Let’s 読書
最近本を乱買(こんな言葉ある?)してるなあ。
ゴールは偶然の産物ではない~FCバルセロナ流世界最強マネジメント~
もし高校野球の女子マネージャーがドラッカーの『マネジメント』を読んだら
ダービー!!―フットボール28都市の熱狂
サッカー「見るプロ」になれる!50問50答
日本科学技術大学教授上田次郎のどんと来い、超常現象2010
はやく読まなきゃ。
最近本を乱買(こんな言葉ある?)してるなあ。
ゴールは偶然の産物ではない~FCバルセロナ流世界最強マネジメント~
もし高校野球の女子マネージャーがドラッカーの『マネジメント』を読んだら
ダービー!!―フットボール28都市の熱狂
サッカー「見るプロ」になれる!50問50答
日本科学技術大学教授上田次郎のどんと来い、超常現象2010
はやく読まなきゃ。
ちょっと前にこれを食べました。
桃屋 辛そうで辛くない少し辛いラー油
めちゃくちゃ美味い。
ただ、予想以上に売れているらしく、品薄(品切れ?)状態が続いているらしい。
でも食べたい。
ということで、明日はこのレシピで作ってみようと思います。
サクサク美味しい食べるラー油【モモラー】
とりあえず、こんな感じでSQLを作って、テストデータを準備。
<?php
for($i=1; $i<=100000; $i++){
$sql = "INSERT INTO location_data VALUES(" . $i . ", point(" . rand(10000000, 999999999)/1000000 . ", " . rand(10000000, 999999999)/1000000 . "))";
}
?>
# create index idxloc on location_data using gist(circle(location, 0)); CREATE INDEX
# select * from location_data where circle(location, 0) @ circle(point(35.173161, 136.906845),32.435939) order by location <-> point(35.173161, 136.906845); id | location -------+------------------------ 69043 | (35.091225,140.067053) 95577 | (31.701982,137.488926) ... 85878 | (12.450013,160.012371) (343 rows)
# explain analyze select * from location_data
where circle(location, 0) @ circle(point(35.173161, 136.906845),3.243594)
order by location <-> point(35.173161, 136.906845);
QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Sort (cost=271.28..271.53 rows=100 width=20) (actual time=8.954..8.956 rows=1 loops=1)
Sort Key: ((location <-> '(35.173161,136.906845)'::point))
Sort Method: quicksort Memory: 17kB
-> Bitmap Heap Scan on location_data (cost=5.07..267.95 rows=100 width=20) (actual time=8.917..8.920 rows=1 loops=1)
Filter: (circle(location, 0::double precision) @ '<(35.173161,136.906845),3.243594>'::circle)
-> Bitmap Index Scan on idxloc (cost=0.00..5.04 rows=100 width=0) (actual time=8.861..8.861 rows=1 loops=1)
Index Cond: (circle(location, 0::double precision) @ '<(35.173161,136.906845),3.243594>'::circle)
Total runtime: 9.086 ms
(8 rows)
# drop index idxloc;
DROP INDEX
# explain analyze select * from location_data
where circle(location, 0) @ circle(point(35.173161, 136.906845),3.243594)
order by location <-> point(35.173161, 136.906845);
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Sort (cost=2092.57..2092.82 rows=100 width=20) (actual time=57.908..57.910 rows=1 loops=1)
Sort Key: ((location <-> '(35.173161,136.906845)'::point))
Sort Method: quicksort Memory: 17kB
-> Seq Scan on location_data (cost=0.00..2089.25 rows=100 width=20) (actual time=39.362..57.864 rows=1 loops=1)
Filter: (circle(location, 0::double precision) @ '<(35.173161,136.906845),3.243594>'::circle)
Total runtime: 58.133 ms
(6 rows)
PostGISがメジャー(なのか?)だけど、使わないやり方。
PostgreSQLのデータ型に、平面における座標点を扱う『point型』というのがある。
[使用例]
テーブル作成
===== # create table location_data (id integer, location point); =====
===== # insert into location_data (id, location) values(1, point(100, 200)); =====
===== # select * from location_data; id | location ----+----------- 1 | (100,200) 2 | (150,100) 3 | (200,200) (3 rows) =====
===== # select location[0] as x, location[1] as y from location_data; x | y -----+----- 100 | 200 150 | 100 200 | 200 (3 rows) =====
===== # select * from location_data \ where location @ box(point(150, 100),point(200,300)); id | location ----+----------- 2 | (150,100) 3 | (200,200) (2 rows) =====
===== # select * from location_data where location @ circle(point(200, 200),100); id | location ----+----------- 1 | (100,200) 3 | (200,200) (2 rows) =====
===== # select * from location_data where location @ circle(point(200, 200),100) order by location <-> point(200,200); id | location ----+----------- 3 | (200,200) 1 | (100,200) (2 rows) =====