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Question

別のポイントセットの範囲内のすべてのポイントを取得したいと思います。たとえば、地下鉄駅から500m以内のすべてのお店を探してみましょう。

私は非常に遅くなる、このクエリを書き、それを最適化したいと思います：

SELECT DISCTINCT ON(locations.id) locations.id FROM locations, pois 
WHERE pois.poi_kind = 'subway' 
AND ST_DWithin(locations.coordinates, pois.coordinates, 500, false); 

私はPostgresのとPostGISのの最新バージョン（Postgresの9.5、PostGISの2.2.1）

上で実行していますよここ

は、テーブルのメタデータである：ここ

          Table "public.locations" 
     Column  |   Type    |      Modifiers 
--------------------+-----------------------------+-------------------------------------------------------- 
id     | integer      | not null default nextval('locations_id_seq'::regclass) 
coordinates  | geometry     | 
Indexes: 
    "locations_coordinates_index" gist (coordinates) 


             Table "public.pois" 
    Column |   Type    |      Modifiers 
-------------+-----------------------------+--------------------------------------------------- 
id   | integer      | not null default nextval('pois_id_seq'::regclass) 
coordinates | geometry     | 
poi_kind_id | integer      | 
Indexes: 
    "pois_pkey" PRIMARY KEY, btree (id) 
    "pois_coordinates_index" gist (coordinates) 
    "pois_poi_kind_id_index" btree (poi_kind_id) 
Foreign-key constraints: 
    "pois_poi_kind_id_fkey" FOREIGN KEY (poi_kind_id) REFERENCES poi_kinds(id) 

は（バッファANALYZE）を説明した結果である：

Unique (cost=2407390.71..2407390.72 rows=2 width=4) (actual time=3338.080..3338.252 rows=918 loops=1) 
Buffers: shared hit=559 
-> Sort (cost=2407390.71..2407390.72 rows=2 width=4) (actual time=3338.079..3338.145 rows=963 loops=1) 
     Sort Key: locations.id 
     Sort Method: quicksort Memory: 70kB 
     Buffers: shared hit=559 
     -> Nested Loop (cost=0.00..2407390.71 rows=2 width=4) (actual time=2.466..3337.835 rows=963 loops=1) 
      Join Filter: (((pois.coordinates)::geography && _st_expand((locations.coordinates)::geography, 500::double precision)) AND ((locations.coordinates)::geography && _st_expand((pois.coordinates)::geography, 500::double precision)) AND _st_dwithin((pois.coordinates)::geography, (locations.coordinates)::geography, 500::double precision, false)) 
      Rows Removed by Join Filter: 4531356 
      Buffers: shared hit=559 
      -> Seq Scan on locations (cost=0.00..791.68 rows=24168 width=36) (actual time=0.005..3.100 rows=24237 loops=1) 
        Buffers: shared hit=550 
      -> Materialize (cost=0.00..10.47 rows=187 width=32) (actual time=0.000..0.009 rows=187 loops=24237) 
        Buffers: shared hit=6 
        -> Seq Scan on pois (cost=0.00..9.54 rows=187 width=32) (actual time=0.015..0.053 rows=187 loops=1) 
         Filter: (poi_kind_id = 3) 
         Rows Removed by Filter: 96 
         Buffers: shared hit=6 
Planning time: 0.184 ms 
Execution time: 3338.304 ms 
(20 rows) 

Answer 1

私は結局、実際の時間内に数千ポイントの関心と何千もの場所との距離を生きて計算することができなかった（< 1秒）。

ので、代わりに私はすべてを事前に計算：各時間は場所やPOIが作成/更新されて、私は「質問に答えることができるようにするために、それぞれの場所やPOIの各種類の間の最短距離を保存する場所がより近くでありますこの種のPOIからのXメーター "と述べている。ここで

は、私は、この目的のためにコード化されたモジュールである（それはエリクサーでだが、主要部分は生のSQLです）

defmodule My.POILocationDistanceService do 

    alias Ecto.Adapters.SQL 
    alias My.Repo 

    def delete_distance_for_location(location_id) do 
    run_query!("DELETE FROM poi_location_distance WHERE location_id = $1::integer", [location_id]) 
    end 

    def delete_distance_for_poi_kind(poi_kind_id) do 
    run_query!("DELETE FROM poi_location_distance WHERE poi_kind_id = $1::integer", [poi_kind_id]) 
    end 

    def insert_distance_for_location(location_id) do 
    sql = """ 
    INSERT INTO poi_location_distance(poi_kind_id, location_id, poi_id, distance) 
    SELECT 
     DISTINCT ON (p.poi_kind_id) 
     p.poi_kind_id as poi_kind_id, 
     l.id as location_id, 
     p.id as poi_id, 
     MIN(ST_Distance_Sphere(l.coordinates, p.coordinates)) as distance 
    FROM locations l, pois p 
    WHERE 
     l.id = $1 
     AND ST_DWithin(l.coordinates, p.coordinates, $2, FALSE) 
    GROUP BY p.poi_kind_id, p.id, l.id 
    ORDER BY p.poi_kind_id, distance; 
    """ 

    run_query!(sql, [location_id, max_distance]) 
    end 

    def insert_distance_for_poi_kind(poi_kind_id, offset \\ 0, limit \\ 10_000_000) do 
    sql = """ 
    INSERT INTO poi_location_distance(poi_kind_id, location_id, poi_id, distance) 
    SELECT 
     DISTINCT ON(l.id, p.poi_kind_id) 
     p.poi_kind_id as poi_kind_id, 
     l.id as location_id, 
     p.id as poi_id, 
     MIN(ST_Distance_Sphere(l.coordinates, p.coordinates)) as distance 
    FROM pois p, (SELECT * FROM locations OFFSET $1 LIMIT $2) as l 
    WHERE 
     p.poi_kind_id = $3 
     AND ST_DWithin(l.coordinates, p.coordinates, $4, FALSE) 
    GROUP BY l.id, p.poi_kind_id, p.id; 
    """ 

    run_query!(sql, [offset, limit, poi_kind_id, max_distance]) 
    end 

    defp run_query!(query, params) do 
    SQL.query!(Repo, query, params) 
    end 

    def max_distance, do: 5000 

end 

Answer 2

私は解決策を変更する必要があると思う、Postgisはまだ構造化データベースでクエリを実行している、それは強力ですが、特別な要件で迅速ではない、elasticsearchが必要かもしれません。

elasticsearchはジオロケーション検索には適していますが、ジオデータプロセスではうまくいきません。

https://www.elastic.co/blog/geo-location-and-search

Answer 3

私はあなたのために四番目のパラメータで、st_dwithinの地理バージョンを使用していると思います。

は、このいずれかにクエリを変更してみてください：

SELECT DISCTINCT ON(locations.id) locations.id FROM locations, pois 
WHERE pois.poi_kind = 'subway' 
AND ST_DWithin(locations.coordinates, pois.coordinates, 500); 

それが解決しない場合は、再度分析を説明し投稿してください。