一個注解實現接口冪等，這樣才優雅！
場景碼猿慢病云管理系統中其實高并發的場景不是很多，沒有必要每個接口都去考慮并發高的場景，比如添加住院患者的這個接口，具體的業務代碼就不貼了，業務偽代碼如下：圖片上述代碼有
MongoDB和Elasticsearch都支持計算經緯度距離，但它們的性能表現可能因使用場景和數據規模而異。
MongoDB使用地理空間索引（2dsphere）來支持經緯度數據的查詢和計算距離，而Elasticsearch使用經緯度字段的地理距離查詢。在存儲和索引數據時，MongoDB可能需要更多的存儲空間和計算資源來構建地理空間索引。
Elasticsearch的地理位置查詢通常比MongoDB的查詢更快，因為它使用更高效的查詢引擎和數據結構。Elasticsearch使用倒排索引來快速定位包含特定地理坐標的文檔，而MongoDB則使用類似R-tree的數據結構來執行類似的查詢。
如果數據規模較大，MongoDB可能會在處理地理位置查詢時遇到性能瓶頸，因為它需要掃描整個索引來找到符合條件的文檔。而Elasticsearch使用分布式架構和倒排索引，可以更有效地處理大規模數據。
Elasticsearch具有更好的水平擴展性，可以處理大規模的數據和并發查詢。而MongoDB在處理大規模數據時可能會遇到性能瓶頸，因為它主要針對單個服務器的性能優化。
如果數據規模較大且需要快速執行地理位置查詢，Elasticsearch可能更適合。如果數據規模較小且地理位置查詢不是主要需求，MongoDB可能更合適。
如果需要處理大規模數據和高并發查詢，并且需要水平擴展和故障恢復能力，Elasticsearch可能是更好的選擇。如果這些需求不是主要考慮因素，MongoDB可能足夠滿足需求。
考慮與現有系統和生態系統的集成程度。如果已經使用了MongoDB或Elasticsearch，并且它們提供了所需的特性和功能，那么繼續使用這些數據庫可能是明智的選擇。
最后，需要考慮成本和資源需求。MongoDB和Elasticsearch都是強大的數據庫系統，但它們的許可和維護成本可能有所不同。根據組織的預算和資源需求來選擇合適的數據庫是很重要的。
在MongoDB中，可以使用地理空間索引和操作符來根據經緯度計算距離。MongoDB提供了幾種不同的方法來執行這樣的操作。
使用$nearSphere運算符：
db.collection.find({ location: { $nearSphere: { $geometry: { type: "Point", coordinates: [經度, 緯度] }, $maxDistance: 100 // 最大距離（以千米為單位） } }})
這個查詢將返回與指定經緯度距離在100千米范圍內的所有文檔。你可以根據需要調整最大距離。
使用$geoWithin運算符：
db.collection.find({ location: { $geoWithin: { $geometry: { type: "Polygon", coordinates: [多邊形坐標數組] // 多邊形由一個或多個經緯度點組成 } } }})
這個查詢將返回位于指定多邊形內的所有文檔。你需要提供一個多邊形的坐標數組，由表示多邊形頂點的經緯度坐標組成。
使用聚合管道：
如果你需要更復雜的距離計算或排序，可以使用MongoDB的聚合管道。通過聚合管道，你可以使用match、geoNear和$project等階段來處理數據并計算距離。以下是一個簡單的示例：
db.collection.aggregate([ { $match: { location: { $nearSphere: { $geometry: { type: "Point", coordinates: [經度, 緯度] }, $maxDistance: 100 // 最大距離（以千米為單位） } } } }, { $project: { _id: 1, distance: { $cosineDistance: { $geometry: "$$location" } } // 計算距離（以弧度為單位）并將其存儲在"distance"字段中 } }])
這個聚合查詢將返回與指定經緯度距離在100千米范圍內的所有文檔，并計算每個文檔的距離，將其存儲在"distance"字段中。你可以根據需要調整最大距離和使用的距離計算方法。
Elasticsearch提供了一些用于處理地理空間數據的API，可以用來計算經緯度。以下是一些常用的API：
Geo Distance Query：用于根據給定的經緯度和距離計算出周圍一定范圍內的其他經緯度坐標。這個查詢可以用來查找某個地點周圍的商家、用戶等。
GET /_search{ "query": { "bool": { "must": { "match_all": {} }, "filter": { "geo_distance": { "distance": "200km", "location": { "lat": 40.00, "lon": -70.00 } } } } }}
Geo Distance Aggregation：用于對一定范圍內的經緯度數據進行聚合分析，可以計算出每個經緯度范圍內的數據量、平均值等指標。這個聚合可以用來統計不同區域的用戶數量、訂單量等。
GET /_search{ "size": 0, "aggs": { "sales_over_time": { "geo_distance": { "field": "location", "origin": "40.00, -70.00", "unit": "km", "order": { "_key": "desc" }, "size": 10, "aggs": { "total_sales": { "sum": { "field": "price" } } } } } }}
