서울시 25개 전체 구 카페정보를 최대한 많이 수집하는 전략?

지금처럼 “강남구 하나만”은 간단히 API 돌리면 되지만, 서울시 25개 구 전체를 실서비스 수준으로 커버하려면 조금 전략적으로 접근해야 합니다.

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🚨 카카오 API의 구조적 한계

• 한 번 요청으로 size ≤ 15
• page ≤ 45
• 즉, 최대 15 × 45 = 675개
• **정렬 기준 변경(accuracy vs distance)**은 결과 순서만 바뀌고 총량 제한은 그대로

👉 즉, 구 단위 좌표 1개만 주면 많은 카페가 누락될 수밖에 없습니다.

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✅ 실서비스처럼 최대한 많이 모으는 전략

1. 좌표 분할 (Grid Search / 격자 검색)

• 각 구를 중심좌표 하나로만 돌리지 말고 → 구역을 여러 개 격자로 나눠서 검색
• 예: 강남구 → 북쪽/중앙/남쪽 3개 좌표 잡고 각 2km 반경
• 이렇게 하면 675개 제한을 여러 번 돌려 합칠 수 있음
• 중복 데이터는 DB 저장 시 id(카카오 place_id)나 place_url로 제거

2. 행정구역 폴리곤 활용

• 서울시 행정구별 경계 좌표(GeoJSON) 데이터를 구해서, 각 구를 일정한 grid 좌표로 나눔
• 구마다 9~16개 중심점 생성 → API 호출 → 합치기
• (서울 열린데이터광장 등에서 GeoJSON 제공)

3. 좌표 중심 검색 + 카테고리 검색 혼합

• 지금은 category_group_code=CE7 (카페)만 쓰고 있는데,
• 특정 키워드(“카페”, “커피”, “브런치”) 검색도 병행하면 놓치는 업장 보완 가능

4. 데이터 적재 (DB)

• MySQL/Postgres 테이블에 INSERT할 때 PRIMARY KEY를 카카오 id(또는 place_url)로 설정
• ON DUPLICATE KEY UPDATE 전략으로 중복 제거 → 최신화 유지
• 이렇게 하면 격자 검색으로 중복된 카페가 들어와도 DB는 “한 번만” 저장

5. 자동 업데이트

• 크롤러를 정기 실행 (예: 2주마다 cron job)
• 새로 추가된 카페는 DB에 추가, 사라진 카페는 status=deleted 플래그로 표시
• 서비스에선 항상 최신 DB를 읽어서 제공

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📊 아키텍처 예시

1. Python 크롤러 (requests) → 카카오 API 호출 (격자 단위)
2. 데이터 가공 (중복 제거, 필드 정리)
3. DB 저장 (MySQL/Postgres)
   • cafes (기본 정보)
   • cafe_images (이미지 URL, 추후 크롤링/업로드)
   • cafe_reviews (후기 요약, 별도 수집 로직)
4. 백엔드 API (Spring/Python FastAPI) → DB 조회/관리
5. 서비스 프론트엔드 → 지도 + 카페 정보 표시

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🚀 현실적으로 가장 좋은 방법

• 카카오 API만 쓰되, 서울시 각 구를 격자 분할해서 호출 + DB deduplication
• 정기적으로 스케줄링해서 최신 데이터 유지
• (추가) 부족하면 네이버 플레이스/구글맵 크롤링으로 보강 가능

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👉 정리:
서울시 전체 카페 데이터를 실서비스 수준으로 모으려면,

• 좌표 분할(grid 방식)으로 카카오 API를 여러 번 호출하고
• DB에서 deduplication 처리
• 정기 업데이트(cron job)
  이 3단계를 구현해야 합니다.