Come posso cercare in modo efficiente tutti i punti di riferimento all'interno di un intervallo di un determinato punto di riferimento?

Sto cercando di iniziare con un progetto di ricerca geografica che troverà tutti i punti di riferimento nei 10 km / miglia (non importante per questa storia) di un punto di riferimento particolare.

Ad esempio, supponiamo che io abbia un database di 1.000.000 di punti di riferimento. Per trovare tutti i punti di riferimento nel raggio di 10 miglia di un punto di riferimento con determinate coordinate, dovrei calcolare una distanza tra un punto di riferimento dalla mia ricerca e 1.000.000 di punti di riferimento.

C'è un modo migliore per farlo?

L'alternativa che stavo pensando è quella di classificare punti di riferimento come paese, regione, città, quartiere, affari, storico, ecc. In modo tale che gli affari possano far parte di un quartiere o di una città. La città fa parte di una regione, di un paese, ecc. Questo può restringere un elenco di calcoli, ma sembra che ci sia ancora molto lavoro da fare affinché la ricerca sia veloce e accurata.

L'API di Google Maps potrebbe essere d'aiuto?

Da SQL Server 2008 esiste un tipo di dati geografici che memorizza posizioni (coppie lat / lon) e semplifica la scrittura di query relative alla posizione.

Esiste una risposta StackOverflow esistente che ne discute in modo approfondito.

Una query di base per trovare i 7 articoli più vicini :

USE AdventureWorks2012  
GO  
DECLARE @g geography = 'POINT(-121.626 47.8315)';  
SELECT TOP(7) SpatialLocation.ToString(), City FROM Person.Address  
WHERE SpatialLocation.STDistance(@g) IS NOT NULL  
ORDER BY SpatialLocation.STDistance(@g);  

Una query di base per trovare tutto entro 100 m (seconda risposta alla domanda)

-- Get the center point
DECLARE @g geography
SELECT @g = geo FROM yourTable WHERE PointId = something

-- Get the results, radius 100m
SELECT * FROM yourTable WHERE @g.STDistance(geo) <= 100

Utilizzare un database con supporto per query GIS (sistemi di informazione geografica) . La maggior parte dei database supporta questo in modo definitivo o ha estensioni, ma i dettagli saranno specifici del database (nella loro risposta , Flater mostra la sintassi per il server SQL).

Se è necessario implementare tali query all'interno dell'applicazione, è possibile implementare una struttura di dati che consenta query spaziali, ad esempio un albero kd . Questo è come un albero di ricerca binario, tranne per il fatto che ciascun livello delle partizioni dell'albero su una diversa dimensione delle coordinate. Ciò consente di limitare la ricerca a un numero inferiore di candidati fattibili. In effetti, traduci la tua ricerca "raggio di 10 km" in limiti per ogni dimensione delle coordinate e restringi i limiti mentre ti rechi nell'albero.

Sì, c'è un modo migliore. Devi usare un indice spaziale . Questi indici organizzano metadati sulle geometrie per filtrare le geometrie lontane molto rapidamente, risparmiando molti cicli della CPU evitando i calcoli che descrivi. Non dovresti preoccuparti di implementarne uno tu stesso poiché tutti i principali database relazionali forniscono un tipo di geometria spaziale e indici per accompagnarli.

• PostGIS (l'estensione GIS per PostgreSQL) utilizza R-Trees: http://postgis.net/docs/using_postgis_dbmanagement.html#idm2246 (il tipo GiST)
• SQL Server utilizza indici di griglia: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-d database/ spatial / spatial- indexes-overview?view=sql-server- 2017
• Oracle utilizza R-Trees: https://docs.oracle.com/database/121/SPATL/creating-spatial-index.htm
• MySQL utilizza R-Trees: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/optimizing-spatial-analysis.html

Ciò che si desidera esaminare sono query "a distanza" (query per geometrie a una certa distanza da un'altra geometria). Questi sono un problema molto standard e molto risolto e sono possibili in tutti i database di cui sopra (e integrati in diversi):

• PostGIS: ST_DWithin
• Server SQL: STDistance (Non è chiaro che l'utilizzo dell'indice sulla versione geografica 3D di questa funzione è supportato)
• Oracle: SDO_WITHIN_DISTANCE(Questo non dice esplicitamente che attiverà l'utilizzo dell'indice. Doppio controllo del piano di query. Potrebbe essere necessario applicare un SDO_FILTERper farlo utilizzare per utilizzare l'indice.)
• MySQL: lo sto ancora capendo.

