


Wie finde ich Gebäude in einem Umkreis von 5 Meilen mithilfe von Breiten- und Längengradkoordinaten?
Verwenden Sie Koordinaten, um nach Gebäuden in einem bestimmten Umkreis zu suchen
Bei der Verarbeitung geografischer Daten müssen Sie normalerweise Objekte in einem bestimmten Bereich eines bestimmten Standorts finden. Dies ist besonders nützlich für Aufgaben wie das Auffinden von Gebäuden in einem bestimmten Umkreis um einen bestimmten Punkt. In diesem Artikel konzentrieren wir uns darauf, alle Gebäude im Umkreis von 5 Meilen um einen bestimmten Koordinatensatz zu finden.
Datenstruktur
Unsere Datenbanktabelle trägt den Namen „Gebäude“ und enthält die folgenden notwendigen Informationen:
- Name: Gebäudename
- lat: Breitenkoordinate
- lng: Längengradkoordinaten
Herausforderung
Wir möchten alle Gebäude abrufen, die in einem 5-Meilen-Radius um einen bestimmten Punkt liegen, den wir mithilfe eines bestimmten Koordinatensatzes darstellen:
- -84.38653999999998 (Längengrad)
- 33,72024 (Breitengrad)
Erster Versuch
Um nach Gebäuden innerhalb des gewünschten Bereichs zu suchen, könnten wir zunächst die Verwendung der Funktion ST_Contains in Betracht ziehen. Dieser Ansatz funktioniert jedoch nur, wenn wir die Koordinaten als eine einzelne Geometrie speichern. Da wir separate Breiten- und Längengradspalten verwenden, kann ST_Contains nicht direkt angewendet werden.
Lösung
Stattdessen können wir zwei andere Funktionen nutzen, um punktbasierte Geodatenberechnungen durchzuführen: ST_DWithin und ST_Distance. Lassen Sie uns sie einzeln erkunden.
1. ST_DWithin
ST_DWithin ermöglicht uns zu überprüfen, ob sich eine Geometrie innerhalb eines bestimmten Abstands zu einer anderen Geometrie befindet. Hier ist ein Beispiel dafür, wie wir es in dieser Situation verwenden:
SELECT name, long, lat, ST_Distance('POINT(-84.38653999999998, 33.72024)'::geography, ST_MakePoint(long, lat)) * 0.000621371 AS distance FROM building WHERE ST_DWithin('POINT(-84.38653999999998, 33.72024)'::geography, ST_MakePoint(long, lat), 8046.72); -- 8046.72 米 = 5 英里
2. ST_Distance
ST_Distance Berechnet den Abstand (in Metern) zwischen zwei Geometrien. Damit können wir alle Gebäude im Umkreis von 5 Meilen finden und dann die Entfernung in Meilen umrechnen:
SELECT name, long, lat, ST_Distance('POINT(-84.38653999999998, 33.72024)'::geography, ST_MakePoint(long, lat)) * 0.000621371 AS distance FROM building WHERE ST_Distance('POINT(-84.38653999999998, 33.72024)'::geography, ST_MakePoint(long, lat)) * 0.000621371 < 5;
Beachten Sie, dass die Reihenfolge der Argumente beim Konstruieren von ST_Point-Geometrien entscheidend ist. Der erste Parameter stellt den Längengrad und der zweite Parameter den Breitengrad dar.
Wenn Sie eine dieser beiden Abfragen ausführen, sollten Sie die gewünschten Ergebnisse erhalten: eine Liste mit Gebäudenamen, Längengrad, Breitengrad und Entfernung von den angegebenen Koordinaten, gefiltert, um nur die Gebäude innerhalb eines 5-Meilen-Radius einzuschließen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie finde ich Gebäude in einem Umkreis von 5 Meilen mithilfe von Breiten- und Längengradkoordinaten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

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Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.
