Geospatial in Laravel: Optimierungen für interaktive Karten und große Datenmengen

Geospatial -Technologien verwenden, um umsetzbare Erkenntnisse aus mehr als 7 Millionen Aufzeichnungen zu generieren: eine Fallstudie mit Laravel und MySQL

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Laravel und MySQL verwendet wurden, um effiziente interaktive Karten aus einer Datenbank mit mehr als 7 Millionen Datensätzen zu erstellen. Die Hauptherausforderung bestand darin, grobe Daten in nützliche Informationen zu verwandeln, ohne die Leistung zu beeinträchtigen

Die erste Herausforderung: Umgang mit massiven Daten

Das Projekt begann mit der Notwendigkeit, Wert aus einer MySQL -Tabelle mit mehr als 7 Millionen Datensätzen zu extrahieren. Das erste Anliegen war die Fähigkeit der Datenbank, die Nachfrage zu unterstützen. Die Analyse konzentrierte sich auf die Optimierung von Konsultationen und identifizierte die relevanten Attribute für die Filterung

Die Tabelle hatte viele Attribute, aber nur wenige waren entscheidend für die Lösung. Nach der Validierung wurden Beschränkungen definiert, um die Suche zu verfeinern. Da das Ziel darin bestand, eine Karte zu erstellen, basierte die anfängliche Filterung auf dem Standort (Staat, Stadt und Nachbarschaft). Eine

-Komponente wurde verwendet, um eine kontrollierte Auswahl der Nachbarschaft nach der Auswahl des Staates und der Stadt zu ermöglichen. Zusätzliche Filter wie Name, Kategorie und Bewertung wurden für eine genauere Suche implementiert. Die Kombination von dynamischen Filtern und geeigneten Indizes garantierte die Optimierung von Konsultationen

Die nächste Herausforderung war die Implementierung von Polygon -Design -Funktionen auf der Karte

Die Anwendung: Laravel, React and Optimierungen select2 In Anbetracht der Datenmenge wurde die Anwendung für hohe Effizienz ausgelegt. Der ausgewählte Stapel war Laravel 11 (Back End) und React (Frontend) unter Verwendung von Laravel Breeze, um die Entwicklung zu beschleunigen. Back-End verwendete eine MVC-Architektur mit Service- und Repository-Schichten für Organisation und Wartung. Das vordere Ende wurde mit React modularisiert, um die Wiederverwendung von Komponenten und eine effiziente Kommunikation mit Back-End über Axios zu gewährleisten

Architektur wurde für die zukünftige Skalierbarkeit entwickelt, die die Integration in AWS-Dienste wie Fargate (API) und Cloudfront (Front-End) ermöglichte. Das Fehlen von Status auf dem Server erleichtert die Trennung von Verantwortlichkeiten

Tests und Qualität von Code

Eine robuste Testsuite mit PestPhp wurde implementiert, wobei 22 Endpunkte mit ungefähr 500 Tests abdeckt. Dieser Ansatz sorgte für Stabilität und Wartungseffizienz

Der Anwendungskern: Interaktive Karten

Broschüre war die Bibliothek, die für die Kartenmanipulation ausgewählt wurde. Um die Leistung mit einer großen Anzahl von Markern zu optimieren, wurden:

• react-leaflet-markercluster: Dynamische Markierungsgruppierung zur Reduzierung der Render -Überlastung und der Verbesserung der Benutzererfahrung
• : Ermöglicht Benutzern, Polygone auf der Karte zu zeichnen, und erfassen Sie Koordinaten für die Datenfilterung in der Datenbank react-leaflet-draw Die Integration von Filtern (Staat, Stadt, Nachbarschaft) in die Karte sorgte für eine intuitive Erfahrung. Benutzerdefinierte Ebenen wurden in der Broschüre implementiert, um Datensätze und Attribute zu unterscheiden, und das
wurde verwendet, um nur sichtbare Daten zu laden

Die Tabelle und Geospatialindizes

lazy loading Die Tabelle verwendet eine

-Spalte, um die Koordinaten mit einem Geospatial Index (R-GTE) zu speichern, um Abfragen zu optimieren. MySQL Space -Funktionen wie

,

und

wurden verwendet, um Datensätze basierend auf der Kreuzung mit dem entworfenen Polygon zu filtern POINT Konsultationsbeispiel: ST_Contains ST_Within ST_Intersects Endgültige Überlegungen: Lernen und Verbesserungen

Einige wichtige Lektionen wurden während der Entwicklung gezogen:

SELECT id, name, address
FROM users
WHERE ST_Contains(
    ST_GeomFromText('POLYGON((...))'),
    coordinates
);

Koordinatenmigration:

Ein Skript wurde erstellt, um die separaten Spaltenkoordinaten (Breitengrad und Länge) in eine

-Spalte zu migrieren, die die Verwendung des Geospatialindex ermöglicht

1. JavaScript -Effizienz: Die Wahl der Iterationsmethode (z. B. gegen POINT) wirkt sich auf die Leistung aus und sollte durch Fall in einem Fall bewertet werden
2. Zusätzliche Optimierungen: und Clustering waren entscheidend für die Optimierung der Leistung array.map for...in Behandlungen und Validierungen:
Updates in der Datenbank und Front -End -Verarbeiten von unnötigen Überarbeiten
3. Dieses Projekt zeigt, wie wichtig spezifische Optimierungen und gute Entwicklungspraktiken für skalierbare und effiziente Anwendungen erstellt werden. Fokus auf Lieferung und kontinuierliche Iteration sind für den Erfolg von grundlegender Bedeutung

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGeospatial in Laravel: Optimierungen für interaktive Karten und große Datenmengen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!