GeoDjango：加速GEOS&x27；s几何运算

我正在使用GeoDjango+PostGIS开发一个空间排名应用程序。基本上，它所做的是检索查询边界框内的所有几何图形，使用我创建的自定义函数计算相似性分数，然后返回分数最高的形状

目前，每个查询中的往返时间非常慢。运行探查器显示瓶颈来自于我的相似性函数中的

GEOSGeometry

操作（即相交、并集、包含等）调用的

threadsafe.py

。下面是来自单个查询的示例。似乎是

GEOSGeometry

的线程安全特性导致了这里的性能问题。就个人而言，40毫秒的操作似乎不是什么大问题，但由于要与查询进行比较的形状数量通常很大，即大约1000个形状，因此40毫秒的操作加起来需要40秒

因此，我的问题是如何优化函数以最小化周转时间。我最初的一些想法是：

关闭/避免对

GEOSGeometry

进行数据安全检查，因为这些对象是瞬态的，不会共享给任何其他线程。如果可能的话，这将是理想的情况，因为现在花费的大部分时间都在

threadsafe.py

使用另一个不安全的几何体API

在PostGIS级别而不是对象级别执行空间操作。这会使代码看起来很难看。（更新：此选项不起作用。仅SQL查询的开销就使得操作更加缓慢。）

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您的想法是什么？

实际上，

threadsafe.py

只是包装了对底层C函数的每个调用。要更好地了解瓶颈是什么，请查看

cumtime

列。有关列的说明，请参见此处：。

我们切换到使用geos操作。它让我们绕过了线程安全问题

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仅供参考，shapely使用long、lat和not lat，long就像GeoDjango那样

你说得对，

threadsafe.py

是C函数的包装器。我已经仔细检查了分析结果，但是

threadsafe.py

仍然是瓶颈。我的意思是，每次调用空间操作（例如，相交、内、并集）时都会调用它。与threadsafe相比，这些操作实际花费的时间非常少。这就是为什么我在想，如果我能完全避免使用螺纹安全，问题就会解决。我尝试使用GeoJango附带的

GDALGeometry

，作为

GeoGeometry

的替代品

GDALGeometry

原来依赖于threadsafe.py，因此性能更差。由于shapely的空间操作依赖于GEOS，我认为它也会遇到同样的问题。有趣。我试试看。