Soluzione alternativa per l'attivazione dell'utilizzo dell'indice

Nel caso peggiore in cui si riscontrano problemi nel far sì che il sistema utilizzi l'indice spaziale con queste query, è possibile aggiungere un filtro aggiuntivo. Dovresti creare un riquadro di delimitazione quadrato con lati di lunghezza 2 * (distanza di ricerca) centrati nel punto di ricerca e confrontare i riquadri di delimitazione delle geometrie della tabella con quelli prima di verificare la distanza effettiva. Questo è ciò che PostGIS ' ST_DWithinsopra fa comunque internamente.

Distanza in GIS

Mentre gli indici spaziali sono fantastici e assolutamente la soluzione giusta al tuo problema, il calcolo della distanza può complicarsi logicamente. In particolare, devi preoccuparti di quale proiezione (fondamentalmente tutti i parametri per il sistema di coordinate) sono memorizzati i tuoi dati. La maggior parte delle proiezioni 2D (cose diverse dai sistemi di coordinate angolari come le varie lat / long proiezioni) distorcono significativamente la lunghezza. Ad esempio, la proiezione di Web Mercator (quella utilizzata da Google, Bing e tutti gli altri principali provider di mappe di base) espande le aree e le distanze in modo crescente man mano che la posizione si allontana dall'unico dell'equatore . Potrei sbagliarmi perché non sono formalmente istruito in GIS, ma il migliore che ho visto per le proiezioni 2D è alcuni specifici che promettono distanze corrette da unpunto unico e costante in tutto il mondo. (No, non è pratico utilizzare una proiezione diversa per ogni query; ciò renderebbe inutili i tuoi indici.)

La linea di fondo è che è necessario assicurarsi che la matematica sia accurata. Il modo più semplice di farlo dal punto di vista dello sviluppo è usare le proiezioni angolari (spesso definite "geografiche") e le funzioni che supportano la matematica usando un modello sferoide, ma questi calcoli sono leggermente più costosi rispetto alle controparti 2D e alcuni DB potrebbero non supportare l'indicizzazione. Se riesci a ottenere prestazioni accettabili utilizzandole, tuttavia, questa è probabilmente la strada da percorrere. Un'altra opzione comune sono le proiezioni regionali (come le zone UTM) che avvicinano le distanze e le aree piuttosto vicine per correggere se i tuoi dati sono confinati in una particolare parte del mondo. La cosa migliore per la tua app dipenderà dai tuoi requisiti specifici,

Questo vale anche se non si utilizzano indici spaziali incorporati. I tuoi dati hanno una certa proiezione a prescindere dalla tecnologia o tecnica che stai attualmente utilizzando o che utilizzerai in futuro, e stanno già influenzando tutte le query e i calcoli che stai facendo.

Concordo sul fatto che, se possibile, utilizzare il supporto specifico in un database sarebbe il modo più sensato per farlo.

Tuttavia, se dovessi farlo su un database senza supporto specifico, inizierei chiedendo un quadrato che racchiude il circolo, ad es. (Y> (y1 - rad)) AND (y <(y1 + rad)) AND (x> ( x1 - rad)) AND (x <(x1 + rad)). Supponendo che i tuoi punti abbiano una distribuzione della distribuzione approssimativamente uniforme per un quadrato, otterrai le tue partite vere più circa il 30% di partite false in più. È quindi possibile eliminare le false corrispondenze.