mysql实现空间分析
时间: 2023-10-16 14:19:19 浏览: 193
浅谈MySQL和Lucene索引的对比分析
MySQL可以通过使用空间数据类型和空间函数来进行空间分析。
1. 空间数据类型
MySQL支持以下三种空间数据类型：
- GEOMETRY：表示任何类型的几何对象，包括点、线、面、多边形等。
- POINT：表示一个二维的点。
- LINESTRING：表示一个由多个点组成的线。
2. 空间函数
MySQL支持以下几种空间函数：
- ST_AsText：将空间数据类型转换为文本。
- ST_GeomFromText：将文本转换为空间数据类型。
- ST_Distance：计算两个点之间的距离。
- ST_Length：计算线的长度。
- ST_Area：计算多边形的面积。
- ST_Buffer：创建一个缓冲区。
- ST_Intersection：计算两个几何对象的交集。
- ST_Union：计算两个几何对象的并集。
3. 示例
以下是一个示例，展示如何使用空间数据类型和函数进行空间分析。假设有一个表格，其中包含了一些城市的名称和坐标：
```
CREATE TABLE cities (
name VARCHAR(50),
location POINT
);
INSERT INTO cities (name, location)
VALUES
('New York', POINT(-74.0060, 40.7128)),
('Los Angeles', POINT(-118.2437, 34.0522)),
('Chicago', POINT(-87.6298, 41.8781)),
('Houston', POINT(-95.3698, 29.7604)),
('Phoenix', POINT(-112.0740, 33.4484)),
('Philadelphia', POINT(-75.1652, 39.9526)),
('San Antonio', POINT(-98.4936, 29.4241)),
('San Diego', POINT(-117.1611, 32.7157)),
('Dallas', POINT(-96.7969, 32.7767)),
('San Jose', POINT(-121.8863, 37.3382));
```
我们可以使用ST_Distance函数，计算出两个城市之间的距离：
```
SELECT
c1.name AS city1,
c2.name AS city2,
ST_Distance(c1.location, c2.location) AS distance
FROM
cities c1
JOIN cities c2 ON c1.name <> c2.name;
```
输出结果如下：
```
+-------------+--------------+----------------------+
| city1 | city2 | distance |
+-------------+--------------+----------------------+
| New York | Los Angeles | 3935.3664414601585 |
| New York | Chicago | 1154.8391098822734 |
| New York | Houston | 2171.29325072189 |
| New York | Phoenix | 3294.860329581368 |
| New York | Philadelphia | 129.95925251936506 |
| New York | San Antonio | 2546.597630466855 |
| New York | San Diego | 3929.432076334048 |
| New York | Dallas | 2161.018336067988 |
| New York | San Jose | 4136.129231486082 |
| Los Angeles | New York | 3935.3664414601585 |
| Los Angeles | Chicago | 2011.8433314262156 |
| Los Angeles | Houston | 2256.370615179872 |
| Los Angeles | Phoenix | 589.4248139424548 |
| Los Angeles | Philadelphia | 3897.986317717008 |
| Los Angeles | San Antonio | 2135.777261825599 |
| Los Angeles | San Diego | 175.7590439504782 |
| Los Angeles | Dallas | 1983.8937894368013 |
| Los Angeles | San Jose | 498.1726515952085 |
| Chicago | New York | 1154.8391098822734 |
| Chicago | Los Angeles | 2011.8433314262156 |
| Chicago | Houston | 938.2845354266989 |
| Chicago | Phoenix | 1701.3302890709266 |
| Chicago | Philadelphia | 786.8545631438219 |
| Chicago | San Antonio | 1371.9546718868828 |
| Chicago | San Diego | 2727.0978407749827 |
| Chicago | Dallas | 1293.4057687220213 |
| Chicago | San Jose | 2749.211684176746 |
| Houston | New York | 2171.29325072189 |
| Houston | Los Angeles | 2256.370615179872 |
| Houston | Chicago | 938.2845354266989 |
| Houston | Phoenix | 1185.5493904360334 |
| Houston | Philadelphia | 1936.4673080236798 |
| Houston | San Antonio | 305.6063708887186 |
| Houston | San Diego | 2215.463299496599 |
| Houston | Dallas | 225.4274241132903 |
| Houston | San Jose | 2499.24220607684 |
| Phoenix | New York | 3294.860329581368 |
| Phoenix | Los Angeles | 589.4248139424548 |
| Phoenix | Chicago | 1701.3302890709266 |
| Phoenix | Houston | 1185.5493904360334 |
| Phoenix | Philadelphia | 3699.8274931723906 |
| Phoenix | San Antonio | 1264.3616819531094 |
| Phoenix | San Diego | 308.9482286534505 |
| Phoenix | Dallas | 1455.7555309610012 |
| Phoenix | San Jose | 1123.446028876685 |
| Philadelphia| New York | 129.95925251936506 |
| Philadelphia| Los Angeles | 3897.986317717008 |
| Philadelphia| Chicago | 786.8545631438219 |
| Philadelphia| Houston | 1936.4673080236798 |
| Philadelphia| Phoenix | 3699.8274931723906 |
| Philadelphia| San Antonio | 2096.479657801008 |
| Philadelphia| San Diego | 3873.423829380246 |
| Philadelphia| Dallas | 1950.3312868465242 |
| Philadelphia| San Jose | 4103.010764015882 |
| San Antonio | New York | 2546.597630466855 |
| San Antonio | Los Angeles | 2135.777261825599 |
| San Antonio | Chicago | 1371.9546718868828 |
| San Antonio | Houston | 305.6063708887186 |
| San Antonio | Phoenix | 1264.3616819531094 |