外賣平臺計算經緯度一般會使用支持地理空間數據存儲和查詢的數據庫，比如MongoDB或Elasticsearch。
這些數據庫提供了將詳細的結構化文本地址轉換為經緯度坐標的能力，以便于將送餐地址文本轉換為經緯度，作為騎手送餐的目標經緯度。
至于具體的算法，可能會因平臺而異，但一般來說，外賣平臺會使用地理編碼（GeoCoding）算法將地址文本轉換為經緯度。這種算法通常基于反向地理編碼（Reverse GeoCoding）技術，它通過將給定的地址與地理數據庫中的位置信息進行匹配，從而確定該地址的經緯度坐標。
GeoCoding是一種將地址描述（如街道、城市、郵政編碼等）轉換為地理坐標（經度和緯度）的算法。它基于反向地理編碼技術，通過匹配地址信息與地理數據庫中的位置信息來確定經緯度坐標。這種算法常用于地理位置編碼，將地址文本轉換為地理坐標，以便于在地理信息系統（GIS）中進行可視化、分析和查詢。GeoCoding算法的準確性對于送餐平臺、物流公司、地圖服務等領域至關重要，因為它直接影響到服務效率和質量。
需要注意的是，GeoCoding算法的準確性直接影響到騎手送達效率，因此外賣平臺可能會采用高效的GeoCoding算法和高質量的地理數據庫來提高定位的準確性和效率。
同時，為了適應不同地區和不同精度的需求，外賣平臺也可能會對經緯度數據進行一定程度的優化和縮放。
以下是一個簡單的Java示例，演示如何使用GeoCoding API將地址轉換為經緯度：
import com.google.maps.GeocodingApi;import com.google.maps.GeocodingApiRequest;import com.google.maps.GeocodingApiResponse;import com.google.maps.GeocodingResult;import com.google.maps.GeocodingStatus;import com.google.maps.GeoApiContext;import com.google.maps.GeoApiContextBuilder;import com.google.maps.GeoApiException;import com.google.maps.GeoPosition;public class GeoCodingExample { public static void main(String[] args) { String address = "1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA"; GeoApiContext context = new GeoApiContextBuilder() .apiKey("your-api-key") // 替換為你的API密鑰 .build(); try { GeocodingApiRequest req = GeocodingApi.geocode(context, address).await(); if (req != null && req.getStatus() == GeocodingStatus.OK) { GeocodingResult[] results = req.getResults(); if (results != null && results.length > 0) { GeoPosition position = results[0].getGeometry().getLocation(); double latitude = position.getLat(); double longitude = position.getLng(); System.out.println("Latitude: " + latitude); System.out.println("Longitude: " + longitude); } else { System.out.println("No results found."); } } else { System.out.println("Geocoding failed: " + req); } } catch (GeoApiException e) { System.out.println("Geocoding error: " + e); } catch (Exception e) { System.out.println("Error: " + e); } }}
在這個示例中，我們使用了Google Maps的GeoCoding API來將給定的地址轉換為經緯度坐標。首先，我們構建了一個GeoApiContext對象，并指定了API密鑰。然后，我們使用GeocodingApi.geocode()方法發送GeoCoding請求，并等待響應返回。如果響應狀態為GeocodingStatus.OK，我們獲取第一個結果中的地理位置信息，并打印經緯度坐標。如果找不到結果或發生其他錯誤，我們將打印相應的錯誤消息。
綜上所述，無法簡單地回答哪個數據庫在計算經緯度距離方面具有更好的性能。選擇哪個數據庫取決于具體的使用場景、數據規模和性能需求。
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-41699-0.htmlMongodb和Elasticsearch計算經緯度哪個性能更好
聲明：本網頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。郵件：2376512515@qq.com
Copyright ? 2016-2023 天津谷騏科技有限公司 版權所有 sitemap.xml
違法及侵權請聯系：2376512515@qq.com 津ICP備18001702號
津公網安備 12010102000574號