用PostgreSQL數據庫做地理位置app應用

2020-01-31 15:23:22

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供稿：網友

項目中用到了postgreSQL中的earthdistance()函數功能計算地球上兩點之間的距離，中文的資料太少了，我找到了一篇英文的、講的很好的文章，特此翻譯，希望能夠幫助到以后用到earthdistance的同學。

做一個GEO應用從來都不是一件容易的事。但是用一些身邊的開源項目就可以在幾分鐘內輕松解決這個問題。 PostgreSQL有許多特性。是我的首選，它能夠把數據庫平臺提升到另一個層次。

一、兩種可用的選擇

當我們想用Postgres作為GEO函數使用時，我們通常有2中選擇（據我所知）:
PostGIS：為postgreSQL提供了高級GEO函數功能。我用了它一段時間，但是它對于我的需求來說太笨重了。
Cube和Earthdistance：這兩個拓展為輕量級的Geo關系實體提供了簡單、快速的實現方法。

二、為什么在數據庫服務器端做計算

這是件非常明顯的事。服務器存儲了所有的數據，服務器拓展是用C/C++實現的，非?？?。為數據表做索引也能加快計算速度。

三、使用我的選擇--Cube and EarthDistance

作為開始，你應該先建一個數據庫（我想你知道該怎么做），然后使它們能用我們的架構。執行：

復制代碼代碼如下:

CREATE EXTENSION cube;

然后執行：

復制代碼代碼如下:

CREATE EXTENSION earthdistance;

上面的命令創建了大約40個函數，以后我們做數據查詢的時候就可以用了。
在我們的例子中，我創建了名為events的表，字段有：id(serial), name(varchar 255), lat(double), lng(double)。（別忘了~~）

四、計算2個坐標之間的距離

計算2個坐標之間的距離，我們要用到 earthdistance(lltoearth($latlngcube), lltoearth($latlng_cube)) 這個函數。 earthdistance()函數接受2組坐標值，返回值一個以米為單位的的數值。

這能用于很多場景，比如根據某一位置找到離其最近的發生的新聞事件的列表。數據庫的操作可能就像下面這樣：

復制代碼代碼如下:

SELECT events.id events.name, eaerthdiatance(lltoearth({currentuserlat}, {currentuserlng}), llto_earth(events.lat, events.lng)) 
as distancefromcurrentlocation FROM events 
ORDER BY distancefromcurretnlocation ASC;

這將給我們一個很nice的新聞事件列表,按他們的離我們當前位置的距離由近到遠排序。第一個是離我們最近的。

五、找到某個半徑范圍內的記錄

Cube和Earthdiatance拓展提供的另一個偉大的函數是 earthbox(lltoearch($latlngcub), $radiusinmetres) 。這個函數通過簡單的比較就能到找到某個半徑范圍內的所有記錄。它是靠返回2點之間的“大圓距離”實現的。

【譯者注】大圓距離（Great circle disstance）指的是從球面的一點A出發到達球面上另一點B，所經過的最短路徑的長度。一般說來，球面上任意兩點A和B都可以與球心確定唯一的大圓，這個大圓被稱為黎曼圓，而在大圓上連接這兩點的較短的一條弧的長度就是大圓距離。如果想了解更多，請看wiki：大圓距離

它能用于查詢我們城市中所有的新聞事件：

復制代碼代碼如下:

SELECT events.id, events.name FROM events WHERE earthbox({currentuserlat}, {currentuserlng}, {radiusinmetres}) @> llto_earth(events.lat, events.lng);

這條查詢語句僅僅會返回在radius_ in_ metres指定的半徑范圍內的記錄，非常簡單吧！

六、提高查詢速度

你可能會發現上面的查詢有不小的開銷。以我的經驗，最好對一些字段建立索引。（下面這條語句假定你又events表，同時events表有字段lat和lng）
CREATE INDEX ${nameofindex} on events USING gits(lltoearth(lat, lng));

七、數據類型

我的應用比較簡單，所以我把經緯度（lat和lng）都設成了double類型。這使得我用Node.js開發起來更加快速，而不用再去自己定制針對GIST類型的解決方案。

八、就這些!

很神奇，對么？?。课覀儍H僅用常用的數據類型（double）就足以去用一些GEO函數創建基于地理位置的社交app

九、我使用的postgreSQL語句總結（使用實例）：

復制代碼代碼如下:

/*
* postgreSQL之earthdistance學習筆記
* author: wusuopubupt
* date: 2013-03-31
*/

/*創建表*/
CREATE TABLE picture (
id serial PRIMARY KEY ,
p_uid char(12) NOT NULL,
p_key char(23) NOT NULL,
lat real not null,
lng real NOT NULL,
up int NOT NULL,
down int NOT NULL,
ip varchar(15) DEFAULT NULL,
address varchar(256) DEFAULT NULL
);

/*插入記錄*/
INSERT INTO picture(p_uid, p_key, lat, lng, up, down, ip, address)
VALUES('aaaabbbbcccc', '2014032008164023279.png', 40.043945, 116.413668, 0, 0, '', '');

/*插入記錄*/
INSERT INTO picture(p_uid, p_key, lat, lng, up, down, ip, address)
VALUES('xxxxccccmmmm', '2014032008164023111.png', 40.067183, 116.415230, 0, 0, '', '');

/*選擇記錄*/
SELECT * FROM picture;

/*更新記錄*/
UPDATE picture SET address='LiShuiqiao' WHERE id=1;
UPDATE picture SET address='TianTongyuan' WHERE id=2;

/*對經緯度列創建索引*/
CREATE INDEX ll_idx on picture USING gist(ll_to_earth(lat, lng));

