


Wie kann ich effizient alle Gebäude im Umkreis von 5 Meilen um einen bestimmten Punkt finden?
Räumliche Abfrage optimieren: Alle Gebäude im Umkreis von 5 Meilen effizient finden
In diesem Artikel wird ein häufiges räumliches Problem untersucht: das Abrufen aller Gebäude innerhalb eines bestimmten Radius von einem bestimmten Koordinatenpunkt. Die direkte Verwendung der ST_CONTAINS
-Funktion ist möglicherweise nicht effizient, daher werden in diesem Artikel bessere Lösungen untersucht.
Die Bedeutung der Datendarstellung
Bevor wir auf die technischen Details eingehen, ist es wichtig, die Bedeutung einer korrekten Datendarstellung hervorzuheben. Das Speichern von Geodaten als separate Längen- und Breitengradspalten führt zu Ineffizienzen bei Abfragevorgängen. Zu diesem Zweck wird dringend empfohlen, die Datentypen geometry
oder geography
zu verwenden, die zwei Koordinaten in einem einzigen Feld kapseln.
Verwenden Sie ST_DWithin, um Näherungsabfragen effizient durchzuführen
ST_DWithin
ist eine leistungsstarke Funktion, die direkt prüft, ob zwei Geometrien innerhalb eines bestimmten Abstands liegen. Indem wir den Suchradius in Meter umrechnen und ihn mit der mit ST_DWithin
berechneten Entfernung vergleichen, können wir Gebäude innerhalb des gewünschten Bereichs effizient identifizieren.
SELECT name, long, lat FROM building WHERE ST_DWithin( ST_GEOMETRY_FROM_TEXT('POINT(-84.38653999999998,33.72024)'), ST_POINT(long, lat), 8046.72 ); -- 8046.72 米 = 5 英里
Verwenden Sie ST_Distance, um die konvertierte Meilenentfernung zu verarbeiten
Alternativ können Sie ST_Distance
verwenden, um den Abstand zwischen geometrischen Formen zu berechnen. Die Ausgabe erfolgt zunächst in Metern, wir können sie jedoch mithilfe eines einfachen Multiplikationsfaktors in Meilen umrechnen:
SELECT name, long, lat, ST_Distance( ST_GEOMETRY_FROM_TEXT('POINT(-84.38653999999998,33.72024)'), ST_POINT(long, lat) ) * 0.000621371 AS distance FROM building WHERE distance < 5;
Hinweis: Bei Verwendung von ST_Distance
müssen räumliche Abfragen mithilfe von Indizes effizient verarbeitet werden. Obwohl ST_Distance
selbst keine Indizierung unterstützt, kann die Erstellung eines räumlichen Indexes für ST_GEOMETRY
die allgemeine Abfrageleistung optimieren.
Zusammenfassung
Durch die Erforschung alternativer Ansätze und den Schwerpunkt auf die Optimierung der Datendarstellung demonstrieren wir eine Methode zum effizienten Abrufen von Gebäuden innerhalb eines bestimmten Bereichs. Die in diesem Dokument vorgestellten Techniken bieten Skalierbarkeit und Leistungsverbesserungen für räumliche Abfragen in realen Anwendungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich effizient alle Gebäude im Umkreis von 5 Meilen um einen bestimmten Punkt finden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

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


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