麺とポスグレと私 2020

# はじめに
![kuma-160-160.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/6f0303b4-def8-36e5-6da6-bef799bb6184.jpeg) 
にゃーん
趣味でポスグレをやってる者だ

この記事は[PostgreSQL Advent Calendar 2020](https://qiita.com/advent-calendar/2020/postgresql) 18日目の記事です。
昨日の記事は @elhalti さんの[「GCP Cloud SQL for PostgreSQL v13 をお触りしてみた」](https://qiita.com/elhalti/items/1b31a92f51797c9af508)でした。

今年も[PostgreSQL Advent Calendar 2020](https://qiita.com/advent-calendar/2020/postgresql)には、いろいろ為になる情報が集まってきました。素晴らしいことですね。
でも自分は、今年もQoN(Quality of Noodle)向上のためにPostgreSQLを使っている話を書きます。こんなネタでごめんね。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/b7cbcc2a-ae01-4767-a2ea-8a6ea90d340c.png" width=128>![PostgreSQL_logo.3colors.120x120.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/e0a1980f-93a6-5aa0-fb5a-35becf29e303.png)

# スパとラーメンと私
実は最近、ラーメンを食べるもだいぶ控えるようになって[^1]、基本的には週末にお出かけしてラーメンを食べるだけになっている。
週末にラーメンを食べに行った後は、スパ銭に行ってまったり、というパターンが多いけど、
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/2c511014-fb9a-1e3b-8de5-43edd5306ef8.png" width=128><img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/f0b17b4f-9051-fabe-009a-4ef8999f0853.png" width=128><img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/3c0e5506-7f55-0c91-c781-d235a37d210c.png" width=128>

そうなると


* この店で食べたあと、一番近くのスパ銭ってどこになるっけ？
* 今日はこのスパ銭に行きたいんだけど、近くにラーメン店ってあったっけ？

ということを考え始めるわけですよ。
もちろん、今の時代、それくらいのナビゲーションはスマホからGoogle等を使えばできるんだけど、せっかくPostgreSQLを普段から使っているんだから、こういうこともPostgreSQLでやっておきたい。
このためには、地理情報を使った検索が必要になる。で、PostgreSQLで地理情報のサポートする拡張機能として、みんな知ってる[PostGIS](https://postgis.net/)がある。
自分もPostGISって名前はもちろん聞いたことあるけど、きちんと使ったことない。この機会にPostGISも使ってみようと思い立った。
**ラーメンが絡むと自分のモチベーションはめっさ上がるｗ**

## 環境
* AWS EC2 t2.medium
* PostgreSQL-devel (with IVM patch)
* PostGIS 3.0.3 (ソースビルド)

IVM(Incremental View Maintecance)については、12/16の @yugo-n さんの記事[「PostgreSQLのマテリアライズドビューの自動＆高速リフレッシュ機能を開発中」](https://qiita.com/yugo-n/items/98f0e5e25a5717a1212f)を見ていただければと。

## テーブル構成
[PostgreSQL Advent Calender 2019](https://qiita.com/advent-calendar/2019/postgresql)の記事（[麺とポスグレと私 2019](https://qiita.com/nuko_yokohama/items/85c2e2399c626447dfea)）を書いたときに、俺々ラーメンデータベースのテーブル構成を載せたけど、2020年版は、あれをベースにしてPostGIS対応のテーブルとマテリアライズド・ビューを追加することにした。
![ramendb-er-2020.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/2febe023-73a9-80de-bf92-f5242cfc8747.gif)

* 店舗の位置情報テーブル(shops_location)
* ターゲット（スパや自宅）の位置情報テーブル(target_location)
* 店舗のgeographyマテリアライズド・ビュー(shops_location_mv)
* ターゲットのgeographyマテリアライズド・ビュー(target_location_mv)

### 店舗と店舗の位置情報テーブル
店舗(shops)と店舗の位置情報(shops_location)って、同じテーブルで管理しないの？という疑問を持つ人もいると思います。
今回、店舗(shops)と店舗の位置情報テーブル(shops_location)を分けた理由は以下の2点。

1. 既に約11万件の店舗情報を収集しているので、位置情報列を追加して再収集したくなかった（店舗情報を再収集すると6時間くらいかかる）。
2. shopsはPostgreSQLの基本機能だけで利用可能だけど、位置情報はPostGISに依存したオプション機能になるので、テーブルとしても分割しておきたかった。

位置情報により検索後に、店舗情報を表示するためにはshopsとの結合が必要になりますが、sid(Primary key)で結合するだけなので、大したコストにはならないはず。

