데이터 베이스 MySQL 튜토리얼 Laravel의 지리 공간 : 대화식지도 및 대량의 데이터에 대한 최적화

Laravel의 지리 공간 : 대화식지도 및 대량의 데이터에 대한 최적화

Jan 30, 2025 am 12:20 AM

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!

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MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 전체 테이블 스캔이 더 빠를 수 있습니까? MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 전체 테이블 스캔이 더 빠를 수 있습니까? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

Windows 7에 MySQL을 설치할 수 있습니까? Windows 7에 MySQL을 설치할 수 있습니까? Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 ​​호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL : 쉽게 학습하기위한 간단한 개념 MySQL : 쉽게 학습하기위한 간단한 개념 Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL과 Mariadb가 공존 할 수 있습니다 MySQL과 Mariadb가 공존 할 수 있습니다 Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

Redshift Zero ETL과의 RDS MySQL 통합 Redshift Zero ETL과의 RDS MySQL 통합 Apr 08, 2025 pm 07:06 PM

데이터 통합 ​​단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

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