我们将使用NestJs和Redis来进行演示。NestJs是一个用于构建服务器端应用程序的NodeJs框架。我们将在该项目的服务器端使用它。...安装其他依赖 安装以下依赖项： npm i typeorm @nestjs/typeorm dotenv @nestjs/cache-manager cache-manager cache-manager-redis-store...typeorm @nestjs/typeorm ：由于我们使用PostgreSQL，我们需要它作为我们的对象关系模型。 运行我们的服务器 运行下面的命令来启动我们的服务器。...在 src 文件夹内，创建一个名为 entities 的文件夹，并在其中创建一个文件 user.ts 。然后，在这个新文件中添加以下代码。...} from "@nestjs/typeorm"; import { Repository } from "typeorm"; export type TUser = { id?
在这篇文章中，向你展示是如何设置大部分 Nest.js 项目的，我们将在一个简单的 Node.js API 上工作，并使用 PostgreSQL 数据库作为数据存储，并围绕它设置一些工具，使开发更容易上手...让我们使用预构建的 NestJS-to-TypeORM 模块为我们的项目添加 TypeORM 支持。...您可以像这样添加所需的模块： npm install --save @nestjs/typeorm typeorm pg 配置管理 我们可以在 Nest.js 中配置 TypeORM 连接到哪个数据库服务器...因此，您在代码中更改了实体类， typeORM 会为你自动同步字段， 但是，一旦您的数据库中有实际数据，后期打算修改字段类型或其他操作时，TypeORM 将通过删除并重新创建数据库表来更改数据库，这意味着你极有可能丢失了表内的数据...您只需安装： npm install --save @nestjs/swagger swagger-ui-express 并在 main.ts 中添加这几行 // main.ts asyncfunction
文章目录 前情概要 在使用nodejs开发过程中，刚好碰到需要做一个小工具，需要用到数据库存储功能。而我又比较懒，一个小功能不想搞一个nodejs项目，又搞一个后端项目。...经过后端这么多年的脚手架工具熏陶，实在懒得写这些没营养的简单增删改查sql语句了。...比如mongodb如何映射复杂对象，关系型数据怎么弄级联删除之类的功能 使用总结 mysql、sqlite、mongodb3个数据库下都使用过，使用感觉虽然没有后端的orm那么强大，但是在nodejs领域内...Works in NodeJS, Browser, Ionic, Cordova and Electron platforms. remark： TypeORM is highly influenced...给国际友人点赞！
以目标点为圆心，半径为radius的圆内 的元素。...不是不可以实现： 在关系型数据库内存储每个地点的详细信息，Redis 内的 member 存储每个地点在关系型数据库中的主键 ID，查询到地点的 ID 后，再去取地点的详细信息来过滤。...2dsphere 索引支持查询在一个类地球的球面上进行几何计算，以GeoJSON对象或者普通坐标对的方式存储数据。...以下是一个典型的查询语句（查询跟目标点 3000米 内的地点名称和距离）： SELECT id, name, st_astext(loc), ST_Distance(loc, ST_GeographyFromText...参考：MySQL Blog - mysql对GIS空间数据的支持 总结 我以 126万 poi 数据进行了测试，查询范围 3km 内的点（最多取200条）。
: 返回两个给定位置之间的距离; GEOHASH: 返回一个或多个位置对象的Geohash表示; GEORADIUS: 以给定的经纬度为中心，返回目标集合中与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置对象...; GEORADIUSBYMEMBER: 以给定的位置对象为中心，返回与其距离不超过给定最大距离的所有位置对象。...进一步找出与中心点距离小于输入半径的对象，进行返回。 直接描述不太好理解，我们通过如下两张图在对算法进行简单的演示： ? ?...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M)) 其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
GEORADIUS：以给定的经纬度为中心，返回目标集合中与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置对象。...GEORADIUSBYMEMBER：以给定的位置对象为中心，返回与其距离不超过给定最大距离的所有位置对象。...进一步找出与中心点距离小于输入半径的对象，进行返回。 直接描述不太好理解，我们通过如下两张图再对算法进行简单的演示： ?...再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点（红点）。 算法分析 为什么要用这种算法策略进行查询，或者说这种策略的优势在哪，让我们以问答的方式进行分析说明。...其中 N 为指定半径范围内的位置元素数量，而 M 则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。 结合 Redis 本身基于内存的存储特性，在实际使用过程中有非常高的运行效率。
: 返回两个给定位置之间的距离; GEOHASH: 返回一个或多个位置对象的Geohash表示; GEORADIUS: 以给定的经纬度为中心，返回目标集合中与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置对象;...GEORADIUSBYMEMBER: 以给定的位置对象为中心，返回与其距离不超过给定最大距离的所有位置对象。...进一步找出与中心点距离小于输入半径的对象，进行返回。 直接描述不太好理解，我们通过如下两张图在对算法进行简单的演示： ? ?...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M))，其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