### shops_locationとshops_locatoin_mv
shops_locatoinには、店舗ID(sid)と店舗の緯度(latitude)と経度(longitude)を持つ。この情報はスクレイピングして収集する。登録店舗は11万件以上あるので、自動収集できないとさすがにやってられない。
![jirou-kannnai-location.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/e02ec529-7b30-83c9-c270-023daa82e446.png)
文字反転して示している箇所がlatitude, logitudeになる。幸い、この情報はJSON形式になっているので収集は楽だった。

ただ、これで収集したlatitudeやlongitudeの情報というのは、real型の情報なので、このままだと、PostGISの機能を使うことはできない。
なので、これをgeography型に変換する必要がある。PostgreSQLの``COPY``コマンドではファイル読み込み時にSQL関数の適用はできないので、一旦、shop_locatonテーブルに格納したあとで、マテリアライズド・ビューをリフレッシュするときにgeography型への変換もやってしまう。

```sql
ramendb=# \d+ shops_location_mv
                         Materialized view "public.shops_location_mv"
  Column   |   Type    | Collation | Nullable | Default | Storage | Stats target | Description
-----------+-----------+-----------+----------+---------+---------+--------------+-------------
 sid       | integer   |           |          |         | plain   |              |
 geography | geography |           |          |         | main    |              |
View definition:
 SELECT shops_location.sid,
    (((('POINT('::text || shops_location.longitude) || ' '::text) || shops_location.latitude) || ')'::text)::geography AS geography
   FROM shops_location;
Access method: heap

ramendb=#
```
geography型にするためには、POINT関数に``経度 緯度``の形式で位置情報文字列を与える必要がある。
POINT関数だけを実行するとこんな感じのgeographyデータが生成される。

```sql
ramendb=# SELECT (((('POINT('::text ||
  139.6307782083793) ||
  ' '::text) ||
  35.441962404217946) || ')'::text)::geography;
                     geography
----------------------------------------------------
 0101000020E61000009800C8552F746140BC165C3992B84140
(1 row)

ramendb=#
```
なんか謎の16進文字列が表示される。
これがgeography型の(文字列化された)データとなる。PostGIS関数へ、このgeography型を与えると距離を算出したりしてくれるのだ。

### ターゲットの位置情報
ターゲットの位置情報(target_location)には施設名と、その施設の緯度経度のみを持つ。今回、target_locatoinに格納するのは神奈川県内のスパ銭50件ほどを格納する。

ターゲットの位置情報と(target_locatoin)と店舗の位置情報(shop_locatoin)を分けたのは単純に、shop_locationはスクレイピングスクリプトで取得したデータを格納するもの、target_locationは手動で編集するものにしたから。
今回、target_locatoinに格納するのは神奈川県内のスパ銭50件程度なので、そのくらいなら手動編集でもいいかなと。[^2]
target_locationには、ターゲットのID(tid)、施設名、緯度、経度の情報を格納します。これをshop_locatoin_mvと同じようにマテリアライズド・ビュー化したtarget_locatoin_mvを作成してgeography型を管理する。[^3]

## PostGISを用いた検索
やっとデータの準備ができたので、検索してみる。
### スパ銭の近くの家系ラーメン店
まず、施設(スパ銭)の近く(2Km以内)にある家系ラーメン店を探してみる。ターゲットとする施設は自分も良く通っている横浜市南区・弘明寺の「[みうら湯](http://www.miurayu.com/)」さんにしてみよう。

```sql
ramendb=# WITH tl AS
(
  SELECT tl.tid, tl.name, tlmv.geography
  FROM target_location_mv tlmv JOIN target_location tl ON (tlmv.tid = tl.tid)
),
s AS (
  SELECT s.sid, s.name, s.branch, s.area
  FROM shops s
  WHERE s.status = 'open' AND
    category @> '{"ramendb":true}' AND tags @> '{家系}'
),
near_shop_sid AS (
SELECT
  sid,
  ST_Distance((
    SELECT tl.geography
    FROM tl JOIN target_location ON (tl.tid = target_location.tid), shops_location_mv
    WHERE target_location.name = 'みうら湯' LIMIT 1
  ), sl.geography) as dist
  FROM shops_location_mv sl
)
SELECT s.sid, s.name, s.branch, ROUND(nss.dist) dist
FROM near_shop_sid nss JOIN s ON (nss.sid = s.sid)
WHERE dist <= 2000 ORDER BY dist LIMIT 10
;
  sid   |        name         |  branch  | dist
--------+---------------------+----------+------
  51192 | 琉二家              |          |  481
  11076 | 壱八家              | 弘明寺店 |  522
 118925 | ラーメン 小村       |          |  824
  79054 | 田上家              |          |  908
  78250 | 横浜家系 ぱるぷん亭 |          |  994
  97195 | 壱六家              | 上大岡店 | 1251
 127457 | 北里家              |          | 1425
   6121 | 長浜家              |          | 1634
  75549 | 新岡商店            |          | 1918
(9 rows)

ramendb=#
```
うん、たぶん妥当な結果がでている。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/cd9a6e5f-1201-7878-49ae-44e0e684e561.png" width=128>

