目次
テーブルには多くの属性がありましたが、解決策にとって重要なものはほとんどありませんでした。 検証後、検索を改良するために制限が定義されました。 目標はマップを作成することであったため、最初のフィルタリングは場所(州、都市、近隣)に基づいていました。 A
テストとコードの品質
最終的な考慮事項:学習と改善
イテレーション方法(例えば、
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Laravelの地理空間:インタラクティブマップと大量のデータの最適化

Jan 30, 2025 am 12:20 AM

地理学的技術を使用して、700万を超えるレコードから実用的な洞察を生成します この記事では、LaravelとMySQLがどのように使用されて、700万件以上のレコードを持つデータベースから効率的なインタラクティブマップを作成した方法を詳しく説明しています。 主な課題は、パフォーマンスを損なうことなく、総データを拡大として、有用な情報に変えることでした

最初の課題:大規模なデータを扱う

プロジェクトは、700万件以上のレコードを含むMySQLテーブルから価値を抽出する必要性から始まりました。最初の懸念は、需要をサポートするデータベースの能力でした。 分析は、相談の最適化に焦点を当て、フィルタリングに関連する属性を特定しました

テーブルには多くの属性がありましたが、解決策にとって重要なものはほとんどありませんでした。 検証後、検索を改良するために制限が定義されました。 目標はマップを作成することであったため、最初のフィルタリングは場所(州、都市、近隣)に基づいていました。 A

コンポーネントは、州と都市を選択した後、制御された近隣選択を可能にするために使用されました。 より正確な検索のために、名前、カテゴリ、評価などの追加のフィルターが実装されています。 動的フィルターと適切なインデックスの組み合わせにより、相談の最適化が保証されました

次の課題は、マップ上のポリゴン設計機能の実装でした

アプリケーション:Laravel、React、および最適化

select2データの量を考慮すると、アプリケーションは高効率のために設計されました。選ばれたスタックは、Laravel 11(バックエンド)と反応(フロントエンド)であり、Laravel Breezeを使用して開発を加速しました。 バックエンドは、組織とメンテナンスのためにサービスとリポジトリのレイヤーを備えたMVCアーキテクチャを採用しました。 フロントエンドは反応でモジュール化されており、コンポーネントの再利用とAxiosを介した効率的な通信を確保しています

アーキテクチャは、Fargate(API)やCloudFront(フロントエンド)などのAWSサービスとの統合を可能にする将来のスケーラビリティ向けに設計されました。 サーバー上の状態がないことは、責任の分離を促進します

テストとコードの品質

PestPHPを使用した堅牢なテストスイートが実装され、約500のテストで22のエンドポイントをカバーしました。 このアプローチは、安定性とメンテナンス効率を確保しました

アプリケーションコア:インタラクティブマップ

リーフレットは、マップ操作のために選ばれたライブラリでした。 多数のマーカーでパフォーマンスを最適化するために使用されました。

  • :レンダリングの過負荷を減らし、ユーザーエクスペリエンスを改善する動的マーカーグループ react-leaflet-markercluster
  • :ユーザーは、データベースでデータフィルタリングの座標をキャプチャします react-leaflet-drawフィルター(州、都市、近隣)とマップの統合により、直感的な体験が確保されました。 カスタムレイヤーは、レコードと属性を区別するためにリーフレットに実装され、目に見えるデータのみをロードするために使用されました テーブルと地理空間指数
テーブルは、A 列を使用して、座標インデックス(R-GTE)に座標を保存してクエリを最適化します。 MySQLスペース機能は、設計されたポリゴンとの交差点に基づいてレコードをフィルタリングするために使用されました

相談の例:lazy loading

最終的な考慮事項:学習と改善

開発中にいくつかの重要な教訓が学習されました:POINT ST_Contains ST_WithinST_Intersects座標:

は、個別の列座標(緯度と経度)を

列に移行し、地理空間指数を使用できるように作成されました

SELECT id, name, address
FROM users
WHERE ST_Contains(
    ST_GeomFromText('POLYGON((...))'),
    coordinates
);
ログイン後にコピー
javascript効率:

イテレーション方法(例えば、

vs.

)はパフォーマンスに影響を与え、

で評価する必要があります
  1. 追加の最適化: およびクラスタリングは、パフォーマンスを最適化するために重要でした POINT
  2. 治療と検証:
  3. データベースとフロントエンドの更新は、不必要な再加工を避けています このプロジェクトは、スケーラブルで効率的なアプリケーションを作成するための特定の最適化と優れた開発慣行の重要性を示しています。 配信と継続的な反復は成功の基本です

以上がLaravelの地理空間:インタラクティブマップと大量のデータの最適化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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