实际工作中的一个场景，类似于要做一个像地图那样，指定起终点，给出所有可行路线，本来是自己实现的，使用图的深度优先算法，结果由于数据量太大了，直接把内存算崩了。我也知道可以大而化小、分而治之、剩下小块再建立关联，可惜这样一个好的数据结构，我搞不出来。最终不得已，选用pgrouting作为替代品，但也跟原需求不太符合，这个是求最优的方式，并不是求所有。

唉，不过是一个离了开源啥也干不了的废物罢了。
也许，这才是许许多多CRUD码农，亟待突破的瓶颈！
所以，努力学习吧！

首先要有一个postgresql数据库，并开启postgis与pgrouting扩展，这里不多赘述！查看具体的安装过程。

导出 | OpenStreetMap

pgRouting通过osm2pgrouting加载osm地图数据

github|管网连通性分析

pgr_dijkstra — pgRouting Manual (3.3)

pgRouting教程四：准备数据 - 知乎

pgrouting - 如何修复 pgr_dijkstra 错误，查询必须返回列 ‘id’、’source’、’target’ 和 ‘cost’？ - 地理信息系统堆栈交换

postgresql对单引号进行转义

postgresql - 如何编写一个不返回任何内容的 postgres 存储过程？ - 堆栈溢出

common table expression - PostgreSQL: Query has no destination for result data - Stack Overflow

创建触发器-PostgreSQL轻松学-SJK66.COM

返回NULL的行级触发器导致错误：查询没有结果数据的目的地 - Thinbug

一、导入OSM数据

开源地图导出 | OpenStreetMap，通过地图导出自定义的位置信息。

进入Linux，下载地图信息，并导入信息。

# 忽略证书下载后重命名为map.osm
wget https://www.openstreetmap.org/api/0.6/map?bbox=116.3849,39.9093,116.3969,39.9226 -O map.osm --no-check-certificate
# 导入数据
osm2pgrouting -f 地图数据 -h 数据库host -U 数据库用户名 -d 数据库名称 -p 数据库端口 -W 数据库密码 --conf=/usr/share/osm2pgrouting/mapconfig_for_cars.xml rm 地图数据

导入后的输出信息如下

[root@rollback ~]# osm2pgrouting -f map.osm -h 192.168.10.10 -U pgrouting -d pgrouting_test -p 5432 -W meethigher --conf=/usr/share/osm2pgrouting/mapconfig_for_cars.xml rm map.osm 
Execution starts at: Wed Apr 27 16:11:47 2022

***************************************************
           COMMAND LINE CONFIGURATION             *
***************************************************
Filename = map.osm
Configuration file = /usr/share/osm2pgrouting/mapconfig_for_cars.xml
host = 192.168.10.10
port = 5432
dbname = pgrouting_test
username = pgrouting
schema= 
prefix = 
suffix = 
Don't drop tables
Don't create indexes
Don't add OSM nodes
***************************************************
Testing database connection: pgrouting_test
database connection successful: pgrouting_test
Connecting to the database
connection success

Creating tables...
TABLE: ways_vertices_pgr created ... OK.
TABLE: ways created ... OK.
TABLE: pointsofinterest created ... OK.
TABLE: configuration created ... OK.
Opening configuration file: /usr/share/osm2pgrouting/mapconfig_for_cars.xml
    Parsing configuration

Exporting configuration ...
  - Done 
Counting lines ...
  - Done 
Opening data file: map.osm	total lines: 78998
    Parsing data


End Of file


    Finish Parsing data

Adding auxiliary tables to database...

Export Ways ...
    Processing 4493 ways:
[**************************************************|] (100%) Total processed: 4493	 Vertices inserted: 174	Split ways inserted 172

Creating indexes ...

Processing Points of Interest ...
#########################
size of streets: 4493
Execution started at: Wed Apr 27 16:11:47 2022
Execution ended at:   Wed Apr 27 16:11:47 2022
Elapsed time: 0.459 Seconds.
User CPU time: -> 0.16 seconds
#########################

推荐使用dbeaver打开，可以直接查看地图数据，也是基于OpenStreetMap的。

因为OpenStreetMap下载的数据，本身已经经过拓扑处理了，所以就可以直接进行查询。

-- 函数使用说明
pgr_dijkstra(Edges SQL, 起点编号,  终点编号  [, directed])

