Реализация выборки, кэширования и отрисовки фотографий на карте

В данной статье я решил описать как была реализована функциональность выборки и отображения фотографий на определенном участке карты в нашем фото-сервисе.

Так как сейчас фотографий на нашем сервисе очень много и посылать запросы к БД при каждом изменении окна просмотра слишком ресурсозатратно, логично было разбить карту на участки, в которых хранилась бы информация об уже извлеченных данных. Эти участки по вполне понятным причинам имеют прямоугольную форму (хотя вариант с гексагональной сеткой тоже рассматривался).

Итак, в данной статье будут затронуты следующие проблемы:

1. Хранение и выборка фотографий из БД и помещение их в серверный кэш (SQL, C#, ASP.NET).
2. Загрузка необходимых фотографий на стороне клиента и помещение их в клиентский кэш (JavaScript).
3. Перерасчет фотографий, которые нужно скрыть или отобразить при каждом изменении окна просмотра (JavaScript).

Серверная часть

Были придуманы следующие способы выборки и хранения геоинформации в БД:

• Встроенных географические типы SQL Server.
• Обычная выборка с ограничениями.
• Использование дополнительной таблицы.

Далее эти способы будут рассмотрены подробно.

Встроенные геотипы

Как известно, в SQL Server 2008 появилась поддержка типов geography и geometry, которые позволяют задавать географическую (на сфере) и геометрическую (на плоскости) информацию, такие как точки, линии, многоугольники и т.д. И для того, чтобы получить все фотографии, заключенные прямоугольником с координатами (lngMin latMin) и (latMax lngMax), можно воспользоваться следующим запросом:

DECLARE @h geography;
DECLARE @p geography;
SET @rect = 
geography::STGeomFromText('POLYGON((lngMin latMin, lngMax latMin, lngMax latMax, lngMin latMax, lngMin latMin))', 4326);
SELECT TOP @cound id, image75Path, geoTag.Lat as Lat, geoTag.Long as Lng, popularity, width, height
FROM Photo WITH (INDEX(IX_Photo_geoTag))
WHERE @rect.STContains(geoTag) = 1
ORDER BY popularity DESC

Обратите внимание, что полигон обходится против часовой стрелке и используется пространственный индекс IX_Photo_geoTag, построенный по координатам (кстати, пространственные индексы также работают по принципу B-деревьев ).

Однако оказалось, что в Microsoft SQL Server 2008 пространственные индексы не работают в случае, если колонка с геотипами может принимать NULL значения, а также составной индекс не может содержать в себе колонку с типом geography, и этот вопрос был затронут на stackoverflow. Из-за этого производительность таких запросов (без индексов) становится очень низкой.

В качестве решения такой проблемы можно предложить следующее:

• Так как NULL значения использовать нельзя, то по-умолчанию в этой колонке находятся координаты (0 0), которую указывают на точку в Атлантическом океане недалеко от Африки (Оттуда начинается отсчет долготы и широты). Однако в этой точке, а также поблизости могут располагаться и реальные точки, а значит фотографии не на карте нужно как-то игнорировать. Если же изменить точку (0 0) на (0 90), то все будет гораздо лучше, потому что широта 90 указывает фактически на край карты, а значит при построении сетки исключать эту широту (т.е. строить до 89).
• Изменение версии SQL Server до 110 посредством команды

  ALTER DATABASE database_name SET COMPATIBILITY_LEVEL = 110

Несмотря на широкие возможности географических типов (а они позволяют производить не только такую простую выборку, указанную в примере выше, но и использовать расстояния, различные многоугольники), они не были использованы у нас в проекте.

Обычная выборка

Выборку фотографий из области, ограниченной координатами (lngMin latMin) и (latMax lngMax), несложно реализовать с помощью следующего запроса:

SELECT TOP @Count id, url, ...
FROM Photo
WHERE latitude > @latMin AND longitude > @lngMin AND latitude < @latMax AND longitude < @lngMax
ORDER BY popularity DESC

Стоит отметить, что для полей latitude и longitude в данном случае можно создавать любые индексы (в отличие от первого варианта), поскольку они являются обычными типами float. Однако в данной выборке присутствует 4 сравнения.

Использование дополнительной таблицы с кэшами

Наиболее оптимальное решение проблемы выборки фотографий из определенных областей заключается в создании дополнительной таблицы Zooms, которая хранила бы в себе строки, содержащие в себе хеши областей для каждого зума, как это отображено на рисунке ниже.

SQL запрос при этом приобретает следующий вид (zn — текущий уровень зума):

DECLARE @hash float;
SET @hash = (@latMin + 90) + (@lngMin + 180) * 180 + (@latMax + 90) * 64800 + (@lngMax + 180) * 11664000;
SELECT TOP @Count id, url, ...
FROM Photo WHERE id = (SELECT id FROM Zooms WHERE zn = @hash)

Недостатком такого подхода является то, что дополнительная таблица занимает дополнительное место в памяти.

Несмотря на достоинство последнего метода, на сервере был реализован второй вариант с обычной выборкой, так как и он показал вполне неплохую производительность.

Сохранение фотографий в кэш на сервер при многопоточном доступе

После того, как информация была извлечена из БД тем или иным образом, фотографии помещаются в серверный кэш следующим образом с использованием синхронизирующего объекта (для поддержки многопоточности):

private static object SyncObject = new object();
...
List<Photo> photos = (List<Photo>)CachedAreas[hash];
if (photos == null)
{
	// Использование блокировки для не того, чтобы не случилось ситуации извлечения и вставки в кэш более 1 раза.
	lock (SyncObject)
	{
		photos = (List<Photo>)CachedAreas[hash];
		if (photos == null)
		{
			photos = PhotoList.GetAllFromRect(latMin, lngMin, latMax, lngMax, count);
			// Добавление информации о фотографиях в кэш с временем хранения 2 минуты с высоким приоритетом хранения.
			CachedAreas.Add(hash, photos, null, DateTime.Now.AddSeconds(120), Cache.NoSlidingExpiration, CacheItemPriority.High, null);
		}
	}
}
// Дальнейшее использование CachedAreas[hash]

В данном разделе была описана серверная функциональность для выборки фотографий из БД и их сохранения в кэш. В следующем разделе будет описано то, что происходит на стороне клиента.

Клиентская часть

Для визуализации карты и фотографий на ней использовалось Googla Maps API. Для начала карту у пользователя нужно переместить в определенное подходящее место.

Инициализация карты

Существуют два способа определения области навигации при инициализации карты. Первый заключается определении текущей позиции с помощью HTML5, а второй — в использовании заранее определенных координат для всех регионов.

Определение местоположения с помощью HTML5

function detectRegion() {
	if (navigator.geolocation) {
		navigator.geolocation.getCurrentPosition(success);
	} else {
		map.setZoom(defaultZoom);
		map.setCenter(defaultPoint);
	}
}

function success(position) {
	...
	map.setZoom(defaultZoom);
	map.setCenter(new google.maps.LatLng(position.coords.latitude, position.coords.longitude));
}

Недостатком такого подхода является то, что не все браузеры поддерживают данную функцию HTML5, к тому же пользователь может не разрешать доступ к геоинформации на своем устройстве.

Определение местоположения с помощью информации с сервера

Инициализация карты производится в следующем участке исходного кода, в котором bounds — координаты региона (насленного пункта, области или страны), возращенные сервером. Определение приблизительного уровня зума определяется по алгоритму, приведенному в функции getZoomFromBounds (позаимствовано из stackoverflow).

