Laravel 's geospatial : 대화식지도의 최적화 및 많은 양의 데이터

지리 공간 기술을 사용하여 7 백만 레코드를 효율적으로 처리하고 대화식지도를 만듭니다.

이 기사는 Laravel과 MySQL을 사용하여 7 백만 개 이상의 레코드를 효율적으로 처리하고 대화식지도 시각화로 변환하는 방법을 살펴 봅니다.

초기 도전

프로젝트 요구 사항 : MySQL 데이터베이스에서 7 백만 레코드를 사용하여 귀중한 통찰력을 추출하십시오. 많은 사람들이 먼저 프로그래밍 언어를 고려하지만 데이터베이스 자체를 무시합니다. 요구 사항을 충족시킬 수 있습니까? 데이터 마이그레이션 또는 구조 조정이 필요합니까? MySQL이 큰 데이터로드를 견딜 수 있습니까?

예비 분석 : 주요 필터 및 속성을 식별해야합니다. 분석 후, 몇 가지 속성만이 솔루션과 관련이 있음이 밝혀졌습니다. 필터의 타당성을 확인하고 검색을 최적화하기위한 제한 사항을 설정했습니다. MAP 검색은 도시 나 커뮤니티를 기반으로하며 사용자는 주와 도시를 선택하여 커뮤니티를 선택하여 정확한 검색을 달성 할 수 있습니다. 커뮤니티 선택이 결정됨에 따라 다른 필터 (이름, 카테고리, 평가 등)가 동적으로 표시되어 검색 정확도가 향상되고 시스템 성능에 영향을 미치지 않습니다. 이러한 방식으로 동적 및 잘 정의 된 필터를 생성하고 적절한 인덱스를 추가하여 검색의 정확성을 보장합니다. 이 시점에서 필터 문제가 해결되었습니다.

다음은 다각형 처리의 도전입니다. 그 전에 전체 응용 프로그램을 지원하는 아키텍처에 대해 논의 해 봅시다.

응용 프로그램 아키텍처

엄청난 양의 데이터를 고려할 때 맵은 데이터의 일부만 동시에 렌더링 할 수 있습니다. 따라서 응용 프로그램은 효율성에 중점을 둡니다. 강력하고 유연한 기술 스택 인 Laravel and React를 선택했습니다.

라 라벨 (백엔드)

Laravel 11이 구축 한 백엔드는 Breeze를 사용하여 프로젝트 재단을 신속하게 구축하고 핵심 기능에 중점을 둡니다. 표준 MVC 아키텍처 외에도 코드 유지 보수를 용이하게하는 책임을 구성하기 위해 서비스 및 창고 모델도 추가했습니다.

React (프론트 엔드)

프론트 엔드 애플리케이션은 완전히 모듈 식입니다. 명확하게 정의 된 구성 요소 및 모듈은 부드러운 코드 재사용 및 구성 요소 간의 통신을 보장합니다. 이 아키텍처를 통해 프론트 엔드는 백엔드 API와 효율적으로 상호 작용하여 단순성과 효율성을 보장 할 수 있습니다.

확장 성

이 프로젝트는 처음에는 내부 프로젝트였으며 수요가 낮지 만 아키텍처는 AWS에서 독립형 서비스를 사용하는 등 향후 확장을 지원하도록 설계되었습니다 (예 : API 용 Fargate, 프론트 엔드 용 Cloudfront). 이는 모든 상호 작용이 API를 통해 수행되고 서버가 상태를 유지하지 않으므로 책임의 분리를 달성하기 때문입니다.

시험

시스템 안정성은 Pestphp의 포괄적 인 테스트 스위트를 통해 22 개의 엔드 포인트와 약 500 개의 테스트 사례를 포함하여 보장됩니다. 테스트 중심의 개발은 배포 및 유지 보수 효율성을 향상시켜 확장 가능하고 신뢰할 수있는 소프트웨어를 구축하는 데 중요합니다.

응용 프로그램 코어

응용 프로그램의 핵심은 맵입니다. Lightweight JavaScript MAP 라이브러리 인 Leaflet을 사용하고 일부 플러그인을 결합하여 효율성 및 리소스 사용률을 향상 시켰습니다.

