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公交查询系统数据库设计与公交线路优化实战指南

admin
行业动态
2025-04-15
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公交查询系统数据库采用关系模型设计，包含线路、站点、车辆、班次等核心表结构，通过外键关联实现多对多关系映射，集成时刻表、实时定位及换乘算法，通过空间索引优化地理查询效率，支持用户历史记录存储，采用读写分离架构保障高并发场景下的响应性能。

核心数据模型设计

采用三范式基础模型，通过实体关系图（ER Diagram）建立以下核心实体：

线路表（Routes）
- 线路ID（主键）
- 线路编号（如「B1路」）
- 运营时间（首末班车）
- 方向标识（上行/下行）
- 所属公司（关联运营企业表）
站点表（Stations）
- 站点ID（主键）
- 站点名称（带行政区划，如「杭州西湖区龙翔桥站」）
- 地理坐标（WGS84经纬度）
- 站点类型（普通站/换乘站/枢纽站）
线路-站点关联表（Route_Stations）
- 关联ID（主键）
- 线路ID（外键）
- 站点ID（外键）
- 站点顺序（线路中的排列次序）
- 预计到达时间（基准值，单位：秒）
车辆表（Vehicles）
- 车辆ID（主键）
- 车牌号
- 车型（纯电动/混合动力）
- 载客量
- 实时状态（行驶中/停运）
车辆实时位置表（Vehicle_Positions）
- 记录ID（自增主键）
- 车辆ID（外键）
- 定位时间（UNIX时间戳）
- 行驶速度（km/h）
- 经纬度坐标

关键表结构示例

CREATE TABLE Routes (
  route_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  route_code VARCHAR(20) NOT NULL UNIQUE,
  start_time TIME NOT NULL,
  end_time TIME NOT NULL,
  direction ENUM('up','down') NOT NULL,
  company_id INT REFERENCES Companies(company_id)
);
CREATE TABLE Vehicle_Positions (
  position_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  vehicle_id INT NOT NULL,
  timestamp BIGINT NOT NULL,
  latitude DECIMAL(10,8) NOT NULL,
  longitude DECIMAL(11,8) NOT NULL,
  speed SMALLINT UNSIGNED,
  INDEX idx_vehicle_time (vehicle_id, timestamp)
);

性能优化策略

空间索引：对站点坐标字段建立R-Tree索引，加速地理围栏查询
```
ALTER TABLE Stations ADD SPATIAL INDEX(location);
```
读写分离：实时位置表采用时序数据库（如InfluxDB）分库存储
缓存机制：静态数据（线路、站点）使用Redis缓存，设置TTL为6小时