ヘルパー フィールドを座標テーブルに追加すると、クエリの応答時間を改善できます。
このような：
CREATE TABLE `Coordinates` (
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL COMMENT 'id for the object',
`type` TINYINT(4) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'type',
`sin_lat` FLOAT NOT NULL COMMENT 'sin(lat) in radians',
`cos_cos` FLOAT NOT NULL COMMENT 'cos(lat)*cos(lon) in radians',
`cos_sin` FLOAT NOT NULL COMMENT 'cos(lat)*sin(lon) in radians',
`lat` FLOAT NOT NULL COMMENT 'latitude in degrees',
`lon` FLOAT NOT NULL COMMENT 'longitude in degrees',
INDEX `lat_lon_idx` (`lat`, `lon`)
)
TokuDB を使用している場合、たとえば次のように、いずれかの述語にクラスタリング インデックスを追加すると、パフォーマンスがさらに向上します。
alter table Coordinates add clustering index c_lat(lat);
alter table Coordinates add clustering index c_lon(lon);
基本的な緯度と経度を度単位で、sin(lat) をラジアン単位で、cos(lat)*cos(lon) をラジアン単位で、cos(lat)*sin(lon) をラジアン単位でそれぞれのポイントに必要とします。次に、次のように mysql 関数を作成します。
CREATE FUNCTION `geodistance`(`sin_lat1` FLOAT,
`cos_cos1` FLOAT, `cos_sin1` FLOAT,
`sin_lat2` FLOAT,
`cos_cos2` FLOAT, `cos_sin2` FLOAT)
RETURNS float
LANGUAGE SQL
DETERMINISTIC
CONTAINS SQL
SQL SECURITY INVOKER
BEGIN
RETURN acos(sin_lat1*sin_lat2 + cos_cos1*cos_cos2 + cos_sin1*cos_sin2);
END
これで距離が出ます。
緯度/経度にインデックスを追加することを忘れないでください。バウンディング ボックスが検索を遅くするのではなく、検索に役立つようにします (インデックスは上記の CREATE TABLE クエリに既に追加されています)。
INDEX `lat_lon_idx` (`lat`, `lon`)
緯度/経度座標のみを持つ古いテーブルが与えられた場合、次のように更新するスクリプトを設定できます: (meekrodb を使用した php)
$users = DB::query('SELECT id,lat,lon FROM Old_Coordinates');
foreach ($users as $user)
{
$lat_rad = deg2rad($user['lat']);
$lon_rad = deg2rad($user['lon']);
DB::replace('Coordinates', array(
'object_id' => $user['id'],
'object_type' => 0,
'sin_lat' => sin($lat_rad),
'cos_cos' => cos($lat_rad)*cos($lon_rad),
'cos_sin' => cos($lat_rad)*sin($lon_rad),
'lat' => $user['lat'],
'lon' => $user['lon']
));
}
次に、実際のクエリを最適化して、実際に必要な場合にのみ距離計算を実行します。たとえば、円 (楕円形) を内側と外側から境界付けます。そのためには、クエリ自体のいくつかのメトリックを事前に計算する必要があります。
// assuming the search center coordinates are $lat and $lon in degrees
// and radius in km is given in $distance
$lat_rad = deg2rad($lat);
$lon_rad = deg2rad($lon);
$R = 6371; // earth's radius, km
$distance_rad = $distance/$R;
$distance_rad_plus = $distance_rad * 1.06; // ovality error for outer bounding box
$dist_deg_lat = rad2deg($distance_rad_plus); //outer bounding box
$dist_deg_lon = rad2deg($distance_rad_plus/cos(deg2rad($lat)));
$dist_deg_lat_small = rad2deg($distance_rad/sqrt(2)); //inner bounding box
$dist_deg_lon_small = rad2deg($distance_rad/cos(deg2rad($lat))/sqrt(2));
これらの準備を考えると、クエリは次のようになります (php):
$neighbors = DB::query("SELECT id, type, lat, lon,
geodistance(sin_lat,cos_cos,cos_sin,%d,%d,%d) as distance
FROM Coordinates WHERE
lat BETWEEN %d AND %d AND lon BETWEEN %d AND %d
HAVING (lat BETWEEN %d AND %d AND lon BETWEEN %d AND %d) OR distance <= %d",
// center radian values: sin_lat, cos_cos, cos_sin
sin($lat_rad),cos($lat_rad)*cos($lon_rad),cos($lat_rad)*sin($lon_rad),
// min_lat, max_lat, min_lon, max_lon for the outside box
$lat-$dist_deg_lat,$lat+$dist_deg_lat,
$lon-$dist_deg_lon,$lon+$dist_deg_lon,
// min_lat, max_lat, min_lon, max_lon for the inside box
$lat-$dist_deg_lat_small,$lat+$dist_deg_lat_small,
$lon-$dist_deg_lon_small,$lon+$dist_deg_lon_small,
// distance in radians
$distance_rad);
上記のクエリの EXPLAIN は、インデックスをトリガーするのに十分な結果がない限り、インデックスを使用していないと言うかもしれません。インデックスは、座標テーブルに十分なデータがある場合に使用されます。FORCE INDEX (lat_lon_idx) を SELECT に追加して、テーブルのサイズに関係なくインデックスを使用できるようにすることができるため、正しく機能していることを EXPLAIN で確認できます。
上記のコード サンプルを使用すると、最小限のエラーで距離によるオブジェクト検索の実用的でスケーラブルな実装が得られるはずです。