Spatial Join bei sehr großen Datenmengen?

"Ich habe das ganze auch rechnerisch über MySQL-Datenbank probiert, allerdings ist die Rechenzeit für eine Zelle 6 Sekunden, würde also über 140 Tage dauern."

Hast Du schon probiert, die Abfrage in MySQL zu optimieren? Du brauchst nicht jedesmal alle Zellen zu prüfen. Die fraglichen können ja nur in der bounding box des buffers liegen und das ist relative einfach zu prüfen, vor allem kann es durch einen Index der X- und Y-Werte sehr beschleunigt werden. Die rechenaufwendige Contains()-Prüfung läuft dann nur noch in einem vielfach kleineren Datensatz ab. 777 statt 2.100.000.

Ich habe nicht die geringste Ahnung über den spatial Dialekt von MySQL (und würde wohl PostGIS oder Manifold bevorzugen) aber generell würde ich ein Konstrukt verwenden wie

SELECT .... FROM "RasterPkts" INNER JOIN "Buffer" ON "RasterPkts"."X" BETWEEN "Buffer"."BBOX_Xmin" AND "Buffer"."BBOX_Xmax" AND ... <gleiches für Y> ... WHERE CONTAINS(...)

Das ist natürlich nur Pseudocode, weil ich - wie gesagt - keinen Schimmer über die MySQL Syntax habe. Du könntest es so ausdrücken, das jeder buffer-Kreis ein eigenes Area of Interest mit seiner bounding box umsonst mitbringt.

Ich lese gerade, dass die räumlichen Funktionen von MySQL sich sowieso immer nur auf die BoundingBox einer Geometrie beziehen. Damit scheidet dieser Spatial-SQL-Dialekt TMO für die Fragestellung aus, weil ich keine Möglichkeit sehe, die Ecken außerhalb des Kreispuffers zu eleminieren.