私は私が顧客のための店のロケータを造る必要があるプロジェクトを持っています。
私はカスタム投稿タイプ "restaurant-location
"を使用していて、私はpostmetaに保存されている住所をジオコーディングするコードを Google Geocoding API (そのリンクを使用しています S White Houseをジオコーディング で、緯度と経度をカスタムフィールドに保存しました。
この記事のスライドショーで見つけた式を使って、地理的に最も近い投稿の順序で投稿のリストを返すget_posts_by_geo_distance()
関数を書きました あなたは私の関数をそのように呼ぶかもしれません(私は固定の "ソース"緯度/経度から始めています):
include "wp-load.php";
$source_lat = 30.3935337;
$source_long = -86.4957833;
$results = get_posts_by_geo_distance(
'restaurant-location',
'geo_latitude',
'geo_longitude',
$source_lat,
$source_long);
echo '<ul>';
foreach($results as $post) {
$edit_url = get_edit_url($post->ID);
echo "<li>{$post->distance}: <a href=\"{$edit_url}\" target=\"_blank\">{$post->location}</a></li>";
}
echo '</ul>';
return;
これがget_posts_by_geo_distance()
関数です。
function get_posts_by_geo_distance($post_type,$lat_key,$lng_key,$source_lat,$source_lng) {
global $wpdb;
$sql =<<<SQL
SELECT
rl.ID,
rl.post_title AS location,
ROUND(3956*2*ASIN(SQRT(POWER(SIN(({$source_lat}-abs(lat.lat))*pi()/180/2),2)+
COS({$source_lat}*pi()/180)*COS(abs(lat.lat)*pi()/180)*
POWER(SIN(({$source_lng}-lng.lng)*pi()/180/2),2))),3) AS distance
FROM
wp_posts rl
INNER JOIN (SELECT post_id,CAST(meta_value AS DECIMAL(11,7)) AS lat FROM wp_postmeta lat WHERE lat.meta_key='{$lat_key}') lat ON lat.post_id = rl.ID
INNER JOIN (SELECT post_id,CAST(meta_value AS DECIMAL(11,7)) AS lng FROM wp_postmeta lng WHERE lng.meta_key='{$lng_key}') lng ON lng.post_id = rl.ID
WHERE
rl.post_type='{$post_type}' AND rl.post_name<>'auto-draft'
ORDER BY
distance
SQL;
$sql = $wpdb->prepare($sql,$source_lat,$source_lat,$source_lng);
return $wpdb->get_results($sql);
}
私の懸念は、SQLはあなたが得ることができるのと同じくらい最適化されていないということです。 ソースgeoは変更可能であり、キャッシュするためのソースgeosの有限セットはないため、MySQLは利用可能なインデックスで並べ替えることができません。現在、私はそれを最適化する方法について困惑しています。
私がすでに行ったことを考慮に入れると、問題は次のとおりです。このユースケースの最適化についてどう思いますか?
より良い解決策が私にそれを捨てさせてくれるなら私が私がしたことを何でも保つことは重要ではありません。 私はSphinxサーバーのインストールのような何かをすることを必要とするもの、あるいはカスタマイズされたMySQL設定を必要とするものを除いて、ほとんどすべての解決策を検討することができます。基本的には、このソリューションは、単純なVanilla WordPressインストールで機能する必要があります。 (それは言った、誰かがより高度になることができるかもしれない他の人のためにそして後世のために代替解決策をリストしたいと思うなら素晴らしいでしょう。)
ちなみに、私はこれについて少し研究をしました、それであなたは再び研究をしてもらうよりもむしろ私が先に行ってそれらを含める答えとしてこれらのリンクのいずれかを投稿してもらうのではありません。
どのくらいの精度が必要ですか?それが州/全国規模の検索であれば、多分あなたはZip検索までの緯度と時間を計算して、レストランのZipエリアからZipエリアまでの距離を計算することができます。あなたが正確な距離を必要とするならば、それは良い選択ではないでしょう。
Geohash の解決策を調べてください。ウィキペディアの記事に、PHPライブラリへのリンクがあり、デコードはgeohashまで長くエンコードできます。
ここにあなたは 良い記事 彼らがGoogle App Engineでそれを使う理由と使い方を説明しています(Pythonコードですが、従うのは簡単です)。 Pythonライブラリと例.
