


Geospatial di Laravel: Pengoptimuman untuk peta interaktif dan jumlah data yang besar
Menggunakan teknologi geospatial untuk menghasilkan pandangan yang boleh dilakukan dari lebih daripada 7 juta rekod: kajian kes dengan Laravel dan MySQL
Butir -butir artikel ini bagaimana Laravel dan MySQL digunakan untuk membuat peta interaktif yang cekap dari pangkalan data dengan lebih daripada 7 juta rekod. Cabaran utama adalah untuk menjadikan data kasar menjadi maklumat yang berguna, berskala dan tanpa menjejaskan prestasiCabaran awal: Berurusan dengan data besar
Projek ini bermula dengan keperluan untuk mengekstrak nilai dari jadual MySQL yang mengandungi lebih daripada 7 juta rekod. Kebimbangan pertama adalah keupayaan pangkalan data untuk menyokong permintaan. Analisis ini memberi tumpuan kepada mengoptimumkan konsultasi, mengenal pasti atribut yang berkaitan untuk penapisan
Jadual ini mempunyai banyak atribut, tetapi sedikit yang penting untuk penyelesaiannya. Selepas pengesahan, sekatan ditakrifkan untuk memperbaiki carian. Memandangkan matlamatnya adalah untuk membuat peta, penapisan awal didasarkan pada lokasi (negeri, bandar dan kejiranan). Komponendigunakan untuk membolehkan pemilihan kejiranan terkawal selepas memilih negeri dan bandar. Penapis tambahan seperti nama, kategori dan penilaian telah dilaksanakan untuk carian yang lebih tepat. Gabungan penapis dinamik dan indeks yang sesuai menjamin pengoptimuman konsultasi
Cabaran seterusnya ialah pelaksanaan fungsi reka bentuk poligon pada peta Aplikasi: Laravel, React and Optimizations select2
Senibina direka untuk berskala masa depan, yang membolehkan integrasi dengan perkhidmatan AWS seperti Fargate (API) dan Cloudfront (Front-End). Ketiadaan keadaan pada pelayan memudahkan pemisahan tanggungjawab
ujian dan kualiti kod
Suite ujian yang mantap menggunakan PestPHP telah dilaksanakan, meliputi 22 titik akhir dengan kira -kira 500 ujian. Pendekatan ini memastikan kestabilan dan kecekapan penyelenggaraan
Teras Aplikasi: Peta InteraktifRisalah adalah perpustakaan yang dipilih untuk manipulasi peta. Untuk mengoptimumkan prestasi dengan sebilangan besar penanda, digunakan:
-
react-leaflet-markercluster
: Pengumpulan penanda dinamik untuk mengurangkan beban rendering dan meningkatkan pengalaman pengguna - : Membolehkan pengguna untuk menarik poligon pada peta, menangkap koordinat untuk penapisan data dalam pangkalan data
react-leaflet-draw
Integrasi penapis (negeri, bandar, kejiranan) dengan peta memastikan pengalaman intuitif. Lapisan tersuai telah dilaksanakan di risalah untuk membezakan rekod dan atribut, dan digunakan untuk memuatkan hanya data yang kelihatan
lazy loading
Jadual menggunakan lajur
,
dan, digunakan untuk menapis rekod berdasarkan persimpangan dengan poligon yang direka
POINT
Contoh perundingan: ST_Contains
ST_Within
ST_Intersects
Pertimbangan Akhir: Pembelajaran dan Penambahbaikan
Beberapa pelajaran penting telah dipelajari semasa pembangunan:
SELECT id, name, address FROM users WHERE ST_Contains( ST_GeomFromText('POLYGON((...))'), coordinates );
Migrasi Koordinat:
Skrip dibuat untuk memindahkan koordinat lajur yang berasingan (latitud dan longitud) ke lajur
, yang membolehkan penggunaan indeks geospatial- Kecekapan JavaScript: Pilihan kaedah lelaran (mis., vs
POINT
) memberi kesan kepada prestasi dan harus dinilai pada kes oleh kes - Pengoptimuman tambahan: dan clustering adalah penting untuk mengoptimumkan prestasi
array.map
for...in
Rawatan dan Pengesahan: Kemas kini yang terletak di pangkalan data dan hujung depan mengelakkan kerja semula yang tidak perlu
- Projek ini menunjukkan kepentingan pengoptimuman khusus dan amalan pembangunan yang baik untuk membuat aplikasi berskala dan cekap. Fokus pada penyampaian dan lelaran berterusan adalah asas untuk berjaya
Atas ialah kandungan terperinci Geospatial di Laravel: Pengoptimuman untuk peta interaktif dan jumlah data yang besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
