PostGIS--线路合并方法比较

简介: 一 前言  工作中处理GIS数据时,最常规的操作是对多条线记录,他们的几何关系存在首尾相连的情况,需要合并成一个完整的线路。如路径分析中,路网都是一段一段的,显示的时候很不好看,合并成一个完整的显示比较好,如下图:路径合并前.png路径合并后.png  PostGIS中,线路合并有几个相似的方法,如ST_Union,ST_LineMerge,ST_MakeLine方法,几种方法看起来很相似,实际应用的差别挺大。

一 前言

  工作中处理GIS数据时,最常规的操作是对多条线记录,他们的几何关系存在首尾相连的情况,需要合并成一个完整的线路。如路径分析中,路网都是一段一段的,显示的时候很不好看,合并成一个完整的显示比较好,如下图:


img_c8eaf742951927dc0a20ceddc2474d7a.png
路径合并前.png

img_3262b8048a54039830da70bfe49dc862.png
路径合并后.png

  PostGIS中,线路合并有几个相似的方法,如ST_Union,ST_LineMerge,ST_MakeLine方法,几种方法看起来很相似,实际应用的差别挺大。本文主要阐述这几种方法的异同点和使用场景。

二 ST_Union

  ST_Union是图形批处理中的一个函数,用于将图形联合(不是合并)成一条图形记录的方法。

#方法简介
geometry ST_Union(geometry set g1field);
geometry ST_Union(geometry g1, geometry g2);
geometry ST_Union(geometry[] g1_array);

输入参数:一般是图形的记录集或者图形的几何数组,也可以指定两个图形建立联合。
输出参数:返回的一般是Multi的geometry,或者geometry的collection。
使用场景:一般和聚合函数搭配使用。
使用示例:将数据中拥有相同start_id,end_id的线数据聚合成一条线路:
先查看下测试数据:

dianzhou=# select start_vid,end_vid,st_astext(geom) from a;
 start_vid | end_vid |                                        st_astext
-----------+---------+-----------------------------------------------------------------------------------------
     14178 |   43866 | LINESTRING(110.3359653 20.03026554,110.3365341 20.030855085)
     14178 |   43866 | LINESTRING(110.3365341 20.030855085,110.33657406 20.03089509,110.33722278 20.031564555)
     14178 |   43866 | LINESTRING(110.33722278 20.031564555,110.33745228 20.03179437)
(3 行记录)

图形可视化如下:


img_08855b1ff6c81794e1e42ccf4ba4bdd2.png
待合并的线.png

执行ST_Union操作:

dianzhou=# select start_vid,end_vid,st_astext(ST_Union(geom)) from a group by start_vid,end_vid;
 start_vid | end_vid |                                                                                               st_astext                                                               
-----------+---------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     14178 |   43866 | MULTILINESTRING((110.33722278 20.031564555,110.33745228 20.03179437),(110.3359653 20.03026554,110.3365341 20.030855085),(110.3365341 20.030855085,110.33657406 20.03089509,110.33722278 20.031564555))
(1 行记录)

  结果说明:拥有相同start_id,end_id的线数据聚合成一条线路,但是几何类型由LineString变成了MultiLineString。ST_Union函数只是将分离的图形不做太多的处理直接塞到了一起而已。

三 ST_LineMerge

  上图可知,几条单独的线都是首尾相连的,按道理他们一条条连接起来形成完整的线是可能的,所以很多用户希望不仅仅是图形联合了,数据类型最好也是LineString(Multi类型的图形比较复杂在分析时不好处理),那么ST_LineMerge方法就可以起到用武之地了。

#方法简介
geometry ST_LineMerge(geometry amultilinestring);

  该方法可以将MultiLineString中能合并的图形“缝补”到一起来,但是有的MultiLineString图形本来就是分离的,那就“缝补”不了了。

dianzhou=# select start_vid,end_vid,st_astext(ST_LineMerge(ST_Union(geom))) from a group by start_vid,end_vid;
 start_vid | end_vid |                                                                st_astext
-----------+---------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     14178 |   43866 | LINESTRING(110.3359653 20.03026554,110.3365341 20.030855085,110.33657406 20.03089509,110.33722278 20.031564555,110.33745228 20.03179437)
(1 行记录)
img_1a128e07a11ab7d12b09de53a03c5616.png
合并后的图形.png

如果是“缝补”不了的图形,如下:

SELECT ST_AsText(ST_LineMerge(
ST_GeomFromText('MULTILINESTRING((-29 -27,-30 -29.7,-36 -31,-45 -33),(-45.2 -33.2,-46 -32)) '))
);
st_astext
----------------
MULTILINESTRING((-45.2 -33.2,-46 -32),(-29 -27,-30 -29.7,-36 -31,-45 -33))

缝补不了的话还是返回MULTILINESTRING类型。

四 ST_MakeLine

  ST_Union方法可以结合聚合把图形联合到一起,ST_LineMerge可以将联合的MultiLineString中能合并到一起的图形合并缝补起来。ST_MakeLine方法是图形构造函数中的一种,他可以直接从 点(Point),多义点(MultiPoint),线(LineString)这些图形集合里直接构造一条新的线。

#用法
geometry ST_MakeLine(geometry set geoms);
geometry ST_MakeLine(geometry geom1, geometry geom2);
geometry ST_MakeLine(geometry[] geoms_array);

