대규모 비즈니스 데이터베이스에 대한 위치 기반 검색 쿼리를 어떻게 최적화할 수 있습니까?

위치 기반 검색 최적화

주변 위치를 효율적으로 찾는 것은 지도 및 내비게이션과 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다. Haversine 공식은 구 위의 두 점 사이의 거리를 계산하는 데 널리 사용되는 방법입니다. 이 공식을 SQL에서 직접 구현하여 위치 기반 검색 쿼리를 최적화할 수 있습니다.

귀하의 경우, 5,000개 이상의 업체에 대한 거리 계산 성능이 걱정됩니다. Haversine 수식과 함께 다음 MySQL 쿼리를 사용해 보세요.

SELECT id, (3959 * acos(cos(radians(37)) * cos(radians(lat))
* cos(radians(lng) - radians(-122)) + sin(radians(37))
* sin(radians(lat)))) AS distance
FROM markers
HAVING distance < 25
ORDER BY distance LIMIT 0, 20;

이 쿼리에서 "37"과 "-122"를 사용자 위치의 위도와 경도로 바꿉니다. 데이터베이스 내에서 거리를 계산하면 모든 업체를 검색하고 PHP로 거리 계산을 수행할 필요가 없습니다.

이 최적화된 접근 방식을 사용하면 근처 위치 검색 속도를 크게 향상시켜 적합하게 만들 수 있습니다. 대규모 데이터베이스를 처리하기 위한 것입니다. 최적의 성능을 위해서는 거리 계산과 관련된 열을 인덱싱하는 것이 중요합니다.

위 내용은 대규모 비즈니스 데이터베이스에 대한 위치 기반 검색 쿼리를 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!