ORDER BY ACT.tmdb_actor_id ASC SEPARATOR "|") AS actor_ids
FROM 
`ml_movie_titles` `MT`
LEFT JOIN `ml_movies` `MVON `MV`.`title_id` = `MT`.`title_id`
LEFT JOIN `ml_movie_posters` `MPON `MV`.`title_id` = `MP`.`title_id`
LEFT JOIN `ml_lookup_genres` `G1ON `MV`.`genre_id_01` = `G1`.`genre_id`
LEFT JOIN `ml_lookup_genres` `G2ON `MV`.`genre_id_02` = `G2`.`genre_id`
LEFT JOIN `ml_lookup_genres` `G3ON `MV`.`genre_id_03` = `G3`.`genre_id`
LEFT JOIN `ml_lookup_formats` `FMTON `MV`.`format_id` = `FMT`.`format_id`
LEFT JOIN `ml_lookup_sources` `SRCON `MV`.`source_id` = `SRC`.`source_id`
LEFT JOIN `ml_lookup_devices` `DVCON `MV`.`device_id` = `DVC`.`device_id`
LEFT JOIN `ml_movie_ratings_five_star` `STRON `MV`.`rating_id` = `STR`.`rating_id`
LEFT JOIN `ml_junction_movies_directors` `JMDON `MT`.`title_id` = `JMD`.`title_id`
LEFT JOIN `ml_directors_new` `DRON `JMD`.`tmdb_director_id` = `DR`.`tmdb_director_id`
LEFT JOIN `ml_junction_movies_actors` `JMAON `MT`.`title_id` = `JMA`.`title_id`
LEFT JOIN `ml_actors_new` `ACTON `JMA`.`tmdb_actor_id` = `ACT`.`tmdb_actor_id`
WHERE `MV`.`movie_id` = 6588
AND `MV`.`user_id` = 61
ORDER BY 
`date_viewedDESC 
0.0001   SET SESSION group_concat_max_len 1024 
0.0002   SELECT `event_title`, `JME`.`event_id`
FROM `ml_junction_movies_events` `JME`
LEFT JOIN `ml_movie_events` `EVON `JME`.`event_id` = `EV`.`event_id`
WHERE `JME`.`movie_id` = 6588 
0.0002   SELECT `tag`, `JMT`.`tag_id`
FROM `ml_junction_movies_tags` `JMT`
LEFT JOIN `ml_tags` `MTON `JMT`.`tag_id` = `MT`.`tag_id`
WHERE `JMT`.`movie_id` = 6588 
0.0002   SELECT `star_rating`
FROM `ml_users`
WHERE `ml_users`.`user_id` = 61
 LIMIT 1 
0.0002   SELECT `rating_id`
FROM `ml_movies` `MV`
WHERE `MV`.`user_id` = 61
AND `MV`.`movie_id` = 6588
 LIMIT 1 
0.0002   SELECT `star_rating`
FROM `ml_movie_ratings_five_star` `MR`
WHERE `MR`.`rating_id` = '12'
 
LIMIT 1 
0.0004   SELECT `MV2`.`date_viewed`, `MV2`.`movie_id`
FROM `ml_movies` `MV`
LEFT JOIN `ml_movies` `MV2ON `MV`.`title_id` = `MV2`.`title_idAND `MV`.`user_id` = `MV2`.`user_id`
WHERE `MV`.`user_id` = 61
AND `MV`.`movie_id` = 6588
GROUP BY 
`MV2`.`movie_id`
ORDER BY `MV2`.`date_viewedDESC 
0.0004   SELECT `comment_id`, `comment`, `commenter_id`, `timestamp`, `username`, `email_address`
FROM `ml_comments` `MC`
JOIN `ml_users` `MUON `MU`.`user_id` = `MC`.`commenter_id`
WHERE `movie_id` = 6588 
0.0004   SELECT `username`, `date_viewed`, `MV`.`movie_id`
FROM `ml_users` `MU`
JOIN `ml_movies` `MVON `MV`.`user_id` = `MU`.`user_id`
JOIN `ml_movie_titles` `MTON `MT`.`title_id` = `MV`.`title_id`
WHERE `MT`.`title_id` = 3835
ORDER BY 
`date_viewedDESC
 LIMIT 10 
  HTTP HEADERS  (Show)
  SESSION DATA  (Show)
  CONFIG VARIABLES  (Show)