


Comment récupérer efficacement des bâtiments dans un rayon de 5 miles de coordonnées données ?
Localisation des bâtiments dans un rayon de 5 milles : une solution géospatiale
Cet article aborde le défi commun consistant à identifier tous les bâtiments dans un rayon de 5 miles de coordonnées données. Nous présenterons une solution performante pour cette requête spatiale.
Scénario :
Imaginez une table de base de données « Building » avec des colonnes : « nom », « latitude » (« lat ») et « longitude » (« lng »). L'emplacement de chaque bâtiment est défini par sa latitude et sa longitude.
Le problème :
L'objectif est de récupérer tous les bâtiments dans un rayon de 5 miles d'une paire de coordonnées spécifique, par exemple : -84.38653999999998, 33.72024.
Approches inefficaces :
Utiliser des fonctions telles que ST_CONTAINS
avec des valeurs de latitude et de longitude stockées séparément est inefficace. Cette approche ajoute une surcharge importante au traitement des requêtes.
Solution optimale : exploiter les types de données spatiales
Pour des performances optimales, stockez les coordonnées sous forme de types de données géométriques ou géographiques. Cela rationalise considérablement les calculs de distance. Nous allons démontrer l'utilisation des fonctions PostGIS.
Méthodes efficaces : ST_DWithin
et ST_Distance
PostGIS offre de puissantes fonctions spatiales pour des calculs de distance efficaces. Voici comment utiliser ST_DWithin
et ST_Distance
:
Utilisation de ST_DWithin
(résultat booléen) :
ST_DWithin
renvoie un booléen indiquant si les géométries se trouvent à une distance spécifiée.
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
Utilisation de ST_Distance
(Distance en miles) :
ST_Distance
renvoie la distance en mètres. Nous convertissons en miles en utilisant le facteur de conversion.
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;
En utilisant ces fonctions spatiales et en stockant les coordonnées de manière appropriée, vous obtenez une récupération précise et efficace des bâtiments dans un rayon de 5 miles, cruciale pour des applications géospatiales efficaces. N'oubliez pas de remplacer (-4.6314, 54.0887)
par vos coordonnées réelles.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

MysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilityByDistritingDataacRossMultiplenodes.itUsEsthendBenginefordataReplication andfaultToleance, assurant la manière

L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

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