多数の Google マーカーをクラスタリングするためのクライアント側のアプローチを試した後、私のプロジェクト (28,000 人以上のユーザーを持つソーシャル ネットワーク) では不可能であると判断しました。
サーバー側で座標をクラスタリングする例はありますか - できれば Python/Django で?
私がこれを機能させたい方法は、マーカーの近接性 (半径) とズーム レベルに基づいて、マーカーに徐々にインデックスを付けることです。
言い換えれば、新しいユーザーが登録すると、互いに近いマーカーの特定の「グループ」に自動的に割り当てられ、「グループの」カウンターが増加します。サーバーに送信されるのは、少数の「グループ」だけです。マップのズーム レベル/縮尺が 1:1 の場合のみ - 実際のユーザーがマップに表示されます。
そうすれば、クライアント側は、リクエスト/ズーム レベルごとに 10 ～ 50 個のマーカーのみを処理する必要があります。
ウィキペディアのDBSCANおよびOPTICSページを参照してください。これらは、マップ上の場所をクラスタリングするのに非常に適しているようです。使用できるすべての可能なアルゴリズムを示すクラスター分析に関するページもあります。ほとんどは、選択した言語を使用して実装するのは簡単です。
28,000 以上のポイントがある場合、django をスキップして C/C++ に直接ジャンプしたいと思うかもしれませんが、これが Web リクエストに応じてリアルタイムで計算されることは期待できません。
これを行う 1 つの方法は、ズーム レベルに基づく単位サイズでグリッドを定義することです。したがって、グリッド内のすべてのアイテムを緯度、経度で小数点以下 1 桁まで収集します。例は 42.2x73.4 です。したがって、42.2003x73.4021 のポイントがそのグリッド セルに収まります。そのセルは 42.2x73.3 と 42.2x73.5 に囲まれています。
グリッド セルに 1 つ以上のポイントがある場合は、そのグリッドの中心にマーカーを配置します。
次に、zoomend イベントをフックし、それに応じてグリッド サイズを変更し、マーカーを再描画します。
http://code.google.com/apis/maps/documentation/reference.html#GMap2.zoomend