: 返回两个给定位置之间的距离; GEOHASH: 返回一个或多个位置对象的Geohash表示; GEORADIUS: 以给定的经纬度为中心，返回目标集合中与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置对象;...GEORADIUSBYMEMBER: 以给定的位置对象为中心，返回与其距离不超过给定最大距离的所有位置对象。...进一步找出与中心点距离小于输入半径的对象，进行返回。 直接描述不太好理解，我们通过如下两张图在对算法进行简单的演示： ? ?...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M)) 其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
: 返回两个给定位置之间的距离; GEOHASH: 返回一个或多个位置对象的Geohash表示; GEORADIUS: 以给定的经纬度为中心，返回目标集合中与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置对象;...GEORADIUSBYMEMBER: 以给定的位置对象为中心，返回与其距离不超过给定最大距离的所有位置对象。...进一步找出与中心点距离小于输入半径的对象，进行返回。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M)) 其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
: 返回两个给定位置之间的距离; GEOHASH: 返回一个或多个位置对象的Geohash表示; GEORADIUS: 以给定的经纬度为中心，返回目标集合中与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置对象;...GEORADIUSBYMEMBER: 以给定的位置对象为中心，返回与其距离不超过给定最大距离的所有位置对象。...进一步找出与中心点距离小于输入半径的对象，进行返回。 直接描述不太好理解，我们通过如下两张图在对算法进行简单的演示： ? georadius ?...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...并可推算出Redis中GEORADIUS查找附近的人功能，时间复杂度为：O(N+log(M))，其中N为指定半径范围内的位置元素数量，而M则是被九宫格圈住计算距离的元素的数量。
: 返回两个给定位置之间的距离; GEOHASH: 返回一个或多个位置对象的Geohash表示; GEORADIUS: 以给定的经纬度为中心，返回目标集合中与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置对象;...GEORADIUSBYMEMBER: 以给定的位置对象为中心，返回与其距离不超过给定最大距离的所有位置对象。...，返回目标集合中与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置对象。...进一步找出与中心点距离小于输入半径的对象，进行返回。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点
难抵极算法 难抵极（Pole of inaccessibility / PIA）[1]顾名思义，就是从海岸线出发大陆上最难到达的点。直观上来看就是陆地上距离海岸线最远的点（下图的红点）。...从几何角度看就是以形状内的各个点为圆心作圆，这些圆不能与边界（海岸线）相交，以难抵极为圆心的圆半径最大。要注意难抵极和 centroid几何中心不是一个概念。 ?...核心思路是迭代计算候选区域（经纬度），平均分成 21 * 21 个候选点，分别计算到海岸线的最大距离，然后以该点为中心，以 ? 比例缩小得到新的区域。...按照该有向距离排序，将网格加入优先级队列，同时计算该网格内的最大距离 max = dist + radius 其中radius = cell_size * sqrt(2) / 2 如果当前网格有向距离比之前最佳网格更大...return [bestCell.x, bestCell.y]; } 现在我们解决了给定多边形中找到锚点的问题，但是 GeoJSON 的 Polygon 要素可能由多个子多边形组成（下图中的空洞）
26.1 比较谓词 下列比较谓词，枚举了用于索引查询并在上面的示例中使用： eq (equal) neq (not equal) gt (greater than) gte (greater...textPrefix：如果字符串值以给定的查询字符串开头 textRegex：如果字符串值与给定的正则表达式完全匹配 textFuzzy：如果字符串值类似于给定的查询字符串（基于Levenshtein...编辑距离） 有关全文和字符串搜索的更多信息，请参见第24.1节“全文搜索”。...50km内的所有place g.E().has("place", geoWithin(Geoshape.circle(37.97, 23.72, 50))) // 4) Find all edges...26.6 地理位置数据类型 Geoshape数据类型支持 ：点，圆，框，线，多边形，多点，多线和多边形。 索引后端目前支持索引：点，圆，框，线，多边形，多点， 多线，多边形和几何集合。
1 比较谓词 下列比较谓词，枚举了用于索引查询并在上面的示例中使用： eq (equal) neq (not equal) gt (greater than) gte (greater...textPrefix：如果字符串值以给定的查询字符串开头 textRegex：如果字符串值与给定的正则表达式完全匹配 textFuzzy：如果字符串值类似于给定的查询字符串（基于Levenshtein...编辑距离） 有关全文和字符串搜索的更多信息，请参见第24.1节“全文搜索”。...50km内的所有place g.E().has("place", geoWithin(Geoshape.circle(37.97, 23.72, 50))) // 4) Find all edges...6 地理位置数据类型 Geoshape数据类型支持 ：点，圆，框，线，多边形，多点，多线和多边形。 索引后端目前支持索引：点，圆，框，线，多边形，多点， 多线，多边形和几何集合。
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