PostGIS是PostgreSQL的空间扩展，他使得PostgreSQL支持空间数据类型，比如点、线段、折线段、多边形、椭圆等等，并且能够使用高效的空间索引进行存储和查找。
安装
ubuntu下在安装好PostgreSQL的基础下用apt install postgis即可。
确认安装版本可以用在postgreSQL的shell里查询:
代码语言：javascript复制myths=# select * from pg_available_extensions where name like 'postgis%';我这里大概显示的是：
代码语言：javascript复制name | default_version | installed_version | comment
------------------------ ----------------- ------------------- ---------------------------------------------------------------------
postgis_sfcgal | 2.2.1 | | PostGIS SFCGAL functions
postgis | 2.2.1 | | PostGIS geometry, geography, and raster spatial types and functions
postgis_topology | 2.2.1 | | PostGIS topology spatial types and functions
postgis_tiger_geocoder | 2.2.1 | | PostGIS tiger geocoder and reverse geocoder很明显可以看见版本和说明。
简要使用
用好这个扩展好像也是个挺麻烦的事的，因为这个牵涉到使用很多的函数，因此查看帮助文档就显得很必要了。
下面就以对点进行最近邻的查找为例。
首先要导入该扩展:
代码语言：javascript复制>myths=# create extension postgis;导入后会在数据库里多出下面这几个表：
代码语言：javascript复制myths=# d
List of relations
Schema | Name | Type | Owner
-------- ------------------- ------- -------
public | geography_columns | view | myths
public | geometry_columns | view | myths
public | raster_columns | view | myths
public | raster_overviews | view | myths
public | spatial_ref_sys | table | myths
(５ rows)这些东西都是postgis必备的东西，尤其是spatial_ref_sys表，保存了不同的坐标系信息。
然后建表：
代码语言：javascript复制myths=# create table testTable(id int primary key ,geo geometry(point,0));基本的sql语句，不同的是geo字段的类型是point，而且后面跟了个数字。这个数字是srid，表示我们使用的坐标集。这个数字对应的是之前的spatial_ref_sys里的字段。通常的经纬度坐标集对应的srid是4326，而这里的0表示我用的是普通的几何坐标。关于srid的问题可以直接百度。
插入语句：
代码语言：javascript复制myths=# insert into testTable values(1,ST_GeomFromText('POINT(32 66)',0));这就用到了st_geomfromtext()函数，这个函数把文本形式的类型转换为实际类型，并且指定srid，插入到表中。
对应的类型还有：
代码语言：javascript复制• POINT(0 0)
• LINESTRING(0 0,1 1,1 2)
• POLYGON((0 0,4 0,4 4,0 4,0 0),(1 1, 2 1, 2 2, 1 2,1 1))
• MULTIPOINT(0 0,1 2)
• MULTILINESTRING((0 0,1 1,1 2),(2 3,3 2,5 4))
• MULTIPOLYGON(((0 0,4 0,4 4,0 4,0 0),(1 1,2 1,2 2,1 2,1 1)), ((-1 -1,-1 -2,-2 -2,-2 -1,-1 -1)))
• GEOMETRYCOLLECTION(POINT(2 3),LINESTRING(2 3,3 4))
。。。。。。批量生成数据
代码语言：javascript复制import java.io.BufferedWriter;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Random;
public class Test {
public static void main(String[] args) throws IOException {
BufferedWriter writer = Files.newBufferedWriter(Paths.get("/home/myths/Desktop/data.txt"));
Random rand = new Random();
int left = -500000, right = 500000, up = 500000, down = -500000;
int number = 1000000;
writer.write("begin;n");
for (int i = 0; i < number; i ) {
int randx = rand.nextInt(right - left) left;
int randy = rand.nextInt(up - down) down;
String query = String.format("insert into testTable values(%d,ST_GeomFromText('POINT(%d %d)',0));n", i,
randx, randy);
writer.write(query);
}
writer.write("commit;n");
writer.flush();
writer.close();
System.out.println("done");
}
}生成后用myths=# i ~/Desktop/data.txt导入即可。
最近邻查找
myths=# select id,st_astext(geo) from testtable order by geo<->st_geomfromtext('point(10 10)',0) limit 10;
这个语句就是查找距离点(10,10)最近的前10个点。这里<->表示求距离，st_astext()函数把wkb形式的数据转换成wkt的可读形式：
id | st_astext
-------- -------------------
863823 | POINT(-388 537)
789164 | POINT(-136 -947)
841388 | POINT(670 808)
368903 | POINT(1069 664)
169180 | POINT(1209 -458)
359475 | POINT(-83 1348)
167871 | POINT(792 -1300)
337646 | POINT(-1047 1152)
585595 | POINT(-955 1439)
46949 | POINT(-920 -1480)
(10 rows)
Time: 2207.639 ms否则就是这样：
代码语言：javascript复制myths=# select id,geo from testtable order by geo<->st_geomfromtext('point(10 10)',0) limit 10;
id | geo
-------- --------------------------------------------
863823 | 010100000000000000004078C00000000000C88040
789164 | 010100000000000000000061C00000000000988DC0
841388 | 01010000000000000000F084400000000000408940
368903 | 01010000000000000000B490400000000000C08440
169180 | 01010000000000000000E492400000000000A07CC0
359475 | 01010000000000000000C054C00000000000109540
167871 | 01010000000000000000C0884000000000005094C0
337646 | 010100000000000000005C90C00000000000009240
585595 | 01010000000000000000D88DC000000000007C9640
46949 | 01010000000000000000C08CC000000000002097C0
(10 rows)
Time: 690.557 ms添加索引
myths=# create index testIndex on testtable using gist(geo);
对于空间类型添加的索引是gist类型的，具体含义参见文档。
添加了索引后可以发现查询效率有明显提升：
代码语言：javascript复制myths=# select id,st_astext(geo) from testtable order by geo<->st_geomfromtext('point(10 10)',0) limit 10;
id | st_astext
-------- -------------------
863823 | POINT(-388 537)
789164 | POINT(-136 -947)
841388 | POINT(670 808)
368903 | POINT(1069 664)
169180 | POINT(1209 -458)
359475 | POINT(-83 1348)
167871 | POINT(792 -1300)
337646 | POINT(-1047 1152)
585595 | POINT(-955 1439)
46949 | POINT(-920 -1480)
(10 rows)
Time: 49.153 ms
myths=# select id,geo from testtable order by geo<->st_geomfromtext('point(10 10)',0) limit 10;
id | geo
-------- --------------------------------------------
863823 | 010100000000000000004078C00000000000C88040
789164 | 010100000000000000000061C00000000000988DC0
841388 | 01010000000000000000F084400000000000408940
368903 | 01010000000000000000B490400000000000C08440
169180 | 01010000000000000000E492400000000000A07CC0
359475 | 01010000000000000000C054C00000000000109540
167871 | 01010000000000000000C0884000000000005094C0
337646 | 010100000000000000005C90C00000000000009240
585595 | 01010000000000000000D88DC000000000007C9640
46949 | 01010000000000000000C08CC000000000002097C0
(10 rows)
Time: 1.092 ms参考
PostGIS.net PostGIS 2.0 Manual PostGIS 在 O2O应用中的优势
