Om je CouchDB 3.2.1 database te optimaliseren voor efficiënte geografische zoekopdrachten, vooral binnen een grote dataset, kun je de volgende aanbevelingen overwegen: 1. Structuur van je data: - Bewaar geografische coördinaten (bijvoorbeeld latitude en longitude) expliciet in je documenten. - Voeg eventueel een veld toe dat je locatie samenvat, zoals een geohash, om ruimte-indeling mogelijk te maken. 2. Indexering: - Maak gebruik van een gedocumenteerde geo-spatiale indexeringstool, zoals GeoCouch, een extension van CouchDB die ondersteuning biedt voor ruimtelijke zoekopdrachten via R-trees. - Aangezien je geen extra plugins gebruikt, overweeg dan om je data te structureren zodat je met reguliere MapReduce-indexen ruimtelijke zoekopdrachten kunt uitvoeren. Dit is minder efficiënt, maar mogelijk. 3. Alternatief: Geohash- of geospatialindexen: - Voer je coördinaten om naar geohash-codes met een geschikte precisie. - Indexeer deze geohash-velden in een view, zodat je snel locaties binnen een bepaald geohash-bereik kunt vinden. - Voor een zoek binnen 5 km kun je de geohash-bereiken bepalen die overeenkomen met die afstand, en vervolgens je query beperken tot die gebieden. 4. Query-optimalisatie: - Gebruik de geohash-bereiken om je zoekgebied te beperken, waardoor je minder documenten hoeft te scannen. - Implementeer een post-processing stap om de precieze afstand te berekenen nadat je de ruwe filter hebt toegepast. 5. Overweeg externe tools: - Voor complexe geografische zoekopdrachten kan het nuttig zijn om een aparte spatial database te gebruiken (bijvoorbeeld PostGIS) en de resultaten te integreren met CouchDB. 6. Hardware en configuratie: - Zorg voor voldoende RAM en snelle opslag om indexen snel te kunnen verwerken. - Overweeg het gebruik van sharding om de load te verdelen over meerdere knooppunten. 7. Alternatief: Gebruik van externe indexing services: - Combineer CouchDB met een gespecialiseerde geospatiale indexeringsdienst voor performant zoeken, en synchroniseer relevante data tussen systemen. Samenvattend: - Overweeg het gebruik van geohashes om je locatiegegevens te indexeren. - Maak een view die indexeert op geohash-bereiken. - Gebruik deze indexen om snel een subset van documenten te vinden die binnen je zoekradius liggen. - Voer daarna een precieze afstandsberekening uit op die subset. Door deze aanpak te volgen, kun je de prestaties van geografische zoekopdrachten aanzienlijk verbeteren en de zoekduur verminderen tot onder de 10 seconden, zelfs bij grote datasets.

Hier zijn concrete aanbevelingen om je CouchDB-database te optimaliseren voor geografische zoekopdrachten: ## Database Ontwerp ### 1. Documentstructuur ```json { "_id": "locatie_123", "type": "locatie", "naam": "Amsterdam Centrum", "geo": { "type": "Point", "coordinates": [4.897070, 52.377956] }, "categorie": "winkel", "metadata": {...} } ``` ### 2. Gebruik GeoJSON-formaat - Implementeer GeoJSON voor consistente coördinaatopslag - Gebruik `Point` voor individuele locaties - Gebruik `Polygon` voor gebieden (indien nodig) ## Indexering Strategie ### 1. Spatial Index met GeoCouch ```javascript // Map functie voor spatial index function(doc) { if (doc.geo && doc.geo.type === "Point") { emit({ type: "Point", coordinates: doc.geo.coordinates }, null); } } ``` ### 2. Gecombineerde Indexen ```javascript // Combinatie van locatie en categorie function(doc) { if (doc.geo && doc.geo.type === "Point" && doc.categorie) { emit([doc.categorie, doc.geo.coordinates[0], doc.geo.coordinates[1]], null); } } ``` ## Query Optimalisatie ### 1. Gebruik Bounding Box queries ```http GET /db/_design/geo/_spatial/points?bbox=4.8,52.3,5.0,52.4 ``` ### 2. Radius queries implementeren ```javascript // Design document voor radius search { "_id": "_design/geo", "spatial": { "points": "function(doc) { if (doc.geo) { emit(doc.geo, null); } }" } } ``` ## Prestatieverbeteringen ### 1. Database Partitioning - Verdeel data geografisch (bijv. per stad/regio) - Gebruik `_id` met geografische prefix: `"nl_amsterdam_locatie123"` ### 2. Incrementele Optimalisatie ```javascript // Pre-calculatie van geohash voor snellere filtering function(doc) { if (doc.geo) { var geohash = calculateGeohash(doc.geo.coordinates); emit(geohash, null); } } ``` ### 3. Batch Verwerking - Verwerk grote datasets in batches van 100-500 documenten - Gebruik bulk-operaties voor updates ## Aanbevolen Plugins en Tools ### 1. Installeer GeoCouch ```bash # Voeg GeoCouch toe aan je CouchDB installatie # Dit voegt native spatial indexen toe ``` ### 2. Alternatieve Benaderingen - **CouchDB 2.x+**: Gebruik Mango queries met spatial operators - **Externe index**: Overweeg Elasticsearch met geo-indexen voor complexe queries ## Query Performance Tips ### 1. Limiteer Resultaten ```http GET /db/_design/geo/_spatial/points?bbox=4.8,52.3,5.0,52.4&limit=100 ``` ### 2. Gebruik Paginatie - Implementeer `skip` en `limit` parameters - Gebruik `bookmark` voor consistente paginatie ### 3. Cache Strategie - Cache veelgebruikte zoekresultaten - Pre-cache populaire locaties ## Monitoring en Onderhoud ### 1. Performance Monitoring - Monitor query response times - Houd index grootte bij - Controleer geheugengebruik ### 2. Regelmatig Onderhoud - Compact database regelmatig - Optimaliseer indexen na grote updates - Verwijder oude/ongebruikte documenten ## Voorbeeld Implementatie ```javascript // Complete geo search implementatie { "_id": "_design/locations", "views": { "by_geohash": { "map": "function(doc) { if (doc.geo && doc.geo.coordinates) { var gh = geohash(doc.geo.coordinates); emit(gh, null); } }" } }, "spatial": { "points": "function(doc) { if (doc.geo) { emit(doc.geo, {name: doc.name, category: doc.category}); } }" } } ``` Door deze strategieën te implementeren, zou je querytijden moeten kunnen reduceren van 10+ seconden naar sub-second prestaties, zelfs met grote datasets. Begin met de spatial indexen en optimaliseer vervolgens gebaseerd op je specifieke gebruikspatronen.