MySQL高级数据类型之：`MySQL`的`空间数据`类型：`Point`、`Polygon`和`LineString`的存储与查询。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

MySQL 空间数据类型：Point, Polygon, LineString 的存储与查询

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 中一个强大的特性：空间数据类型。在地理信息系统 (GIS)、位置服务以及其他需要处理地理空间数据的应用中，这些数据类型扮演着至关重要的角色。我们将重点关注 Point、Polygon 和 LineString 这三种最常用的空间数据类型，学习如何在 MySQL 中存储和查询它们。

1. 空间数据类型概述

MySQL 5.7 及更高版本提供了完整的空间数据类型支持，遵循 OpenGIS 规范。这使得 MySQL 能够有效地存储、索引和查询地理空间数据。主要的空间数据类型包括：

Point: 表示一个二维坐标点 (经度和纬度)。
LineString: 表示由一系列相连的点组成的线。
Polygon: 表示一个由线段组成的闭合区域。
Geometry: 所有空间数据类型的基类。
MultiPoint: 表示多个点的集合。
MultiLineString: 表示多个线段的集合。
MultiPolygon: 表示多个多边形的集合。
GeometryCollection: 表示任何类型的几何对象的集合。

我们今天主要关注 Point、Polygon 和 LineString，因为它们是构建更复杂空间数据类型的基础。

2. Point 数据类型的存储与查询

Point 数据类型用于存储一个二维坐标点，通常表示经度和纬度。

2.1 创建包含 Point 类型字段的表

首先，我们需要创建一个表来存储 Point 类型的数据。可以使用以下 SQL 语句：

CREATE TABLE locations (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    coordinates POINT SRID 4326  -- SRID 4326 表示 WGS 84 坐标系
);

这里，coordinates 字段的数据类型被定义为 POINT SRID 4326。SRID (Spatial Reference Identifier) 用于指定坐标系。4326 是 WGS 84 坐标系的 SRID，这是最常用的地理坐标系，使用经纬度表示位置。如果不指定 SRID，则默认为 0。

2.2 插入 Point 类型数据

可以使用 ST_GeomFromText() 函数将文本格式的坐标转换为 Point 对象，然后插入到表中。

INSERT INTO locations (name, coordinates) VALUES
('北京', ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)', 4326)),
('上海', ST_GeomFromText('POINT(121.4737 31.2304)', 4326)),
('广州', ST_GeomFromText('POINT(113.2644 23.1291)', 4326));

ST_GeomFromText() 函数接受两个参数：

WKT (Well-Known Text) 格式的几何对象字符串： 'POINT(经度纬度)'
SRID: 坐标系 ID。

2.3 查询 Point 类型数据

查询所有位置:

SELECT id, name, ST_AsText(coordinates) AS coordinates FROM locations;

ST_AsText() 函数将 Point 对象转换为 WKT 格式的文本，方便我们查看。

查询距离某个点一定范围内的位置:

SELECT id, name, ST_AsText(coordinates) AS coordinates
FROM locations
WHERE ST_Distance_Sphere(coordinates, ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)', 4326)) < 500000; -- 500000 米，即 500 公里

ST_Distance_Sphere() 函数计算两个点在地球表面的距离，单位是米。注意，这里使用的是球面距离，对于大范围的距离计算更准确。如果需要更精确的计算，可以使用 ST_Distance() 函数，但需要先将数据投影到平面坐标系。

查询距离某个点最近的位置:

SELECT id, name, ST_AsText(coordinates) AS coordinates,
       ST_Distance_Sphere(coordinates, ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)', 4326)) AS distance
FROM locations
ORDER BY distance ASC
LIMIT 1;

这里先计算每个位置到目标点的距离，然后按照距离升序排列，最后取第一个结果，即距离最近的位置。

2.4 创建空间索引

为了提高空间查询的效率，我们需要为 Point 类型的字段创建空间索引。

ALTER TABLE locations ADD SPATIAL INDEX(coordinates);

注意：只有 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎支持空间索引。对于 InnoDB，需要满足以下条件：

表必须使用 ROW_FORMAT=DYNAMIC 或 ROW_FORMAT=COMPRESSED。
空间索引必须是前缀索引，并且前缀长度必须是完整的空间数据类型列。

