由于空间数据具有空间位置、非结构化、空间关系、分类编码、海量数据等特征，一般的商用数据库管理系统本身难以满足要求，因此很多厂商都在其产品基础上，加入了空间方面的扩展。例如，支持空间扩展的产品有Oracle的Oracle Spatial，IBM的DB2 Spatial Extender，Informix 的Spatial DataBlade等。其优点是空间数据的管理与通用数据库系统融为一体，空间数据按对象存取，可在数据库内核中实现空间操作和处理，扩展SQL比较方便，较易实现数据共享与互操作；其缺点主要表现为，实现难度大，压缩数据比较困难，目前的功能和性能与第一类系统尚存在差距。

开源数据库方面，目前性能最优秀的数据库软件当属PostgreSQL数据库，而构建在其上的空间对象扩展模块PostGIS则使得其成为一个真正的大型空间数据库。

1986年，加州大学伯克利分校的 Michael Stonebraker 教授领导了Postgres的项目，它是PostgreSQL的前身。这个项目的成果非常显著，在现代数据库的许多方面都作出了大量的贡献，如在面向对象的数据库、部分索引技术、规则、过程和数据库扩展方面都取得了显著的成果。同时，Stonebraker将PostgreSQL纳入到BSD版权体系中，使得PostgreSQL在各种科研机构和一些公共服务组织得到了广泛的应用。

在PostgreSQL中已经定义了一些基本的集合实体类型，这些类型包括：点（POINT）、线（LINE）、线段（LSEG）、方形（BOX）、多边形（POLYGON）和圆（CIRCLE）等，另外PostgreSQL定义了一系列的函数和操作符来实现几何类型的操作和运算。同时PostgreSQL引入空间数据索引R-tree。

尽管在PostgreSQL提供了上述几项支持空间数据的特性，但其提供的空间特性很难达到GIS的要求，主要表现在：缺乏复杂的空间类型、没有提供空间分析、没有提供投影变换功能。为了使得PostgreSQL更好的提供空间信息服务，PostGIS应运而生。

PostGIS是PostgreSQL的一个扩展，PostGIS提供如下空间信息服务功能：空间对象、空间索引、空间操作函数和空间操作符，同时PostGIS遵循OpenGIS的规范。

  1. 业务员获取订单配送距离和推荐路线，需求点到点的距离计算、路径计算；
  2. 相似路径的多个订单的批量配送，需求位置和大量传统数据符合运算；
  3. 实时配送，位置跟踪。大量位置相关信息的存取，需要有较好的性能。

上述需求对应PostgreSQL 和PostGIS涉及到的数据类型和SQL用法有:

  1. 数据类型。几何对象的数据类型如下：

  2. 范围判定函数。判断A是否被B包含：ST_Within(geometry A, geometry B)

  3. 更多几何运算：

  4. 如果需要精确的计算结果，则要做坐标系转换，称为空间投影。例如，以两个空间点的位置，计算两点间的距离。计算结果的单位与你的空间数据的参考系有关。如果使用4326(wgs84)这个坐标系，则是以度为单位的，要想转成米为单位的话还得做一下转换。例如，GEOCS 代表的是地理坐标系，也就是以经纬度表示的坐标系统，例如编号为4326的坐标系统，PROJCS 代表的投影坐标系，它是通过一种算法把球面坐标系转成平面坐标系，以便计算，一般是以米为单位表示，例如编号为26986的坐标系统。在求两点之间的距离时，由于存的数据都是经纬度，因此它参考的是GEOCS，要想得到以米为单位的结果，首先要把它转成PROJCS，可以通过ST_Transform来实现。查看PostGIS手册，这个函数的原型如下：

    第一个参数是原来的几何对象，第二个参数为要把它转换到这个投影所代表的坐标系下。这时我们只要找一个单位是米的投影坐标系，用下面的方法转换过去就好了：

  5. 空间索引。空间相关的数据支持创建GIST索引，这大大提高了这类数据查询的效率，使用下面的方法可以创建空间索引：

无论是数据类型还是各种几何运算，都和关系数据库PostgreSQL紧密结合，你可以在进行数据库事务操作的同时，进行空间运算，这让业务的开发异常的简单并且效率极高。

这是典型的业务场景和 MongoDB 的性能对比:

基本上PostgreSQL的性能可以秒杀MongoDB。

在功能上，和MYSQL对比，PostGIS具有下列优势：

O2O业务场景中的LBS业务使用PostgreSQL + PostGIS有无法比拟的优势。