-- 使用dijkstra查询最短路径
SELECT * FROM pgr_dijkstra(
    'SELECT gid as id, source, target, cost FROM ways',
    30,56
);

起点编号source和终点编号source是pgrouting维护的。通过dbeaver可以直观的看出起终点号。

二、Dijkstra最短路径

使用自己创建的数据库，来体验下整个流程。

-- 删表
drop table if exists xiangwan;

-- 建表,source、target、cost是pgrouting必需的字段
-- 拉跨帕瓦，顶碗人在哪里？
create table xiangwan ( id int, roadName varchar, region geometry, source int, target int, cost float )

-- 创建索引，不然巨慢
create index if not exists pgr_source_idx on xiangwan("source");
create index if not exists pgr_target_idx on xiangwan("target");

-- 导入数据
insert into xiangwan ("id", "roadname", "region") values ('1', '我爱向晚1', 'LINESTRING(116.403245 39.927884,116.403317 39.926542)');
insert into xiangwan ("id", "roadname", "region") values ('2', '我爱向晚2', 'LINESTRING(116.403317 39.926542,116.400352 39.924245)');
insert into xiangwan ("id", "roadname", "region") values ('3', '我爱向晚3', 'LINESTRING(116.403317 39.926542,116.406676 39.925186)');
insert into xiangwan ("id", "roadname", "region") values ('4', '我爱向晚4', 'LINESTRING(116.400352 39.924245,116.403658 39.920856)');
insert into xiangwan ("id", "roadname", "region") values ('5', '我爱向晚5', 'LINESTRING(116.406676 39.925186,116.403658 39.920856)');
insert into xiangwan ("id", "roadname", "region") values ('6', '我爱向晚6', 'LINESTRING(116.403658 39.920856,116.403586 39.919113)');

-- 计算更新权值，权值的计算方法有很多种，这里就取线的距离
update xiangwan set cost = st_length(region) where cost is null;

-- 更新拓扑图，执行完毕后，再去看表里的source、target已经根据误差自动进行编号了。
select pgr_createTopology('xiangwan',0.000001,'region','id','source','target');

-- 具体字段说明
-- 参数1:表名 
-- 参数2:误差缓冲值，两个点的距离在这个距离内，就算重合为一点。这个距离使用st_length计算
-- 参数3:该表的空间坐标字段 
-- 参数4:该表的主键 
-- 参数5:空间起点编号 
-- 参数6:空间终点编号
-- 参数7:看官方描述，默认true
-- 参数8:每次执行都重建拓扑图，默认false
select pgr_createTopology('xiangwan',0.000001,'region','id','source','target',rows_where := 'true', clean := 'true');


-- 求最短路径
-- 参数1:sql
-- 参数2:起点source
-- 参数3:重点target
select * from pgr_dijkstra(
        'select id, source, target, cost from xiangwan where roadname like $$%我爱向晚%$$',
        1,6
);

postgresql 单引号的转义符是$$
上面的写法就是select id, source, target, cost from xiangwan where roadname like ‘%我爱向晚%’

根据查询结果可知，经过的点号依次是1->2->3->5->6。

三、实际做法

因为每有数据来了之后，就要对拓扑图进行一次维护(对cost、source、target的维护)。

由于数据不常变化，这边就想直接使用postgresql的触发器实现。更主要的还是我懒得写代码维护了！

postgresql的触发器比较反人类，必须要基于一个触发器函数才行。这点跟mysql相比，从人性化的角度考虑，简直被吊打。

-- 删除函数
drop function updateTopology();

-- 创建维护拓扑图函数，不想输出内容时，将select换成perform
create or replace function updateTopology()
  returns trigger as
$body$
begin
update xiangwan set cost = st_length(region) where cost is null;
perform pgr_createtopology('xiangwan',0.000001,'region','id','source','target');
return null;
end;
$body$ language plpgsql;

-- 创建触发器
create trigger maintainTopology after insert or update of region on xiangwan
    for each statement
    execute procedure updateTopology();

-- 删除触发器
drop trigger if exists maintainTopology on xiangwan;

上面的那个update xiangwan where cost is null，这么写其实有问题。
但是我的目的是只要有路径能查出来就行，所以这边特别精准是哪条路径对我作用不大。
而且，如果不加where cost is null，就会出现无限套娃的情况！
每次update之后，都要重新执行触发器。

PgRouting求解大数据量最短路径

一、导入OSM数据

二、Dijkstra最短路径

三、实际做法