GeoDjango 数据库 API

空间后端

GeoDjango 目前提供以下空间数据库后端:

  • django.contrib.gis.db.backends.postgis

  • django.contrib.gis.db.backends.mysql

  • django.contrib.gis.db.backends.oracle

  • django.contrib.gis.db.backends.spatialite

MySQL 的空间限制

Django 支持在现代 MySQL 版本中操作真实几何图形的空间函数。然而,与其他后端如 PostGIS 相比,空间函数并不那么丰富。

栅格支持

RasterField 目前仅在 PostGIS 后端中实现。对于栅格字段,可以使用空间查找,但尚未为栅格字段实现空间数据库函数和聚合函数。

创建和保存具有几何字段的模型

以下是如何创建一个几何对象的示例(假设有 Zipcode 模型):

>>> from zipcode.models import Zipcode
>>> z = Zipcode(code=77096, poly="POLYGON(( 10 10, 10 20, 20 20, 20 15, 10 10))")
>>> z.save()

GEOSGeometry 对象也可以用于保存几何模型:

>>> from django.contrib.gis.geos import GEOSGeometry
>>> poly = GEOSGeometry("POLYGON(( 10 10, 10 20, 20 20, 20 15, 10 10))")
>>> z = Zipcode(code=77096, poly=poly)
>>> z.save()

此外,如果 GEOSGeometry 的坐标系(SRID 值)与字段不同,它将会被隐式地转换为模型字段的 SRID,使用空间数据库的变换过程:

>>> poly_3084 = GEOSGeometry(
...     "POLYGON(( 10 10, 10 20, 20 20, 20 15, 10 10))", srid=3084
... )  # SRID 3084 is 'NAD83(HARN) / Texas Centric Lambert Conformal'
>>> z = Zipcode(code=78212, poly=poly_3084)
>>> z.save()
>>> from django.db import connection
>>> print(
...     connection.queries[-1]["sql"]
... )  # printing the last SQL statement executed (requires DEBUG=True)
INSERT INTO "geoapp_zipcode" ("code", "poly") VALUES (78212, ST_Transform(ST_GeomFromWKB('\\001 ... ', 3084), 4326))

因此,可以使用 GEOSGeometry 对象、WKT(Well Known Text [1])、HEXEWKB(PostGIS 特定的十六进制 WKB 几何图形[#fnewkb]_)和 GeoJSON(参见 RFC 7946)传递几何参数。基本上,如果输入不是 GEOSGeometry 对象,几何字段将尝试从输入创建一个 GEOSGeometry 实例。

有关创建 GEOSGeometry 对象的更多信息,请参考 GEOS 教程

使用栅格字段创建和保存模型

创建栅格模型时,栅格字段将使用延迟计算将输入隐式转换为 GDALRaster。因此,栅格字段将接受任何被 GDALRaster 构造函数接受的输入。

以下是如何从栅格文件 volcano.tif 创建一个栅格对象的示例(假设有 Elevation 模型):

>>> from elevation.models import Elevation
>>> dem = Elevation(name="Volcano", rast="/path/to/raster/volcano.tif")
>>> dem.save()

GDALRaster 对象也可以用于保存栅格模型:

>>> from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster
>>> rast = GDALRaster(
...     {
...         "width": 10,
...         "height": 10,
...         "name": "Canyon",
...         "srid": 4326,
...         "scale": [0.1, -0.1],
...         "bands": [{"data": range(100)}],
...     }
... )
>>> dem = Elevation(name="Canyon", rast=rast)
>>> dem.save()

请注意,这相当于:

>>> dem = Elevation.objects.create(
...     name="Canyon",
...     rast={
...         "width": 10,
...         "height": 10,
...         "name": "Canyon",
...         "srid": 4326,
...         "scale": [0.1, -0.1],
...         "bands": [{"data": range(100)}],
...     },
... )

空间查找

GeoDjango 的查找类型可以与任何管理器方法一起使用,如 filter()exclude() 等。然而,独特于 GeoDjango 的查找类型仅在空间字段上可用。

对于 'normal' 字段(例如 CharField)的过滤器可以与地理字段的过滤器链式连接。地理查找接受两侧的几何和栅格输入,并且输入类型可以自由混合使用。

地理查找的一般结构如下所述。完整的参考信息可以在 空间查找参考 中找到。

空间查找

使用几何图形的地理查询通常采用以下一般形式(假设在 GeoDjango 模型 API 中使用了 Zipcode 模型):

>>> qs = Zipcode.objects.filter(<field>__<lookup_type>=<parameter>)
>>> qs = Zipcode.objects.exclude(...)

