MySQL的GIS功能：如何利用`ST_Distance_Sphere`函数计算两点之间的球面距离，并进行排序？ - 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 GIS：利用ST_Distance_Sphere计算球面距离并排序

大家好，今天我们来深入探讨MySQL的GIS功能，重点是如何利用ST_Distance_Sphere函数来计算地球表面两点之间的距离，并结合SQL语句进行排序，最终实现基于地理位置的排序功能。这在很多实际应用中非常有用，比如查找附近商家、排序用户位置等。

1. GIS 基础概念回顾

在深入ST_Distance_Sphere之前，我们先快速回顾一些关键的GIS概念：

地理坐标系: 使用经度和纬度来定义地球表面上的位置。经度 (Longitude) 指的是本初子午线以东或以西的角度，纬度 (Latitude) 指的是赤道以北或以南的角度。
SRID (Spatial Reference Identifier): 一个唯一的标识符，用于指定坐标系的类型。最常见的 SRID 是 4326，代表 WGS 84 坐标系，这是一种广泛使用的地理坐标系。
几何对象: GIS 数据以几何对象的形式存储，例如点 (POINT)、线 (LINESTRING)、面 (POLYGON) 等。ST_Point 函数用于创建点对象。
空间函数: MySQL 提供了一系列空间函数，用于处理和分析 GIS 数据。ST_Distance_Sphere 就是其中之一。

2. ST_Distance_Sphere 函数详解

ST_Distance_Sphere 函数用于计算地球表面两个点之间的距离。它假定地球是一个完美的球体，并使用Haversine公式来计算距离。

语法:

ST_Distance_Sphere(point1, point2 [, radius]);

point1, point2: 两个 POINT 对象，表示要计算距离的两个点。
radius: (可选) 地球的半径。默认情况下，使用地球的平均半径 6370986 米。

返回值:

以米为单位的球面距离。

重要说明:

ST_Distance_Sphere 返回的是球面距离，而不是直线距离。在长距离计算中，球面距离更准确。
确保两个点都使用地理坐标系 (例如，WGS 84)，否则结果可能不准确。

3. 创建测试数据表

为了演示如何使用 ST_Distance_Sphere，我们先创建一个名为 locations 的表，用于存储一些地点的信息：

CREATE TABLE locations (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    latitude DECIMAL(10, 7) NOT NULL,
    longitude DECIMAL(10, 7) NOT NULL,
    location POINT SRID 4326
);

-- 添加空间索引
ALTER TABLE locations ADD SPATIAL INDEX(location);

-- 插入示例数据
INSERT INTO locations (name, latitude, longitude, location) VALUES
('北京', 39.9042, 116.4074, ST_Point(116.4074, 39.9042)),
('上海', 31.2304, 121.4737, ST_Point(121.4737, 31.2304)),
('广州', 23.1291, 113.2644, ST_Point(113.2644, 23.1291)),
('深圳', 22.5431, 114.0579, ST_Point(114.0579, 22.5431)),
('成都', 30.6595, 104.0663, ST_Point(104.0663, 30.6595));

-- 验证数据是否正确插入
SELECT id, name, latitude, longitude, ST_AsText(location) FROM locations;

表格：locations 表结构

列名	数据类型	说明
id	INT	主键，自增长
name	VARCHAR(255)	地点名称
latitude	DECIMAL(10, 7)	纬度
longitude	DECIMAL(10, 7)	经度
location	POINT SRID 4326	包含经纬度的空间点对象，使用 WGS 84 坐标系

重要说明:

在创建 location 字段时，我们使用了 POINT SRID 4326 来指定它是一个空间点对象，并且使用 WGS 84 坐标系。
插入数据时，我们使用了 ST_Point(longitude, latitude) 函数来创建 POINT 对象。注意，ST_Point 函数的参数顺序是 longitude 在前，latitude 在后。这点非常重要，如果顺序错误，会导致计算结果不准确。
添加空间索引 SPATIAL INDEX(location) 可以显著提高空间查询的性能。

4. 使用 ST_Distance_Sphere 计算距离

现在，我们可以使用 ST_Distance_Sphere 函数来计算两个地点之间的距离。例如，计算北京和上海之间的距离：

SELECT
    ST_Distance_Sphere(
        (SELECT location FROM locations WHERE name = '北京'),
        (SELECT location FROM locations WHERE name = '上海')
    ) AS distance_in_meters;

这条SQL语句嵌套了两个子查询，分别获取北京和上海的 location 字段，然后将这两个 location 作为参数传递给 ST_Distance_Sphere 函数。

5. 计算所有地点到指定地点的距离并排序

更常见的需求是计算所有地点到指定地点的距离，并按照距离进行排序。例如，计算所有地点到北京的距离，并按距离升序排列：

SELECT
    id,
    name,
    latitude,
    longitude,
    ST_Distance_Sphere(
        location,
        (SELECT location FROM locations WHERE name = '北京')
    ) AS distance_in_meters
FROM
    locations
ORDER BY
    distance_in_meters ASC;

