笔记：MySQL Spatial Extensions

最好的Spatial Database（空间数据库）当然是Oracle家的，可惜没用过。最好的开源的Spatial Database一般公认是PostGIS，以前用过一阵子，安装特别麻烦，不过各种功能很齐全。前段时间尝试了一下MySQL的spatial extensions，下面记录了一些使用心得：

1. MySQL Spatial Extensions（后面简称MySQL Spatial）功能不够完全。至少和PostGIS相比是这样的，它只支持了openGIS（一个标准）的一个子集，包涵有限的几种空间数据类型（比如Point，LineString，Polygon等），支持的函数也很少，比如，连计算两个点的distance函数都没有…
2. MySQL Spatial的安装配置非常的简单。其实，它根本不需要安装。默认的MySQL配置就能够使用这些空间数据类型。这和PostGIS很不一样，PostGIS是需要在PostgreSQL上再安装一个扩展包。
3. 不同的存储引擎有差别。MyISAM和InnoDB都支持spatial extensions，但差别在于：如果使用MyISAM，可以建立spatial index，而InnoDB是不支持的。这点差别在某些场景下很关键，后面会再详细说说spatial index。
4. POINT的使用。点是最基本也是最常用的一种空间数据类型。MySQL Spatial中用POINT表示点，比如，可以创建一个table：

CREATE TABLE address (
  address CHAR(80) NOT NULL,
  address_loc POINT NOT NULL,
  PRIMARY KEY(address),
  SPATIAL KEY(address_loc)
);

其中，address_loc就是一个point类型，说明address_loc是一个点。

插入一个点：

INSERT INTO address VALUES(‘Foobar street 12’, GeomFromText(‘POINT(2671 2500)’));

读取一个点：

select  AsText(address_loc)  from address …

一个比较麻烦的问题是，如何计算两个POINT的距离？之前说过了，MySQL Spatial不提供distance这个函数。官方指南的做法是这样的：
GLength(LineStringFromWKB(LineString(point1, point2)))
这条语句大概的意思是用两个点产生一个LineString的类型，然后调用GLength得到line的长度。
这么做，也对也不对。
对是因为它确实计算的是距离，但是，这种方法计算的是欧式空间的距离。或者简单的说，它计算的是直线距离。如果两个点是地理坐标，比如point(116.34, 39.28)，想计算地理位置的距离，那么这样做肯定就不对了。正确的做法应该是使用专门计算地理位置的公式。

5. MySQL Spatial Index的使用。使用这样的语句：
ALTER TABLE address ADD SPATIAL INDEX(address_loc); 
可以在空间数据类型上创建一个spatial index，这个功能只有MyISAM才支持。Index的本质实际上是一个R-TREE，这也是最常用来作为多维数据索引的数据结构。
那么，该如何使用这个index？
举例来说，假设需要查找某个矩形区域内所有的点，一种方法是这样：
select * from address where (X(address_loc) > 116.3952) AND (X(address_loc) < 116.4052) AND (Y(address_loc) > 39.8603) AND (Y(address_loc) < 39.8703); 
假设我们已经在address_loc这个column上创建了spatial index，所以上述的查询应该很快。不幸的是，这不是事实。上述的查询会扫描table内的所有数据，挨个进行计算，建立的index完全不起作用。
正确的做法是，在查询中使用一些内建的和spatial有关的函数，只有这些函数能够有效的利用到index。比如，正确的查询应该是：
select AsText(address_loc) from address where MBRContains(GeomFromText(Polygon((115.3073 40.3821, 115.3173 40.3821, 115.3173 40.4021, 115.3073 40.4021, 115.3073 40.3821))),address_loc); 
这里用到了函数MBRContains，用于判断一个point是否在指定的polygon内部。这个函数就能够很好的使用之前创建的spatial index。可以做个试验，比较之前两个查询的处理时间，你会发现，后者的速度要快很多。

总的来说，如果只需要做一些简单的GIS或者LBS的应用，MySQL提供的spatial extensions能够满足。但如果需要的功能更复杂一些，MySQL spatial extensions提供的功能可能就不够用了，需要在MySQL之上自己实现更多的逻辑，或者换成PostGIS。

转载自：https://blog.csdn.net/wenyiqingnianiii/article/details/8822507