【字节跳动】数据挖掘面试题0001：打车场景下POI与ODR空间关联查询

题目描述

打车的场景下， poi记录了建筑物的坐标：poi(pid, x, y)， odr记录的是乘客上车点的坐标：odr(oid, x, y)；

希望对所有的poi，获得其周围的100m的odr：结果(pid, oid)

打车场景下POI与ODR空间关联查询

在打车场景中，我们经常需要将建筑物坐标(POI)与乘客上车点(ODR)进行空间关联分析。这个问题本质上是一个空间连接(Spatial Join)问题，需要找到距离POI点100米范围内的所有ODR点。

空间距离计算方法

在处理坐标点距离时，我们需要考虑两种情况：

• 1. 平面坐标(笛卡尔坐标)距离计算 ：适用于小范围区域
• 2. 地理坐标(经纬度)距离计算 ：适用于地球表面大范围距离计算

下面分别提供这两种情况下的SQL解决方案：

平面坐标实现方案

假设x和y是平面坐标系中的坐标(如UTM（Universal Transverse Mercator）投影)，可以使用欧几里得距离：

• 

-- 平面坐标(笛卡尔坐标)下查找POI周围100米内的ODR
SELECT p.pid, o.oid
FROM poi p
JOIN odr o ON (
    -- 计算欧几里得距离
    SQRT(
        POW(p.x - o.x, 2) + 
        POW(p.y - o.y, 2)
    ) <= 100
)

地理坐标实现方案

如果x和y是经纬度坐标(度)，需要使用Haversine公式计算球面距离：

-- 地理坐标(经纬度)下查找POI周围100米内的ODR
-- 假设x为经度，y为纬度，单位为度
SELECT p.pid, o.oid
FROM poi p
JOIN odr o ON (
    -- Haversine公式计算球面距离(单位：米)
    6371 * 1000 * 2 * ASIN(
        SQRT(
            POW(SIN((p.y - o.y) * PI() / 360), 2) +
            COS(p.y * PI() / 180) * COS(o.y * PI() / 180) * 
            POW(SIN((p.x - o.x) * PI() / 360), 2)
        )
    ) <= 100
)

空间索引优化方案

上面的查询在数据量大时性能会较差，我们可以通过创建空间索引来优化：

-- 先为POI和ODR表创建空间索引
-- MySQL中使用MBRTree索引
CREATE SPATIAL INDEX idx_poi ON poi(ST_Point(x, y));
CREATE SPATIAL INDEX idx_odr ON odr(ST_Point(x, y));

-- 使用空间索引优化的查询
SELECT p.pid, o.oid
FROM poi p
JOIN odr o ON (
    -- 使用空间函数判断距离
    ST_Distance(ST_Point(p.x, p.y), ST_Point(o.x, o.y)) <= 100
)

分块索引优化策略

• 对于超大规模数据集，可以采用分块索引策略提高查询效率！！！！！！：

-- 1. 首先将区域划分为100m×100m的网格
WITH grid AS (
    SELECT 
        FLOOR(p.x / 100) * 100 AS grid_x,
        FLOOR(p.y / 100) * 100 AS grid_y,
        p.pid
    FROM poi p
),

-- 2. 为每个POI确定其所在网格及相邻网格
grid_with_neighbors AS (
    SELECT 
        g.pid,
        g.grid_x + dx * 100 AS neighbor_grid_x,
        g.grid_y + dy * 100 AS neighbor_grid_y
    FROM grid g
    CROSS JOIN (VALUES (-1, 0, 1)) dx(dx)
    CROSS JOIN (VALUES (-1, 0, 1)) dy(dy)
)

-- 3. 只查询POI所在网格及相邻网格内的ODR
SELECT gwn.pid, o.oid
FROM grid_with_neighbors gwn
JOIN odr o ON (
    FLOOR(o.x / 100) * 100 = gwn.neighbor_grid_x AND
    FLOOR(o.y / 100) * 100 = gwn.neighbor_grid_y AND
    SQRT(
        POW(gwn.grid_x + dx * 100 + 50 - o.x, 2) + 
        POW(gwn.grid_y + dy * 100 + 50 - o.y, 2)
    ) <= 100
)

不同数据库系统的实现差异

不同数据库处理空间数据的方式不同：

数据库系统	空间数据支持	距离计算函数
MySQL	通过MyISAM表支持空间索引	ST_Distance()
PostgreSQL	通过PostGIS扩展支持	ST_DistanceSphere()
Oracle	内置空间数据类型SDO_GEOMETRY	SDO_GEOM.SDO_DISTANCE()
SQL Server	内置空间数据类型geometry	ST_Distance()

实际应用建议

1. 数据预处理：在存储时将经纬度转换为当地投影坐标系，提高距离计算精度和效率

2. 索引策略：

   • 对中小规模数据，使用数据库内置空间索引
   • 对超大规模数据，考虑使用分布式空间索引如S2、GeoHash

3. 性能优化：

   • 先通过空间索引过滤大部分无关数据，再进行精确距离计算
   • 对于实时性要求高的场景，可预先计算并缓存POI与ODR的空间关系

4. 精度控制：

   • 城市打车场景中，100米的误差范围通常是可以接受的
   • 如需更高精度，可将距离阈值缩小至50米或更小

通过上述方法，你可以高效地找到每个POI周围100米内的所有ODR上车点，为打车场景中的派单优化、热点分析等业务需求提供数据支持。