这条 SQL 语句的执行步骤如下：

FROM locations: 从 locations 表中选取数据。
ST_Distance_Sphere(location, (SELECT location FROM locations WHERE name = ‘北京’)) AS distance_in_meters: 对于每一行数据，计算该地点的 location 到北京的 location 的球面距离，并将结果命名为 distance_in_meters。
ORDER BY distance_in_meters ASC: 按照 distance_in_meters 字段进行升序排序。

6. 将计算距离作为筛选条件

我们还可以将计算出的距离作为筛选条件，例如，查找距离北京 1000 公里以内的地点：

SELECT
    id,
    name,
    latitude,
    longitude,
    ST_Distance_Sphere(
        location,
        (SELECT location FROM locations WHERE name = '北京')
    ) AS distance_in_meters
FROM
    locations
WHERE
    ST_Distance_Sphere(
        location,
        (SELECT location FROM locations WHERE name = '北京')
    ) <= 1000 * 1000  -- 1000 公里 = 1000 * 1000 米
ORDER BY
    distance_in_meters ASC;

7. 动态指定参考点

上面的例子中，我们硬编码了参考点为 "北京"。为了提高灵活性，我们可以将参考点的经纬度作为参数传递给 SQL 查询。这可以通过存储过程或应用程序代码来实现。

例如，创建一个存储过程，接受经度和纬度作为参数，并返回距离该点 500 公里以内的地点：

DELIMITER //
CREATE PROCEDURE GetLocationsWithinRadius(
    IN ref_latitude DECIMAL(10, 7),
    IN ref_longitude DECIMAL(10, 7),
    IN radius_km INT
)
BEGIN
    SELECT
        id,
        name,
        latitude,
        longitude,
        ST_Distance_Sphere(
            location,
            ST_Point(ref_longitude, ref_latitude)
        ) AS distance_in_meters
    FROM
        locations
    WHERE
        ST_Distance_Sphere(
            location,
            ST_Point(ref_longitude, ref_latitude)
        ) <= radius_km * 1000
    ORDER BY
        distance_in_meters ASC;
END //
DELIMITER ;

-- 调用存储过程
CALL GetLocationsWithinRadius(39.9042, 116.4074, 500); -- 查找距离北京 500 公里以内的地点

8. 结合其他业务逻辑

ST_Distance_Sphere 可以与其他业务逻辑结合，实现更复杂的功能。例如，在一个电商网站中，可以根据用户的地理位置，推荐附近的商家：

假设我们有一个 users 表存储用户信息，包含 latitude 和 longitude 字段，还有一个 stores 表存储商家信息，也包含 latitude 和 longitude 字段。我们可以编写 SQL 查询，找到距离用户最近的 5 个商家：

SELECT
    s.id AS store_id,
    s.name AS store_name,
    ST_Distance_Sphere(
        ST_Point(s.longitude, s.latitude),
        ST_Point((SELECT longitude FROM users WHERE id = 1), (SELECT latitude FROM users WHERE id = 1)) -- 假设用户 ID 为 1
    ) AS distance_in_meters
FROM
    stores s
ORDER BY
    distance_in_meters ASC
LIMIT 5;

9. 注意事项和优化技巧

数据类型: 确保经度和纬度使用 DECIMAL 类型，并指定足够的精度。
SRID: 始终显式指定 SRID，并保持一致。
空间索引: 对包含空间数据的字段创建空间索引，可以显著提高查询性能。
数据量: 对于大量数据，考虑使用更高级的 GIS 系统，例如 PostGIS。
单位: 始终注意距离的单位（米）。
Haversine公式的局限性: ST_Distance_Sphere 使用 Haversine 公式，它假设地球是一个完美的球体。实际上，地球是一个椭球体。对于非常精确的距离计算，可以考虑使用 Vincenty 公式或更复杂的地理计算库。
性能优化: 尽量避免在 WHERE 子句中使用复杂的空间函数表达式，这可能会导致索引失效。如果需要复杂的空间计算，可以考虑先使用 bounding box 等方法进行粗略筛选，然后再使用 ST_Distance_Sphere 进行精确计算。
错误处理: 检查输入数据的有效性，例如，确保经度和纬度在合理的范围内。

10. 实际应用场景

附近搜索: 查找附近餐馆、商店、银行等。
物流配送: 优化配送路线，计算配送距离。
移动应用: 根据用户位置提供个性化推荐。
地理围栏: 监控车辆或人员的移动轨迹，并在进入或离开特定区域时触发事件。
数据可视化: 在地图上展示地理数据。

总结：关键步骤和要点回顾

我们学习了如何使用 MySQL 的 ST_Distance_Sphere 函数计算球面距离。关键步骤包括创建包含空间数据的数据表，使用 ST_Point 函数创建 POINT 对象，使用 ST_Distance_Sphere 函数计算距离，以及结合 SQL 语句进行排序和筛选。注意事项包括确保数据类型正确，指定 SRID，创建空间索引，以及注意距离的单位。

MySQL GIS：利用ST_Distance_Sphere计算球面距离并排序

发表回复 取消回复

发表回复取消回复