不同数据库设计的性能(Google Places API)

Question

我想知道哪种数据库设计更有效率。在此之前，我的场景是我想使用google places api进行搜索。API将返回给我城市，州，国家和我有与这些数据有关系的列表。

在列表和位置之间将有多对多

第一次尝试：

Location Table

-id

-city

-states

-country

例如：

City |  States | Country

A  |  B  | C

D  |  B  | C

E  |  F  | G

当我搜索google API并返回给我响应时，我将检查表格并搜索城市、州和国家列。因此，这3列将被编入索引。

第二次尝试：

Location Table

-id

-parent_id

-name

所以，这就像是层级结构。因此，基本上，如果我试图搜索列表，如果它是国家，我将不得不查询孩子(州)，然后从子列表，我需要再次查询，以获得特定的孩子(城市)，以获得所有列表，我认为这将包括更多的查询涉及？

那么，当数据增长时，搜索表的最佳数据库设计是什么？在使用Google Places API时有什么建议的数据库设计吗？

Answer 1

我以前遇到过这个问题，并尝试了许多选项，其中对我最有效的一个是制作三个表:城市、区域和国家。

countries [id,name]
zones [id,country_id,name]
cities[id,country_id,zone_id,name]

首先查询Countries表(只有190行，非常快)

SELECT id FROM countries WHERE name LIKE 'Spain';

之后，您可以使用country_id查询区域表，以限制比较的字符串数。

SELECT id FROM zones WHERE country_id = {Your country id} AND name LIKE 'Leon';

最后，查询城市

SELECT name FROM cities WHERE country_id = {Your country id} AND zone_id = {Your zone id} AND name LIKE 'Villabúrbula';

Answer 2

如何在表中进行搜索？您是否从API中获取国家/地区、城市和州/地区，然后只查找列表？请把你的问题说清楚一点。

由于城市和城镇的总体数量相当有限(在美国大约有30K？)，我将非常简单地结合

位置表

-id
-city
-states
-country

使用index (country, states, city)和mysql查询缓存：

select SQL_CACHE group_concat(id) from location where country={country} and states={states} and city={city}

Answer 3

在我看来，您可以继续使用您的数据模型，并尝试主要使用索引来优化您的数据，正如您所知道的，数据库查询性能优化并不局限于索引，甚至有公司专门为其数据库的优化任务雇用工程师。对于索引，它取决于您的sql查询，所以下面是一个如何选择索引的图表：

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你可以找到最初的帖子here，它提供了一些关于SQL性能优化和查询数据库的最佳实践的很好的技巧，因为很难提到所有的优化技巧，所以我建议你使用这个link。