格网编码查询方案在项目运用上的进一步探索

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1.背景

在上一篇博客中我提到了格网编码的两个优点:

  • 将两个整形(地理)字段的查询变成了一个整形字段的查询
  • 通过合理的划分格网可以将多个条件查询(左上、右下构成的四个查询条件)优化成多数情况下的一个查询条件(等于一个格网编码)

但是,实际项目上,这种优化效果明显吗?

2.实际测试

2.1以不同大小的表测试

  • 通过构造范围查询 SQL
select * from tc_geo_address a where a.coordinate_x>504625 and a.coordinate_x<504825 and a.coordinate_y>309858 and a.coordinate_y<310058
  • 通过地理编码查询 SQL
select * from tc_geo_address a where a.grid_code=3300000110

其中coordinate_x和coordinate_y以及grid_code上都建立了索引 对比结果:

表大小范围查询单个编码查询
2K条 0.002S 0.002S
17W条 1.08S 0.84S

2.2总结

  • 只有表足够大时,单编码查询才有优势
  • 当多个地理编码组成组合查询时,效率可能会比范围查询低

3.缓存优化(当查询表内容固定,如兴趣点查询)

3.1为什么可以开启查询缓存?

  • 格网编码的原理:将地图进行网格切分,在地图范围、切割大小一定的情况下,格网的个数是固定。
  • 格网查询的原理:针对查询的XY和范围构造出其覆盖的所有格网编码,最后依然变成了以格网编码的查询。
  • 结论:虽然XY坐标是无法做缓存的(不断变化),但是其解析对应的格网编码是固定的,每一次格网编码所对应的查询结果也是固定的。所以我们可以对格网编码查询后的结果进行缓存。

3.2方案实现

3.2.1网格查询结果缓存

为了提高缓存命中度,我们以单个格网编码为主键进行缓存:

/***
     * 通过传入网格编码进行搜索,提供缓存功能
     * @param gridcodefield
     * @param gridcode
     * @return
     */
    @Cacheable(value="cacheOneHour",key="'getaddcode'+#gridcode+#gridcodefield")
    public List<GeoAddress> getAddressBySingleCode(String gridcodefield,String gridcode){
    	try{
    		if(gridcodefield.equals("")){
    			gridcodefield="Grid_Code";
    		}
    		String sql=gisConfigManager.getSQL("GeoCode.GeoCodeReverseGridCode");
    		sql+=" where "+gridcodefield+"="+gridcode;
    		return jdbcTemplate.query(sql,new Object[]{},new DataRowMapper(GeoAddress.class));
    	}catch(Exception e){  		
    		return null;
    	}
    }

3.2.2查询范围分块格网请求

List<Long> searchResult=GridCodeUtils.GridCodeSearch(OperConst.MapBounds.get(0),
    			OperConst.MapBounds.get(1), x, y, gridsize, gridsize, radius);
    	if(searchResult==null){
    		LogUtils.error("查询地理编码结果为空!", logger,null);
    		return null;
    	}
    	//分开利用code查询是为了充分制造缓存命中
    	for(int i=0;i<searchResult.size();i++){
    		List<GeoAddress> temAddList=cacheManager.getAddressBySingleCode(gridHashField,searchResult.get(i).toString());
    		if(temAddList!=null&&temAddList.size()>0){
    			list.addAll(temAddList);  
    		}		 		    		
    	}

4.如果附带属性查询条件?(当表内容固定)

以上仅仅是根据坐标去进行过滤查询。如果附带上对查询结果的进一步条件筛选呢? 这类情况分几种情况进行讨论。

4.1过滤条件十分固定——纳入缓存

比如:查询条件永远都是离目前范围500M的视频。
那么针对编码查询时一样可以纳入缓存机制中。

4.2过滤条件常态化变动

4.2.1格网(无属性过滤)对应的查询结果不多——先格网查询缓存、再过滤结果

比如:查询条件会不断变化,可能是500M内的视频,可能是500M内的井盖等等。可以先进行格网编码查询并缓存,再对查询结果依据查询条件进行过滤:

//因为address经常变化,不利于缓存,所以用代码进行过滤
    	if(address!=""){//查询条件过滤
    		List<GeoAddress> addlist=new ArrayList<GeoAddress>();
    		for(int i=0;i<list.size();i++){
    			GeoAddress addressObj=list.get(i);
    			if(addressObj.getAddress().contains(address)){
    				addlist.add(addressObj);
    			}
    		}
    	}

4.2.1格网(无属性过滤)对应的查询结果十分多

  • 查询表可以重构:将大表改成小表,使得格网查询结果变少,那么以上方案依然可用。
  • 查询表无法重构:实时sql查询。

5.当查询表内容不断更新

此时缓存机制可能导致数据不是最新的,依然需sql进行查询。

6.辅助编码工具

当我们想使用编码机制而存入的数据只有XY没有编码值时,这里我们针对性开发了一个地理编码赋值工具:

 

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posted @ 2018-04-27 09:38  李晓晖  阅读(1107)  评论(0编辑  收藏  举报