バス停のクエリデータベーススキーマを設計する方法

バス停のデータがあるので、特定の開始駅と終了駅に線/複数線を提供するアプリケーションを作成したいと考えています。

たとえば、ユーザーがステーション1からステーション2へのバス路線の候補を取得しようとします。

station1との両方をカバーできるバスラインがある場合station2、このラインを返す必要があります。結果は次のようになります。

Step1: station1 -- station2

ステーション1とステーション2の間に直接バス路線がない場合、アプリケーションは交換計画を見つけようとします。たとえば、結果は次のようになります。

Step1: station1 -- exchangestation

Step2: exchangestation -- station2

これでデータは取得できましたが、データベースでデータモデルを設計する方法、クエリを効率的にするためのスキーマを作成する方法がわかりません。

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更新：

たとえば、バスのラインは4つ（実際には2つ）あり、それぞれ色が異なります。

l1: A-B-C-D
l2: D-B-A (in fact, the l2 is the reverse of l1 except the l2 will skip station `C`.
l3: E-B-D-F
l4: F-D-B-E(reverse of l3) 

次に、これらの情報をデータベースに保存して、ある駅から別の駅へのバス路線計画を照会する場合、必要なテーブルの数と、各テーブルに何を配置する必要があるのでしょうか。

すべてのルートを他のルートの組み合わせとして定義する別のテーブルを作成する必要があると思います。次に、このテーブルをクエリして実際のルートに結合し、ジオメトリを取得します。

クエリが「駅から駅」までで、各セクションに「駅から」および「駅まで」がある場合。しかし、複数のセクションを取るルートを含めたい場合は、次のような別のテーブル「ルート」を作成できます。

• 「ルート名」、「ルートID」、「駅から」、「駅へ」

また、次のようなオリジナルのセクションテーブルも必要です。

• 「セクション名」、「セクションID」など...

そして、私はあなたが次のような別の結合テーブルを必要とすると思います：

• 「ルートID」、「セクションID」

そのテーブルには、ルートテーブルとセクションテーブル間の1対多の関係が格納されているため、上記の例では、結合テーブルに各ステップに1つずつ、2つの行があります。クエリは、ルートテーブルで、駅から、駅まで行われます。返されるデータは、空間の場合、ルートテーブルの詳細とセクションテーブルの空間データです。たぶん、あなたは各セクションの時間を合計するか、何でもします。

それは理にかなっていますか？

おそらくそのためのツールを選択し、ツールが強制するスキーマに従う必要があります（たとえばpgRouting）。

テーブルなしでそれを実行したい場合は、頂点とノードを格納するために必要なテーブルは2つだけです。

トリックは、あなたの画像が空間的アプローチを示しているのに対し、実際には時間的アプローチが必要なことです（画像保留中）。バスはノードAからノードBに行きません。バスはノードA @ 12：00からノードB @ 12：10に行きます。

したがって、すべての駅のノード+各駅からのすべての出発時刻のノードを作成します。各ノードには、そこから出て行く3つの一方向リンクがあります。

• バスの目的地へのリンク（A @ 12：00-B @ 12：10料金：10分）
• この駅から出発する次のバスへのリンク（A @ 12：00-A @ 12：30費用：30分）
• ベースノードへのリンク（A @ 12：00からAのコスト：0分）

ここで、ポイントAからポイントCへの接続を見つけるために、ステーションAで最も早い一致ポイントを選択し、そこからステーションCのベースノードへの経路を見つけます。

ノード：

id|station|time
---------------
1 |A      |NULL
2 |B      |NULL
3 |A      |12:00
4 |B      |12:10

頂点

id|start_node|end_node|line|cost
---------------------------
1 |3         |4       |l1  |10
2 |3         |1       |NULL|0
3 |4         |2       |NULL|0

以下は、JavaScriptとOpenStreetMapのデータを使用した実用的な例です。データモデルが役立つ場合があります。