


Wie kann man Gebäude im Umkreis von 5 Meilen um gegebene Koordinaten effizient abrufen?
Ortung von Gebäuden im Umkreis von 5 Meilen: Eine raumbezogene Lösung
Dieser Artikel befasst sich mit der häufigen Herausforderung, alle Gebäude innerhalb eines 5-Meilen-Radius um bestimmte Koordinaten zu identifizieren. Wir stellen eine leistungsstarke Lösung für diese räumliche Abfrage vor.
Szenario:
Stellen Sie sich eine Datenbanktabelle „Gebäude“ mit den Spalten „Name“, „Breitengrad“ („lat“) und „Längengrad“ („lng“) vor. Der Standort jedes Gebäudes wird durch seinen Breiten- und Längengrad definiert.
Das Problem:
Das Ziel besteht darin, alle Gebäude im Umkreis von 5 Meilen um ein bestimmtes Koordinatenpaar abzurufen, zum Beispiel: -84.38653999999998, 33.72024.
Ineffiziente Ansätze:
Die Verwendung von Funktionen wie ST_CONTAINS
mit separat gespeicherten Breiten- und Längengradwerten ist ineffizient. Dieser Ansatz führt zu einem erheblichen Mehraufwand bei der Abfrageverarbeitung.
Optimale Lösung: Nutzung räumlicher Datentypen
Für eine optimale Leistung speichern Sie Koordinaten als Geometrie- oder Geografie-Datentypen. Dies vereinfacht die Entfernungsberechnung erheblich. Wir demonstrieren die Verwendung von PostGIS-Funktionen.
Effiziente Methoden: ST_DWithin
und ST_Distance
PostGIS bietet leistungsstarke räumliche Funktionen für effiziente Entfernungsberechnungen. So verwenden Sie ST_DWithin
und ST_Distance
:
Verwendung von ST_DWithin
(Boolesches Ergebnis):
ST_DWithin
gibt einen booleschen Wert zurück, der angibt, ob Geometrien innerhalb eines angegebenen Abstands liegen.
SELECT name, lng, lat, ST_Distance('POINT(-4.6314 54.0887)'::geography, ST_MakePoint(lng,lat)::geography) * 0.000621371 AS distance FROM building WHERE ST_DWithin('POINT(-4.6314 54.0887)'::geography, ST_MakePoint(lng,lat)::geography, 8046.72); -- 8046.72 meters = 5 miles
Mit ST_Distance
(Entfernung in Meilen):
ST_Distance
gibt die Entfernung in Metern zurück. Wir rechnen mithilfe des Umrechnungsfaktors in Meilen um.
SELECT name, lng, lat, ST_Distance('POINT(-4.6314 54.0887)'::geography, ST_MakePoint(lng,lat)::geography) * 0.000621371 AS distance FROM building WHERE ST_Distance('POINT(-4.6314 54.0887)'::geography, ST_MakePoint(lng,lat)::geography) * 0.000621371 <= 5;
Durch die Verwendung dieser räumlichen Funktionen und die entsprechende Speicherung von Koordinaten erreichen Sie eine genaue und effiziente Abfrage von Gebäuden in einem Umkreis von 5 Meilen, was für effektive Geodatenanwendungen von entscheidender Bedeutung ist. Denken Sie daran, (-4.6314, 54.0887)
durch Ihre tatsächlichen Koordinaten zu ersetzen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man Gebäude im Umkreis von 5 Meilen um gegebene Koordinaten effizient abrufen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi

MySQL -Funktionen können zur Datenverarbeitung und -berechnung verwendet werden. 1. Grundlegende Nutzung umfasst String -Verarbeitung, Datumsberechnung und mathematische Operationen. 2. Erweiterte Verwendung umfasst die Kombination mehrerer Funktionen zur Implementierung komplexer Vorgänge. 3. Die Leistungsoptimierung erfordert die Vermeidung der Verwendung von Funktionen in der WHERE -Klausel und der Verwendung von Gruppenby- und temporären Tabellen.

Effiziente Methoden für das Batch -Einfügen von Daten in MySQL gehören: 1. Verwenden von InsertInto ... Wertesyntax, 2. Verwenden von LoadDatainFile -Befehl, 3. Verwendung der Transaktionsverarbeitung, 4. Stapelgröße anpassen, 5. Deaktivieren Sie die Indexierung, 6. Verwenden Sie die Einfügung oder einfügen.

Fügen Sie in MySQL Felder mit alterTabletable_nameaddcolumnNew_columnvarchar (255) nach oben nachzusteuern. Beim Hinzufügen von Feldern müssen Sie einen Speicherort angeben, um die Abfrageleistung und die Datenstruktur zu optimieren. Vor dem Löschen von Feldern müssen Sie bestätigen, dass der Betrieb irreversibel ist. Die Änderung der Tabellenstruktur mithilfe von Online-DDL, Sicherungsdaten, Testumgebungen und Zeiträumen mit niedriger Last ist die Leistungsoptimierung und Best Practice.


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