PostgreSQL 构建空间索引的两种方法

在本文中，我们将介绍在使用PostgreSQL进行空间查询时，使用ST_DWithin函数时可能出现的不同结果。我们会通过比较使用地理数据类型和几何数据类型作为查询条件时的差异来解释这个问题。

地理 vs 几何

在PostgreSQL中，有两种主要的空间数据类型：地理（geography）和几何（geometry）。地理数据类型使用经纬度坐标来表示地球上的点、线和多边形；而几何数据类型使用笛卡尔坐标系来表示点、线和多边形。

使用地理数据类型时，计算两点之间的距离将使用球面三角学进行处理，考虑到地球的曲率。使用几何数据类型时，距离计算将使用欧几里得几何学进行处理，即假设地球是平坦的。

ST_DWithin函数是PostGIS扩展提供的一个重要的空间查询函数，用于在指定的半径范围内寻找与给定几何或地理对象距离不超过指定距离的对象。它将返回一个布尔值来表示查询结果是否符合条件。

函数的使用如下：

SELECT *
FROM table_name
WHERE ST_DWithin(geometry_or_geography_column, query_geometry_or_geography, distance_in_meters);

其中，table_name是要查询的表名，geometry_or_geography_column是表中的几何或地理列名，query_geometry_or_geography是查询的几何或地理要素，distance_in_meters是指定的半径距离，以米为单位。

下面我们通过示例说明使用地理和几何数据类型作为查询条件时的不同结果。

假设我们有一个名为locations的表，其中包含地理要素的列geog和几何要素的列geom，我们将使用这个表来进行示例演示。

首先，我们使用地理数据类型来查询距离原点（经度0，纬度0）2000公里范围内的地理要素。执行以下SQL语句：

SELECT *
FROM locations
WHERE ST_DWithin(geog, ST_MakePoint(0, 0)::geography, 2000000);

这里的ST_MakePoint(0, 0)::geography表示创建一个地理要素，代表原点。2000000是指定的2000公里半径范围。

执行结果令人惊讶地返回了很多点，这些点的实际距离远远超过了指定的2000公里。这是因为地理数据类型使用了球面三角学，考虑了地球的曲率。

接下来，我们使用几何数据类型来进行相同的查询。执行以下SQL语句：

SELECT *
FROM locations
WHERE ST_DWithin(geom, ST_MakePoint(0, 0)::geometry, 2000000);

这里的ST_MakePoint(0, 0)::geometry表示创建一个几何要素，代表原点。

执行结果发现，只有一些点符合条件。这是因为几何数据类型使用了欧几里得几何学，即假设地球是平坦的，没有考虑地球的曲率。

在使用PostgreSQL进行空间查询时，使用ST_DWithin函数时会出现地理和几何数据类型之间的差异。地理数据类型考虑了地球的曲率，使用球面三角学来计算距离，而几何数据类型假设地球是平坦的，使用欧几里得几何学来计算距离。

为了得到准确的结果，需要根据实际需求选择适合的数据类型。如果需要精确计算地球上两点之间的距离，使用地理数据类型；如果只是简单地计算点与点之间的距离，使用几何数据类型即可。

希望本文对您理解PostgreSQL空间查询中的差异有所帮助！