使用GeoDjango需要postGIS性能
这是我第一次在PostGIS中使用GeoDjango。 在安装和一切正常运行的测试之后，我担心表格行增长时的查询性能。
我正在保存从Google地理编码（WGS84或SRID 4326）获得的几何点经度和纬度。 我的问题是距离操作在我的应用程序中很常见。 我经常需要靠近地标附近的景点。 几何数学是非常复杂的，所以即使我有一个空间索引，未来可能需要很长的时间，在附近地区有超过1000个点。
那么有什么方法可以投影这个几何类型来更快地进行距离操作吗？ 有没有人知道一个Django库可以渲染包含这些点的Google地图？
关于如何加快GeoDjango空间查询的任何建议？
如果你可以将你的工作区域放入地图投影中，那么总是会更快，因为距离计算等工作所需的数学调用更少。 但是，如果您拥有真正的全球数据，请吸取它：使用地理。 如果您只有美国大陆的数据，请使用类似EPSG的数据：2163 http://spatialreference.org/ref/epsg/2163/
工作区域越受限制，您可以在地图投影中获得更准确的结果。 参见美国国家平面预测，对美国区域地区进行高度约束，准确的预测。 或对更大的次国家地区进行UTM预测。
我正在研究这个话题。 据我发现，从geopy库获得的坐标是SRID 4326格式，因此您可以将它们存储在几何字段类型中，而不会出现任何问题。 这将是使用几何的GeoDjango模型的一个例子：
class Landmark(models.Model):
point = models.PointField(spatial_index = True,
srid = 4326,
geography = True)
objects = models.GeoManager()
顺便说一下，要非常小心地按照确切的顺序将经度/纬度传递给PointField。 geopy会返回纬度/经度坐标，因此您需要将其反转。
为了将一个坐标系中的点转换为另一个坐标系，我们可以使用GEOS和GeoDjango。 在这个例子中，我将把4326中的一个点转换为着名的Google投影900913：
from django.contrib.gis.geos import Point
punto = Point(40,-3)
punto.set_srid(900913)
punto.transform(4326)
punto.wkt
Out[5]: 'POINT (0.0003593261136478 -0.0000269494585230)'
这样我们就可以在投影系统中存储坐标，这将会有更好的性能数学。 用于在管理站点界面中显示Google地图中的点。 我们可以使用这个伟大的文章。
我决定继续使用地理类型，我将在未来转换它们，以防我需要提高性能。
通常，GeoDjango将在适当的地方创建和使用几何列上的空间索引。
对于主要处理点之间距离的应用程序，Geography类型（在PostGIS 1.5中引入，并由GeoDjango支持）可能非常适合。 GeoDjango表示它可以“在WGS84距离查询上获得更好的性能”[链接]。
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