快递员订单管理与调度管理系统的设计

Question

我正在研究开发一个订单管理系统和订单发送给快递员，这是一个个人项目，以学习为目的。

关于送货员的一些要点，他们是骑自行车的，他们在街上，移动，想象一些像Uber司机一样的东西，所以有必要接收到他们的地理位置，最大的差别是10。

然后，创建一个订单来收集地理位置"40.414449537495564，-79.98827788162178"，一个细节，有可能在同一个地理位置上有N个命令。

运送订单的规则很简单，最接近的送货人将收到取货和送货的订单。

假设系统将管理来自世界各地的订单和送货员，因此系统需要能够管理所有这些信息，并且非常快，因此，当订单创建时，我需要最快的方法来识别在半径最大为2km (120万)范围内与订单最接近的送货人。

我对地理空间(或支持的)数据库做了一些研究，如PostGIS、H3等。使用PostGIS，在创建10万份订单和50万名托运人时，我在识别接近订单的发货人方面出现了严重的性能损失。另一个关键点是，随着快递员的移动，数据库更新需要非常快，当我试图更新数据库时，在一个只包含信使ID +他的地理位置的表中，从许多快递员到同一时间，更新花费了很长时间，为此，我以多线程的方式进行了测试，数据库在服务器上与我的计算机分离，在配置良好的机器上运行。我试过使用不同的索引，比如k树。

我考虑过使用“内存中的数据库”，但由于我考虑在Kubernet的N个吊舱上运行该系统，它不起作用。

至于H3，这是我发现的最有趣的东西，但我无法确定如何将它与我正在研究创建的这个系统一起使用。

所以我想要的是如何更好地开发这个系统，技术，数据结构，简而言之，如何更好地架构这个系统，包括数据库，快速访问的REDIS等等。

谢谢！！

Answer 1

你们没有50万名托运人和10万份订单。不要为你不会遇到的情况进行优化。如果你把真实的数字放进去，你的表现可能会很好。

更重要的是，考虑好的算法来调度发货人，因为您的简单规则是行不通的。