C# 如何构建涉及大量地理位置计算的应用程序？
我正在尝试创建一个简单的社交网络应用程序，从后端开始 应用程序说明 当用户打开应用程序时，将根据其地理位置、年龄和性别显示用户列表 一个用户已被查看，他将不再显示 技术 我正在使用Azure CosmosDB（MongoDB实现）和Azure Redis缓存来存储文档 我处理问题的方法 我将所有用户数据库保存在cosmosdb中。我根据地理坐标、年龄和性别偏好过滤器查询用户ID，并将结果限制为5000 我还应用了一个以上的过滤器，这是如果一个用户已经被视为过滤器。我正在维护一个集合，其中每个用户查看的所有用户ID都将保存为文档 这是我第一次从cosmosdb获得5000个id，并将4950放入redis缓存（有一个过期时间）。使用剩余的50个ID，我将从cosmosdb获取用户，并将其作为api调用的响应返回。对于后续调用，我从redis缓存中获取下50个ID，并获取这些用户并作为响应返回 我面临的问题 获取5000个用户是一个耗时的步骤，因为它涉及地理位置计算和其他过滤。我创建了一个示例用户数据库，在100英里半径范围内有近200万用户，根据我的偏好，即年龄和性别，如果我没有应用5000个限制，我将获得100000个用户。 这样做大约需要25秒 应用5000限制将仅在最初运行查询1-1.5秒。当用户被浏览时购买，即不在（$nin）时，过滤器将排除最终会增加的5000个ID。从缓存中获取所需的时间很快，但当缓存耗尽或过期时，我们必须点击cosmos db查询5000多个用户，这将需要更多的时间，因为他已经查看的用户不断增加 统计数据 时间格式以小时：分钟：秒为单位。 它只是为了性能统计而执行的。实际的Api请求每次将提供50个用户（大部分时间来自缓存） 第一次 获得5000场比赛的时间是00:00:01.22 设置已查看ID的时间为00:00:00.06 第二次 获得5000场比赛的时间是00:00:02.49 设置已查看ID的时间为00:00:00.67 : : 第十五次 获得5000场比赛的时间是00:00:23.05 设置已查看ID的时间为00:00:09.23 问题 如何改进体系结构以获得更好的性能？Uber、Tinder等涉及用户地理位置计算的应用程序如何构建其应用程序？有没有更好的方法来建模问题或数据C# 如何构建涉及大量地理位置计算的应用程序？,c#,mongodb,redis,azure-cosmosdb,asp.net-core-webapi,C#,Mongodb,Redis,Azure Cosmosdb,Asp.net Core Webapi,我正在尝试创建一个简单的社交网络应用程序，从后端开始 应用程序说明 当用户打开应用程序时，将根据其地理位置、年龄和性别显示用户列表 一个用户已被查看，他将不再显示 技术 我正在使用Azure CosmosDB（MongoDB实现）和Azure Redis缓存来存储文档 我处理问题的方法 我将所有用户数据库保存在cosmosdb中。我根据地理坐标、年龄和性别偏好过滤器查询用户ID，并将结果限制为5000 我还应用了一个以上的过滤器，这是如果一个用户已经被视为过滤器。我正在维护一个集合，其中每个用户
任何帮助都将不胜感激。谢谢。200万用户就足够了，您需要开始使用一个好的索引策略来进行数据库查询。地理查询提供了一个独特的索引问题，因为它们是对两个相关变量（即经度和纬度）的搜索 这篇文章很好地描述了MicrosoftSQLServer是如何完成其任务的，同时也很好地概括了索引问题
虽然我个人没有使用过它，但CosmoDB现在似乎也对此有一些支持。请参阅和。200万用户就足够了，您需要开始使用一个好的索引策略来进行数据库查询。地理查询提供了一个独特的索引问题，因为它们是对两个相关变量（即经度和纬度）的搜索 这篇文章很好地描述了MicrosoftSQLServer是如何完成其任务的，同时也很好地概括了索引问题
虽然我个人没有使用过它，但CosmoDB现在似乎也对此有一些支持。请参见和。我要做的第一件事是稍微重新考虑您的期望值-如果附近没有匹配项（或即使有匹配项），只需查找50或5000（或任意n个）最近的项可能需要较长的搜索时间，但如果您的数据库已正确索引，您可以在某个点的半径r内非常高效地搜索，然后按距离对结果进行排序。如果你有或期望有大量的坐标，我建议你做几次，换言之，搜索100米范围内的所有比赛，按距离排序，然后如果你需要更多，搜索500米范围内的所有比赛，排除你已经看到的比赛，等等，最多10公里或25公里，或者你的应用程序要求的任何比赛
MongoDB有一个可用于地理空间坐标（基本上是一个划分为B+树的世界地图）。允许您指定最小和最大距离，并默认按距离排序，因此对于这种基于距离的分层搜索非常方便。但是，如果尚未将坐标（在DB和查询中）格式化为GeoJSON点对象，则必须将其格式化为GeoJSON点对象 我要做的第一件事是稍微重新考虑一下您的期望值-如果附近没有匹配项（或即使有匹配项），只需查找50或5000（或任意n个）最近的项目可能需要很长的搜索时间，但如果您的数据库正确索引，您可以在点的半径r内非常高效地搜索，然后按距离对结果进行排序。如果你有或期望有大量的坐标，我建议你做几次，换言之，搜索100米范围内的所有比赛，按距离排序，然后如果你需要更多，搜索500米范围内的所有比赛，排除你已经看到的比赛，等等，最多10公里或25公里，或者你的应用程序要求的任何比赛 MongoDB有一个可用于地理空间坐标（基本上是一个划分为B+树的世界地图）。允许您指定最小值和最大值