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新零卖空间数据库实践一例 - PostGIS 点面叠加视觉判断输出

www.MyException.Cn  网友分享于:2013-10-11  浏览:0次
新零售空间数据库实践一例 - PostGIS 点面叠加视觉判断输出

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背景

 

在新零售、快递等行业,有大量的点数据(例如包裹位置、快递员位置、仓库位置等),同时有大量的面数据(如小区,商圈,写字楼等)。

如何判断实时的正在配送的包裹落在哪个面呢?并且将之联系起来。

这个从视觉角度来思考,非常简单。

例如有一个地图,将其划分为若干个面(例如前面提到的小区)。

pic

然后有一些小点,这些是POINT数据。

pic

我们从图上一眼就能看出每个点落在哪个小区(面)里面。

在数据库中,这可能是两份数据(一份为点,一份为面)。输出的实际上是点+面(ID)的数据。

怎么做到高效的输出呢?

DEMO

搜索某些订单,当前处于哪个面。这是非常典型的点面判断需求。

接下来的例子,有25万个面,查询若干笔订单属于哪个面。

1、创建、生成静态的面数据(通常面的数据是静态的,例如小区,商圈,大楼,仓库覆盖范围等)

postgres=# create table t2(id int, pos box);  
CREATE TABLE  
  
-- 在(0,0)到(500,500)的平面上,划分成251001个正方形的小面。  
  
postgres=# do language plpgsql $$    
declare  
x int;  
y int;  
begin  
for x in 0..500 loop  
for y in 0..500 loop   
  insert into t2 values (x+y, box(point(x,y),point(x+1,y+1)));  
end loop;  
end loop;  
end;  
$$;  
DO  
  
postgres=# select count(*) from t2;  
 count    
--------  
 251001  
(1 row)  

创建空间索引

postgres=# create index idx_t2 on t2 using gist(pos);
CREATE INDEX

2、创建、生成点的数据。

postgres=# create table t1(id int, pos point);  
CREATE TABLE  
-- 在(0,0),(500,500)的平面上,生成10000个随机的点  
  
postgres=# insert into t1 select id, point(random()*500, random()*500) from generate_series(1,10000) t(id);  
INSERT 0 10000  

3、查询每个点,属于哪个面。

方法1,JOIN

postgres=# explain analyze select t1.*,t2.* from t1 join t2 on (t2.pos @> box(t1.pos, t1.pos));  
                                                       QUERY PLAN                                                         
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Nested Loop  (cost=0.29..73322.20 rows=2510010 width=56) (actual time=0.094..1191.076 rows=10000 loops=1)  
   ->  Seq Scan on t1  (cost=0.00..116.00 rows=10000 width=20) (actual time=0.020..1.047 rows=10000 loops=1)  
   ->  Index Scan using idx_t2 on t2  (cost=0.29..4.81 rows=251 width=36) (actual time=0.039..0.118 rows=1 loops=10000)  
         Index Cond: (pos @> box(t1.pos, t1.pos))  
 Planning time: 0.102 ms  
 Execution time: 1191.619 ms  
(6 rows)  

方法2,SUBQUERY

postgres=# explain analyze select t1.*, (select t2 from t2 where t2.pos @> box(t1.pos,t1.pos) limit 1) from t1;  
                                                            QUERY PLAN                                                              
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  
 Seq Scan on t1  (cost=0.00..13706.74 rows=10000 width=52) (actual time=0.077..427.466 rows=10000 loops=1)  
   SubPlan 1  
     ->  Limit  (cost=0.29..1.36 rows=1 width=60) (actual time=0.042..0.042 rows=1 loops=10000)  
           ->  Index Scan using idx_t2 on t2  (cost=0.29..269.88 rows=251 width=60) (actual time=0.042..0.042 rows=1 loops=10000)  
                 Index Cond: (pos @> box(t1.pos, t1.pos))  
 Planning time: 0.080 ms  
 Execution time: 427.942 ms  
(7 rows)  

如果是1000笔订单,返回差不多40毫秒

postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select t1.*, (select t2 from t2 where t2.pos @> box(t1.pos,t1.pos) limit 1) from t1 limit 1000;
                                                                  QUERY PLAN                                                                  
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Limit  (cost=0.00..1370.67 rows=1000 width=52) (actual time=0.069..39.754 rows=1000 loops=1)
   Output: t1.id, t1.pos, ((SubPlan 1))
   Buffers: shared hit=3002
   ->  Seq Scan on public.t1  (cost=0.00..13706.74 rows=10000 width=52) (actual time=0.069..39.658 rows=1000 loops=1)
         Output: t1.id, t1.pos, (SubPlan 1)
         Buffers: shared hit=3002
         SubPlan 1
           ->  Limit  (cost=0.29..1.36 rows=1 width=60) (actual time=0.039..0.039 rows=1 loops=1000)
                 Output: t2.*
                 Buffers: shared hit=3000
                 ->  Index Scan using idx_t2 on public.t2  (cost=0.29..269.88 rows=251 width=60) (actual time=0.039..0.039 rows=1 loops=1000)
                       Output: t2.*
                       Index Cond: (t2.pos @> box(t1.pos, t1.pos))
                       Buffers: shared hit=3000
 Planning time: 0.066 ms
 Execution time: 39.830 ms
(16 rows)

因为@>暂时不支持hash join,因此subquery更优一些。

本文没有用到PostGIS空间数据库插件,而是使用了内置的平面几何类型,用于演示。

真实场景请使用PostGIS。

http://postgis.net/

例如

select  t1.*, (select t2 from t2 where ST_Within(t1.geom, t2.geom) limit 1) from t1;

小结

点面判断在GIS信息崛起的今天,在越来越多的企业中成为了非常常见的需求,比如文中提到的。

PostgreSQL在空间数据库领域有非常丰富的应用,从科研、军工、商业到民用,无处不在。

结合空间索引,BRIN索引实现空间数据的高效率检索是很轻松的事情。

 

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