🛠️fix : 동네 기반 유저 추천 개선

[choiseoji]

💡 어떤 기능인가요?

추가하려는 기능에 대한 간단한 설명을 해주세요

현재 최근접 유저 조회 기능은 모든 유저 데이터를 DB에서 조회한 뒤, 애플리케이션 레벨에서 Haversine 공식을 통해 거리 계산을 수행하고, 가장 가까운 10명을 선택하는 방식으로 동작하고 있다.

이 방식은 데이터 규모가 증가할수록 전체 유저를 대상으로 거리 연산을 수행하게 되어 CPU 및 I/O 비용이 선형적으로 증가하며, 특히 메인 화면에서 호출되는 API 특성상 트래픽 증가 시 병목이 발생할 가능성이 높다.

개선 방향

• Bounding Box 또는 Spatial Index 기반으로 후보군 사전 필터링 적용
• 축소된 후보군에 대해서만 Haversine + Top-K(Priority Queue) 적용 (다른 방법도 고려)

✅ TODO

• Bounding Box 기반 1차 필터링 적용
• DB Spatial Index 또는 거리 조건 쿼리 도입
• Top-K PriorityQueue 유지하면서 후보군 축소 구조 적용
• 성능 비교 테스트 (before/after)

📄 참고할 만한 자료

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