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title: "GeoDjango 数据库 API"
version: 4.2
locale: zh-hans
source: https://docs.djangoproject.com/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/db-api/
canonical: https://djangodocs.dev/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/db-api/
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# GeoDjango 数据库 API

## 空间后端

GeoDjango 目前提供以下空间数据库后端：

- `django.contrib.gis.db.backends.postgis`
- `django.contrib.gis.db.backends.mysql`
- `django.contrib.gis.db.backends.oracle`
- `django.contrib.gis.db.backends.spatialite`

### MySQL 的空间限制

Django 支持在现代 MySQL 版本中操作真实几何图形的空间函数。然而，与其他后端如 PostGIS 相比，空间函数并不那么丰富。

### 栅格支持

`RasterField` 目前仅在 PostGIS 后端中实现。对于栅格字段，可以使用空间查找，但尚未为栅格字段实现空间数据库函数和聚合函数。

## 创建和保存具有几何字段的模型

以下是如何创建一个几何对象的示例（假设有 `Zipcode` 模型）：

```pycon
>>> from zipcode.models import Zipcode
>>> z = Zipcode(code=77096, poly="POLYGON(( 10 10, 10 20, 20 20, 20 15, 10 10))")
>>> z.save()
```

[`GEOSGeometry`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geos/#django.contrib.gis.geos.GEOSGeometry) 对象也可以用于保存几何模型：

```pycon
>>> from django.contrib.gis.geos import GEOSGeometry
>>> poly = GEOSGeometry("POLYGON(( 10 10, 10 20, 20 20, 20 15, 10 10))")
>>> z = Zipcode(code=77096, poly=poly)
>>> z.save()
```

此外，如果 `GEOSGeometry` 的坐标系（SRID 值）与字段不同，它将会被隐式地转换为模型字段的 SRID，使用空间数据库的变换过程：

```pycon
>>> poly_3084 = GEOSGeometry(
...     "POLYGON(( 10 10, 10 20, 20 20, 20 15, 10 10))", srid=3084
... )  # SRID 3084 is 'NAD83(HARN) / Texas Centric Lambert Conformal'
>>> z = Zipcode(code=78212, poly=poly_3084)
>>> z.save()
>>> from django.db import connection
>>> print(
...     connection.queries[-1]["sql"]
... )  # printing the last SQL statement executed (requires DEBUG=True)
INSERT INTO "geoapp_zipcode" ("code", "poly") VALUES (78212, ST_Transform(ST_GeomFromWKB('\\001 ... ', 3084), 4326))
```

因此，可以使用 `GEOSGeometry` 对象、WKT（Well Known Text [^1]）、HEXEWKB（PostGIS 特定的十六进制 WKB 几何图形\[#fnewkb\]\_）和 GeoJSON（参见 [**RFC 7946**](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7946.html)）传递几何参数。基本上，如果输入不是 `GEOSGeometry` 对象，几何字段将尝试从输入创建一个 `GEOSGeometry` 实例。

有关创建 [`GEOSGeometry`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geos/#django.contrib.gis.geos.GEOSGeometry) 对象的更多信息，请参考 [GEOS 教程](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geos/#geos-tutorial)。

## 使用栅格字段创建和保存模型

创建栅格模型时，栅格字段将使用延迟计算将输入隐式转换为 [`GDALRaster`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/gdal/#django.contrib.gis.gdal.GDALRaster)。因此，栅格字段将接受任何被 [`GDALRaster`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/gdal/#django.contrib.gis.gdal.GDALRaster) 构造函数接受的输入。

以下是如何从栅格文件 `volcano.tif` 创建一个栅格对象的示例（假设有 `Elevation` 模型）：

```pycon
>>> from elevation.models import Elevation
>>> dem = Elevation(name="Volcano", rast="/path/to/raster/volcano.tif")
>>> dem.save()
```