/*根據半徑（1000米）選擇記錄*/
SELECT * FROM picture where earth_box(ll_to_earth(40.059286,116.418773),1000) @> ll_to_earth(picture.lat, picture.lng);

/*選擇距離當前用戶的距離*/
SELECT picture.id, earth_distance(ll_to_earth(picture.lat, picture.lng), ll_to_earth(40.059286,116.418773))
AS dis FROM picture
ORDER BY dis ASC;

/*
* 以下內容是網上的一篇教程
* 地址：http://www.cse.iitb.ac.in/dbms/Data/Courses/CS631/PostgreSQL-Resources/postgresql-9.2.4/contrib/earthdistance/expected/earthdistance.out
*/
--
-- Test earthdistance extension
--
-- In this file we also do some testing of extension create/drop scenarios.
-- That's really exercising the core database's dependency logic, so ideally
-- we'd do it in the core regression tests, but we can't for lack of suitable
-- guaranteed-available extensions. earthdistance is a good test case because
-- it has a dependency on the cube extension.
--
CREATE EXTENSION earthdistance; -- fail, must install cube first
ERROR: required extension "cube" is not installed
CREATE EXTENSION cube;
CREATE EXTENSION earthdistance;
--
-- The radius of the Earth we are using.
--
SELECT earth()::numeric(20,5);
earth
---------------
6378168.00000
(1 row)

--
-- Convert straight line distances to great circle distances.把直線距離轉成大圓距離
--
SELECT (pi()*earth())::numeric(20,5);
numeric
----------------
20037605.73216
(1 row)

SELECT sec_to_gc(0)::numeric(20,5);
sec_to_gc
-----------
0.00000
(1 row)

--
-- Convert great circle distances to straight line distances.
--
SELECT gc_to_sec(0)::numeric(20,5);
gc_to_sec
-----------
0.00000
(1 row)

SELECT gc_to_sec(sec_to_gc(2*earth()))::numeric(20,5);
gc_to_sec
----------------
12756336.00000
(1 row)

--
-- Set coordinates using latitude and longitude.
-- Extract each coordinate separately so we can round them.
--
SELECT cube_ll_coord(ll_to_earth(0,0),1)::numeric(20,5),
cube_ll_coord(ll_to_earth(0,0),2)::numeric(20,5),
cube_ll_coord(ll_to_earth(0,0),3)::numeric(20,5);
cube_ll_coord | cube_ll_coord | cube_ll_coord
---------------+---------------+---------------
6378168.00000 | 0.00000 | 0.00000
(1 row)

SELECT cube_ll_coord(ll_to_earth(360,360),1)::numeric(20,5),
cube_ll_coord(ll_to_earth(360,360),2)::numeric(20,5),
cube_ll_coord(ll_to_earth(360,360),3)::numeric(20,5);
cube_ll_coord | cube_ll_coord | cube_ll_coord
---------------+---------------+---------------
6378168.00000 | 0.00000 | 0.00000
(1 row)

--
-- Test getting the latitude of a location.
--
SELECT latitude(ll_to_earth(0,0))::numeric(20,10);
latitude
--------------
0.0000000000
(1 row)

SELECT latitude(ll_to_earth(45,0))::numeric(20,10);
latitude
---------------
45.0000000000
(1 row)

--
-- Test getting the longitude of a location.
--
SELECT longitude(ll_to_earth(0,0))::numeric(20,10);
longitude
--------------
0.0000000000
(1 row)

SELECT longitude(ll_to_earth(45,0))::numeric(20,10);
longitude
--------------
0.0000000000
(1 row)

--
-- For the distance tests the following is some real life data.
--
-- Chicago has a latitude of 41.8 and a longitude of 87.6.
-- Albuquerque has a latitude of 35.1 and a longitude of 106.7.
-- (Note that latitude and longitude are specified differently
-- in the cube based functions than for the point based functions.)
--
--
-- Test getting the distance between two points using earth_distance.
--
SELECT earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,0))::numeric(20,5);
earth_distance
----------------
0.00000
(1 row)

SELECT earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,180))::numeric(20,5);
earth_distance
----------------
20037605.73216
(1 row)

--
-- Test getting the distance between two points using geo_distance.
--
SELECT geo_distance('(0,0)'::point,'(0,0)'::point)::numeric(20,5);
geo_distance
--------------
0.00000
(1 row)

SELECT geo_distance('(0,0)'::point,'(180,0)'::point)::numeric(20,5);
geo_distance
--------------
12436.77274
(1 row)

--
-- Test getting the distance between two points using the <@> operator.
--
SELECT ('(0,0)'::point <@> '(0,0)'::point)::numeric(20,5);
numeric
---------
0.00000
(1 row)

SELECT ('(0,0)'::point <@> '(180,0)'::point)::numeric(20,5);
numeric
-------------
12436.77274
(1 row)

--
-- Test for points that should be in bounding boxes.
--
SELECT earth_box(ll_to_earth(0,0),
earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,1))*1.00001) @>
ll_to_earth(0,1);
?column?
----------
t
(1 row)

SELECT earth_box(ll_to_earth(0,0),
earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,0.1))*1.00001) @>
ll_to_earth(0,0.1);
?column?
----------
t
(1 row)

--
-- Test for points that shouldn't be in bounding boxes. Note that we need
-- to make points way outside, since some points close may be in the box
-- but further away than the distance we are testing.
--
SELECT earth_box(ll_to_earth(0,0),
earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,1))*.57735) @>
ll_to_earth(0,1);
?column?
----------
f
(1 row)

SELECT earth_box(ll_to_earth(0,0),
earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,0.1))*.57735) @>
ll_to_earth(0,0.1);
?column?
----------
f
(1 row)

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