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mysql如何存储地理信息

作者:TS86

MySQL存储地理信息通常使用GEOMETRY数据类型或其子类型,为了支持这些数据类型,MySQL 提供了 SPATIAL 索引,这允许我们执行高效的地理空间查询,这篇文章主要介绍了mysql如何存储地理信息,需要的朋友可以参考下

MySQL 存储地理信息通常使用 GEOMETRY 数据类型或其子类型(如 POINTLINESTRINGPOLYGON 等)。为了支持这些数据类型,MySQL 提供了 SPATIAL 索引,这允许我们执行高效的地理空间查询。

1. 创建支持地理信息的表

首先,我们需要一个包含 GEOMETRY 或其子类型列的表。以下是一个示例,展示如何创建一个包含 POINT 类型的表:

CREATE TABLE locations (  
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,  
    name VARCHAR(255) NOT NULL,  
    position POINT NOT NULL,  
    SPATIAL INDEX(position)  -- 为位置列创建空间索引  
) ENGINE=InnoDB;

2. 插入地理信息数据

我们可以使用 GeomFromText() 或 PointFromText() 函数插入地理数据。以下是如何插入一个点的示例:

INSERT INTO locations (name, position)  
VALUES ('Location A', GeomFromText('POINT(10 20)'));  
-- 或者使用 PointFromText  
INSERT INTO locations (name, position)  
VALUES ('Location B', PointFromText('POINT(30 40)'));

3. 查询地理信息数据

我们可以使用 MBRContains()Distance_Sphere()ST_Distance_Sphere() 等函数来查询地理数据。以下是一些示例:

3.1查找指定矩形区域内的位置

-- 查找位置在 (0, 0) 到 (20, 20) 矩形区域内的所有位置  
SELECT * FROM locations  
WHERE MBRContains(  
    GeomFromText('POLYGON((0 0, 20 0, 20 20, 0 20, 0 0))'),  
    position  
);

3.2查找距离特定点一定距离内的位置

注意:这里使用了 Distance_Sphere() 函数,它基于地球是完美球体的假设。对于更精确的计算,我们可以使用 ST_Distance_Sphere() 并指定地球半径。

-- 查找距离 (15, 15) 点 10 公里内的所有位置  
-- 假设地球半径为 6371 公里(平均半径)  
SELECT *, (6371 * acos(cos(radians(15))   
  * cos(radians(X(position)))   
  * cos(radians(Y(position)) - radians(15))   
  + sin(radians(15))   
  * sin(radians(X(position))))) AS distance_km   
FROM locations   
HAVING distance_km < 10;

3.3使用 ST_Distance_Sphere() 查找距离

这是一个更精确的距离计算示例,它使用 ST_Distance_Sphere() 函数并指定地球的平均半径。

-- 查找距离 (15, 15) 点 10 公里内的所有位置  
SELECT *, ST_Distance_Sphere(point(15, 15), position, 6371) AS distance_km   
FROM locations   
HAVING distance_km < 10;

注意:上述查询中的距离计算是基于 Haversine 公式的简化版本,它假设地球是一个完美的球体。在实际应用中,我们可能需要使用更复杂的算法来考虑地球的不规则形状。

此外,我们还可以使用 MySQL 的其他地理空间函数和操作符来执行更复杂的地理空间查询和操作。

4.查询地理信息进阶示例

我们可以探讨一个更复杂的示例,该示例涉及POLYGON地理数据类型,并使用ST_Contains函数来检查一个点是否位于多边形内部。同时,我们也会使用ST_Distance_Sphere函数来计算点与多边形中心点的距离。

4.1创建表并插入数据

首先,我们创建一个包含POLYGON列的表,并插入一些多边形数据。

CREATE TABLE polygons (  
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,  
    name VARCHAR(255) NOT NULL,  
    shape POLYGON NOT NULL,  
    SPATIAL INDEX(shape)  
) ENGINE=InnoDB;  
INSERT INTO polygons (name, shape)  
VALUES ('Polygon A', GeomFromText('POLYGON((0 0, 10 0, 10 10, 0 10, 0 0))'));  
INSERT INTO polygons (name, shape)  
VALUES ('Polygon B', GeomFromText('POLYGON((20 20, 30 20, 30 30, 20 30, 20 20))'));  
-- 创建一个包含点的表  
CREATE TABLE points (  
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,  
    name VARCHAR(255) NOT NULL,  
    position POINT NOT NULL,  
    SPATIAL INDEX(position)  
) ENGINE=InnoDB;  
INSERT INTO points (name, position)  
VALUES ('Point 1', GeomFromText('POINT(5 5)'));  
INSERT INTO points (name, position)  
VALUES ('Point 2', GeomFromText('POINT(25 25)'));

4.2查询点是否在多边形内部,并计算距离

现在,我们可以编写一个查询来检查点是否位于多边形内部,并计算这些点与多边形中心点的距离。

-- 假设我们想要检查'Point 1'和'Point 2'是否分别位于'Polygon A'和'Polygon B'内部  
-- 并计算它们与各自多边形中心点的距离  
-- 首先,我们需要计算每个多边形的中心点  
SET @polygonA_center = ST_Centroid(GeomFromText('POLYGON((0 0, 10 0, 10 10, 0 10, 0 0))'));  
SET @polygonB_center = ST_Centroid(GeomFromText('POLYGON((20 20, 30 20, 30 30, 20 30, 20 20))'));  
-- 然后,我们可以使用这些中心点与点表中的点进行比较和距离计算  
SELECT   
    p.name AS point_name,  
    p.position,  
    CASE   
        WHEN ST_Contains(pg.shape, p.position) THEN 'Inside'  
        ELSE 'Outside'  
    END AS location_status,  
    ST_Distance_Sphere(p.position, CASE pg.name WHEN 'Polygon A' THEN @polygonA_center ELSE @polygonB_center END, 6371) AS distance_km  
FROM   
    points p  
JOIN   
    polygons pg ON (  
        (p.name = 'Point 1' AND pg.name = 'Polygon A') OR  
        (p.name = 'Point 2' AND pg.name = 'Polygon B')  
    );

这个查询首先计算了两个多边形的中心点,并使用JOIN语句将点表与多边形表连接起来。它使用ST_Contains函数来检查点是否位于多边形内部,并使用ST_Distance_Sphere函数来计算点与对应多边形中心点的距离(以公里为单位)。注意,我们使用了CASE语句来根据点的名称选择正确的多边形中心点进行计算。

这个查询将返回每个点的名称、位置、是否在多边形内部的状态以及与对应多边形中心点的距离。

到此这篇关于mysql如何存储地理信息的文章就介绍到这了,更多相关mysql存储地理信息内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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