[`GDALRaster`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/gdal/#django.contrib.gis.gdal.GDALRaster) 对象也可以用于保存栅格模型：

```pycon
>>> from django.contrib.gis.gdal import GDALRaster
>>> rast = GDALRaster(
...     {
...         "width": 10,
...         "height": 10,
...         "name": "Canyon",
...         "srid": 4326,
...         "scale": [0.1, -0.1],
...         "bands": [{"data": range(100)}],
...     }
... )
>>> dem = Elevation(name="Canyon", rast=rast)
>>> dem.save()
```

请注意，这相当于：

```pycon
>>> dem = Elevation.objects.create(
...     name="Canyon",
...     rast={
...         "width": 10,
...         "height": 10,
...         "name": "Canyon",
...         "srid": 4326,
...         "scale": [0.1, -0.1],
...         "bands": [{"data": range(100)}],
...     },
... )
```

## 空间查找

GeoDjango 的查找类型可以与任何管理器方法一起使用，如 `filter()`、`exclude()` 等。然而，独特于 GeoDjango 的查找类型仅在空间字段上可用。

对于 'normal' 字段（例如 [`CharField`](/zh-hans/4.2/ref/models/fields/#django.db.models.CharField)）的过滤器可以与地理字段的过滤器链式连接。地理查找接受两侧的几何和栅格输入，并且输入类型可以自由混合使用。

地理查找的一般结构如下所述。完整的参考信息可以在 [空间查找参考](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#spatial-lookups) 中找到。

### 空间查找

使用几何图形的地理查询通常采用以下一般形式（假设在 [GeoDjango 模型 API](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/model-api/) 中使用了 `Zipcode` 模型）：

```text
>>> qs = Zipcode.objects.filter(<field>__<lookup_type>=<parameter>)
>>> qs = Zipcode.objects.exclude(...)
```

例如：

```pycon
>>> qs = Zipcode.objects.filter(poly__contains=pnt)
>>> qs = Elevation.objects.filter(poly__contains=rst)
```

在这种情况下，`poly` 是地理字段，[`contains`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-gis-contains) 是空间查找类型，`pnt` 是参数（可以是一个 [`GEOSGeometry`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geos/#django.contrib.gis.geos.GEOSGeometry) 对象或 GeoJSON、WKT 或 HEXEWKB 的字符串），`rst` 是一个 [`GDALRaster`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/gdal/#django.contrib.gis.gdal.GDALRaster) 对象。

### 栅格查找

栅格查找的语法与几何图形的语法类似。唯一的区别是可以指定一个带索引作为附加输入。如果未指定带索引，则默认使用第一个带（索引 `0`）。在这种情况下，语法与几何查找的语法相同。

要指定带索引，可以在查找的两侧指定附加参数。在左侧，使用双下划线语法传递带索引。在右侧，可以指定栅格和带索引的元组。

这导致了涉及栅格的查找的以下一般形式（假设在 [GeoDjango 模型 API](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/model-api/) 中使用了 `Elevation` 模型）：

```text
>>> qs = Elevation.objects.filter(<field>__<lookup_type>=<parameter>)
>>> qs = Elevation.objects.filter(<field>__<band_index>__<lookup_type>=<parameter>)
>>> qs = Elevation.objects.filter(<field>__<lookup_type>=(<raster_input, <band_index>)
```

例如：

```pycon
>>> qs = Elevation.objects.filter(rast__contains=geom)
>>> qs = Elevation.objects.filter(rast__contains=rst)
>>> qs = Elevation.objects.filter(rast__1__contains=geom)
>>> qs = Elevation.objects.filter(rast__contains=(rst, 1))
>>> qs = Elevation.objects.filter(rast__1__contains=(rst, 1))
```

在示例的左侧，`rast` 是地理栅格字段，[`contains`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-gis-contains) 是空间查找类型。在右侧，`geom` 是一个几何输入，`rst` 是一个 [`GDALRaster`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/gdal/#django.contrib.gis.gdal.GDALRaster) 对象。带索引在前两个查询中默认为 `0`，在其他查询中设置为 `1`。