このブログ記事 で説明しているように、ジオハッシュを使用する利点は、そのフィールドのMySQLテーブルにインデックスを作成できることです。
これはあなたには遅すぎるかもしれませんが、私はとにかく返事をするつもりです。 この関連質問に答えたのと同じように なので、将来の訪問者は両方の質問を参照できます。
これらの値をpostメタデータテーブルに格納することはしません。少なくとも only は使用しません。 post_id
、lat
、lon
の各列を含むテーブルが必要なので、lat, lon
のインデックスを配置して、それにクエリを実行できます。これはポストセーブとアップデートのフックで最新の状態に保つのはそれほど難しくないはずです。
データベースを照会するときは、開始点の周囲に 境界ボックス を定義するので、ボックスの南北と東西の境界の間のすべてのlat, lon
ペアに対して効率的な照会を実行できます。
この結果が小さくなったら、より高度な(円周方向または実際の運転方向)距離計算を行って、境界ボックスの隅にある場所を除外し、目的以上に遠くに移動することができます。
これが管理領域で機能する簡単なコード例です。追加のデータベーステーブルを自分で作成する必要があります。コードは、おもしろいものから順に並べられています。
<?php
/*
Plugin Name: Monkeyman geo test
Plugin URI: http://www.monkeyman.be
Description: Geolocation test
Version: 1.0
Author: Jan Fabry
*/
class Monkeyman_Geo
{
public function __construct()
{
add_action('init', array(&$this, 'registerPostType'));
add_action('save_post', array(&$this, 'saveLatLon'), 10, 2);
add_action('admin_menu', array(&$this, 'addAdminPages'));
}
/**
* On post save, save the metadata in our special table
* (post_id INT, lat DECIMAL(10,5), lon DECIMAL (10,5))
* Index on lat, lon
*/
public function saveLatLon($post_id, $post)
{
if ($post->post_type != 'monkeyman_geo') {
return;
}
$lat = floatval(get_post_meta($post_id, 'lat', true));
$lon = floatval(get_post_meta($post_id, 'lon', true));
global $wpdb;
$result = $wpdb->replace(
$wpdb->prefix . 'monkeyman_geo',
array(
'post_id' => $post_id,
'lat' => $lat,
'lon' => $lon,
),
array('%s', '%F', '%F')
);
}
public function addAdminPages()
{
add_management_page( 'Quick location generator', 'Quick generator', 'edit_posts', __FILE__ . 'generator', array($this, 'doGeneratorPage'));
add_management_page( 'Location test', 'Location test', 'edit_posts', __FILE__ . 'test', array($this, 'doTestPage'));
}
/**
* Simple test page with a location and a distance
*/
public function doTestPage()
{
if (!array_key_exists('search', $_REQUEST)) {
$default_lat = ini_get('date.default_latitude');
$default_lon = ini_get('date.default_longitude');
echo <<<EOF
<form action="" method="post">
<p>Center latitude: <input size="10" name="center_lat" value="{$default_lat}"/>
<br/>Center longitude: <input size="10" name="center_lon" value="{$default_lon}"/>
<br/>Max distance (km): <input size="5" name="max_distance" value="100"/></p>
<p><input type="submit" name="search" value="Search!"/></p>
</form>
EOF;
return;
}
$center_lon = floatval($_REQUEST['center_lon']);
$center_lat = floatval($_REQUEST['center_lat']);
$max_distance = floatval($_REQUEST['max_distance']);
var_dump(self::getPostsUntilDistanceKm($center_lon, $center_lat, $max_distance));
}
/**
* Get all posts that are closer than the given distance to the given location
*/
public static function getPostsUntilDistanceKm($center_lon, $center_lat, $max_distance)
{
list($north_lat, $east_lon, $south_lat, $west_lon) = self::getBoundingBox($center_lat, $center_lon, $max_distance);
$geo_posts = self::getPostsInBoundingBox($north_lat, $east_lon, $south_lat, $west_lon);
$close_posts = array();
foreach ($geo_posts as $geo_post) {
$post_lat = floatval($geo_post->lat);
$post_lon = floatval($geo_post->lon);
$post_distance = self::calculateDistanceKm($center_lat, $center_lon, $post_lat, $post_lon);
if ($post_distance < $max_distance) {
$close_posts[$geo_post->post_id] = $post_distance;
}
}
return $close_posts;
}
/**
* Select all posts ids in a given bounding box
*/
public static function getPostsInBoundingBox($north_lat, $east_lon, $south_lat, $west_lon)
{
global $wpdb;
$sql = $wpdb->prepare('SELECT post_id, lat, lon FROM ' . $wpdb->prefix . 'monkeyman_geo WHERE lat < %F AND lat > %F AND lon < %F AND lon > %F', array($north_lat, $south_lat, $west_lon, $east_lon));
return $wpdb->get_results($sql, OBJECT_K);
}
/* Geographical calculations: distance and bounding box */
/**
* Calculate the distance between two coordinates
* http://stackoverflow.com/questions/365826/calculate-distance-between-2-gps-coordinates/1416950#1416950
*/
public static function calculateDistanceKm($a_lat, $a_lon, $b_lat, $b_lon)
{
$d_lon = deg2rad($b_lon - $a_lon);
$d_lat = deg2rad($b_lat - $a_lat);
$a = pow(sin($d_lat/2.0), 2) + cos(deg2rad($a_lat)) * cos(deg2rad($b_lat)) * pow(sin($d_lon/2.0), 2);
$c = 2 * atan2(sqrt($a), sqrt(1-$a));
$d = 6367 * $c;
return $d;
}
/**
* Create a box around a given point that extends a certain distance in each direction
* http://www.colorado.edu/geography/gcraft/warmup/aquifer/html/distance.html
*
* @todo: Mind the gap at 180 degrees!
