由于在Geometry中,有相关自带函数和SPATIAL INDEX的性能优化,可以让某些位置计算的效率提升。以下是几种计算方法的效果对比。

1. 数据准备

  首先创建一个数据表,这是一个店铺数据表,结构如下:

  

  创建语句:

  CREATE TABLE `store_geometry` (
    `id` int(11) NOT NULL,
    `name` varchar(64) NOT NULL,
    `latitude` double DEFAULT NULL,
    `longitude` double DEFAULT NULL,
    `city` varchar(16) DEFAULT NULL,
    `district` varchar(16) DEFAULT NULL,
    `address` varchar(64) DEFAULT NULL,
    `geohash_8` varchar(16) DEFAULT NULL,
    `geometry` geometry DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
  ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC

  然后插入数据,包含id,name,latitude,longitude,city,district,address这些字段的数值。

  原始字段数值插入后,通过geometry函数计算出geometry字段的数值,并更新:

  UPDATE `store_geometry` SET geometry=geomFromText(CONCAT('POINT(',longitude,' ',latitude,')'))

  到此,数据准备工作完成。

2. 对比实例:筛选出在一定矩形范围内的店铺

  对比时,表内共有100,000条左右的店铺数据。

  矩形范围:

    max_x=121.474243

    min_x=121.470724

    max_y=31.234504

    min_y=31.230229

2.1 方法一:使用经度和纬度字段判断是否在此区间内

  我们看看对latitude,longitude2个字段做索引前后的性能对比

  先在索引前查询:

  SET @max_x=121.474243;
  SET @min_x=121.470724;
  SET @max_y=31.234504;
  SET @min_y=31.230229;
  SELECT * FROM `store_geometry` WHERE longitude BETWEEN @min_x AND @max_x and latitude BETWEEN @min_y AND @max_y;

  查询结果有70条,耗时0.473秒

  

  

  然后索引后使用相同语句查询,速度有明显加快:

  

2.2 方法二:使用geometry字段数据和相关几何计算函数判断是否在此区间内

  同样的我们先不对geometry字段创建索引

  SET @mbr=geomFromText(CONCAT('POLYGON','((',@min_x,' ',@min_y,',',@max_x,' ',@min_y,',',@max_x,' ',@max_y,',',@min_x,' ',@max_y,',',@min_x,' ',@min_y,'))'));
  SELECT * FROM `store_geometry` WHERE st_contains(@mbr, geometry);

  查询结果相同,耗时如下:

  

  然后对geometry创建索引,这里注意不要用mysql客户端工具在界面上创建,因为只能创建普通索引,没有效果。

  CREATE SPATIAL INDEX i_geometry ON `store_geometry`(geometry);

  

  然后用相同语句查询,结果如下:

  

3.结论

  实验结果很明显,geometry扩展在进行位置计算时具有性能上的明显优势。

方法 索引 查询耗时(秒)
使用经度和纬度字段 no index 0.473
index 0.015
使用geometry字段 no index 0.092
index 0.008

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