지리 공간 기술을 사용하여 7 백만 개가 넘는 기록에서 실행 가능한 통찰력을 생성 : Laravel 및 MySQL과의 사례 연구
이 기사는 Laravel과 MySQL이 7 백만 개가 넘는 레코드가있는 데이터베이스에서 효율적인 대화식 맵을 만드는 데 사용 된 방법을 자세히 설명합니다. 주요 과제는 총 데이터를 유용한 정보로, 성능을 손상시키는 것이 었습니다
<:> 초기 도전 : 대규모 데이터를 다루는
이 프로젝트는 7 백만 개가 넘는 레코드가 포함 된 MySQL 테이블에서 값을 추출해야 할 필요성으로 시작되었습니다. 첫 번째 관심사는 수요를 지원하는 데이터베이스의 능력이었습니다. 분석은 상담 최적화, 필터링의 관련 속성을 식별하는 데 중점을 두었습니다
테이블에는 많은 속성이 있었지만 솔루션에 중요한 사람은 거의 없었습니다. 검증 후 검색을 개선하기 위해 제한 사항이 정의되었습니다. 목표는지도를 만드는 것이었기 때문에 초기 필터링은 위치 (주, 도시 및 이웃)를 기반으로했습니다.
구성 요소는 주와 도시를 선택한 후 통제 된 이웃 선택을 허용하는 데 사용되었습니다. 보다 정확한 검색을 위해 이름, 카테고리 및 평가와 같은 추가 필터가 구현되었습니다. 동적 필터와 적절한 인덱스의 조합은 상담 최적화를 보장했습니다
다음 과제는지도에서 다각형 설계 기능을 구현하는 것입니다
응용 프로그램 : Laravel, React and Optimizations
데이터의 양을 고려할 때, 응용 프로그램은 고효율을 위해 설계되었습니다. 선택된 스택은 Laravel Breeze를 사용하여 개발을 가속화하기 위해 Laravel 11 (백엔드) 및 React (프론트 엔드)였습니다. 백엔드는 조직 및 유지 보수를 위해 서비스 계층 및 저장소를 갖춘 MVC 아키텍처를 사용했습니다. 프론트 엔드는 RECT로 모듈화되어 구성 요소가 Axios를 통한 백엔드와의 효율적인 통신을 보장합니다
아키텍처는 향후 확장 성을 위해 설계되어 Fargate (API) 및 Cloudfront (프론트 엔드)와 같은 AWS 서비스와의 통합이 가능합니다. 서버에 상태가 없으면 책임이 분리됩니다
코드의 테스트 및 품질
PESTPHP를 사용한 강력한 테스트 스위트가 구현되었으며 약 500 개의 테스트로 22 개의 엔드 포인트를 포함했습니다. 이 접근법은 안정성 및 유지 보수 효율을 보장했습니다
<:> 응용 프로그램 코어 : 대화식 맵
리플렛은지도 조작을 위해 선택된 라이브러리입니다. 많은 수의 마커로 성능을 최적화하기 위해 다음을 사용했습니다 :
: 렌더링 과부하를 줄이고 사용자 경험을 향상시키기위한 동적 마커 그룹
열로 마이그레이션하여 지리 공간 지수를 사용할 수 있도록 스크립트가 만들어졌습니다
JavaScript 효율성 : lazy loading 반복 방법 (예 : )은 성능에 영향을 미치며 사례에 따라 평가해야합니다
추가 최적화 :
및 클러스터링은 성능을 최적화하는 데 중요했습니다
처리 및 검증 : POINT 데이터베이스 및 프론트 엔드의 업데이트는 불필요한 재 작업을 피하십시오
ST_Contains
이 프로젝트는 확장 가능하고 효율적인 응용 프로그램을 만들기 위해 특정 최적화 및 우수한 개발 관행의 중요성을 보여줍니다. 전달 및 지속적인 반복에 중점을 두는 것은 입니다
위 내용은 Laravel의 지리 공간 : 대화식지도 및 대량의 데이터에 대한 최적화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