*/
public static function getBoundingBox($center_lat, $center_lon, $distance_km)
{
$one_lat_deg_in_km = 111.321543; // Fixed
$one_lon_deg_in_km = cos(deg2rad($center_lat)) * 111.321543; // Depends on latitude
$north_lat = $center_lat + ($distance_km / $one_lat_deg_in_km);
$south_lat = $center_lat - ($distance_km / $one_lat_deg_in_km);
$east_lon = $center_lon - ($distance_km / $one_lon_deg_in_km);
$west_lon = $center_lon + ($distance_km / $one_lon_deg_in_km);
return array($north_lat, $east_lon, $south_lat, $west_lon);
}
/* Below this it's not interesting anymore */
/**
* Generate some test data
*/
public function doGeneratorPage()
{
if (!array_key_exists('generate', $_REQUEST)) {
$default_lat = ini_get('date.default_latitude');
$default_lon = ini_get('date.default_longitude');
echo <<<EOF
<form action="" method="post">
<p>Number of posts: <input size="5" name="post_count" value="10"/></p>
<p>Center latitude: <input size="10" name="center_lat" value="{$default_lat}"/>
<br/>Center longitude: <input size="10" name="center_lon" value="{$default_lon}"/>
<br/>Max distance (km): <input size="5" name="max_distance" value="100"/></p>
<p><input type="submit" name="generate" value="Generate!"/></p>
</form>
EOF;
return;
}
$post_count = intval($_REQUEST['post_count']);
$center_lon = floatval($_REQUEST['center_lon']);
$center_lat = floatval($_REQUEST['center_lat']);
$max_distance = floatval($_REQUEST['max_distance']);
list($north_lat, $east_lon, $south_lat, $west_lon) = self::getBoundingBox($center_lat, $center_lon, $max_distance);
add_action('save_post', array(&$this, 'setPostLatLon'), 5);
$precision = 100000;
for ($p = 0; $p < $post_count; $p++) {
self::$currentRandomLat = mt_Rand($south_lat * $precision, $north_lat * $precision) / $precision;
self::$currentRandomLon = mt_Rand($west_lon * $precision, $east_lon * $precision) / $precision;
$location = sprintf('(%F, %F)', self::$currentRandomLat, self::$currentRandomLon);
$post_data = array(
'post_status' => 'publish',
'post_type' => 'monkeyman_geo',
'post_content' => 'Point at ' . $location,
'post_title' => 'Point at ' . $location,
);
var_dump(wp_insert_post($post_data));
}
}
public static $currentRandomLat = null;
public static $currentRandomLon = null;
/**
* Because I didn't know how to save meta data with wp_insert_post,
* I do it here
*/
public function setPostLatLon($post_id)
{
add_post_meta($post_id, 'lat', self::$currentRandomLat);
add_post_meta($post_id, 'lon', self::$currentRandomLon);
}
/**
* Register a simple post type for us
*/
public function registerPostType()
{
register_post_type(
'monkeyman_geo',
array(
'label' => 'Geo Location',
'labels' => array(
'name' => 'Geo Locations',
'singular_name' => 'Geo Location',
'add_new' => 'Add new',
'add_new_item' => 'Add new location',
'edit_item' => 'Edit location',
'new_item' => 'New location',
'view_item' => 'View location',
'search_items' => 'Search locations',
