Géospatial dans Laravel: Optimisations pour les cartes interactives et les grands volumes de données

Utilisation des technologies géospatiales pour générer des informations exploitables à partir de plus de 7 millions de dossiers: une étude de cas avec Laravel et Mysql.

Cet article détaille comment Laravel et MySQL ont été utilisés pour créer des cartes interactives efficaces à partir d'une base de données avec plus de 7 millions d'enregistrements. Le principal défi était de transformer les données brutes en informations utiles, évolutive et sans compromettre les performances.

Le défi initial: gérer les données massives

Le projet a commencé par la nécessité d'extraire la valeur d'un tableau MySQL contenant plus de 7 millions d'enregistrements. La première préoccupation a été la capacité de la base de données à soutenir la demande. L'analyse s'est concentrée sur l'optimisation des consultations, l'identification des attributs pertinents pour le filtrage.

Le tableau avait de nombreux attributs, mais peu étaient cruciaux pour la solution. Après validation, des restrictions ont été définies pour affiner la recherche. Comme l'objectif était de créer une carte, le filtrage initial était basé sur l'emplacement (État, ville et quartier). Un composant

a été utilisé pour permettre une sélection de quartier contrôlée après avoir choisi l'État et la ville. Des filtres supplémentaires tels que le nom, la catégorie et l'évaluation ont été mis en œuvre pour une recherche plus précise. La combinaison de filtres dynamiques et d'index appropriés a garanti l'optimisation des consultations.

Le prochain défi a été la mise en œuvre de la fonctionnalité de conception des polygones sur la carte.

L'application: Laravel, React and Optimisations select2

Compte tenu de la quantité de données, l'application a été conçue pour une grande efficacité. La pile choisie était Laravel 11 (back-end) et réagit (frontal), en utilisant la brise de Laravel pour accélérer le développement. Back-end a utilisé une architecture MVC avec des couches de service et de référentiel pour l'organisation et la maintenance. Le frontal a été modularisé avec React, assurant une réutilisation des composants et une communication efficace avec le back-end via Axios.

L'architecture

a été conçue pour une évolutivité future, permettant l'intégration avec des services AWS tels que Fargate (API) et CloudFront (front-end). L'absence d'état sur le serveur facilite la séparation des responsabilités.

Tests et qualité du code

Une suite de tests robuste utilisant PESTPHP a été implémentée, couvrant 22 points de terminaison avec environ 500 tests. Cette approche a assuré la stabilité et l'efficacité de maintenance.

Le noyau d'application: cartes interactives

Le dépliant était la bibliothèque choisie pour la manipulation de la carte. Pour optimiser les performances avec un grand nombre de marqueurs, ont été utilisés:

• react-leaflet-markercluster: regroupement de marqueurs dynamiques pour réduire la surcharge de rendu et améliorer l'expérience utilisateur.
• : permet aux utilisateurs de dessiner des polygones sur la carte, en capturant les coordonnées pour le filtrage des données dans la base de données. react-leaflet-draw L'intégration des filtres (État, ville, quartier) avec la carte a assuré une expérience intuitive. Les couches personnalisées ont été implémentées dans la brochure pour différencier les enregistrements et les attributs, et le
a été utilisé pour charger uniquement les données visibles.

la table et les indices géospatiaux

lazy loading Le tableau utilise une colonne

pour stocker les coordonnées avec un index géospatial (R-GTE) pour optimiser les requêtes. Les fonctions d'espace MySQL, telles que

,

et

, ont été utilisées pour filtrer les enregistrements en fonction de l'intersection avec le polygone conçu. POINT Exemple de consultation: ST_Contains ST_Within ST_Intersects Considérations finales: apprentissage et améliorations

Certaines leçons importantes ont été apprises pendant le développement:

SELECT id, name, address
FROM users
WHERE ST_Contains(
    ST_GeomFromText('POLYGON((...))'),
    coordinates
);

Migration des coordonnées:

Un script a été créé pour migrer les coordonnées des colonnes distinctes (latitude et longitude) vers une colonne

, permettant l'utilisation de l'indice géospatial.

1. Efficacité JavaScript: Le choix de la méthode d'itération (par exemple, vs. POINT) a un impact sur les performances et doit être évalué sur un cas par cas.
2. Optimisations supplémentaires: et le clustering ont été cruciaux pour optimiser les performances. array.map for...in Traitements et validations:
Les mises à jour situées dans la base de données et le frontage évitent les retouches inutiles.
3. Ce projet démontre l'importance d'optimisations spécifiques et de bonnes pratiques de développement pour créer des applications évolutives et efficaces. L'accent sur la livraison et l'itération continue sont fondamentales pour le succès.

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!