### スパ銭の近くでサンマーメンを提供している店
同じように、みうら湯の近くでサンマーメンを提供しているお店を探してみる。

```sql
ramendb=# WITH tl AS
(
  SELECT tl.tid, tl.name, tlmv.geography
  FROM target_location_mv tlmv JOIN target_location tl ON (tlmv.tid = tl.tid)
),
s AS (
  SELECT DISTINCT s.sid, s.name, s.branch, s.area
  FROM shops s JOIN reviews r ON (s.sid = r.sid)
  WHERE s.status = 'open' AND
  r.menu ~ '.*(サンマー|さんまー|生馬|生碼).*(めん|メン|麺).*'
),
near_shop_sid AS (
SELECT
  sid,
  ST_Distance((
    SELECT tl.geography
    FROM tl JOIN target_location ON (tl.tid = target_location.tid), shops_location_mv
    WHERE target_location.name = 'みうら湯' LIMIT 1
  ), sl.geography) as dist
  FROM shops_location_mv sl
)
SELECT s.sid, s.name, s.branch, ROUND(nss.dist) dist
FROM near_shop_sid nss JOIN s ON (nss.sid = s.sid)
WHERE dist <= 2000 ORDER BY dist LIMIT 10
;
  sid  |         name          |    branch    | dist
-------+-----------------------+--------------+------
 29489 | 中華料理 天華         |              |  429
 30110 | 精龍軒                |              |  440
 65557 | 廣州亭                |              |  482
 33154 | 中華料理 まさき亭     |              |  602
 19371 | 光陽軒                |              |  957
 56032 | 王家菜館              | 上大岡店     | 1106
  7396 | 佐野金                | 総本店       | 1113
 62511 | 餃子の王将            | 上大岡京急店 | 1160
 69321 | 中華 香蘭             |              | 1211
 94462 | 中華ダイニング たくみ |              | 1232
(10 rows)

ramendb=#
```
こっちの結果も妥当そう。やったね。

### ラーメン店近くにあるスパ銭
今度は逆に、食べに行こうと思っているラーメン店近くにあるスパ銭を探してみよう。
店のターゲットを蒔田にある「[太田樓](https://ramendb.supleks.jp/s/30685.html)」（カキソバが美味しいのだ）にして、その店から10Km以内にあるスパ銭を探してみる。

```sql
ramendb=# WITH t AS
(
  SELECT
    tl.tid, tl.name,
    round(ST_Distance((
      SELECT geography
      FROM shops_location_mv
      WHERE sid IN (
        SELECT sid
        FROM shops
        WHERE name = '太田樓' LIMIT 1
    )), tlmv.geography)::real) as dist
    FROM target_location_mv tlmv JOIN target_location tl ON (tlmv.tid = tl.tid)
)
SELECT * FROM t WHERE dist <= 10000 ORDER BY dist ASC LIMIT 10;
 tid |            name            | dist
-----+----------------------------+------
   2 | みうら湯                   | 1649
   1 | ぬこ宅                     | 2532
   8 | 横浜みなとみらい万葉倶楽部 | 3788
  16 | スカイスパ                 | 3968
  17 | スパ・イアス               | 4047
  15 | 極楽湯 芹が谷店            | 4472
   9 | 満天の湯                   | 5056
  18 | 反町浴場                   | 5078
   5 | おふろの王様 港南台店      | 5729
  19 | 鷺の湯                     | 7046
(10 rows)

ramendb=#
```
あ、自宅（ぬこ宅）も引っかかってしまったｗ
検索結果を見ると、みなとみらい([横浜みなとみらい万葉倶楽部](https://www.manyo.co.jp/mm21/))や、横浜駅周辺([スカイスパ](https://www.skyspa.co.jp/)、[スパ・イアス](https://spa-eas.com/))が上位に上がるけど、現実には蒔田から行きやすいのは、「みうら湯（弘明寺）」、「[おふろの王様 港南台店](https://www.ousama2603.com/shop/kounandai/)（日野）」、「[極楽湯 芹が谷店](https://www.gokurakuyu.ne.jp/tempo/serigaya/)（東戸塚）」なんだよなー。まあ、直線距離で見ちゃうとこうなってしまうのは致し方ない。

### おまけ（巡回神奈川ジロリアン問題）
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/ad660d5c-e11a-05ed-e5ba-d6b4b2311016.png" width=256>
さて、PostGISの機能を使うと、神奈川県内のラーメン二郎の店舗間の距離も、こんな感じで一撃で算出できて便利である。

