Laravelの地理空間：インタラクティブマップと大量のデータの最適化

700万のレコードを効率的に処理し、地理空間技術を使用してインタラクティブマップを作成します

この記事では、LaravelとMySQLを使用して700万を超えるレコードを効率的に処理し、それらをインタラクティブなマップの視覚化に変換する方法について説明します。

最初の課題

プロジェクトの要件：MySQLデータベースに700万のレコードを使用して、貴重な洞察を抽出します。多くの人は最初に言語をプログラミングすることを検討しますが、データベース自体を無視します。ニーズを満たすことができますか？データ移行または構造調​​整は必要ですか？ MySQLはこのような大きなデータ負荷に耐えることができますか？

予備分析：キーフィルターとプロパティを特定する必要があります。分析後、ソリューションに関連している属性はわずかであることがわかりました。フィルターの実現可能性を確認し、検索を最適化するためにいくつかの制限を設定しました。マップ検索は都市またはコミュニティに基づいており、ユーザーは州や都市を選択してコミュニティを選択して、正確な検索を実現できます。コミュニティの選択が決定されると、他のフィルター（名前、カテゴリ、評価など）が動的に表示され、それにより検索の精度が向上し、システムパフォーマンスに影響を及ぼします。このようにして、動的で明確に定義されたフィルターを作成し、適切なインデックスを追加して検索の精度を確保します。この時点で、フィルターの問題が解決されました。

次は、ポリゴン処理の課題です。この前に、アプリケーション全体をサポートするアーキテクチャについて説明しましょう。

アプリケーションアーキテクチャ

膨大な量のデータを考慮すると、マップはデータの一部のみを同時にレンダリングできます。したがって、アプリケーションは効率に焦点を当てています。私はLaravelを選び、React、強力で柔軟なテクノロジースタックです。

laravel（バックエンド）

Laravel 11によって構築されたバックエンドは、Breezeを使用してProject Foundationをすばやく構築し、コア機能に焦点を当てています。標準のMVCアーキテクチャに加えて、コードメンテナンスを促進するための責任を整理するためのサービスおよび倉庫モデルも追加しました。

React（フロントエンド）

フロントエンドアプリケーションは完全にモジュール式です。明確に定義されたコンポーネントとモジュールは、スムーズなコードの再利用とコンポーネント間の通信を確保します。このアーキテクチャにより、フロントエンドはバックエンドAPIと効率的に対話し、シンプルさと効率を確保できます。

スケーラビリティ

このプロジェクトは当初は内部プロジェクトであり、需要が低いものでしたが、そのアーキテクチャは、AWSでスタンドアロンサービスを使用するなど、将来の拡張をサポートするように設計されています（たとえば、Fargate for API、Frontfront for Front-End）。これは、すべての相互作用がAPIを介して実行され、サーバーが状態を維持しないため、責任の分離を達成するためです。

テスト

システムの安定性は、22のエンドポイントと約500のテストケースをカバーするPESTPHPの包括的なテストスイートを通じて保証されます。テスト駆動型開発により、展開とメンテナンスの効率が向上し、スケーラブルで信頼できるソフトウェアの構築における重要性が示されています。

アプリケーションコア

アプリケーションのコアはマップです。軽量のJavaScriptマップライブラリであるリーフレットを使用し、いくつかのプラグインを組み合わせて効率とリソースの利用を改善しました。

タグ集約

多数のマーカーのレンダリングを最適化するために、 react-leaflet-markerclusterプラグインが使用されます。プラグインは隣接するマーカーを一緒に集約し、レンダリングの負担を軽減し、ユーザーエクスペリエンスを改善し、何百万ものレコードでも安定したパフォーマンスを維持するより明確なマップディスプレイを提供します。

ポリゴン図面

react-leaflet-drawプラグインを使用すると、ユーザーはポリゴンをマップ上に直接描画できます。この機能により：

• データベースクエリフィルタリングのポリゴン頂点の座標を取得します。
• 他のフィルター（州、都市、コミュニティの選択）をマップインタラクションプロセスに統合して、直感的なエクスペリエンスを提供します。
• カスタムレイヤーを使用して、レコード、カテゴリ、その他のプロパティを区別します。
• MAP Optimizationは、怠zyなロード戦略を採用し、可視領域にデータのみをロードし、クライアントとサーバーの負荷を減らします。

データベースとインデックス

使用されるテーブルはユーザーテーブルに似ていますが、アドレスと座標に焦点を当てています。座標は、地理的座標系のポイントを表すPOINT列に保存されます。クエリを最適化するために、地理空間インデックスを追加しました。

地理空間指数の仕組み

地理空間インデックスは、空間データのクエリ（ポイント、ライン、ポリゴン）のクエリを加速する特別なデータ構造です。 MySQLはR-Treeを使用して、 POINT 、 LINESTRING 、またはPOLYGON列に空間インデックスを実装しています。階層を介して空間データを整理し、スペースをより小さな領域に分割し、それにより特定のクエリに関連する領域を迅速に配置します。

地理空間機能

MySQLの地理空間機能（ ST_Contains 、 ST_Within 、 ST_Intersectsなど）は、インデックスを使用して特定の領域内のレコードを識別します。例えば：

 <code class="language-sql">SELECT id, name, address FROM users WHERE ST_Contains( ST_GeomFromText('POLYGON((...))'), coordinates );</code>

ST_GeomFromText 、アプリケーションによって送信された座標に基づいてポリゴンを作成し、 ST_Contains地理空間インデックスを使用してポリゴン内のチェックポイントを使用します。

最終要約

プロジェクトが完了した後、共有する価値のあるいくつかのレッスン：

1. 座標移行：以前の座標は別々の緯度と経度の柱に保存され、地理空間指数は使用できません。解決策は、新しい座標列を作成し、既存のデータをその列に移行することです。
2. JavaScriptの効率：反復方法を選択する際には、パフォーマンスを考慮する必要があります。たとえば、 Array.mapにはクリーンな構文がありますが、ループと同様に実行されない場合があります。特定の状況に応じて、パフォーマンステストが必要です。
3. 最適化ソリューション：怠zyなロードや集約などのテクノロジーを使用して、効率とユーザーエクスペリエンスを向上させます。
4. データ処理と検証：不必要な複製データ検索を避けてください。ローカル更新、バッチアップデートなど、データの更新戦略を最適化します。

このプロジェクトは、詳細が成功または失敗を決定することを示しています。ターゲットを絞った最適化、リソースの無駄と優れた開発慣行を回避することは、パフォーマンスを改善するだけでなく、プロジェクトの全体的な品質を向上させることもできます。最後に、プロジェクトの配信に絶えず焦点を合わせることが重要です。

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