例如：

CREATE TABLE locations (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    coordinates POINT SRID 4326
) ROW_FORMAT=DYNAMIC;

ALTER TABLE locations ADD SPATIAL INDEX(coordinates);

3. LineString 数据类型的存储与查询

LineString 数据类型用于存储由一系列相连的点组成的线。

3.1 创建包含 LineString 类型字段的表

CREATE TABLE routes (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    path LINESTRING SRID 4326
);

3.2 插入 LineString 类型数据

INSERT INTO routes (name, path) VALUES
('北京-天津', ST_GeomFromText('LINESTRING(116.4074 39.9042, 117.2009 39.1439)', 4326)),
('上海-杭州', ST_GeomFromText('LINESTRING(121.4737 31.2304, 120.1900 30.2600)', 4326));

LINESTRING 的 WKT 格式为 'LINESTRING(经度1 纬度1, 经度2 纬度2, ...)'。

3.3 查询 LineString 类型数据

查询所有路线:

SELECT id, name, ST_AsText(path) AS path FROM routes;

查询经过某个点的路线:

SELECT id, name, ST_AsText(path) AS path
FROM routes
WHERE ST_Contains(path, ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)', 4326));

ST_Contains() 函数判断一个几何对象是否包含另一个几何对象。

查询两条路线的交点:

SELECT ST_AsText(ST_Intersection(
    (SELECT path FROM routes WHERE name = '北京-天津'),
    (SELECT path FROM routes WHERE name = '上海-杭州')
));

ST_Intersection() 函数计算两个几何对象的交集。注意，如果两条路线没有交点，则返回 NULL。

3.4 创建空间索引

ALTER TABLE routes ADD SPATIAL INDEX(path);

4. Polygon 数据类型的存储与查询

Polygon 数据类型用于存储由线段组成的闭合区域。

4.1 创建包含 Polygon 类型字段的表

CREATE TABLE regions (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    area POLYGON SRID 4326
);

4.2 插入 Polygon 类型数据

INSERT INTO regions (name, area) VALUES
('北京四环', ST_GeomFromText('POLYGON((116.25 39.8, 116.55 39.8, 116.55 40.0, 116.25 40.0, 116.25 39.8))', 4326));

POLYGON 的 WKT 格式为 'POLYGON((经度1 纬度1, 经度2 纬度2, ..., 经度1 纬度1))'。注意，多边形的第一个点和最后一个点必须相同，以保证多边形是闭合的。

4.3 查询 Polygon 类型数据

查询所有区域:

SELECT id, name, ST_AsText(area) AS area FROM regions;

查询包含某个点的区域:

SELECT id, name, ST_AsText(area) AS area
FROM regions
WHERE ST_Contains(area, ST_GeomFromText('POINT(116.40 39.90)', 4326));

查询两个区域的交集面积:

SELECT ST_Area(ST_Intersection(
    (SELECT area FROM regions WHERE name = '北京四环'),
    ST_GeomFromText('POLYGON((116.3 39.7, 116.6 39.7, 116.6 39.9, 116.3 39.9, 116.3 39.7))', 4326)
));

ST_Area() 函数计算多边形的面积。请注意，面积的单位取决于坐标系的单位。如果使用 WGS 84 坐标系，则面积的单位是平方度。要获得更准确的面积，应该将数据投影到平面坐标系。

4.4 创建空间索引

ALTER TABLE regions ADD SPATIAL INDEX(area);