var northEast = bounds.getNorthEast();
var southWest = bounds.getSouthWest();
var myOptions = {
	zoom: getZoomFromBounds(northEast, southWest),
	center: new google.maps.LatLng((northEast.lat() + southWest.lat()) / 2, (northEast.lng() + southWest.lng()) / 2),
	mapTypeId: google.maps.MapTypeId.ROADMAP,
	minZoom: 3,
	maxZoom: 19
}
map = new google.maps.Map(document.getElementById("map_canvas"), myOptions);

function getZoomFromBounds(ne, sw) {
    var GLOBE_WIDTH = 256; // a constant in Google's map projection
    var west = sw.lng();
    var east = ne.lng();
    var angle = east - west;
    if (angle < 0) {
      angle += 360;
    }
    return Math.round(Math.log($('#map_canvas').width() * 360 / angle / GLOBE_WIDTH) / Math.LN2);
}

Для агрегации всех координат границ для каждого региона использовался google geocoding api. (Хотя использование такой информации в оффлайне не является правомерным, кроме того там есть ограничение на 2500 запросов в день). Для каждого города, области и страны из нашей базы данных формировался запрос следующего типа, который возвращал искомые границы viewport и bounds (Они кстати различны только для больших областей, которые не могут полностью поместиться в окно просмотра). При этом если возвращался ответ с ошибкой, то использовались другие запросы, в котором комбинировалось написание на родном для этого региона языке или английском, убиралась часть {Населенный пункт} и т. д.

http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/xml?address={Страна},{Область/Штат},{Населенный пункт}&sensor=false

Например для такого запроса:
http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/xml?address=Россия, Ивановская%20область, Иваново&sensor=false

...
<location>
	<lat>56.9951313</lat>
	<lng>40.9796047</lng>
</location>
<location_type>APPROXIMATE</location_type>
<viewport>
	<southwest>
		<lat>56.9420231</lat>
		<lng>40.8765941</lng>
	</southwest>
	<northeast>
		<lat>57.0703221</lat>
		<lng>41.0876169</lng>
	</northeast>
</viewport>
<bounds>
<southwest>
	<lat>56.9420231</lat>
	<lng>40.8765941</lng>
</southwest>
<northeast>
	<lat>57.0703221</lat>
	<lng>41.0876169</lng>
</northeast>
</bounds>
...

Расчет прямоугольных областей с фотографиями, перекрывающихся текущим окном просмотра

Расчет размера кэширующих областей

Итак, как уже было отмечено ранее, все фотографии и на клиенте и на сервере кэшируются по прямоугольным областям, точкой отсчета которых является произвольная точка (в нашем случае точка с координатами (0, 0)), а размер вычисляется в зависимости от текущего уровня приближения (зума) следующим образом:

// Первоначальное окошко, при котором вычислялось initMapSizeLat и initMapSizeLng
var initDefaultDimX = 1000, var initDefaultDimY = 800;
// Текущее окно просмотра по умолчанию, которое зависит на размер областей.
var currentDefaultDimX = 1080, var currentDefaultDimY = 500;
var initMapSizeLat = 0.0003019; var initMapSizeLng = 0.00067055;
// Коэффициент уменьшения(увеличения) размера.
var initRatio = 0.75;

// Для вычисления этого размера наименьшей кэширующей области карта была приближена до максимального уровня зума
// Т.е. initMapSizeLat и initMapSizeLng были вычислены эмпирически.
var initZoomSize = new google.maps.Size(
initMapSizeLat / initDefaultDimX * currentDefaultDimX * initRatio,
initMapSizeLng / initDefaultDimY * currentDefaultDimY * initRatio);

// Все последующие размеры областей можно вычислить, основываясь только на наименьшей (путем умножения каждого размера на 2, потому что при увеличении уровня зума на 1, линейные размеры увеличиваются в 2 раза, а квадратичные - в 4).
function initZoomSizes() {
    zoomSizes = [];
    var coef = 1;
    for (var i = 21; i >= 0; i--) {
        zoomSizes[i] = new google.maps.Size(initZoomSize.width * coef, initZoomSize.height * coef);
        coef *= 2;
    }
}

Таким образом, на каждом уровне зума, размер прямоугольной области по площади составляет 0.75^2=0.5625 от текущего окна просмотра, если его ширина = 1080px и высота = 500px.