细心的读者会发现和ST_Union方法的使用很相同,但是该方法只能接受点线,而ST_Union使用是没这种限制的,因为ST_Union方法并不仅仅是处理线的。

#案例说明
dianzhou=# select start_vid,end_vid,ST_AsText(ST_MakeLine(geom)) geom  from a group by start_vid,end_vid;
 start_vid | end_vid |                                                                   geom
-----------+---------+------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
     14178 |   43866 | LINESTRING(110.3359653 20.03026554,110.3365341 20.030855085,110.33657406 20.03089509,110.33722278 20.031564555,110.33745228 20.03179437)
(1 行记录)

注意事项:
ST_MakeLine合并的时候,线路方向要求是很严格的,如下图:


img_6f376b10bb6f6721e5bedf41e13ffd81.png
同一个方向.png

img_56b474c353c22a0c0507a32118da43b9.png
ST_MakeLine结果.png

改变其中一条线的方向:

dianzhou=# update a set geom=ST_Reverse(geom) where gid=2;
UPDATE 1
img_3c1627d7b6c2b8f69a31059ebb0d8666.png
改了其中一条线路方向.png

img_5ff40e087d374ac915872f098277160c.png
ST_MakeLine结果.png

我们看到了一条乱线,通过示意图可以得知,ST_MakeLine的工作原理是先合并同方向的,然后合并反方向的。这并不是我们期望的结果。。。
我后来改成这种方法:

dianzhou=# select st_linemerge(st_union(geom)) geom from a  group by start_vid,end_vid;

这样倒是可以了。。。

五 总结

方法名 入参 出参 使用场景
ST_Union 任何图形 Multi类型,collection类型 聚合后的图形联合
ST_LineMerge MultiLineString LineString,MultiLineString 将MultiLineString中相连的线路合并成完整的LineString
ST_MakeLine Point,MultiPoint,LineString LineString 构造新的线路

实际应用中,希望根据某些条件对相连的LineString聚合成一个新的LineString时,有两种方式:
1 ST_Union先聚合成MultiString再ST_LineMerge成LineString,效率差,但是能做到自动纠正方向。
2 ST_MakeLine直接对聚合的LineString构建成一个新的LineString,同向的效率快,但是不能做到对方向的纠正。

针对线路合并这种场景,按实际情况选择方案。。。

相关文章
|
SQL 关系型数据库 测试技术
timescaleDB双机热备流复制与测试
最近有项目要用到热备功能,timescaledb只能兼容pg的流复制,不能兼容其他的复制策略,所以这里我们采用pg的流复制功能镜像部署,并进行了一些测试
714 0
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
深度解析PolarDB数据库并行查询技术
深度解析PolarDB数据库并行查询技术:加速SQL执行的关键问题和核心技术 随着数据规模的不断扩大,用户SQL的执行时间越来越长,这不仅对数据库的优化能力提出更高的要求,并且对数据库的执行模式也提出了新的挑战。为了解决这个问题,许多数据库系统,包括Oracle、SQL Server等,都开始提供并行查询引擎的支持,以充分利用系统资源,达到加速SQL执行的效果。本文将深入探讨基于代价进行并行优化、并行执行的云数据库的并行查询引擎的关键问题和核心技术。
124 2
|
5月前
|
JavaScript 数据格式
产品说这个 table 这里数据需要合并
产品说这个 table 这里数据需要合并
|
10月前
|
关系型数据库
GreenPlum和openGauss进行简单聚合时对扫描列的区别
GreenPlum和openGauss进行简单聚合时对扫描列的区别
86 0
|
11月前
Tidyverse| XX_join :多个数据表(文件)之间的各种连接
Tidyverse| XX_join :多个数据表(文件)之间的各种连接
|
15天前
|
存储 并行计算 关系型数据库
PolarDB 开源版通过pg_rational插件支持Stern-Brocot trees , 实现高效自定义顺序和调整顺序需求
背景PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力.本文将介绍PolarDB 开源版通过pg_rational插件支持Stern-Bro...
39 0
|
存储 并行计算 Cloud Native
PolarDB 开源版通过pg_rational插件支持Stern-Brocot trees , 实现高效自定义顺序和调整顺序需求
PolarDB 的云原生存算分离架构, 具备低廉的数据存储、高效扩展弹性、高速多机并行计算能力、高速数据搜索和处理; PolarDB与计算算法结合, 将实现双剑合璧, 推动业务数据的价值产出, 将数据变成生产力. 本文将介绍PolarDB 开源版通过pg_rational插件支持Stern-Brocot trees , 实现高效自定义顺序和调整顺序需求.
163 0
ADBPG中游标支持向后BACKWARD查找。ADBPG中函数支持可变入参
ADBPG中游标支持向后BACKWARD查找。ADBPG中函数支持可变入参
109 0
|
关系型数据库 数据库 PostgreSQL
对PostgreSQL数据库的hstore类型建立GisT索引的实验
磨砺技术珠矶,践行数据之道,追求卓越价值回到上一级页面:PostgreSQL基础知识与基本操作索引页    回到顶级页面:PostgreSQL索引页[作者 高健@博客园  luckyjackgao@gmail.
2435 0

热门文章

最新文章