Giới thiệu

Chào các bạn, tôi đang bắt tay vào một dự án mà tôi đam mê: một ứng dụng web giúp mọi người tìm kiếm các pandal Durga Puja tại Kolkata. Tôi chia sẻ hành trình của mình trong quá trình xây dựng ứng dụng này với hashtag #buildinpublic.

1. Khó Khăn Về Dữ Liệu

Khó khăn đầu tiên tôi gặp phải là dữ liệu. Sau khi dành cả ngày lục lọi trên Reddit, tôi đã tổng hợp được danh sách khoảng 100 địa điểm pandal độc đáo. Điều này sau đó đã dẫn đến vài giờ làm sạch dữ liệu.

Thực Hành Tốt Nhất

Luôn xác thực dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được là chính xác và đáng tin cậy.
Sử dụng định dạng chuẩn: Sử dụng định dạng JSON hoặc CSV để dễ dàng xử lý và lưu trữ dữ liệu.

2. Chi Phí Geocoding

Để làm cho dữ liệu hữu ích, tôi cần tọa độ. Tôi đã sử dụng API Geocoding của Google Maps, điều này khá đơn giản. Một điểm cần lưu ý cho các lập trình viên độc lập: nó yêu cầu một khoản phí kích hoạt ₹1000, đây là điều cần phải dự trù.

Lưu Ý Quan Trọng

Theo dõi chi phí: Hãy theo dõi chi phí sử dụng API để không vượt quá ngân sách dự kiến.
Tìm kiếm các giải pháp thay thế miễn phí: Có nhiều API Geocoding miễn phí có thể sử dụng trong giai đoạn phát triển.

3. Backend Với Spring Boot & Supabase

Tôi đã chọn Supabase cho cơ sở dữ liệu và Spring Boot cho backend. Lược đồ cơ sở dữ liệu đơn giản như sau:

clusters (để nhóm các pandal theo khu vực như Bắc/Nam)
pandals (bao gồm tên, lat, lon, v.v.)

Tôi đã nhanh chóng thiết lập cấu trúc MVC tiêu chuẩn: Entities, Repositories, Services và Controllers.

Cấu Trúc Cơ Sở Dữ Liệu

java Copy

@Entity
public class Pandal {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String name;
    private double latitude;
    private double longitude;
    // getters and setters
}

4. Lỗi Không Thể Tránh & Tính Năng Hay

Khi thử nghiệm các API đầu tiên của tôi trong Postman, tôi đã gặp một vấn đề về serialization với Jackson (một vấn đề cổ điển!). Sau khi khắc phục điều đó, tôi đã xây dựng tính năng chính: tìm kiếm pandal gần nhất. Tôi đã sử dụng một JPA @Query tùy chỉnh để thực hiện tìm kiếm không gian địa lý.

Ví Dụ Về Tìm Kiếm Pandal

java Copy

@Query("SELECT p FROM Pandal p WHERE (6371 * acos(cos(radians(:userLat)) * cos(radians(p.latitude)) * cos(radians(p.longitude) - radians(:userLon)) + sin(radians(:userLat)) * sin(radians(p.latitude)))) < :radius")
List<Pandal> findPandalsByRadius(@Param("userLat") double userLat, @Param("userLon") double userLon, @Param("radius") double radius);

Mẹo Tối Ưu Hiệu Suất

Chỉ định chỉ số cho các trường địa lý: Để cải thiện hiệu suất tìm kiếm không gian.
Giảm thiểu số lượng dữ liệu trả về: Chỉ lấy những trường cần thiết để giảm tải cho server.

5. Kết Luận

Hôm nay là một ngày làm việc hiệu quả! Bước tiếp theo của tôi là phát triển giao diện người dùng. Hãy theo dõi hành trình của tôi trên các bài viết tiếp theo để xem tôi đã xây dựng frontend như thế nào!

Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ)

1. Tôi có thể sử dụng API nào khác cho Geocoding không?
Có, bạn có thể xem xét các dịch vụ như OpenCage hoặc Nominatim.

2. Làm thế nào để tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng?
Sử dụng caching cho các dữ liệu không thay đổi thường xuyên và tối ưu hóa truy vấn SQL.

3. Chi phí cho việc sử dụng API Geocoding có thể cao không?
Có, hãy luôn kiểm tra các mức phí và cân nhắc các lựa chọn miễn phí hoặc thấp hơn.

Tài Nguyên Tham Khảo

Hãy bắt đầu xây dựng ứng dụng của bạn ngay hôm nay!

Xây Dựng Ứng Dụng Tìm Kiếm Pandal: Ngày Đầu Tiên