在本文中,我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能,以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
PostGIS是一个空间数据库,空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
PostgreSQL是一个功能强大的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS)。用于安全地存储数据,支持最佳做法,并允许在处理请求时检索它们。
比如,Union操作符融合多边形之间的边界。两个交迭的多边形通过Union运算就会形成一个新的多边形,这个新的多边形的边界为两个多边形中最大边界。
人类理解世界其实是按照三维的角度,而传统的关系型数据库是二维的,要想描述空间地理位置,点、线、面,我们就需要一个三维数据库,即所谓空间数据库。
PostGIS是PostgreSQL关系数据库的空间扩展。PostGIS允许您使用几何和地理数据类型存储空间数据,使用空间函数执行空间查询以确定区域,距离,长度和周长,并在数据上创建空间索引以加速空间查询。
YMatrix适用于各种规模设备的数据融合与物联网时序应用场景,本案例以具体的案例来说明YMatrix在PostGIS中的数据加载、处理和分析的能力以及时空数据的具体使用方法,首先我们先了解下PostGIS,然后再分享几个PostGIS在YMatrixDB的案例。
现在使用经纬度转geohash的算法,将二维的距离运算转换为like前缀匹配。通过比较9位到5位前缀,来获取附近5米到3km之内的坐标,为了寻求更快的定位方法,测试一下postgres的空间类型。
SQL (stands for Structured Query Language)
PostGIS是PostgreSQL的空间扩展,他使得PostgreSQL支持空间数据类型,比如点、线段、折线段、多边形、椭圆等等,并且能够使用高效的空间索引进行存储和查找。
PostGIS作为PostgreSQL数据库的空间扩展,提供了对空间数据管理的支持。对于空间矢量数据,PostGIS提供了Geometry和Geography俩种类型用于空间对象的存储,Geometry使用笛卡尔坐标系,而Geography使用球面坐标系(默认是WGS84坐标系)。对于空间栅格数据,则提供了Raster类型。
WKT(Well-known text)是一种文本标记语言,用于表示矢量几何对象、空间参照系统及空间参照系统之间的转换。它的二进制表示方式,亦即WKB(well-known binary)则胜于在传输和在数据库中存储相同的信息。该格式由开放地理空间联盟(OGC)制定。
PostGIS作为postgresql针对地理空间数据的拓展功能,可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据,以及开展空间数据分析,而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具,自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
PostGIS作为postgresql针对「地理空间数据」的拓展功能,可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据,以及开展空间数据分析,而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具,自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性,包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景,例如Redis适合用于缓存和计数器,MongoDB适合用于高并发的读写,PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库,MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点,需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
上一篇博文PostGIS导入导出ESRI Shapefile数据介绍了如何导入空间矢量数据到PostgreSQL中,紧接上一篇,本文将介绍如何使用PostGIS导入导出空间栅格数据。 实验环境和上一篇的博文一样: Ubuntu 16.04 LTS 。 数据为全球影像(ESRI ArcGIS提供的示例数据),下载连接:全球影像百度网盘下载 可以使用GDAL的gdalinfo命令查看其详细信息:
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了,这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前,先来看下这两张图:
摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据(点、线、面等)的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象,它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能,其在R语言诸多扩展生态系统中的地位,以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
本文探讨网格体的压缩存储与背后的信息论,实现数据库与虚幻引擎(UE)解耦,目的是仅仅将UE作为一个渲染器,让数据与渲染分离,以适应千万级构件的项目需求。
PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系型数据库系统,他使用和扩展了SQL语言,并结合了许多安全存储和扩展最复杂数据工作负载的功能。PostgreSQL的起源可以追溯到1986年,作为加州大学伯克利分校POSTGRES项目的一部分,并且在核心平台上进行了30多年的积极开发。
如果经常需要处理地理数据,大多数人都无法绕开ArcGIS这套软件,ArcGIS以其强大的功能与稳定性著称,是当之无愧的GIS界大拿。偶尔会有些人会接触到FME或QGIS等软件。但地理数据处理,是一个广阔的世界,除此之外,亦有很多优秀的软件可供我们使用,或者你可以写些代码来进行数据的处理与分析,今天主要介绍空间数据库——PostGIS。
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库,其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理,减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖,使得处理地理空间数据变得更加高效简洁,打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明,每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识,计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇,通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。 geopandas的安装和使用需要若干依赖包,如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败,官方文档中的推荐安装方式为:
欢迎光临猫头虎博主的技术小站,在这个数据驱动的时代,我们将一同探讨一个在现代软件开发领域日益重要的话题——地理空间查询与地理信息系统(GIS)。在移动互联网和物联网(IoT)的推动下,地理空间数据已成为数据分析和大数据处理的关键维度之一,涉及到众多场景如定位服务、路线规划、数据可视化等。接下来,我们将带领大家深入探讨如何在MySQL、PostgreSQL、Redis及MySQL 8这四种流行数据库中实现地理空间查询优化和地理数据分析。在这个全面的GIS技术指南中,我们将一起揭开数据背后的世界,发现地理空间查询在大数据分析中的无限可能!我们将探讨如何有效存储地理空间数据,实现高效的地理空间数据查询,以及如何进行精准的空间数据分析。让我们一起在这个数据科学和GIS技术交汇的旅程中,探索更多的知识和技能,挖掘地理空间数据背后的价值,开启地理信息科学的新篇章!