例如:

>>> qs = Zipcode.objects.filter(poly__contains=pnt)
>>> qs = Elevation.objects.filter(poly__contains=rst)

在这种情况下,poly 是地理字段,contains 是空间查找类型,pnt 是参数(可以是一个 GEOSGeometry 对象或 GeoJSON、WKT 或 HEXEWKB 的字符串),rst 是一个 GDALRaster 对象。

栅格查找

栅格查找的语法与几何图形的语法类似。唯一的区别是可以指定一个带索引作为附加输入。如果未指定带索引,则默认使用第一个带(索引 0)。在这种情况下,语法与几何查找的语法相同。

要指定带索引,可以在查找的两侧指定附加参数。在左侧,使用双下划线语法传递带索引。在右侧,可以指定栅格和带索引的元组。

这导致了涉及栅格的查找的以下一般形式(假设在 GeoDjango 模型 API 中使用了 Elevation 模型):

>>> qs = Elevation.objects.filter(<field>__<lookup_type>=<parameter>)
>>> qs = Elevation.objects.filter(<field>__<band_index>__<lookup_type>=<parameter>)
>>> qs = Elevation.objects.filter(<field>__<lookup_type>=(<raster_input, <band_index>)

例如:

>>> qs = Elevation.objects.filter(rast__contains=geom)
>>> qs = Elevation.objects.filter(rast__contains=rst)
>>> qs = Elevation.objects.filter(rast__1__contains=geom)
>>> qs = Elevation.objects.filter(rast__contains=(rst, 1))
>>> qs = Elevation.objects.filter(rast__1__contains=(rst, 1))

在示例的左侧,rast 是地理栅格字段,contains 是空间查找类型。在右侧,geom 是一个几何输入,rst 是一个 GDALRaster 对象。带索引在前两个查询中默认为 0,在其他查询中设置为 1

虽然所有空间查找都可以在两侧使用栅格对象,但并不是所有底层运算符本身都能接受栅格输入。对于期望几何输入的运算符,栅格会自动转换为几何图形。在解释查找结果时,需要牢记这一点。

有关所有查找的栅格支持类型,请参阅 兼容性表。涉及栅格的查找目前仅适用于 PostGIS 后端。

距离查询

介绍

使用空间数据进行距离计算很棘手,因为不幸的是,地球不是平的。由于 PostGIS 的限制,一些在地理坐标系统中的距离查询可能必须以不同的方式表示。有关更多详细信息,请参阅 GeoDjango 模型 API 文档中的 选择一个 SRID 部分。

距离查找

可用性 :PostGIS, MariaDB, MySQL, Oracle, SpatiaLite, PGRaster (Native)

以下是可用的距离查找:

Note

对于 测量,而不是查询距离,使用 Distance 函数。

距离查找需要一个元组参数,包括:

  1. 用于计算的几何体或栅格;和

  2. 一个数字或 Distance 对象,包含距离。

如果使用了 Distance 对象,它可以用任何单位表示(生成的 SQL 将使用转换为字段单位的单位);否则,数字参数被认为是字段的单位。

Note

在 PostGIS 中,ST_Distance_Sphere 限制地理距离查询所使用的几何类型。[3] 然而,这些查询可能会花费很长时间,因为必须为查询中的 一行动态计算大圆距离。这是因为传统几何字段上的空间索引无法使用。

为了在 WGS84 距离查询中获得更好的性能,考虑在数据库中使用 地理列,因为它们能够在距离查询中使用它们的空间索引。您可以通过在字段定义中设置 geography=True 来告诉 GeoDjango 使用地理列。

例如,假设我们有一个 SouthTexasCity 模型(来自 GeoDjango 距离测试 ),在一个适用于德克萨斯南部城市的 投影 坐标系统中:

from django.contrib.gis.db import models


class SouthTexasCity(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)
    # A projected coordinate system (only valid for South Texas!)
    # is used, units are in meters.
    point = models.PointField(srid=32140)

然后可以执行以下距离查询:

>>> from django.contrib.gis.geos import GEOSGeometry
>>> from django.contrib.gis.measure import D  # ``D`` is a shortcut for ``Distance``
>>> from geoapp.models import SouthTexasCity
# Distances will be calculated from this point, which does not have to be projected.
>>> pnt = GEOSGeometry("POINT(-96.876369 29.905320)", srid=4326)
# If numeric parameter, units of field (meters in this case) are assumed.
>>> qs = SouthTexasCity.objects.filter(point__distance_lte=(pnt, 7000))
# Find all Cities within 7 km, > 20 miles away, and > 100 chains away (an obscure unit)
>>> qs = SouthTexasCity.objects.filter(point__distance_lte=(pnt, D(km=7)))
>>> qs = SouthTexasCity.objects.filter(point__distance_gte=(pnt, D(mi=20)))
>>> qs = SouthTexasCity.objects.filter(point__distance_gte=(pnt, D(chain=100)))

栅格查询的工作方式相同,只需将几何字段 point 替换为栅格字段,或将 pnt 对象替换为栅格对象,或两者都替换。要在右侧指定栅格输入的带索引,可以将一个 3-元组传递给查找,如下所示:

>>> qs = SouthTexasCity.objects.filter(point__distance_gte=(rst, 2, D(km=7)))

将使用栅格 rst 的带索引为 2(第三个带)进行查找。

兼容性表

空间查找

以下表格提供了每个空间数据库后端可用的空间查找的摘要。PostGIS 栅格(PGRaster)查找分为三个类别,如 栅格查找详细信息 中所述:本机支持 N、双边本机支持 B 和几何转换支持 C

查找类型

PostGIS

Oracle

MariaDB

MySQL [4]

SpatiaLite

PGRaster

bbcontains

X

X

X

X

N

bboverlaps

X

X

X

X

N

contained

X

X

X

X

N

contains

X

X

X

X

X

B

contains_properly

X

B

coveredby

X

X

X

B

covers

X

X

X

B

crosses

X

X

X

X

C

disjoint

X

X

X

X

X

B

distance_gt

X

X

X

X

X

N

distance_gte

X

X

X

X

X

N

distance_lt

X

X

X

X

X

N

distance_lte

X

X

X

X

X

N

dwithin

X

X

X

B

equals

X

X

X

X

X

C

exact

X

X

X

X

X

B

intersects

X

X

X

X

X

B

isempty

X

isvalid

X

X

X

X

overlaps

X

X

X

X

X

B

relate

X

X

X

X

C

same_as

X

X

X

X

X

B

touches

X

X

X

X

X

B

within

X

X

X

X

X

B

left

X

C

right

X

C

overlaps_left

X

B

overlaps_right

X

B

overlaps_above

X

C

overlaps_below

X

C

strictly_above

X

C

strictly_below

X

C

数据库函数

以下表格提供了每个空间后端可用的地理专用数据库函数的摘要。

函数

PostGIS

Oracle

MariaDB

MySQL

SpatiaLite

Area

X

X

X

X

X

AsGeoJSON

X

X

X

X

X

AsGML

X

X

X

AsKML

X

X

AsSVG

X

X

AsWKB

X

X

X

X

X

AsWKT

X

X

X

X

X

Azimuth

X

X (LWGEOM/RTTOPO)

BoundingCircle

X

X

X (≥ 5.1)

Centroid

X

X

X

X

X

ClosestPoint

X

X

Difference

X

X

X

X

X

Distance

X

X

X

X

X

Envelope

X

X

X

X

X

ForcePolygonCW

X

X

FromWKB

X

X

X

X

X

FromWKT

X

X

X

X

X

GeoHash

X

X

X (LWGEOM/RTTOPO)

Intersection

X

X

X

X

X

IsEmpty

X

IsValid

X

X

X

X

Length

X

X

X

X

X

LineLocatePoint

X

X

MakeValid

X

X (LWGEOM/RTTOPO)

MemSize

X

NumGeometries

X

X

X

X

X

NumPoints

X

X

X

X

X

Perimeter

X

X

X

PointOnSurface

X

X

X

X

Reverse

X

X

X

Scale

X

X

SnapToGrid

X

X

SymDifference

X

X

X

X

X

Transform

X

X

X

Translate

X

X

Union

X

X

X

X

X

聚合函数

下表总结了每个空间后端上可用的 GIS 特定聚合函数。请注意,MariaDB 不支持这些聚合函数,因此未包含在表中。

聚合

PostGIS

Oracle

MySQL

SpatiaLite

Collect

X

X (≥ 8.0.24)

X

Extent

X

X

X

Extent3D

X

MakeLine

X

X

Union

X

X

X

脚注

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