3. 空间数据类型与几何对象建模

在 PostgreSQL 中启用 PostGIS 扩展后，最核心的收获是两类空间数据类型：geometry 与 geography。它们都能存储点、线、面等几何对象，但底层假设完全不同。geometry 类型基于平面直角坐标系，所有距离、面积、长度计算都在投影平面上按欧氏几何进行，速度快、函数丰富，是绝大多数空间分析的首选。geography 类型则基于椭球模型，坐标以经纬度（通常是 WGS84，SRID=4326）存储，距离与面积计算会自动考虑地球曲率，结果以米为单位，适合跨大范围、对真实距离敏感的场景，例如全球配送范围、航空航线长度估算。

选择哪一种，取决于数据尺度与精度要求。若数据集中在一个城市或省份，且已使用投影坐标系（如 UTM 或高斯-克吕格），用 geometry 即可，计算快且结果稳定。若数据覆盖全国乃至全球，又需要直接得到米制距离，用 geography 更省心，但代价是部分函数不可用、计算开销更大。实践中常见做法是：存储用 geography 保证语义正确，分析时用 ST_Transform 转到合适的投影再转成 geometry 计算。

几何对象的输入输出依赖三种格式。WKT（Well-Known Text）是可读文本，如 POINT(116.39 39.91)，适合人工编写与调试。WKB（Well-Known Binary）是二进制形式，体积小、解析快，适合程序间传输。EWKB 是 PostGIS 对 WKB 的扩展，额外携带 SRID 与 Z/M 维度信息，是数据库内部存储与网络传输的默认格式。三者可通过 ST_AsText、ST_AsBinary、ST_GeomFromText、ST_GeomFromWKB 等函数互相转换。

下面这张图梳理了 geometry 与 geography 的差异，以及 WKT/WKB/EWKB 三种格式在“文本—二进制—数据库内部”之间的转换路径，同时标出 SRID 在其中的作用位置。

建表时，几何列的定义方式直接决定后续可用函数与数据一致性。推荐写法是显式声明类型与 SRID，例如 geom geometry(Point, 4326)，这样插入不符合类型的几何会被拒绝，避免脏数据。若需要同时支持多种几何类型，可用 geometry(Geometry, 4326)，但会失去类型约束。geography 列则写作 geog geography(Point, 4326)，SRID 通常固定为 4326。

下面给出一个覆盖点、线、面、多几何与几何集合的建表示例，并插入示例数据。所有坐标均为教学示例，不代表真实地理位置。

CREATE TABLE spatial_objects (
    id          serial PRIMARY KEY,
    name        text NOT NULL,
    geom        geometry(Geometry, 4326),
    geog        geography(Geometry, 4326),
    created_at  timestamptz DEFAULT now()
);

-- 点：一个城市中心
INSERT INTO spatial_objects (name, geom, geog) VALUES
('city_center',
 ST_GeomFromText('POINT(116.39 39.91)', 4326),
 ST_GeogFromText('POINT(116.39 39.91)'));

-- 线：一条道路
INSERT INTO spatial_objects (name, geom, geog) VALUES
('road_line',
 ST_GeomFromText('LINESTRING(116.30 39.90, 116.35 39.92, 116.40 39.91)', 4326),
 ST_GeogFromText('LINESTRING(116.30 39.90, 116.35 39.92, 116.40 39.91)'));

-- 面：一个行政区域
INSERT INTO spatial_objects (name, geom, geog) VALUES
('district_poly',
 ST_GeomFromText('POLYGON((116.30 39.88, 116.45 39.88, 116.45 39.95, 116.30 39.95, 116.30 39.88))', 4326),
 ST_GeogFromText('POLYGON((116.30 39.88, 116.45 39.88, 116.45 39.95, 116.30 39.95, 116.30 39.88))'));

-- 多几何：多个点组成的集合
INSERT INTO spatial_objects (name, geom, geog) VALUES
('multi_point',
 ST_GeomFromText('MULTIPOINT((116.39 39.91), (116.40 39.92), (116.38 39.90))', 4326),
 ST_GeogFromText('MULTIPOINT((116.39 39.91), (116.40 39.92), (116.38 39.90))'));

-- 几何集合：点 + 线 + 面混合
INSERT INTO spatial_objects (name, geom, geog) VALUES
('geom_collection',
 ST_GeomFromText('GEOMETRYCOLLECTION(
   POINT(116.39 39.91),
   LINESTRING(116.30 39.90, 116.35 39.92),
   POLYGON((116.30 39.88, 116.45 39.88, 116.45 39.95, 116.30 39.95, 116.30 39.88))
 )', 4326),
 ST_GeogFromText('GEOMETRYCOLLECTION(
   POINT(116.39 39.91),
   LINESTRING(116.30 39.90, 116.35 39.92),
   POLYGON((116.30 39.88, 116.45 39.88, 116.45 39.95, 116.30 39.95, 116.30 39.88))
 )'));

插入后可用以下查询验证类型与 SRID 是否正确，并观察 geometry 与 geography 在距离计算上的差异：

SELECT name,
       ST_GeometryType(geom) AS geom_type,
       ST_SRID(geom)         AS srid,
       ST_AsText(geom)       AS wkt
FROM spatial_objects;

-- 比较同一对点的距离：geometry 按度，geography 按米
SELECT
  ST_Distance(
    ST_GeomFromText('POINT(116.39 39.91)', 4326),
    ST_GeomFromText('POINT(116.40 39.92)', 4326)
  ) AS geom_dist_deg,
  ST_Distance(
    ST_GeogFromText('POINT(116.39 39.91)'),
    ST_GeogFromText('POINT(116.40 39.92)')
  ) AS geog_dist_m;

示例结果中，geom_dist_deg 约为 0.014 度，而 geog_dist_m 约为 1500 米左右（具体数值随椭球参数略有浮动）。这个对比直观说明：geometry 的距离单位是坐标系单位，geography 的距离单位是米。若误把经纬度当平面坐标做面积统计，结果会严重偏小，这是初学者最常见的错误之一。

几何集合（GEOMETRYCOLLECTION）与多几何（MULTIPOINT、MULTILINESTRING、MULTIPOLYGON）容易混淆。多几何要求所有子对象类型一致，例如 MULTIPOINT 只能装点；几何集合则允许点、线、面混合。建表时若用 geometry(Geometry, 4326)，两者都能存；若用 geometry(Point, 4326)，则只能存单点，插入 MULTIPOINT 会失败。因此，类型约束的宽严需要在“数据干净”与“灵活扩展”之间权衡。

最后，为几何列建立 GiST 索引是空间查询性能的关键。对 geometry 列执行 CREATE INDEX idx_geom ON spatial_objects USING GIST (geom);，对 geography 列同理。索引生效后，ST_DWithin、ST_Intersects 等范围查询会从全表扫描变为索引扫描，数据量越大收益越明显。建表方案确定后，应尽早补上索引，而不是等到查询变慢再回头添加。