Для объединения запросов в GeoAlchemy2 для поиска ближайших точек можно воспользоваться функцией `func.ST_Distance_Sphere` для вычисления расстояния между двумя точками. Например:
```python
from sqlalchemy import func
from geoalchemy2.elements import WKTElement
# Координаты точки, для которой ищем ближайшие точки
point = WKTElement('POINT(45.1234 65.5678)', srid=4326)
# Запрос для поиска 5 ближайших точек к заданной точке
query = session.query(Airport).order_by(func.ST_Distance_Sphere(Airport.location, point)).limit(5)
```
Чтобы улучшить производительность кода и избежать 16 тысяч отдельных запросов к базе данных при обновлении данных о рейтинге во всех аэропортах одного города, можно использовать bulk update операцию. Для этого можно собрать все необходимые обновления в список и выполнить их одним запросом к базе данных. Например:
```python
from sqlalchemy import update
# Собираем все обновления в список
updates = []
for airport in airports:
updates.append({
'id': airport.id,
'rating': new_rating
})
# Выполняем bulk update операцию
stmt = update(Airport).where(Airport.city == 'Some City').values(updates)
session.execute(stmt)
session.commit()
```
Для оптимизации поиска с использованием библиотеки GeoAlchemy2 и SQLAlchemy можно также использовать индексы на столбцы, по которым осуществляется поиск (например, на столбец с координатами аэропорта). Это значительно ускорит выполнение запросов, особенно при большом объеме данных.
Кроме того, стоит также обратить внимание на оптимизацию самого алгоритма поиска ближайшего аэропорта по координатам. Например, можно использовать кластеризацию точек с помощью к-средних метода для предварительной группировки близких точек и уменьшения числа сравнений при поиске ближайшего аэропорта.