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あなたの意見を知りたいです。ユーザーがルートを作成し、このルートを追跡してすべてのウェイポイントをデータベースに保存するアプリケーションを作成しました。次に、アプリケーションはユーザーのウェイ ポイントの比較を行います。

現在、私はMSSQLサーバーを使用しており、2 つのテーブルを使用しています。1 つはルート用で、もう 1 つはウェイ ポイント (空間データ型) を格納するためのものです。比較は、st_distance などの SQL Server 地理関数を使用してストアド プロシージャで行われます...

私は他のオプションを調査しました。私が実装したのは、オブジェクトを使用した Oracle 11g です。すべてのデータを 1 つのオブジェクト テーブルだけに格納し、ポイントは緯度と経度の属性を持つタイプの Varray に格納します。この方法は非常に効率的にデータを保存および取得できますが、比較すると複雑になります。

NoSQLこれを効率的に行うための解決策、アルゴリズム、または方法を探しています。どう思いますか？

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Using database functions like STDistance for all n records is suboptimal. Your CPU overhead will increase exponentially.

What you should do is check for the amount of points within a rectangle around the current epicenter you are searching. Here's an example (in MySQL):

SELECT * FROM `points`
    WHERE `latitude` >= X1 AND `latitude` <= X2
    AND `longitude` >= Y1 AND `longitude` <= Y2

This provides a reduced superset of points that should then be further reduced by calculating the orthodromic distance (with respect to the curvature of the Earth) using the Haversine formula.

Don't forget to set up a composite index on latitude and longitude.

Orthodromic distance

Here it is in PHP:

<?php
function haversine($latitude1, $longitude1,
                   $latitude2, $longitude2, $unit = 'Mi') {
    $theta = $longitude1 - $longitude2;
    $distance = (sin(deg2rad($latitude1)) * sin(deg2rad($latitude2))) +
    (cos(deg2rad($latitude1)) * cos(deg2rad($latitude2)) * cos(deg2rad($theta)));
    $distance = acos($distance);
    $distance = rad2deg($distance);
    $distance = $distance * 60 * 1.1515;
    switch ($unit) {
    case 'Mi':
        break;
    case 'Km':
        $distance = $distance * 1.609344;
    }
    return (round($distance, 2));
}
?>

To recap:

Here's an example image illustrating what to do:

Example with CN Tower

The first search would involve a bounding box collision search (MySQL example) to determine the superset, excluding the red points. The second verification process would involve calculating if the points are within an appropriate orthodromic distance with the Haversine formula (PHP example) and taking a subset (composed of the black points).

于 2012-09-24T16:07:51.680 に答える