


Geospatial di Laravel: Pengoptimuman untuk peta interaktif dan jumlah data yang besar
Menggunakan teknologi geospatial untuk menghasilkan pandangan yang boleh dilakukan dari lebih daripada 7 juta rekod: kajian kes dengan Laravel dan MySQL
Butir -butir artikel ini bagaimana Laravel dan MySQL digunakan untuk membuat peta interaktif yang cekap dari pangkalan data dengan lebih daripada 7 juta rekod. Cabaran utama adalah untuk menjadikan data kasar menjadi maklumat yang berguna, berskala dan tanpa menjejaskan prestasiCabaran awal: Berurusan dengan data besar
Projek ini bermula dengan keperluan untuk mengekstrak nilai dari jadual MySQL yang mengandungi lebih daripada 7 juta rekod. Kebimbangan pertama adalah keupayaan pangkalan data untuk menyokong permintaan. Analisis ini memberi tumpuan kepada mengoptimumkan konsultasi, mengenal pasti atribut yang berkaitan untuk penapisan
Jadual ini mempunyai banyak atribut, tetapi sedikit yang penting untuk penyelesaiannya. Selepas pengesahan, sekatan ditakrifkan untuk memperbaiki carian. Memandangkan matlamatnya adalah untuk membuat peta, penapisan awal didasarkan pada lokasi (negeri, bandar dan kejiranan). Komponendigunakan untuk membolehkan pemilihan kejiranan terkawal selepas memilih negeri dan bandar. Penapis tambahan seperti nama, kategori dan penilaian telah dilaksanakan untuk carian yang lebih tepat. Gabungan penapis dinamik dan indeks yang sesuai menjamin pengoptimuman konsultasi
Cabaran seterusnya ialah pelaksanaan fungsi reka bentuk poligon pada peta Aplikasi: Laravel, React and Optimizations select2
Senibina direka untuk berskala masa depan, yang membolehkan integrasi dengan perkhidmatan AWS seperti Fargate (API) dan Cloudfront (Front-End). Ketiadaan keadaan pada pelayan memudahkan pemisahan tanggungjawab
ujian dan kualiti kod
Suite ujian yang mantap menggunakan PestPHP telah dilaksanakan, meliputi 22 titik akhir dengan kira -kira 500 ujian. Pendekatan ini memastikan kestabilan dan kecekapan penyelenggaraan
Teras Aplikasi: Peta InteraktifRisalah adalah perpustakaan yang dipilih untuk manipulasi peta. Untuk mengoptimumkan prestasi dengan sebilangan besar penanda, digunakan:
-
react-leaflet-markercluster
: Pengumpulan penanda dinamik untuk mengurangkan beban rendering dan meningkatkan pengalaman pengguna - : Membolehkan pengguna untuk menarik poligon pada peta, menangkap koordinat untuk penapisan data dalam pangkalan data
react-leaflet-draw
Integrasi penapis (negeri, bandar, kejiranan) dengan peta memastikan pengalaman intuitif. Lapisan tersuai telah dilaksanakan di risalah untuk membezakan rekod dan atribut, dan digunakan untuk memuatkan hanya data yang kelihatan
lazy loading
Jadual menggunakan lajur
,
dan, digunakan untuk menapis rekod berdasarkan persimpangan dengan poligon yang direka
POINT
Contoh perundingan: ST_Contains
ST_Within
ST_Intersects
Pertimbangan Akhir: Pembelajaran dan Penambahbaikan
Beberapa pelajaran penting telah dipelajari semasa pembangunan:
SELECT id, name, address FROM users WHERE ST_Contains( ST_GeomFromText('POLYGON((...))'), coordinates );
Migrasi Koordinat:
Skrip dibuat untuk memindahkan koordinat lajur yang berasingan (latitud dan longitud) ke lajur
, yang membolehkan penggunaan indeks geospatial- Kecekapan JavaScript: Pilihan kaedah lelaran (mis., vs
POINT
) memberi kesan kepada prestasi dan harus dinilai pada kes oleh kes - Pengoptimuman tambahan: dan clustering adalah penting untuk mengoptimumkan prestasi
array.map
for...in
Rawatan dan Pengesahan: Kemas kini yang terletak di pangkalan data dan hujung depan mengelakkan kerja semula yang tidak perlu
- Projek ini menunjukkan kepentingan pengoptimuman khusus dan amalan pembangunan yang baik untuk membuat aplikasi berskala dan cekap. Fokus pada penyampaian dan lelaran berterusan adalah asas untuk berjaya
Atas ialah kandungan terperinci Geospatial di Laravel: Pengoptimuman untuk peta interaktif dan jumlah data yang besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.
