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Spring Boot 中 PGSQL 判断打卡点是否经过轨迹优化代码,循环查询物理表修改生成临时表,向临时表插入数据后再做ST_DWithin判断

时间:2024-07-02 20:56:47浏览次数:3  
标签:info temp 临时 car ST trajectory import 打卡

记录一下一个业务问题,流程是这样的,我现在有一个定时任务,5分钟执行一次,更新车辆打卡的情况。现在有20俩车,每辆车都分配了路线,每条路线都有打卡点,每个打卡点分配了不同的时间段,也就是说,一条路线可能有几百个打卡点,这几百个打卡点中每一个都分配了时间段,有可能是1个时间段,比如8:00 - 10:00这个时间段,要去打卡。也有可能有的打卡点分配了几个时间段,比如上午两个时间段,下午两个时间段。这个时候要去判断今天的打卡情况,只能先获取路线的打卡点,然后再获取单个打卡点下面的时间段,再进行判断操作。但是问题来了,之前的写法for循环去判断只针对少数打卡点,比如一条路线也就5 - 10个打卡点这样。但是现在打卡点数量过多,路线增加,以及每个打卡点都有打卡时间段,for循环操作数据库判断无比的慢,以及非常的消耗资源内存等。。但是判断是否经过打卡点这种必须要在sql里面执行判断,之所有必须在sql判断,因为pgsql提供的ST_DWithin函数就是判断是否在缓冲区范围经过打卡点的。。所以离不开sql判断。下面代码是for循环的操作,先循环出单条路线的打卡点,然后再根据打卡点的ID用stream流匹配打卡点的时间段,再循环每个时间段到sql里面进行判断。

在这里插入图片描述

sql语句判断是这样的

在这里插入图片描述

既然我们离不开sql语句判断,那就只能按照老套路,加索引这些。但是加索引提升了一点查询速度,持续的查询非常的消耗内存,导致项目运行的时候内存持续的猛增。一天时间涨了2G多,这明显很离谱。。。即使GC了,内存也无法得到释放。

在这里插入图片描述

咨询了部门里的老大哥,我问他我这种打卡点判断,能不能不走sql,他说不行的,这种必须走sql的,必须走pg的ST_DWithin函数判断。他给了我一个解决方案,让我先获取出当天的轨迹数据,也就是car_trajectory_info物理表的当天数据,每次定时任务执行的时候,先查出当天的轨迹数据,然后创建临时表,把当天的轨迹数据放到临时表里面,然后把之前的sql判断语句只查临时表,比如创建了一个临时表car_trajectory_info_temp,把原来的sql语句的物理表car_trajectory_info改成car_trajectory_info_temp,执行判断结束后在把临时表删除掉。这样下来,就不会走物理表了,直接走临时表做查询(这里记得在创建临时表的时候加上索引)

具体实现临时表操作如下:

测试类

package com.yutu.garden.task;

import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
import com.yutu.garden.entity.CarTrajectoryInfo;
import com.yutu.garden.mapper.gardens.CarTrajectoryInfoMapper;
import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

@Component
@EnableScheduling
public class ScheduledTasks01 {

	@Resource
	private CarTrajectoryInfoMapper carTrajectoryInfoMapper;

    // 第一个定时任务,每隔5秒执行一次
    @Async("taskExecutor")
    @Scheduled(cron = "*/10 * * * * *")
    @Transactional
    public void task() {

		//先查询出当天的轨迹数据,按照条件吧,如果还有条件,可以更加详细到某些指定的数据,比如说按车牌号条件筛选
		List<CarTrajectoryInfo> carTrajectoryInfoList = carTrajectoryInfoMapper.getToDayCarInfoList();

		//测试 创建临时表
		carTrajectoryInfoMapper.createTempTable();
		System.out.println("临时表创建成功");

		//递归向临时表中插入当天的数据(防止数据量过大引发IO异常)
		add(carTrajectoryInfoList,0L,500L);

        //查询临时表(在这里判断是否经过打卡点!)
        CarTrajectoryInfo carTrajectoryInfo = carTrajectoryInfoMapper.selectTempTable(必要的参数,这里只是测试);
		System.out.println("执行查询,如果为空,那就是没有经过打卡点,如果不为空那就是已经经过打卡点");
        System.out.println(carTrajectoryInfo);

		System.out.println("删除临时表");
		carTrajectoryInfoMapper.dropTempTable();

