mysql如何存储地理信息_Mysql

mysql 存储地理信息通常使用 geometry 数据类型或其子类型（如 point, linestring, polygon 等）。为了支持这些数据类型，mysql 提供了 spatial 索引，这允许我们执行高效的地理空间查询。

1. 创建支持地理信息的表

首先，我们需要一个包含 geometry 或其子类型列的表。以下是一个示例，展示如何创建一个包含 point 类型的表：

create table locations (  
    id int auto_increment primary key,  
    name varchar(255) not null,  
    position point not null,  
    spatial index(position)  -- 为位置列创建空间索引  
) engine=innodb;

2. 插入地理信息数据

我们可以使用 geomfromtext() 或 pointfromtext() 函数插入地理数据。以下是如何插入一个点的示例：

insert into locations (name, position)  
values ('location a', geomfromtext('point(10 20)'));  
-- 或者使用 pointfromtext  
insert into locations (name, position)  
values ('location b', pointfromtext('point(30 40)'));

3. 查询地理信息数据

我们可以使用 mbrcontains(), distance_sphere(), st_distance_sphere() 等函数来查询地理数据。以下是一些示例：

3.1查找指定矩形区域内的位置

-- 查找位置在 (0, 0) 到 (20, 20) 矩形区域内的所有位置  
select * from locations  
where mbrcontains(  
    geomfromtext('polygon((0 0, 20 0, 20 20, 0 20, 0 0))'),  
    position  
);

3.2查找距离特定点一定距离内的位置

注意：这里使用了 distance_sphere() 函数，它基于地球是完美球体的假设。对于更精确的计算，我们可以使用 st_distance_sphere() 并指定地球半径。

-- 查找距离 (15, 15) 点 10 公里内的所有位置  
-- 假设地球半径为 6371 公里（平均半径）  
select *, (6371 * acos(cos(radians(15))   
  * cos(radians(x(position)))   
  * cos(radians(y(position)) - radians(15))   
  + sin(radians(15))   
  * sin(radians(x(position))))) as distance_km   
from locations   
having distance_km < 10;

3.3使用 st_distance_sphere() 查找距离

这是一个更精确的距离计算示例，它使用 st_distance_sphere() 函数并指定地球的平均半径。

-- 查找距离 (15, 15) 点 10 公里内的所有位置  
select *, st_distance_sphere(point(15, 15), position, 6371) as distance_km   
from locations   
having distance_km < 10;

注意：上述查询中的距离计算是基于 haversine 公式的简化版本，它假设地球是一个完美的球体。在实际应用中，我们可能需要使用更复杂的算法来考虑地球的不规则形状。

此外，我们还可以使用 mysql 的其他地理空间函数和操作符来执行更复杂的地理空间查询和操作。

4.查询地理信息进阶示例

我们可以探讨一个更复杂的示例，该示例涉及polygon地理数据类型，并使用st_contains函数来检查一个点是否位于多边形内部。同时，我们也会使用st_distance_sphere函数来计算点与多边形中心点的距离。

4.1创建表并插入数据

首先，我们创建一个包含polygon列的表，并插入一些多边形数据。

create table polygons (  
    id int auto_increment primary key,  
    name varchar(255) not null,  
    shape polygon not null,  
    spatial index(shape)  
) engine=innodb;  
insert into polygons (name, shape)  
values ('polygon a', geomfromtext('polygon((0 0, 10 0, 10 10, 0 10, 0 0))'));  
insert into polygons (name, shape)  
values ('polygon b', geomfromtext('polygon((20 20, 30 20, 30 30, 20 30, 20 20))'));  
-- 创建一个包含点的表  
create table points (  
    id int auto_increment primary key,  
    name varchar(255) not null,  
    position point not null,  
    spatial index(position)  
) engine=innodb;  
insert into points (name, position)  
values ('point 1', geomfromtext('point(5 5)'));  
insert into points (name, position)  
values ('point 2', geomfromtext('point(25 25)'));

4.2查询点是否在多边形内部，并计算距离

现在，我们可以编写一个查询来检查点是否位于多边形内部，并计算这些点与多边形中心点的距离。

-- 假设我们想要检查'point 1'和'point 2'是否分别位于'polygon a'和'polygon b'内部  
-- 并计算它们与各自多边形中心点的距离  
-- 首先，我们需要计算每个多边形的中心点  
set @polygona_center = st_centroid(geomfromtext('polygon((0 0, 10 0, 10 10, 0 10, 0 0))'));  
set @polygonb_center = st_centroid(geomfromtext('polygon((20 20, 30 20, 30 30, 20 30, 20 20))'));  
-- 然后，我们可以使用这些中心点与点表中的点进行比较和距离计算  
select   
    p.name as point_name,  
    p.position,  
    case   
        when st_contains(pg.shape, p.position) then 'inside'  
        else 'outside'  
    end as location_status,  
    st_distance_sphere(p.position, case pg.name when 'polygon a' then @polygona_center else @polygonb_center end, 6371) as distance_km  
from   
    points p  
join   
    polygons pg on (  
        (p.name = 'point 1' and pg.name = 'polygon a') or  
        (p.name = 'point 2' and pg.name = 'polygon b')  
    );

这个查询首先计算了两个多边形的中心点，并使用join语句将点表与多边形表连接起来。它使用st_contains函数来检查点是否位于多边形内部，并使用st_distance_sphere函数来计算点与对应多边形中心点的距离（以公里为单位）。注意，我们使用了case语句来根据点的名称选择正确的多边形中心点进行计算。

这个查询将返回每个点的名称、位置、是否在多边形内部的状态以及与对应多边形中心点的距离。

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