Question

我正努力让所有活动都在距离用户10英里的地方。我的模型看起来像这样：

class User(models.Model):
    location = models.PointField()
    ...


class Event(models.Model):
    location = models.PointField()
    ...

在我的测试中，当我检查用户与事件之间的距离时，我得到值11.5122663513：

from geopy.distance import vincenty

print vincenty(request.user.location, event.location).miles # 11.5122663513

然而，当我查询用户所在位置10英里范围内的所有事件时，会返回该事件：

Event.objects.filter(location__distance_lte=(request.user.location, D(mi=10))).count() # 1

只有当我将半径降低到4英里以下时，过滤器才会生效：

Event.objects.filter(location__distance_lte=(request.user.location, D(mi=3))).count() # 0

我几乎完全遵循docs' example，所以我认为我的查询不是问题。

可能导致这种差异的原因是什么？

Answer 1

这在很大程度上取决于您使用的数据库类型。

因为笛卡尔数学比地理空间数学快得多，所以查询可能将坐标看作是在平面上而不是在球体上。

docs以这种方式解释：

大多数人都熟悉使用纬度和经度   参考地球表面的位置。但是，纬度和   经度是角度，而不是距离。换句话说，虽然   平面上两点之间的最短路径是直线，   曲面上两点之间的最短路径（如   地球）是一个大圆弧。因此，额外的计算   需要获得平面单位的距离（例如千米和米）   英里）。使用地理坐标系可能会引入   后来开发人员的并发症。例如，Spatialite可以   没有能力执行之间的距离计算   使用地理坐标系的几何形状，例如建造一个   查询以查找存储为县界的5英里范围内的所有点   WGS84。

地球表面的某些部分可能投射到二维面上，   或笛卡儿，飞机。特别是投影坐标系   方便区域特定的应用程序，例如，如果你知道   您的数据库只会覆盖北堪萨斯州的几何图形，那么您可以   考虑使用特定于该区域的投影系统。此外，   投影坐标系以笛卡尔单位定义（如   米或英尺），缓和距离计算。

此外，这可能会受到您的数据库选择的影响。如果您使用的是Postgres / PostGIS，则在文档中有以下注释：

在PostGIS中，ST_Distance_Sphere不限制几何类型   使用地理距离查询。但是，这些   查询可能需要很长时间，因为必须有大圆距离   为查询中的每一行动态计算。这是因为   传统几何字段的空间索引不能使用。

要在WGS84距离查询上获得更好的性能，请考虑使用   数据库中的地理列，因为他们能够   在距离查询中使用它们的空间索引。你可以告诉GeoDjango   通过在字段中设置geography = True来使用地理列   定义

您可以通过打印原始SQL来自行检查：

qs = Event.objects.filter(location__distance_lte=(request.user.location, D(mi=10))
print qs.query

根据您的数据库类型以及您计划存储的数据量，您有几个选项：

在python中第二次过滤积分
尝试设置geography=True
设置明确的SRID
取一个给定半径的buffer it out into a circle点，然后使用contains
使用其他数据库类型

如果您共享原始查询，则更容易弄清楚发生了什么。

在一个点的x英里范围内查找对象

1 个答案: