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我正在尝试将“基于人口的质心”列添加到一系列美国县多边形，其中位置不是基于多边形的地理质心，而是基于地理名称人口最多的地方的位置人口。例如，我想将箭头指示的点（点直径 = 人口）的几何形状分配给所选多边形的基于人口的质心列：

在此处输入图像描述

我已经测试了这个查询，它为任何给定的多边形（例如波士顿的萨福克县）返回正确的几何图形：

SELECT g1.the_geom
FROM counties c1
JOIN geonames g1
ON ST_Contains(c1.the_geom, g1.the_geom)
WHERE c1.name = 'Suffolk County, MA'
ORDER BY g1.population DESC
LIMIT 1;

但是，我正在处理约 4000 个多边形，当我尝试在这样的 UPDATE 函数中使用查询时，它会无限期地挂起（或者至少比这个数量的特征要长得多）：

UPDATE counties
    SET the_geom_popcentroid = (
        SELECT g1.the_geom
        FROM counties c1
        JOIN geonames g1
        ON ST_Contains(c1.the_geom, g1.the_geom)
        ORDER BY g1.population DESC
        LIMIT 1
    );

我在哪里错误地嵌套了这个 UPDATE 函数？

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仔细检查：由于外部表中的每一行与相关子查询的结果之间没有联系，因此每行都有一个常量值。令人费解的是：这不应该很慢，而是出奇的快。也完全不正确。要修复您的查询：

UPDATE counties c
SET    the_geom_popcentroid = (
        SELECT g.the_geom
        FROM   geonames g
        WHERE  ST_Contains(c.the_geom, g.the_geom)
        ORDER  BY g.population DESC
        LIMIT  1
        );

这会更新所有县。如果一个县根本不应该包含任何地名，the_geom_popcentroid则设置为 NULL。

这个带有JOIN 语法的替代版本只更新至少包含一个地名的县：

UPDATE counties c
SET    the_geom_popcentroid = sub.the_geom
FROM (
    SELECT DISTINCT ON (c1.pk)
           c1.pk, g1.the_geom
    FROM   counties c1
    JOIN   geonames g1 ON ST_Contains(c1.the_geom, g1.the_geom)
    ORDER  BY c1.pk, g1.population DESC
    ) sub
WHERE c.pk = sub.pk;

pk的主键列（或任何唯一列）在哪里counties。

解释DISTINCT ON：

不确定哪个更快。尝试在两列上使用索引时，ST_Contains()与 with的组合可能会很棘手。测试是否重要。ORDER BY third_column LIMIT nthe_geomEXPLAIN ANALYZE

有时 aLATERAL JOIN可以帮助说服 Postgres 使用索引。相关问题：

于 2014-07-28T16:43:57.903 回答
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它有助于在这里使用窗口函数：

 WITH max_pop as (
  SELECT DISTINCT c.id as county_id,
    first_value(g.the_geom) OVER (PARTITION BY c.name ORDER BY g.population DESC) as the_geom
  FROM counties c
  JOIN geonames g
    ON ST_Intersects(c.the_geom,g.the_geom)
  )
UPDATE counties
SET pop_center_geom=max_pop.the_geom
FROM max_pop
WHERE counties.id=max_pop.county_id;

我们在做什么：

按人口降序排列每个县的城市，然后取第一个的几何形状和它所在县的 id。

然后我们使用我们得到的 id 和几何来更新县表。

与提到的 DISTINCT ON 方法相比，我更喜欢这个方法，因为对我来说，它对正在发生的事情更加明确，并且更少依赖“副作用”（因为没有更好的词）。

于 2014-07-28T17:25:09.550 回答