    }


	//递归插入(防止数据量过大引发IO异常)
	public void add (List<CarTrajectoryInfo> all,long start,long limit){
		//截取 从start开始截取 截取limit条
		List<CarTrajectoryInfo> collect = all.stream().skip(start).limit(limit).collect(Collectors.toList());
		if(CollUtil.isEmpty(collect)){
			return;
		}
		//批量插入数据的方法
		//保存车辆轨迹数据
		carTrajectoryInfoMapper.insertDataTempTable(collect);
		//递归 每次插入limit条数据
		add(all,start+limit,limit);
	}

}

mapper层

package com.yutu.garden.mapper.gardens;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.yutu.garden.entity.CarTrajectoryInfo;
import com.yutu.garden.vo.CarWarnInfoCqZtVo;
import com.yutu.garden.vo.CarWarnInfoZyInfoVo;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;

import java.time.LocalDate;
import java.util.Date;
import java.util.List;


@Mapper
public interface CarTrajectoryInfoMapper extends BaseMapper<CarTrajectoryInfo> {

	//获取当天轨迹数据
	List<CarTrajectoryInfo> getToDayCarInfoList();

	//批量插入数据
	void insertDataTempTable(@Param("carTrajectoryInfoList") List<CarTrajectoryInfo> carTrajectoryInfoList);

	//创建临时表
	void createTempTable();

	//使用临时表执行判断
	CarTrajectoryInfo selectTempTable(@Param("geom")String geom,
									  @Param("sRid")Integer sRid,
									  @Param("carNo")String carNo,
									  @Param("radius") Integer radius,
									  @Param("startTime") String startTime,
									  @Param("endTime") String endTime);

	//删除临时表
	void dropTempTable();

}

xml中sql语句

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.yutu.garden.mapper.gardens.CarTrajectoryInfoMapper">


    <select id="getToDayCarInfoList" resultType="com.yutu.garden.entity.CarTrajectoryInfo">
        select * from car_trajectory_info where DATE(upload_time) = CURRENT_DATE
    </select>


    <sql id="createTempTableSQL">
        CREATE TEMPORARY TABLE car_trajectory_info_temp (
          id int8 NOT NULL,
          car_no varchar(255),
          device_no varchar(255),
          lng float8,
          lat float8,
          speed float8,
          upload_time timestamp(6),
          distance float8,
          duration float8,
          today_distance float8,
          geom geometry,
          clean_area float8
        );
        CREATE INDEX car_trajectory_info_temp_car_no_idx ON car_trajectory_info_temp USING btree (car_no);
        CREATE UNIQUE INDEX car_trajectory_info_temp_id_uindex ON car_trajectory_info_temp USING btree (id);
        CREATE INDEX car_trajectory_info_temp_upload_time_idx ON car_trajectory_info_temp USING btree (upload_time);
        CREATE INDEX car_trajectory_info_temp_geom_idx ON car_trajectory_info_temp USING gist (geom);
    </sql>

    <update id="createTempTable">
        <include refid="createTempTableSQL"/>
    </update>

    <insert id="insertDataTempTable">
        INSERT INTO car_trajectory_info_temp
        (id,car_no, device_no, lng, lat, speed, upload_time, distance, duration, today_distance, geom, clean_area)
        VALUES
        <foreach collection="carTrajectoryInfoList" item="item" separator=",">
            (
            #{item.id},
            #{item.carNo},
            #{item.deviceNo},
            #{item.lng},
            #{item.lat},
            #{item.speed},
            #{item.uploadTime},
            #{item.distance},
            #{item.duration},
            #{item.todayDistance},
            st_geomfromtext(st_astext(#{item.geom}), 4326),
            #{item.cleanArea}
            )
        </foreach>
    </insert>

    <select id="selectTempTable" resultType="com.yutu.garden.entity.CarTrajectoryInfo">
        select
        id,upload_time,car_no
        from
        car_trajectory_info_temp
        where
        0=0
        <if test="geom != null and geom != ''">
            and ST_DWithin(geom, st_geomfromtext(st_astext(#{geom}), #{sRid}), #{radius},false)
        </if>
        <if test="carNo != null and carNo != ''">
            and car_no = #{carNo}
        </if>
        <if test="startTime != null and startTime != ''">
            and to_char(upload_time, 'HH24:MI:SS') &gt;= #{startTime}
        </if>
        <if test="endTime != null and endTime != ''">
            and to_char(upload_time, 'HH24:MI:SS') &lt;= #{endTime}
        </if>
        limit 1
    </select>

    <sql id="dropTempTableSQL">
        DROP TABLE IF EXISTS car_trajectory_info_temp;
    </sql>
    <update id="dropTempTable">
        <include refid="dropTempTableSQL"/>
    </update>

</mapper>

标签:info,temp,临时,car,ST,trajectory,import,打卡
From: https://blog.csdn.net/weixin_44912902/article/details/140135104

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