'not_found' => 'No locations found',
'not_found_in_trash' => 'No locations found in trash',
'parent_item_colon' => null,
),
'description' => 'Geographical locations',
'public' => true,
'exclude_from_search' => false,
'publicly_queryable' => true,
'show_ui' => true,
'menu_position' => null,
'menu_icon' => null,
'capability_type' => 'post',
'capabilities' => array(),
'hierarchical' => false,
'supports' => array(
'title',
'editor',
'custom-fields',
),
'register_meta_box_cb' => null,
'taxonomies' => array(),
'permalink_epmask' => EP_PERMALINK,
'rewrite' => array(
'slug' => 'locations',
),
'query_var' => true,
'can_export' => true,
'show_in_nav_menus' => true,
)
);
}
}
$monkeyman_Geo_instance = new Monkeyman_Geo();
私はこれについてパーティーに遅れています、しかしこれを振り返ってみると、get_post_meta
はあなたが使っているSQLクエリよりもむしろここで本当に問題です。
私は最近、私が運営するサイトで、緯度と経度を格納するためにメタテーブルを使用するのではなく、検索に2つの結合を必要とし、get_post_metaを使用する場合は2つのデータベースを追加しました。場所ごとのクエリ)、空間インデックスジオメトリPOINTデータ型で新しいテーブルを作成しました。
私のクエリはあなたのものとよく似ていて、MySQLは多くの重い作業をしていました(私の目的には十分近いので、trig関数は省略し、すべてを2次元空間に単純化しました)。
function nearby_property_listings( $number = 5 ) {
global $client_location, $wpdb;
//sanitize public inputs
$lat = (float)$client_location['lat'];
$lon = (float)$client_location['lon'];
$sql = $wpdb->prepare( "SELECT *, ROUND( SQRT( ( ( ( Y(geolocation) - $lat) *
( Y(geolocation) - $lat) ) *
69.1 * 69.1) +
( ( X(geolocation) - $lon ) *
( X(geolocation) - $lon ) *
53 * 53 ) ) ) as distance
FROM {$wpdb->properties}
ORDER BY distance LIMIT %d", $number );
return $wpdb->get_results( $sql );
}
$ client_locationは、公共の地理IP検索サービスによって返された値です(私はgeoio.comを使用しましたが、同様のものが多数あります)。
それは扱いにくいかもしれませんが、それをテストするとき、それは一貫して0.4秒以内に80,000行のテーブルから最も近い5つの位置を返しました。
MySQLが提案されているDISTANCE関数を公開するまで、これは私が位置検索を実装するために見つけた最良の方法のように思えます。
編集: /この特定のテーブルのテーブル構造を追加します。その一連のプロパティリストなので、他のユースケースと似ている場合もそうでない場合もあります。
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `rh_properties` (
`listingId` int(10) unsigned NOT NULL,
`listingType` varchar(60) collate utf8_unicode_ci NOT NULL,
`propertyType` varchar(60) collate utf8_unicode_ci NOT NULL,
`status` varchar(20) collate utf8_unicode_ci NOT NULL,
`street` varchar(64) collate utf8_unicode_ci NOT NULL,
`city` varchar(24) collate utf8_unicode_ci NOT NULL,
`state` varchar(5) collate utf8_unicode_ci NOT NULL,
`Zip` decimal(5,0) unsigned zerofill NOT NULL,
`geolocation` point NOT NULL,
`county` varchar(64) collate utf8_unicode_ci NOT NULL,
`bedrooms` decimal(3,2) unsigned NOT NULL,
`bathrooms` decimal(3,2) unsigned NOT NULL,
`price` mediumint(8) unsigned NOT NULL,
`image_url` varchar(255) collate utf8_unicode_ci NOT NULL,
`description` mediumtext collate utf8_unicode_ci NOT NULL,
`link` varchar(255) collate utf8_unicode_ci NOT NULL,
PRIMARY KEY (`listingId`),
KEY `geolocation` (`geolocation`(25))
)
ここでの目的に関連するのはgeolocation
列だけです。それはx(lon)、y(lat)座標で構成されており、新しい値をデータベースにインポートする際にアドレスから調べます。
すべてのエンティティ間の距離を事前に計算するだけです。値をインデックスする機能を使用して、それをデータベーステーブルに単独で格納します。