Belirli bir yer işaretindeki bir aralıktaki tüm yer işaretlerini nasıl verimli bir şekilde arayabilirim?

Belirli bir dönüm noktasının 10 km / milindeki (bu hikaye için önemli değil) tüm yerleri bulan bir coğrafi arama projesiyle başlamaya çalışıyorum.

Diyelim ki 1.000.000 yer işaretinden oluşan bir veritabanım var. Belli koordinatlara sahip bir dönüm noktasının 10 mil aralığındaki tüm yer işaretlerini bulmak için, aramamdan bir yer işareti ile 1.000.000 yer işareti arasındaki bir mesafeyi hesaplamam gerekir.

Bunu yapmanın daha iyi bir yolu var mı?

Alternatif olarak, ülke, bölge, şehir, mahalle, iş, tarihi vb. Şehir, bir bölgenin, bir ülkenin, vb.

Google Haritalar API'sı yardımcı olabilir mi?

SQL Server 2008'den beri, konumları (enlem / boylam çiftleri) depolayan ve konumla ilgili sorgular yazmanızı kolaylaştıran bir coğrafya veri türü vardır.

Bu konuyu derinlemesine tartışan mevcut bir StackOverflow yanıtı vardır.

En yakın 7 öğeyi bulmak için temel bir sorgu :

USE AdventureWorks2012  
GO  
DECLARE @g geography = 'POINT(-121.626 47.8315)';  
SELECT TOP(7) SpatialLocation.ToString(), City FROM Person.Address  
WHERE SpatialLocation.STDistance(@g) IS NOT NULL  
ORDER BY SpatialLocation.STDistance(@g);  

100m içinde her şeyi bulmak için temel bir sorgu (sorunun ikinci cevabı)

-- Get the center point
DECLARE @g geography
SELECT @g = geo FROM yourTable WHERE PointId = something

-- Get the results, radius 100m
SELECT * FROM yourTable WHERE @g.STDistance(geo) <= 100

CBS (coğrafi bilgi sistemleri) sorgularını destekleyen bir veritabanı kullanın . Çoğu veritabanında bu açıkça desteklenir veya uzantıları vardır, ancak ayrıntılar veritabanına özgü olacaktır ( yanıtlarında Flater, SQL sunucusu için sözdizimini gösterir).

Bu tür sorguları uygulamanızda uygulamanız gerekiyorsa, örneğin bir kd Ağacı gibi uzamsal sorgulara izin veren bir veri yapısı uygulayabilirsiniz . Bu, ikili bir arama ağacı gibidir, ancak ağacın her düzeyi farklı bir koordinat boyutunda bölümlenir. Bu, aramayı daha küçük bir dizi uygulanabilir adayla kısıtlamanıza olanak tanır. Etkili bir şekilde, “10km yarıçapı” aramanızı her bir koordinat boyutu için sınırlara dönüştürür ve ağaca girerken sınırları sıkarsınız.

Evet, daha iyi bir yol var. Bir uzamsal dizin kullanmanız gerekir . Bu dizinler, geometrileri çok hızlı bir şekilde filtrelemek için geometrilerle ilgili meta verileri düzenleyerek, açıkladığınız hesaplamalardan kaçınarak çok fazla CPU döngüsünden tasarruf sağlar. Tüm büyük ilişkisel veritabanları bir uzamsal geometri türü ve onlarla birlikte gitmek için dizinler sağladığından, birini kendiniz uygulamaktan rahatsız olmamalısınız.

• PostGIS (PostgreSQL için GIS uzantısı) R-Trees kullanır: http://postgis.net/docs/using_postgis_dbmanagement.html#idm2246 (GiST türü)
• SQL Server ızgara dizinleri kullanır: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/spatial/spatial-indexes-overview?view=sql-server-2017
• Oracle R-Ağaçları kullanıyor: https://docs.oracle.com/database/121/SPATL/creating-spatial-index.htm
• MySQL R-Ağaçları kullanır: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/optimizing-spatial-analysis.html

Bakmak istediğiniz şey "mesafe içinde" sorgulardır (diğer bazı geometrilerin belirli bir mesafesindeki geometriler için sorgular). Bunlar çok standart ve çözülmüş bir sorundur ve yukarıdaki tüm veritabanlarında (ve birkaçında yerleşik olarak) mümkündür:

• PostGIS: ST_DWithin
• SQL Server: STDistance(Bu işlevin 3D coğrafya sürümünde dizin kullanımının desteklendiği açık değildir)
• Oracle: SDO_WITHIN_DISTANCE(Bu açıkça dizin kullanımını tetikleyeceğini söylemez. Sorgu planını iki kez kontrol ederim. Dizini kullanmak için bir uygulamanız gerekebilir SDO_FILTER.)
• MySQL: Bunu hala anlıyorum.

