使用 PostGIS 高效查找给定半径内的建筑物
本指南演示了如何使用 PostGIS 检索指定半径内的所有建筑物,假设您的数据库表“Building”包含“name”、“lat”和“lng”列。 假设您需要找到坐标 5 英里内的所有建筑物 (-84.38653999999998, 33.72024)。
优化空间数据存储
重要的是要了解,将纬度和经度存储在单独的列中效率很低。 为了获得最佳的 PostGIS 性能,请将坐标存储为几何或地理数据类型。这可以避免查询期间不必要的转换。
利用 ST_DWithin 和 ST_Distance 进行距离计算
PostGIS 提供两个主要的距离计算函数:ST_DWithin
和 ST_Distance
。
1。使用 ST_DWithin 进行高效半径搜索:
ST_DWithin
有效地检查几何图形是否在指定距离内。 以下查询使用 ST_DWithin
查找 5 英里(约 8046.72 米)半径内的建筑物:
SELECT name, long, lat FROM building WHERE ST_DWithin( ST_GeographyFromText('SRID=4326;POINT(-84.38653999999998 33.72024)'), ST_MakePoint(long, lat)::geography, 8046.72 -- Distance in meters );
请注意使用 ST_GeographyFromText
并将 ST_MakePoint
投射到地理上,以便在球面上进行准确的距离计算。 对于地理坐标,使用 geography
通常优于 geometry
。
2。使用 ST_Distance 获取详细距离信息:
ST_Distance
计算两个几何图形之间的距离。与 ST_DWithin
不同,它不会从空间索引中受益,并且应该在 SELECT 子句而不是 WHERE 子句中使用以获得更好的性能。 当您需要到每座建筑物的精确距离时,此方法非常有用:
SELECT name, long, lat, ST_Distance( ST_GeographyFromText('SRID=4326;POINT(-84.38653999999998 33.72024)'), ST_MakePoint(long, lat)::geography ) AS distance_meters FROM building ORDER BY distance_meters;
此查询返回以米为单位的距离。您可以通过乘以 0.000621371 将其转换为英里。
关于 ST_MakePoint 的重要说明:
请记住,ST_MakePoint
首先采用经度,然后采用纬度。 错误的顺序将导致不准确的结果。 请务必仔细检查您的坐标顺序。 地理数据类型的使用对于地球表面的精确距离计算至关重要。
以上是如何利用PostGIS高效检索指定半径内的建筑物?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

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在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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