Пересчет видимых фотографий при изменении размеров окна просмотра с задержкой

Так как перерисовка всех фотографий на карте не очень быстрая операция (как будет показано позже), то решено было ее сделать с определенной задержкой после пользовательского ввода:

google.maps.event.addListener(map, 'bounds_changed', function () {
	if (boundsChangedInverval != undefined)
		clearInterval(boundsChangedInverval);
	
	var zoom = map.getZoom();
	boundsChangedInverval = setTimeout(function () {
		boundsChanged();
	}, prevZoom === zoom ? moveUpdateDelay : zoomUpdateDelay);
	
	prevZoom = zoom;
});

Расчет координат и хешей всех кэширующих областей, перекрывающихся с окном просмотра

Расчет координат и хешей всех прямоугольников, перекрывающих видимое окно с координатами (latMin, lngMin) и размерами, вычисленных по алгоритму, описанным ранее, производится следующим образом:

var s = zoomSizes[zoom];
var beginLat = Math.floor((latMin - initPoint.x) / s.width) * s.width + initPoint.x;
var beginLng = Math.floor((lngMin - initPoint.y) / s.height) * s.height + initPoint.y;
var lat = beginLat;
var lng = beginLng;

if (lngMax <= beginLng)
	beginLng = beginLng - 360;

while (lat <= maxlat) {
	lng = beginLng;
	while (lng <= maxLng) {
		// Координаты lat и normalizeLng(lng) являются координатами перекрывающихся прямоугольников.
		// Нормализация долготы используется из-за того, что правая граница может быть больше чем 180 или левая меньше чем -180.
		loadIfNeeded(lat, normalizeLng(lng));
		lng += s.height;
	}
	lat += s.width;
}

function  normalizeLng(lng)
{
	var rtn = lng % 360;
        if (rtn <= 0)
            rtn += 360;
        if (rtn > 180)
            rtn -= 360;
        return rtn;
}

Затем для каждой области вызывается следующая функция, которая посылает запрос к серверу при необходимости. Формула расчета хеша возвращает уникальное значение для каждой области, потому что точка отсчета и размеры фиксированы.

function loadIfNeeded(lat, lng) {
	var hash = calculateHash(lat, lng, zoom);
	if (!(hash in items)) {
		// Сделать запрос к БД и занести данную ячейку в клиентский кэш.
	} else {
		// Не производить никаких действий.
	}
}

function calculateHash(lat, lng, zoom) {
	// lat: [-90..90]
	// lng: [-180..180]
	return (lat + 90) + ((lng + 180) * 180) + (zoom * 64800);
}

Перерисовка отображаемых фотографий (маркеров)

После того, как все фотографии загружены или извлечены из кэша, часть из них нужно перерисовать. При большом скоплении фотографий в одном месте, часть из них желательно нужно скрывать, однако становится непонятно, сколько именно фотографий располагается в данном месте. Для решения этой проблемы было решено сделать поддержку двух типов маркеров: маркеры, отображающие фотографии и маркеры, отображающие, что в данном месте есть фотографии. Также если все маркеры скрывать при изменении границ, а потом заново их отображать, то будет заметно мерцание. Для решения вышеописанных проблем был разработан следующий алгоритм:

• Извлечение всех видимых фотографий из клиентского кэша в массив visMarks. Расчет данных областей с фотографиями был описаны выше.
• Сортировка полученных маркеров по популярности.
• Определение перекрывающихся маркеров с использованием markerSize, smallMarkerSize, minPhotoDistRatio и функции pixelDistance.
• Создание массивов из больших маркеров с количеством maxBigVisPhotosCount и маленьких с количеством maxSmlVisPhotosCount.
• Определение старых маркеров, которые нужно скрыть и занесение их в smlMarksToHide и bigMarksToHide c помощью refreshMarkerArrays
• Обновление видимости и индекса глубины (zIndex) для новых маркеров, которых нужно отобразить с помощью updateMarkersVis
• Добавление фотографий, которые стали видимыми в текущий момент времени в ленту сверху с помощью addPhotoToRibbon