Dizin kullanımını tetiklemek için geçici çözüm

Sistemin bu sorgularla uzamsal dizini kullanmasında sorun yaşadığınız en kötü durumda, ek bir filtre ekleyebilirsiniz. Arama noktanızda ortalanmış 2 * (arama mesafesi) kenarları olan bir kare sınırlayıcı kutu oluşturacak ve gerçek mesafeyi kontrol etmeden önce tablo geometrilerinin sınırlama kutularını bununla karşılaştıracaksınız . ST_DWithinYukarıda PostGIS 'in dahili olarak yaptığı şey budur .

CBS'de mesafe

Mekansal indeksler harika ve probleminize kesinlikle doğru çözüm olsa da, mesafe hesaplaması mantıksal olarak karmaşık olabilir. Özellikle, verilerinizin hangi projeksiyonda (temel olarak koordinat sistemi için tüm parametreler) depolandığı konusunda endişelenmeniz gerekir . Çoğu 2D projeksiyon (çeşitli enlem / uzun projeksiyonlar gibi açısal koordinat sistemleri dışındaki şeyler) uzunluğu önemli ölçüde deforme eder. Örneğin, Web Mercator projeksiyonu (Google, Bing ve diğer tüm büyük temel harita sağlayıcıları tarafından kullanılan projektör) , konum ekvatordan uzaklaştıkça alanları ve mesafeleri giderek genişletir . Resmi olarak CBS'de eğitim almadığım için yanılıyor olabilirim, ancak 2B projeksiyonlar için gördüğüm en iyi şey, bir mesafeden doğru mesafeler vaat eden bazı spesifik olanlartüm dünyada tek, sabit bir nokta . (Hayır, her sorgu için farklı bir projeksiyon kullanmak pratik değildir; dizinlerinizi işe yaramaz hale getirir.)

Sonuç olarak, matematiğinizin doğru olduğundan emin olmanız gerekir. Bunu bir geliştirme perspektifinden yapmanın en basit yolu, açısal projeksiyonlar kullanmak (bunlar genellikle "coğrafi" olarak adlandırılır) ve bir küremsi model kullanarak matematik yapmayı destekleyen işlevleri kullanmaktır, ancak bu hesaplamalar 2B meslektaşlarından biraz daha pahalıdır. ve bazı DB'ler bunları dizine eklemeyi desteklemeyebilir. Ancak, bunları kullanarak kabul edilebilir bir performans elde edebiliyorsanız, muhtemelen bu yol. Diğer bir yaygın seçenek ise, verileriniz dünyanın belirli bir bölgesi ile sınırlıysa hem mesafeleri hem de alanları düzeltmeye oldukça yaklaştıran bölgesel projeksiyonlardır (UTM bölgeleri gibi). Uygulamanız için en iyi olan şey özel gereksinimlerinize bağlı olacaktır,

Bu, yerleşik uzamsal dizinler kullanmasanız bile geçerlidir. Verileriniz, şu anda hangi teknolojiyi veya tekniği kullandığınızdan veya gelecekte kullanmanızdan bağımsız olarak bazı projeksiyonlara sahiptir ve şu anda yaptığınız sorguları ve hesaplamaları zaten etkilemektedir.

Mümkünse bir veritabanında belirli destek kullanmanın bunu yapmanın en mantıklı yolu olacağını kabul ediyorum.

Ancak bunu belirli bir desteği olmayan bir veritabanında yapmak zorunda kalsaydım, örneğin (y> (y1 - rad)) AND (y <(y1 + rad)) AND (x> ( x1 - rad)) AND (x <(x1 + rad)). Puanlarınızın bir kare için kabaca eşitleme sorgulaması olduğunu varsayarsak, gerçek eşleşmelerinizi ve yaklaşık% 30 ekstra yanlış eşleşmeleri elde edersiniz. Daha sonra yanlış eşleşmeleri kaldırabilirsiniz.