5. 常用的空间函数

MySQL 提供了丰富的空间函数，用于处理空间数据。以下是一些常用的函数：

函数名	描述
`ST_GeomFromText(wkt, srid)`	将 WKT 格式的字符串转换为几何对象。
`ST_AsText(geom)`	将几何对象转换为 WKT 格式的字符串。
`ST_Distance(geom1, geom2)`	计算两个几何对象之间的距离（平面距离）。
`ST_Distance_Sphere(geom1, geom2)`	计算两个点在地球表面的距离（球面距离），单位是米。
`ST_Contains(geom1, geom2)`	判断几何对象 geom1 是否包含几何对象 geom2。
`ST_Intersects(geom1, geom2)`	判断几何对象 geom1 是否与几何对象 geom2 相交。
`ST_Intersection(geom1, geom2)`	计算两个几何对象的交集。
`ST_Union(geom1, geom2)`	计算两个几何对象的并集。
`ST_Buffer(geom, distance)`	创建一个距离几何对象 geom 指定距离的缓冲区。
`ST_Area(geom)`	计算多边形的面积。
`ST_Length(geom)`	计算线段的长度。
`ST_Centroid(geom)`	计算几何对象的质心。
`ST_Within(geom1, geom2)`	判断几何对象 geom1 是否在几何对象 geom2 内部。
`ST_Touches(geom1, geom2)`	判断几何对象 geom1 是否与几何对象 geom2 相接触（共享边界，但不相交）。
`ST_Crosses(geom1, geom2)`	判断几何对象 geom1 是否与几何对象 geom2 相交，且交集的维度小于两个几何对象的维度。例如，一条线段穿过多边形。
`ST_Overlaps(geom1, geom2)`	判断几何对象 geom1 是否与几何对象 geom2 相交，且交集的维度与两个几何对象的维度相同。例如，两个多边形部分重叠。

6. 坐标系选择与转换

选择合适的坐标系对于空间数据的准确性至关重要。常用的坐标系包括：

地理坐标系 (Geographic Coordinate System): 使用经纬度表示位置，例如 WGS 84 (SRID 4326)。
投影坐标系 (Projected Coordinate System): 将地球表面投影到平面上，使用 x 和 y 坐标表示位置，例如 UTM。

对于大范围的距离计算，地理坐标系的球面距离更准确。对于小范围的距离计算和面积计算，投影坐标系更准确。

可以使用 ST_Transform() 函数在不同的坐标系之间转换几何对象。例如，将 WGS 84 坐标系转换为 UTM 坐标系：

SELECT ST_AsText(ST_Transform(ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)', 4326), 32650)); -- 32650 是 UTM Zone 50N 的 SRID

7. 空间数据类型使用的注意事项

存储引擎选择： 空间索引在 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎中可用，但在 InnoDB 中需要满足特定条件（ROW_FORMAT 和索引前缀）。
坐标系选择： 务必选择合适的坐标系，并根据需要进行坐标系转换。
精度问题： 地理坐标系中的距离计算可能存在精度问题，尤其是在大范围内。
性能优化： 创建空间索引可以显著提高空间查询的性能。
数据验证： 在插入空间数据之前，应该进行数据验证，确保数据的有效性。例如，多边形必须是闭合的，并且不能自相交。

8. 实际应用案例

空间数据类型在许多领域都有广泛的应用：

位置服务： 存储和查询用户的位置信息，例如查找附近的餐馆、商店等。
地理信息系统 (GIS): 存储和分析地理空间数据，例如地图、地形、地质等。
物流管理： 优化路线规划，提高运输效率。
城市规划： 分析城市空间结构，优化城市布局。
环境监测： 监测环境污染物的扩散范围，评估环境风险。

例如，假设我们需要创建一个应用，用于查找用户附近的咖啡馆。我们可以创建一个名为 cafes 的表，包含咖啡馆的名称和位置信息。

CREATE TABLE cafes (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    location POINT SRID 4326
);

INSERT INTO cafes (name, location) VALUES
('星巴克(北京国贸店)', ST_GeomFromText('POINT(116.4551 39.9165)', 4326)),
('Costa Coffee(上海陆家嘴店)', ST_GeomFromText('POINT(121.5032 31.2394)', 4326)),
('漫咖啡(广州珠江新城店)', ST_GeomFromText('POINT(113.3235 23.1254)', 4326));

-- 查找距离用户位置 1 公里内的咖啡馆
SELECT id, name, ST_AsText(location) AS location
FROM cafes
WHERE ST_Distance_Sphere(location, ST_GeomFromText('POINT(116.4074 39.9042)', 4326)) < 1000;

9. 结论：空间数据类型简化地理信息处理

今天，我们学习了 MySQL 中 Point、Polygon 和 LineString 这三种常用的空间数据类型的存储和查询方法。MySQL 强大的空间函数库为我们处理地理空间数据提供了极大的便利。掌握这些知识，可以帮助我们构建更强大的地理信息应用。

希望今天的讲解对大家有所帮助。谢谢！