神奈川県の二郎スタンプラリーのときに役に立つかもしれぬ。。
＃やらんけど

```sql
ramendb=# WITH t AS (
  SELECT s.branch, slm.geography
  FROM shops s JOIN shops_location_mv slm ON (s.sid = slm.sid)
  WHERE pref='神奈川県' AND name='ラーメン二郎' AND status = 'open'
)
SELECT
  t1.branch src,
  t2.branch dest,
  round(ST_distance(t1.geography, t2.geography)) dist
FROM t t1 JOIN t t2 ON (true)
\crosstabview src dest dist
    src     | 相模大野店 | 横浜関内店 | 京急川崎店 | 湘南藤沢店 | 中山駅前店
------------+------------+------------+------------+------------+------------
 相模大野店 |          0 |      20434 |      24698 |      21211 |       9769
 横浜関内店 |      20434 |          0 |      12331 |      17393 |      11496
 京急川崎店 |      24698 |      12331 |          0 |      29378 |      15300
 湘南藤沢店 |      21211 |      17393 |      29378 |          0 |      19546
 中山駅前店 |       9769 |      11496 |      15300 |      19546 |          0
(5 rows)

ramendb=#
```

で、このデータを元に、巡回神奈川ジロリアン問題を、横浜関内店を始点/終点にして、頭の悪いSQLで書くとこんな感じになる。

```sql
ramendb=# WITH t AS (
  SELECT s.sid, s.branch, slm.geography
  FROM shops s JOIN shops_location_mv slm ON (s.sid = slm.sid)
  WHERE pref='神奈川県' AND name='ラーメン二郎' AND status = 'open'
)
SELECT
  (
  t1.branch || '->' ||
  t2.branch  || '->' ||
  t3.branch  || '->' ||
  t4.branch  || '->' ||
  t5.branch  || '->' ||
  t6.branch
  ) path,
  round(
    ST_distance(t1.geography, t2.geography) +
    ST_distance(t2.geography, t3.geography) +
    ST_distance(t3.geography, t4.geography) +
    ST_distance(t4.geography, t5.geography) +
    ST_distance(t5.geography, t6.geography)
  ) total
FROM t t1, t t2, t t3, t t4, t t5, t t6
WHERE
  t1.branch = '横浜関内店' AND
  (t2.sid <> t1.sid) AND
  (t3.sid <> t1.sid  AND t3.sid <> t2.sid) AND
  (t4.sid <> t1.sid  AND t4.sid <> t2.sid AND t4.sid <> t3.sid) AND
  (t5.sid <> t1.sid  AND t5.sid <> t2.sid AND t5.sid <> t3.sid AND t5.sid <> t4.sid) AND
  t6.branch = '横浜関内店'
ORDER BY total ASC LIMIT 1;
                                  path                                  | total
------------------------------------------------------------------------+-------
 横浜関内店->湘南藤沢店->相模大野店->中山駅前店->京急川崎店->横浜関内店 | 76004
(1 row)

ramendb=#
```
横浜関内店を始点に時計回りで、神奈川県内の二郎を巡回するイメージだ（逆ルートでもいいけど）。
距離は76Km。自転車で回るといい腹ごなしになるかも。

この例だと5ノードしかないから、こんなベタなクエリ書いてもなんとかなるけど、

* 巡回ジロリアン問題・全国版 (ノード数41)
* 巡回イソゲニアン[^4]問題 (ノード数37)
* 巡回ゆでタリアン[^5]問題 (ノード数223)

とかになると、もうSQLでは無理そうな気がする・・・。
量子コンピュータとかいうやつでなんとかしてー！
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/32626/d0b00867-3382-b14b-805f-478a7f65e28d.png" width=256>

# おわりに
PostgreSQLは基本機能だけでもパワフルなんですが、これに拡張機能を追加することで更に色々な使い方ができます。こういう拡張性の高さもPostgreSQLの良いところですね。

明日は @U_ikki さんの記事です。今年は何を書いてくれるかなー。
きっと自分の期待を裏切らない凄いなんかを書いてくれるに違いない。

[^1]: 平日は1回、つまり週3回程度しかラーメンは食べていません。
[^2]: Google Mapでスパ銭を探してアドレスバーに表示されている緯度・経度を入力するだけのかんたんなお仕事です。改めて調べてみると、自分の知らないスパ銭ができていたり、以前行ったスパ銭が閉店していたりといろんな発見がありましたね。
[^3]: targetに関しては件数は少ないのでフツーのビューでも良いかもしれません。
[^4]: [元祖ニュータンタンメン本舗（イソゲン）](https://newtantan.jp/)の愛好者。
[^5]: [ゆで太郎](https://yudetaro.jp/)の愛好者。