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库。
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的,并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分,我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
在进行地理信息系统开发的过程中,常用的空间数据库有esri的sde,postgres的postgis以及mySQL的mysql gis等等,在本文,给大家介绍的是有关postgis的一些常用函数的意思以及使用。
来源 | 经授权转载自 ClouGence 公众号 背景知识 什么是地理信息数据 地理信息数据的定义主要来自于我们熟知的星球——地球。我们知道地球表面是一个凸凹不平的表面,是一个近似的椭球体。以海平面为参照已知最点和最低点之间有接近 2 万米的差距。 珠穆朗玛峰,8848.86 米含冰层(人民日报:2020 年 12 月 8 日) 马里亚纳海沟,相对海平面深 10909 米(人民日报:2020 年 11 月 30 日) 即便是海平面也会在月球潮汐引力的作用下变化着,更不要提气候变化导致的海平面升
整数类型一共有 5 种,包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(INTEGER)和 BIGINT。 主要存贮的是数字类型数据,常用 INT 类型存储 它们的区别如下表所示:
GeoServer 是一个用 Java 编写的开源软件服务器,允许用户共享和编辑地理空间数据,GeoServer 基于 Spring 开发,使用到了 GeoTools 库。
GeoSpark是基于Spark分布式的地理信息计算引擎,相比于传统的ArcGIS,GeoSpark可以提供更好性能的空间分析、查询服务。
PgRouting是基于开源空间数据库PostGIS用于网络分析的扩展模块,最初它被称作pgDijkstra,因为它只是利用Dijkstra算法实现最短路径搜索,之后慢慢添加了其他的路径分析算法,如A算法,双向A算法,Dijkstra算法,双向Dijkstra算法,tsp货郎担算法等,然后被更名为pgRouting[1]。该扩展库依托PostGIS自身的gist索引,丰富的坐标系与图形类型,强大的几何处理能力,如空间查询,空间处理,线性参考等优势,能保障在较大数据级别下的网络分析效果更快更好。 PostGIS早已奠定了最优秀的开源空间数据库地位,在新时代GIS中的应用将会越来越普遍。其实,网络分析算法很多服务端语言如java,C#等虽能实现,但基于真实城市道路数据量较大且查询分析操作步骤复杂与数据库交互频繁,以这类服务端频繁访问数据库导致数据库开销压力较大,分析较慢,故选择PgRouting在数据库内部实现算法,提升分析效率。最后,路径分析不仅仅是最短路径,在实际应用中还有最短耗时,最近距离,道路对车辆类型限制,道路对速度限制等因素,交通事故、市政事故导致的交通障碍点等问题,所有的问题本质其实是对路径分析权重(Weight)的设置问题。
不知道大家第一眼看标题的时候有没有理解,什么是“字段类型长度”,这里我来解释下,就比如我们在MySQL建表的时候,比如下面这个建表语句:
把shp文件写入pg数据库。注意:shp文件含点、线、面(‘POINT’,'LINESTRING','POLYGON')~这是重点。
今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks:邱俊涛。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有,任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明"内容来源:ThoughtWorks洞见",并指定原文链接,违者本网将依法追究责任。 可视化你的足迹 数据可视化可以让读者以一种轻松的方式来消费数据,人类大脑在处理图形的速度是处理文本的66,000倍,这也是人们常常说的一图胜千言。在本文中
前言 最近事情很多,各种你想不到的事情——such as singing and dancing——再加上最近又研究docker上瘾,所以geotrellis看上去似乎没有关注,其实我一直在脑中思考着geotrellis。之前看geotrellis源码看到有关geotrellis.slick的相关部分,仅大概浏览了一番,知道是用于读取PostGIS数据库的,未做深入研究,又恰巧前几日有老外在gitter上问了如何读取PostGIS数据库,我当时回答他可以用传统的JDBC方式或者使用geotrellis.sl
PostgreSQL 被称为是“最高级的开源数据库”,它的数据类型非常丰富,用它来解决一些比较偏门的需求非常适合。
在前面四篇博客中我们主要讲了对于空间矢量数据的属性数据的增删改查,在这篇博文中我们要讲解空间查询–GIS系统很重要的一项功能。空间查询就是根据地物的空间位置进行查询的一种数据检索方式。比如,我们要查询一条河流经的城市;一个公园内的所有路灯;离当前位置最近的公共卫生间等等都属于常用的空间查询。
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
一、 PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步,然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的,相比之下,PG数据库这方面要好一些。 二、任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降,而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑(5.5版本之后,在企业级版本中有个插件可以改善很多,不过需要付费)。 三、PG 多年来在
英文解析:resource busy and acquire with NOWAIT specified
如果我们有一批以文件存储的影像数据如何利用PostGIS批量的导出到PostgreSQL数据库中进行管理呢? (单个数据的导入参见我上篇博文:PostGIS导入导出栅格数据)
提到空间数据库,首先想到的一定是Esri公司的ArcSDE(SDE即Spatial Database Engine,空间数据库引擎),ArcSDE主要支持的数据库包括Oracle,SQL Server,IBM DB2。功能好,性能好,但是收费
有两周没更新了,一来是工作有点忙,二来是被地图的事情搅和的不行了,事情没搞清楚前写文档是对自己最大的不尊重,关于choropleth_mapbox地图实现,有很多坑在里面。主要的因素是对geojson不够了解,以及choropleth_mapbox对参数的解释一直是言之不详。
这是个bug,版本升级后,pg_config改变了,会导致后面装外部extension时没有装到指定目录。
|导言:PostGIS是业界功能最全面,能力最强大的空间地理数据库引擎。现实业务开发中,经常会遇到有附近的某某的需求,如何快速实现呢,PostGIS+PostgreSQL可以帮到你。
整数类型一共有 5 种,包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT(INTEGER)和 BIGINT
在以上场景中,由于需要存储的数据量较小,使用TINYBLOB类型可以起到节约存储空间、提高数据库性能的作用。另外,在存储二进制数据时,应该注意进行合适的编码及格式转换,确保数据的正确性和完整性。
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