虽然所有空间查找都可以在两侧使用栅格对象，但并不是所有底层运算符本身都能接受栅格输入。对于期望几何输入的运算符，栅格会自动转换为几何图形。在解释查找结果时，需要牢记这一点。

有关所有查找的栅格支持类型，请参阅 [兼容性表](#spatial-lookup-compatibility)。涉及栅格的查找目前仅适用于 PostGIS 后端。

## 距离查询

### 介绍

使用空间数据进行距离计算很棘手，因为不幸的是，地球不是平的。由于 PostGIS 的限制，一些在地理坐标系统中的距离查询可能必须以不同的方式表示。有关更多详细信息，请参阅 [GeoDjango 模型 API](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/model-api/) 文档中的 [选择一个 SRID](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/model-api/#selecting-an-srid) 部分。

### 距离查找

*可用性* ：PostGIS, MariaDB, MySQL, Oracle, SpatiaLite, PGRaster (Native)

以下是可用的距离查找：

- [`distance_lt`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-distance_lt)
- [`distance_lte`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-distance_lte)
- [`distance_gt`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-distance_gt)
- [`distance_gte`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-distance_gte)
- [`dwithin`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-dwithin) （除了 MariaDB 和 MySQL）

> **Note**
>
> 对于 *测量*，而不是查询距离，使用 `Distance` 函数。

距离查找需要一个元组参数，包括：

1. 用于计算的几何体或栅格；和
2. 一个数字或 [`Distance`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/measure/#django.contrib.gis.measure.Distance) 对象，包含距离。

如果使用了 [`Distance`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/measure/#django.contrib.gis.measure.Distance) 对象，它可以用任何单位表示（生成的 SQL 将使用转换为字段单位的单位）；否则，数字参数被认为是字段的单位。

> **Note**
>
> 在 PostGIS 中，`ST_Distance_Sphere` 不限制地理距离查询所使用的几何类型。然而，这些查询可能会花费很长时间，因为必须为查询中的每一行动态计算大圆距离。这是因为传统几何字段上的空间索引无法使用。
>
> 为了在 WGS84 距离查询中获得更好的性能，考虑在数据库中使用 [地理列](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/model-api/#geography-type)，因为它们能够在距离查询中使用它们的空间索引。您可以通过在字段定义中设置 `geography=True` 来告诉 GeoDjango 使用地理列。

例如，假设我们有一个 `SouthTexasCity` 模型（来自 [GeoDjango 距离测试](https://github.com/django/django/blob/stable/4.2.x/tests/gis_tests/distapp/models.py) ），在一个适用于德克萨斯南部城市的 *投影* 坐标系统中：

```
from django.contrib.gis.db import models

class SouthTexasCity(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=30)
    # A projected coordinate system (only valid for South Texas!)
    # is used, units are in meters.
    point = models.PointField(srid=32140)
```

然后可以执行以下距离查询：

```pycon
>>> from django.contrib.gis.geos import GEOSGeometry
>>> from django.contrib.gis.measure import D  # ``D`` is a shortcut for ``Distance``
>>> from geoapp.models import SouthTexasCity
# Distances will be calculated from this point, which does not have to be projected.
>>> pnt = GEOSGeometry("POINT(-96.876369 29.905320)", srid=4326)
# If numeric parameter, units of field (meters in this case) are assumed.
>>> qs = SouthTexasCity.objects.filter(point__distance_lte=(pnt, 7000))
# Find all Cities within 7 km, > 20 miles away, and > 100 chains away (an obscure unit)
>>> qs = SouthTexasCity.objects.filter(point__distance_lte=(pnt, D(km=7)))
>>> qs = SouthTexasCity.objects.filter(point__distance_gte=(pnt, D(mi=20)))
>>> qs = SouthTexasCity.objects.filter(point__distance_gte=(pnt, D(chain=100)))
```

