공간 쿼리 최적화: 5마일 내의 모든 건물을 효율적으로 찾습니다
이 기사에서는 일반적인 공간 문제인 주어진 좌표점에서 지정된 반경 내의 모든 건물을 검색하는 문제를 살펴봅니다. ST_CONTAINS
기능을 직접 사용하는 것은 효율적이지 않을 수 있으므로 이 기사에서는 더 나은 솔루션을 모색할 것입니다.
데이터 표현의 중요성
기술적인 세부 사항을 설명하기 전에 올바른 데이터 표현의 중요성을 강조하는 것이 중요합니다. 지리공간 데이터를 별도의 경도 및 위도 열로 저장하면 쿼리 작업이 비효율적으로 이루어집니다. 이를 위해 단일 필드에 두 개의 좌표를 캡슐화하는 geometry
또는 geography
데이터 유형을 사용하는 것이 좋습니다.
ST_DWithin을 사용하여 근접 쿼리를 효율적으로 수행하세요
ST_DWithin
은 두 도형이 지정된 거리 내에 있는지 직접 확인하는 강력한 기능입니다. 검색 반경을 미터 단위로 환산하고 ST_DWithin
을 이용해 계산한 거리와 비교하면 원하는 범위 내의 건물을 효율적으로 식별할 수 있습니다.
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
ST_Distance를 사용하여 변환된 마일 거리를 처리합니다
또는 ST_Distance
을 사용하여 기하학적 도형 사이의 거리를 계산할 수도 있습니다. 출력은 처음에는 미터 단위이지만 간단한 곱셈 인수를 사용하여 마일로 변환할 수 있습니다.
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;
참고: ST_Distance
을 사용할 때는 인덱스를 사용하여 공간 쿼리를 효율적으로 처리해야 합니다. ST_Distance
자체는 인덱싱을 지원하지 않지만 ST_GEOMETRY
에 공간 인덱스를 생성하면 전체 쿼리 성능을 최적화할 수 있습니다.
요약
대체 접근 방식을 탐색하고 데이터 표현 최적화를 강조함으로써 지정된 범위 내의 건물을 효율적으로 검색하는 방법을 보여줍니다. 본 문서에 제시된 기술은 실제 애플리케이션에서 공간 쿼리에 대한 확장성과 성능 향상을 제공합니다.
위 내용은 특정 지점에서 5마일 이내에 있는 모든 건물을 효율적으로 찾으려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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