Планирование против реальности: наш опыт сбора данных из базы данных Google Maps 🗺️ РАЗОБЛАЧЕНО |... скачать в хорошем качестве

Планирование против реальности: наш опыт сбора данных из базы данных Google Maps 🗺️ РАЗОБЛАЧЕНО |...

Краткое содержание В этом видео задокументировано обсуждение командой разработки инструментов для сбора данных из Google Maps и необходимости перехода от хранения данных в виде плоских файлов к полноценной структуре базы данных. В разговоре рассматриваются используемые инструменты для извлечения данных о местах и ​​отзывах из Google Maps, возникшие проблемы и планы по улучшению организации данных с помощью реляционной базы данных. Ключевые моменты *[00:00:00] - Демонстрация инструментов и сбор данных* • Команда демонстрирует инструменты для сбора данных из Google Maps, которые извлекают данные об авторах отзывов и местах с помощью WebView2 и вызовов API. • В настоящее время инструменты выводят данные в файлы TSV/JSON для удобного просмотра, но создают проблемы управления данными в разных местах. • Успешно извлекает скрытые идентификаторы мест из веб-страниц с помощью функций JavaScript с поддержкой ИИ. • API предоставляет пять наиболее «релевантных» отзывов для каждого местоположения, а также метаданные об авторах отзывов и информацию о местах. *[00:07:40] - Проблемы структуры данных и философия планирования* • Обсуждение выявляет сложность системы категоризации мест Google — местоположения могут иметь несколько динамически присваиваемых типов. • Команда обсуждает подходы «планирование» и «исследование», приходя к выводу, что данные из реального мира часто выявляют неожиданные закономерности. • Текущий подход с использованием плоских файлов становится громоздким при управлении несколькими инструментами и наборами данных в разных географических областях. • Признание необходимости правильной структуры базы данных для обработки реляционных данных между местами, авторами отзывов и обзоры *[00:15:19] - Архитектура базы данных и уникальные идентификаторы* • Google предоставляет уникальные идентификаторы как для мест, так и для рецензентов, упрощая структуру ключей базы данных • Команда изучает данные о геолокации рецензентов и то, как Google Maps фокусируется на моделях активности рецензентов • Обсуждение вопроса о том, отражают ли данные о местоположении рецензента местоположение места, а не его текущее положение во время отправки отзыва • Планирование единой базы данных для обслуживания нескольких интерфейсов инструментов с сохранением связей между данными *[00:22:00] - Представления базы данных и оптимизация производительности* • Подробное объяснение различий между таблицами и представлениями базы данных, с акцентом на хранение необработанных данных в таблицах • Представления выполняют вычисления и объединения для представления данных в удобных для программы форматах без необходимости обработки на уровне приложения • Критически важный аспект производительности для разработки AutoHotkey - представления базы данных исключают дорогостоящие циклы на уровне приложения • Рекомендация структурировать таблицы для больших, нормализованных данных, а не для широких плоских файлов, чтобы оптимизировать хранение и производительность запросов Краткое резюме Команда успешно разработала функциональные инструменты для сбора данных из Google Maps, но осознала необходимость правильной архитектуры базы данных для Эффективное управление растущими массивами данных. Их подход, при котором сначала создавалась база данных, а затем планировалась, позволил получить важные сведения о структуре данных, которые не были бы очевидны при использовании только теоретического планирования, что привело к принятию обоснованных решений о проектировании реляционных баз данных и стратегиях оптимизации производительности.