栅格查询的工作方式相同，只需将几何字段 `point` 替换为栅格字段，或将 `pnt` 对象替换为栅格对象，或两者都替换。要在右侧指定栅格输入的带索引，可以将一个 3-元组传递给查找，如下所示：

```pycon
>>> qs = SouthTexasCity.objects.filter(point__distance_gte=(rst, 2, D(km=7)))
```

将使用栅格 `rst` 的带索引为 2（第三个带）进行查找。

## 兼容性表

### 空间查找

以下表格提供了每个空间数据库后端可用的空间查找的摘要。PostGIS 栅格（PGRaster）查找分为三个类别，如 [栅格查找详细信息](#spatial-lookup-raster) 中所述：本机支持 `N`、双边本机支持 `B` 和几何转换支持 `C`。

| 查找类型 | PostGIS | Oracle | MariaDB | MySQL [^4] | SpatiaLite | PGRaster |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [`bbcontains`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-bbcontains) | X |  | X | X | X | N |
| [`bboverlaps`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-bboverlaps) | X |  | X | X | X | N |
| [`contained`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-contained) | X |  | X | X | X | N |
| [`contains`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-gis-contains) | X | X | X | X | X | B |
| [`contains_properly`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-contains_properly) | X |  |  |  |  | B |
| [`coveredby`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-coveredby) | X | X |  |  | X | B |
| [`covers`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-covers) | X | X |  |  | X | B |
| [`crosses`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-crosses) | X |  | X | X | X | C |
| [`disjoint`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-disjoint) | X | X | X | X | X | B |
| [`distance_gt`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-distance_gt) | X | X | X | X | X | N |
| [`distance_gte`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-distance_gte) | X | X | X | X | X | N |
| [`distance_lt`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-distance_lt) | X | X | X | X | X | N |
| [`distance_lte`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-distance_lte) | X | X | X | X | X | N |
| [`dwithin`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-dwithin) | X | X |  |  | X | B |
| [`equals`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-equals) | X | X | X | X | X | C |
| [`exact`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-same_as) | X | X | X | X | X | B |
| [`intersects`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-intersects) | X | X | X | X | X | B |
| [`isempty`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-isempty) | X |  |  |  |  |  |
| [`isvalid`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-isvalid) | X | X |  | X | X |  |
| [`overlaps`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-overlaps) | X | X | X | X | X | B |
| [`relate`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-relate) | X | X | X |  | X | C |
| [`same_as`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-same_as) | X | X | X | X | X | B |
| [`touches`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-touches) | X | X | X | X | X | B |
| [`within`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-within) | X | X | X | X | X | B |
| [`left`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-left) | X |  |  |  |  | C |
| [`right`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-right) | X |  |  |  |  | C |
| [`overlaps_left`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-overlaps_left) | X |  |  |  |  | B |
| [`overlaps_right`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-overlaps_right) | X |  |  |  |  | B |
| [`overlaps_above`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-overlaps_above) | X |  |  |  |  | C |
| [`overlaps_below`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-overlaps_below) | X |  |  |  |  | C |
| [`strictly_above`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-strictly_above) | X |  |  |  |  | C |
| [`strictly_below`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#std-fieldlookup-strictly_below) | X |  |  |  |  | C |

