用PostgreSQL数据库做地理位置app应用

项目中用到了postgreSQL中的earthdistance()函数功能计算地球上两点之间的距离,中文的资料太少了,我找到了一篇
英文的、讲的很好的文章 
,特此翻译,希望能够帮助到以后用到earthdistance的同学。

做一个GEO应用从来都不是一件容易的事。但是用一些身边的开源项目就可以在几分钟内轻松解决这个问题。
PostgreSQL有许多特性。是我的首选,它能够把数据库平台提升到另一个层次。

一、两种可用的选择

当我们想用Postgres作为GEO函数使用时,我们通常有2中选择(据我所知):
PostGIS:
为postgreSQL提供了高级GEO函数功能。我用了它一段时间,但是它对于我的需求来说太笨重了。
Cube和Earthdistance:
这两个拓展为轻量级的Geo关系实体提供了简单、快速的实现方法。

二、为什么在数据库服务器端做计算

这是件非常明显的事。服务器存储了所有的数据,服务器拓展是用C/C++实现的,非常快。为数据表做索引也能加快计算速度。

三、使用我的选择–Cube and EarthDistance

作为开始,你应该先建一个数据库(我想你知道该怎么做),然后使它们能用我们的架构。
执行:

复制代码 代码如下:

CREATE EXTENSION cube;

然后执行:

复制代码 代码如下:

CREATE EXTENSION earthdistance;

上面的命令创建了大约40个函数,以后我们做数据查询的时候就可以用了。
在我们的例子中,我创建了名为events的表,字段有:id(serial), name(varchar
255), lat(double), lng(double)。(别忘了~~)

四、计算2个坐标之间的距离

计算2个坐标之间的距离,我们要用到 earthdistance(lltoearth($latlngcube),
lltoearth($latlng_cube)) 这个函数。
earthdistance()函数接受2组坐标值,返回值一个以米为单位的的数值。

这能用于很多场景,比如根据某一位置找到离其最近的发生的新闻事件的列表。数据库的操作可能就像下面这样:

复制代码 代码如下:

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

这将给我们一个很nice的新闻事件列表,按他们的离我们当前位置的距离由近到远排序。第一个是离我们最近的。

五、找到某个半径范围内的记录

Cube和Earthdiatance拓展提供的另一个伟大的函数是
earthbox(lltoearch($latlngcub), $radiusinmetres) 。
这个函数通过简单的比较就能到找到某个半径范围内的所有记录。它是靠返回2点之间的“大圆距离”实现的。

【译者注】大圆距离(Great circle
disstance)指的是从球面的一点A出发到达球面上另一点B,所经过的最短路径的长度。一般说来,球面上任意两点A和B都可以与球心确定唯一的大圆,这个大圆被称为黎曼圆,而在大圆上连接这两点的较短的一条弧的长度就是大圆距离。如果想了解更多,请看wiki:
大圆距离

它能用于查询我们城市中所有的新闻事件:

复制代码 代码如下:

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

这条查询语句仅仅会返回在radius_ in_
metres指定的半径范围内的记录,非常简单吧!

六、提高查询速度

你可能会发现上面的查询有不小的开销。以我的经验,最好对一些字段建立索引。
(下面这条语句假定你又events表, 同时events表有字段lat和lng)
CREATE INDEX ${nameofindex} on events USING gits(lltoearth(lat, lng));

七、数据类型

我的应用比较简单,所以我把经纬度(lat和lng)都设成了double类型。这使得我用Node.js开发起来更加快速,而不用再去自己定制针对GIST类型的解决方案。

八、就这些!

很神奇,对么?!?我们仅仅用常用的数据类型(double)就足以去用一些GEO函数创建基于地理位置的社交app

九、我使用的postgreSQL语句总结(使用实例):

复制代码 代码如下:

/*
* postgreSQL之earthdistance学习笔记
* author: wusuopubupt
* date: 2013-03-31
*/

/*创建表*/
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
);

/*插入记录*/
INSERT INTO picture(p_uid, p_key, lat, lng, up, down, ip, address)
VALUES(‘aaaabbbbcccc’, ‘2014032008164023279.png’, 40.043945, 116.413668,
0, 0, ”, ”);

/*插入记录*/
INSERT INTO picture(p_uid, p_key, lat, lng, up, down, ip, address)
VALUES(‘xxxxccccmmmm’, ‘2014032008164023111.png’, 40.067183, 116.415230,
0, 0, ”, ”);

/*选择记录*/
SELECT * FROM picture;

/*更新记录*/
UPDATE picture SET address=’LiShuiqiao’ WHERE id=1;
UPDATE picture SET address=’TianTongyuan’ WHERE id=2;

/*对经纬度列创建索引*/
CREATE INDEX ll_idx on picture USING gist(ll_to_earth(lat, lng));

/*根据半径(1000米)选择记录*/
SELECT * FROM picture where
earth_box(ll_to_earth(40.059286,116.418773),1000) @>
ll_to_earth(picture.lat, picture.lng);

/*选择距离当前用户的距离*/
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;

/*
 * 以下内容是网上的一篇教程
 *
地址:

 */

—  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.把直线距离转成大圆距离

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);

必赢365net手机版,   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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