function redraw() {
    isRedrawing = true;

    var visMarker;
    var visMarks = [];
    var visBigMarks2;
    var visSmlMarks2;
    var bigMarksToHide = [];
    var smlMarksToHide = [];

    var photo;
    var i, j;

    var bounds = map.getBounds();
    var northEast = bounds.getNorthEast();
    var southWest = bounds.getSouthWest();
    var latMin = southWest.lat();
    var lngMin = southWest.lng();
    var latMax = northEast.lat();
    var lngMax = northEast.lng();
    var ratio = (latMax - latMin) / $("#map_canvas").height();

    var zoom = map.getZoom();
    visMarks = [];
    var k = 0;

    var s = zoomSizes[zoom];
    var beginLat = Math.floor((latMin - initPoint.x) / s.width) * s.width + initPoint.x;
    var beginLng = Math.floor((lngMin - initPoint.y) / s.height) * s.height + initPoint.y;
    var lat = beginLat;
    var lng = beginLng;

    i = 0;
    if (lngMax <= beginLng)
        beginLng = beginLng - 360;

    // Извлечение всех видимых маркеров.
    while (lat <= latMax) {
        lng = beginLng;
        while (lng <= lngMax) {
            var hash = calcHash(lat, normLng(lng), zoom);
            if (!(hash in curItems)) {
            }
            else {
                var item = curItems[hash];
                for (photo in item.photos) {
                    if (bounds.contains(item.photos[photo].latLng)) {
                        visMarks[i] = item.photos[photo];
                        visMarks[i].overlapCount = 0;
                        i++;
                    }
                }
            }
            k++;
            lng += s.height;
        }
        lat += s.width;
    }

    // Сортировка маркеров по популярности.
    visMarks.sort(function (a, b) {
        if (b.priority !== a.priority) {
            return b.priority - a.priority;
        } else if (b.popularity !== a.popularity) {
            return b.popularity - a.popularity;
        } else {
            return b.id - a.id;
        }
    });

    // Определение перекрывающихся маркеров и маркеров, превышающих определенное заданное количество.
    var curInd;
    var contains;
    var contains2;
    var dist;
    visBigMarks2 = [];
    visSmlMarks2 = [];
    for (i = 0; i < visMarks.length; i++) {
        contains = false;
        contains2 = false;
        visMarker = visMarks[i];

        for (j = 0; j < visBigMarks2.length; j++) {
            dist = pixelDistance(visMarker.latLng, visBigMarks2[j].latLng, zoom);
            if (dist <= markerSize * minPhotoDistRatio) {
                contains = true;
                if (contains && contains2)
                    break;
            }
            if (dist <= (markerSize + smallMarkerSize) / 2) {
                contains2 = true;
                if (contains && contains2)
                    break;
            }
        }

        if (!contains) {
            if (visBigMarks2.length < maxBigVisPhotosCount) {
                smlMarksToHide[smlMarksToHide.length] = visMarker;
                visBigMarks2[visBigMarks2.length] = visMarker;
            }
        } else {
            bigMarksToHide[bigMarksToHide.length] = visMarker;
            if (!contains2 && visSmlMarks2.length < maxSmlVisPhotosCount) {
                visSmlMarks2[visSmlMarks2.length] = visMarker;
            } else {
                visBigMarks2[j].overlapCount++;
            }
        }
    }

    // Занесение маркеров, которые нужно скрыть в smlMarksToHide и bigMarksToHide соответственно.
    refreshMarkerArrays(visibleSmallMarkers, visSmlMarks2, smlMarksToHide);
    refreshMarkerArrays(visibleBigMarkers, visBigMarks2, bigMarksToHide);
    
    // Сокрытие невидимых и отображение видимых маркеров с изменение zIndex.
    var curZInd = maxBigVisPhotosCount + 1;
    curZInd = updateMarkersVis(visBigMarks2, bigMarksToHide, true, curZInd);
    curZInd = 0;
    curZInd = updateMarkersVis(visSmlMarks2, smlMarksToHide, false, curZInd);

    visibleBigMarkers = visBigMarks2;
    visibleSmallMarkers = visSmlMarks2;
    