### 数据库函数

以下表格提供了每个空间后端可用的地理专用数据库函数的摘要。

| 函数 | PostGIS | Oracle | MariaDB | MySQL | SpatiaLite |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [`Area`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Area) | X | X | X | X | X |
| [`AsGeoJSON`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.AsGeoJSON) | X | X | X | X | X |
| [`AsGML`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.AsGML) | X | X |  |  | X |
| [`AsKML`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.AsKML) | X |  |  |  | X |
| [`AsSVG`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.AsSVG) | X |  |  |  | X |
| [`AsWKB`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.AsWKB) | X | X | X | X | X |
| [`AsWKT`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.AsWKT) | X | X | X | X | X |
| [`Azimuth`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Azimuth) | X |  |  |  | X (LWGEOM/RTTOPO) |
| [`BoundingCircle`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.BoundingCircle) | X | X |  |  |  |
| [`Centroid`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Centroid) | X | X | X | X | X |
| [`Difference`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Difference) | X | X | X | X | X |
| [`Distance`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Distance) | X | X | X | X | X |
| [`Envelope`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Envelope) | X | X | X | X | X |
| [`ForcePolygonCW`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.ForcePolygonCW) | X |  |  |  | X |
| [`FromWKB`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.FromWKB) | X | X | X | X | X |
| [`FromWKT`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.FromWKT) | X | X | X | X | X |
| [`GeoHash`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.GeoHash) | X |  |  | X | X (LWGEOM/RTTOPO) |
| [`Intersection`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Intersection) | X | X | X | X | X |
| [`IsEmpty`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.IsEmpty) | X |  |  |  |  |
| [`IsValid`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.IsValid) | X | X |  | X | X |
| [`Length`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Length) | X | X | X | X | X |
| [`LineLocatePoint`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.LineLocatePoint) | X |  |  |  | X |
| [`MakeValid`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.MakeValid) | X |  |  |  | X (LWGEOM/RTTOPO) |
| [`MemSize`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.MemSize) | X |  |  |  |  |
| [`NumGeometries`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.NumGeometries) | X | X | X | X | X |
| [`NumPoints`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.NumPoints) | X | X | X | X | X |
| [`Perimeter`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Perimeter) | X | X |  |  | X |
| [`PointOnSurface`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.PointOnSurface) | X | X | X |  | X |
| [`Reverse`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Reverse) | X | X |  |  | X |
| [`Scale`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Scale) | X |  |  |  | X |
| [`SnapToGrid`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.SnapToGrid) | X |  |  |  | X |
| [`SymDifference`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.SymDifference) | X | X | X | X | X |
| [`Transform`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Transform) | X | X |  |  | X |
| [`Translate`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Translate) | X |  |  |  | X |
| [`Union`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/functions/#django.contrib.gis.db.models.functions.Union) | X | X | X | X | X |

### 聚合函数

以下表格提供了每个空间后端可用的 GIS 专用聚合函数的摘要。请注意，MySQL 不支持任何这些聚合函数，因此在表格中被排除在外。

| 聚合 | PostGIS | Oracle | SpatiaLite |
| --- | --- | --- | --- |
| [`Collect`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#django.contrib.gis.db.models.Collect) | X |  | X |
| [`Extent`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#django.contrib.gis.db.models.Extent) | X | X | X |
| [`Extent3D`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#django.contrib.gis.db.models.Extent3D) | X |  |  |
| [`MakeLine`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#django.contrib.gis.db.models.MakeLine) | X |  | X |
| [`Union`](/zh-hans/4.2/ref/contrib/gis/geoquerysets/#django.contrib.gis.db.models.Union) | X | X | X |

**脚注**

[^1]: 请参阅 Open Geospatial Consortium, Inc. 的 [OpenGIS Simple Feature Specification For SQL](https://portal.ogc.org/files/?artifact_id=829)，文件编号 99-049（1999 年 5 月 5 日），第 3.2.5 章，第 3-11 页（几何图形的 SQL 文本表示）。

[^2]: 请参阅 [PostGIS EWKB、EWKT 和规范形式](https://postgis.net/docs/using_postgis_dbmanagement.html#EWKB_EWKT)，PostGIS 文档第 4.1.2 章。

[^3]: 请参阅 [PostGIS 文档](https://postgis.net/docs/ST_DistanceSphere.html) 中关于 `ST_DistanceSphere` 的部分。

[^4]: 详情请参考 [MySQL 的空间限制](#mysql-spatial-limitations) 部分。