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地理索引：根据纬度/经度有效计算邻近度

发布于 2024-08-25 19:41:27 字数 223 浏览 1 评论 0原文

我的简单 Web 应用程序（WSGI、Python）支持文本查询以查找数据库中的项目。现在我想扩展它以允许诸如“查找 {lat,long} 1 英里内的所有项目”之类的查询。

当然，如果考虑效率的话，这是一项复杂的工作，所以我正在考虑一个专用的外部模块来为地理坐标建立索引 - 有点像 Lucene 对文本的索引。

我假设这样的通用组件已经存在，但到目前为止还没有找到任何东西。任何帮助将不胜感激。

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戏蝶舞 2024-09-01 19:41:27

您检查过 mongo db 吗，它们有地理索引功能。 http://www.mongodb.org/display/DOCS/Geospatial+Indexing

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南渊 2024-09-01 19:41:27

如果你打算直接用Python实现的话，我只能想到半暴力攻击，我已经出于类似的目的这样做了：

#!/usr/bin/python
from math import *
def distance(p1,p2):  # uses the haversine function and an ellipsoid model
    lat1, long1 = p1; lat2, long2 = p2
    lat1=radians(lat1); long1=radians(long1); lat2=radians(lat2); long2=radians(long2)
    maior=6378.137; menor=6356.7523142
    R=(maior*menor)/sqrt((maior*cos(lat1))**2 + (menor*sin(lat1))**2)
    d_lat = lat2 - lat1; d_long = long2 - long1
    a = sin(d_lat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(d_long/2)**2
    c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))
    length = R * c
    x = sin(d_long) * cos(lat2)
    y = cos(lat2) * sin(lat1) - sin(lat2) * cos (lat1) * cos(d_long)
    bearing = 90-(degrees(atan2(y, -x)))
    return length, bearing

对于距离点的筛选，你可以首先找到“x”和“的候选点” y" 坐标位于以测试位置为中心的正方形内（速度更快），然后测试实际的测地距离。

希望有帮助！

I could only think of a semi-brute-force attack if you plan to implement it directly with Python, which I already did with similar purposes:

#!/usr/bin/python
from math import *
def distance(p1,p2):  # uses the haversine function and an ellipsoid model
    lat1, long1 = p1; lat2, long2 = p2
    lat1=radians(lat1); long1=radians(long1); lat2=radians(lat2); long2=radians(long2)
    maior=6378.137; menor=6356.7523142
    R=(maior*menor)/sqrt((maior*cos(lat1))**2 + (menor*sin(lat1))**2)
    d_lat = lat2 - lat1; d_long = long2 - long1
    a = sin(d_lat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(d_long/2)**2
    c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))
    length = R * c
    x = sin(d_long) * cos(lat2)
    y = cos(lat2) * sin(lat1) - sin(lat2) * cos (lat1) * cos(d_long)
    bearing = 90-(degrees(atan2(y, -x)))
    return length, bearing

For the screening of points for distance, you can first find candidate points whose "x" and "y" coordinates are inside a square centered on your testing position (much faster) and just then test for actual geodesic distance.

Hope it helps!

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