    // Добавление видимых фотографий в ленту.
    trPhotosOnMap.innerHTML = '';
    for (var marker in visBigMarks2) {
        addPhotoToRibbon(visBigMarks2[marker]);
    }

    isRedrawing = false;
}

function refreshMarkerArrays(oldArr, newArr, toHide) {
    for (var j = 0; j < oldArr.length; j++) {
        contains = false;
        var visMarker = oldArr[j];
        for (i = 0; i < newArr.length; i++) {
            if (newArr[i].id === visMarker.id) {
                contains = true;
                break;
            }
        }
        if (!contains) {
            toHide[toHide.length] = visMarker;
        }
    }
}

function updateMarkersVis(showArr, hideArr, big, curZInd) {
    var marker;
    var bounds = map.getBounds();

    for (var i = 0; i < showArr.length; i++) {
        var photo = showArr[i];
        if (big) {
            marker = photo.bigMarker;
            $('#divOvlpCount' + photo.id).html(photo.overlapCount);
        } else {
            marker = photo.smlMarker;
        }
        marker.setZIndex(++curZInd);
        if (marker.getMap() === null) {
            marker.setMap(map);
        }
    }

    for (i = 0; i < hideArr.length; i++) {
        marker = big ? hideArr[i].bigMarker : hideArr[i].smlMarker;
        if (marker.getMap() !== null) {
            marker.setMap(null);
            marker.setZIndex(0);
            if (!bounds.contains(hideArr[i].latLng))
                hideArr[i].priority = 0;
        }
    }

    return curZInd;
}

function addPhotoToRibbon(marker) {
    var td = createColumn(marker);

    if (isLatLngValid(marker.latLng)) {
        trPhotosOnMap.appendChild(td);
    } else {
        trPhotosNotOnMap.appendChild(td);
        if (photoViewMode == 'user') {
            var img = $("#photo" + marker.id).children()[0];
            $('#photo' + marker.id).draggable({
                helper: 'clone',
                appendTo: $('#map_canvas'),
                stop: function (e) {
                    var mapBoundingRect = document.getElementById("map_canvas").getBoundingClientRect();
                    var point = new google.maps.Point(e.pageX - mapBoundingRect.left, e.pageY - mapBoundingRect.top);
                    
                    var latLng = overlay.getProjection().fromContainerPixelToLatLng(point);
                    marker.latLng = latLng;
                    marker.priority = ++curPriority;
                    placeMarker(marker);
                },
                containment: 'parent',
                distance: 5
            });
        }
    }
}

Расстояние между двумя точками на карте в пикселях.

Используется при перерасчете видимых маркеров и вычисляется следующим образом. Данная функция тоже была найдена на просторах stackoverflow.

var Offset = 268435456;
var Radius = 85445659.4471;

function pixelDistance(latLng1, latLng2, zoom) {
    var x1 = lonToX(latLng1.lng());
    var y1 = latToY(latLng1.lat());
    var x2 = lonToX(latLng2.lng());
    var y2 = latToY(latLng2.lat());
    return Math.sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2)) >> (21 - zoom);
}

function lonToX(lng) {
    return Math.round(Offset + Radius * lng * Math.PI / 180);
}

function latToY(lat) {
    return Math.round(Offset - Radius * Math.log((1 + Math.sin(lat * Math.PI / 180)) / (1 - Math.sin(lat * Math.PI / 180))) / 2);
}

Для стилизации маркеров (чтобы они выглядели как кружки с фотографиями как вконтакте) использовался плагин richmarker с добавление произвольного стиля элементу div.

Посмотреть как работает разработанная функциональность можно например по данной ссылке: http://gfranq.com/vlada#map

Если данный топик оказался интересным или полезным для вас, то в следующей статья я постараюсь описать еще что-нибудь из работы нашего сервиса, новой функциональности и т.д.

Автор: KvanTTT

Источник