태그 집계

많은 수의 마커의 렌더링을 최적화하기 위해 react-leaflet-markercluster 플러그인이 사용됩니다. 플러그인은 인접한 마커를 함께 모아 렌더링 부담을 줄이고, 사용자 경험을 향상 시키며, 수백만 레코드에서도 안정적인 성능을 유지하는 명확한 맵 디스플레이를 제공합니다.

다각형 도면

react-leaflet-draw 플러그인을 사용하면 사용자가 맵에 직접 다각형을 그릴 수 있습니다. 이 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터베이스 쿼리 필터링에 대한 다각형 정점의 좌표를 가져옵니다.
• 다른 필터 (주, 도시, 커뮤니티 선택)를 MAP 상호 작용 프로세스에 통합하여 직관적 인 경험을 제공합니다.
• 기록, 카테고리 및 기타 속성을 구별하기 위해 사용자 정의 레이어를 사용하십시오.
• MAP 최적화는 게으른로드 전략을 채택하여 가시 영역에 데이터 만로드하여 클라이언트 및 서버의로드를 줄입니다.

데이터베이스 및 색인

사용 된 테이블은 사용자 테이블과 유사하지만 주소 및 좌표에 중점을 둡니다. 좌표는 지리적 좌표계의 점을 나타내는 POINT 열에 저장됩니다. 쿼리를 최적화하기 위해 지리 공간 지수를 추가했습니다.

지리 공간 지수가 작동하는 방법

지리 공간 인덱싱은 공간 데이터 (포인트, 라인, 다각형)의 쿼리를 가속화하는 특수 데이터 구조입니다. MySQL은 R-Tree를 사용하여 POINT , LINESTRING 또는 POLYGON 열에 대한 공간 인덱싱을 구현합니다. 계층 구조를 통해 공간 데이터를 구성하여 공간을 작은 영역으로 나누어 특정 쿼리와 관련된 영역을 빠르게 배치합니다.

지리 공간 기능

MySQL의 지리 공간 함수 ( ST_Contains , ST_Within , ST_Intersects 등)는 인덱스를 사용하여 특정 영역 내에서 레코드를 식별합니다. 예를 들어:

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

ST_GeomFromText 응용 프로그램에서 보낸 좌표를 기반으로 다각형을 생성 ST_Contains 지리 공간 지수를 사용하여 다각형 내의 점검 점을 확인합니다.

최종 요약

프로젝트가 완료되면 공유 할 가치가있는 몇 가지 교훈을 제공합니다.

1. 좌표 마이그레이션 : 이전 좌표는 별도의 위도 및 경도 열에 저장되며 지리 공간 지수를 사용할 수 없습니다. 해결책은 새 좌표 열을 생성하고 기존 데이터를 해당 열로 마이그레이션하는 것입니다.
2. JavaScript 효율성 : 반복 방법을 선택할 때 성능을 고려해야합니다. 예를 들어, Array.map 에는 깨끗한 구문이 있지만 루프만으로는 성능이 없을 수 있습니다. 특정 상황에 따라 성능 테스트가 필요합니다.
3. 최적화 솔루션 : 게으른 적재 및 집계와 같은 기술을 사용하여 효율성과 사용자 경험을 향상시킵니다.
4. 데이터 처리 및 확인 : 불필요한 중복 데이터 검색을 피하십시오. 로컬 업데이트, 배치 업데이트 등과 같은 데이터 업데이트 전략 최적화

이 프로젝트는 세부 사항이 성공 또는 실패를 결정한다는 것을 보여줍니다. 자원 낭비 및 우수한 개발 관행을 피하면서 목표 최적화는 성능을 향상시킬뿐만 아니라 프로젝트의 전반적인 품질을 향상시킬 수 있습니다. 마지막으로 프로젝트 제공에 지속적으로 초점을 맞추는 것이 중요합니다.

위 내용은 Laravel 's geospatial : 대화식지도의 최적화 및 많은 양의 데이터의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!