使用SQLAlchemy查找周长内的经度和纬度

Question

我正在使用SQLalchemy定义表。 这些表描述了地震事件，这些事件按事件，原点，幅度，实数和时间量排列。 他们很好地遵循QuakeML的标准。 事件表是通过.preferredOriginID和.publicID与Origin的关系，起源是通过.latitude_id和.id与Real_Quantity的关系。

我想查找指定半径内的所有经度和纬度，但是问题是纬度和经度都在同一Real_Quantity列中，而Origin表则在其中指定了不同的纬度。

这是我要实现的代码，但是它在MySQL中

SELECT
    id,
    (
        acos(
            (
                cos(radians(37))
                * cos(radians(lat))
                * cos(radians(lng) - radians(-122))
            )
          + (
                sin(radians(37))
                * sin(radians(lat))
            )
        ) * 3959
    ) AS distance
FROM markers
HAVING distance < 25
ORDER BY distance
LIMIT 0, 20;

这是我所做的，但是只有您可以使用纬度，而我想使用经度的纬度

z = self.session.query(Event) \
    .join(Origin) \
    .join(RealQuantity, Origin.latitude) \
    .filter(
        Event.preferredOriginID == Origin.publicID,
        RealQuantity.id == Origin.latitude_id
    ) \
    .group_by(Event, Origin.latitude, RealQuantity.value) \
    .having(func.cos(RealQuantity.value) < 50)

事件：id | publicID | preferredOriginID | preferredMagnitudeID | 输入| ....

来源：id | publicID | time_id | latitude_id | longitude_id | depth_id | ...

实数：id | 价值| ....

Origin只是指针，其值在Real_Quantity中

我的模型是：

class Event(Base):
__tablename__ = 'event'

id = Column(Integer, primary_key=True) 
publicID = Column(String)

preferredOriginID = Column(String)
preferredMagnitudeID = Column(String)

type = Column(String)  
typeCertainty = Column(String)

creationInfo_id = Column(Integer, ForeignKey('creation_info.id'))
creationInfo = relationship(CreationInfo, backref=backref('event', uselist=False))


class Origin(Base):
__tablename__ = 'origin'

id = Column(Integer, primary_key=True)
publicID = Column(String)

time_id = Column(Integer, ForeignKey('time_quantity.id'))
time = relationship(TimeQuantity, backref=backref('origin', uselist=False))

latitude_id = Column(Integer, ForeignKey('real_quantity.id'))
latitude = relationship(RealQuantity, foreign_keys=[latitude_id]
                        , backref=backref('origin_lat', uselist=False))

longitude_id = Column(Integer, ForeignKey('real_quantity.id'))
longitude = relationship(RealQuantity, foreign_keys=[longitude_id]
                         , backref=backref('origin_lon', uselist=False))

depth_id = Column(Integer, ForeignKey('real_quantity.id'))
depth = relationship(RealQuantity, foreign_keys=[depth_id],
                     backref=backref('origin_depth', uselist=False))

creationInfo_id = Column(Integer, ForeignKey('creation_info.id'))
creationInfo = relationship(CreationInfo, backref=backref('origin', uselist=False))

event_id = Column(Integer, ForeignKey('event.id'))
event = relationship('Event', backref=backref('origin', uselist=True))


class RealQuantity(Base):
__tablename__ = 'real_quantity'
id = Column(Integer, primary_key=True)
value = Column(Float)
uncertainty = Column(Float)
lowerUncertainty = Column(Float)
upperUncertainty = Column(Float)
confidenceLevel = Column(Float)

Answer 1

还没有解决方案，只是一些评论：

对于每个查询，您都要对Origin表中的每个条目进行复杂的计算。 随着条目数量的增加，这将变得非常缓慢（计算上昂贵）。

考虑一下投影到地球上的一个圆(x=lon, y=lat, r=distance) 。 您可以轻松计算最小和最大纬度； 最小和最大经度也可以完成，尽管数学有些棘手。

如果您已按纬度和经度正确索引了原始表，则可以对min_lat <= lat <= max_lat and min_lon <= lon <= max_lon进行非常快速（通常比较便宜）的初始框选择，这应该会丢弃min_lat <= lat <= max_lat and min_lon <= lon <= max_lon 99％的条目（取决于原点的半径和群集度）； 其余条目应该大约有80％的机会属于您所需的数据集，并且您只需要对其余条目进行昂贵的计算。

我强烈建议将其编写为存储过程。