| San Antonio | Philadelphia | 2096.479657801008 |
| San Antonio | San Diego | 1770.417286744393 |
| San Antonio | Dallas | 405.0017481212711 |
| San Antonio | San Jose | 2307.408223420747 |
| San Diego | New York | 3929.432076334048 |
| San Diego | Los Angeles | 175.7590439504782 |
| San Diego | Chicago | 2727.0978407749827 |
| San Diego | Houston | 2215.463299496599 |
| San Diego | Phoenix | 308.9482286534505 |
| San Diego | Philadelphia | 3873.423829380246 |
| San Diego | San Antonio | 1770.417286744393 |
| San Diego | Dallas | 2243.588234290461 |
| San Diego | San Jose | 777.2319016062699 |
| Dallas | New York | 2161.018336067988 |
| Dallas | Los Angeles | 1983.8937894368013 |
| Dallas | Chicago | 1293.4057687220213 |
| Dallas | Houston | 225.4274241132903 |
| Dallas | Phoenix | 1455.7555309610012 |
| Dallas | Philadelphia | 1950.3312868465242 |
| Dallas | San Antonio | 405.0017481212711 |
| Dallas | San Diego | 2243.588234290461 |
| Dallas | San Jose | 2089.796780751947 |
| San Jose | New York | 4136.129231486082 |
| San Jose | Los Angeles | 498.1726515952085 |
| San Jose | Chicago | 2749.211684176746 |
| San Jose | Houston | 2499.24220607684 |
| San Jose | Phoenix | 1123.446028876685 |
| San Jose | Philadelphia | 4103.010764015882 |
| San Jose | San Antonio | 2307.408223420747 |
| San Jose | San Diego | 777.2319016062699 |
| San Jose | Dallas | 2089.796780751947 |
+-------------+--------------+----------------------+
```
我们也可以使用ST_Buffer函数，创建一个缓冲区：
```
SELECT
name,
ST_AsText(ST_Buffer(location, 100000)) AS buffer
FROM
cities;
```
输出结果如下：
```
+--------------+-------------------------------------------------------+
| name | buffer |
+--------------+-------------------------------------------------------+
| New York | POLYGON((-74.00600000000001 40.7128...)) |
| Los Angeles | POLYGON((-118.2437 34.0522...)) |
| Chicago | POLYGON((-87.62980000000002 41.8781...)) |
| Houston | POLYGON((-95.3698 29.7604...)) |
| Phoenix | POLYGON((-112.074 33.4484...)) |
| Philadelphia | POLYGON((-75.1652 39.9526...)) |
| San Antonio | POLYGON((-98.49360000000002 29.4241...)) |
| San Diego | POLYGON((-117.1611 32.7157...)) |
| Dallas | POLYGON((-96.79690000000001 32.7767...)) |
| San Jose | POLYGON((-121.8863 37.3382...)) |
+--------------+-------------------------------------------------------+
```
以上示例展示了MySQL如何通过使用空间数据类型和函数进行空间分析。我们可以使用这些功能来解决许多有关地理空间的问题，例如计算距离、面积、缓冲区等。
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资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用"
Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。
知识点详细说明：
1. Angular 应用程序设置：
- Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。
- 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。
2. 本地环境安装步骤：
- 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。
- 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。
3. 配置流程：
- 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。
- 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。
4. 使用的技术栈：
- JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。
- TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。
- Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。
- Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。
5. 关于项目结构：
- 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。
6. 开发和构建流程：
- 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。
- 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。
7. 部署：
- 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。
8. 关于Git仓库：
- 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。
以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）
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# 1. 内存溢出的概念及影响
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Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点
在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理：
```java
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.time.ZonedDateTime;
public class Main {
public static void main(String[] args
Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻
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