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。
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。
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。
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。
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。
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：
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。
前言 软件下载官网：https://www.postgresql.org/download/
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。
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。
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。
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。
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。
PostgreSQL简介 简介 PostgreSQL在业内通常也简称PG，是一个关系型数据库管理系统，适用于各种Linux操作系统、Windows、Solaris、BSD和Mac OS X。PostgreSQL遵循BSD许可，是一个开源软件，PostgreSQL作为全球第四大关系型数据库服务，正在以飞快的速度发展，目前已经广泛用在各个行业，PostgreSQL本身具有哪些功能特点，请往下看 # 1. PostgreSQL数据库是目前功能最强大的开源数据库，是架构上和Oracle最接近的开源数据库.它基
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。
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。
毫无疑问，编写代码更像是一门艺术，而不是一门科学。即使有经验，每个编码人员也无法编写既可读又可维护的优美代码。一般来说，当您学习编码艺术时，编码会随着经验而提高。例如，组合重于继承或编码接口大于实现，但只有少数开发人员能够掌握这些技术。
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
假如动物们也用GPS，突然有那么一天北极的公北极熊有点冲动，想刷一下附近有没有母熊。要求距离越近越好，不是澳大利亚动物园那只，也不是格陵兰岛上被囚禁的那群呆企鹅，要是有点共同的嗜好就再好不过了。这种应用场景如何解决？
毫无疑问，编写代码与其说是一门科学，不如说是一门艺术。即使有经验，每个程序员也不能编写既可读又可维护的漂亮代码。一般来说，当您学习编码的艺术时，编码会随着经验而改进，例如，喜欢使用 类的组合来代替类的继承或者基于接口编码而不是实现，但是只有少数开发人员能够掌握这些技术。 SQL查询也是如此。构建查询的方式和编写查询的方式，对于向开发人员传达您的意图大有帮助。当我在多个开发人员的邮件中看到SQL查询时，我可以看到他们的写作风格有明显的不同。 一些开发人员编写得非常整洁，并且对查询进行了适当的缩进，这使得很容易
解决数据库级（SQL）工作上的问题，应该采用的是SET方法（整体的）而不是过程式的方法。下面来看看作者为什么这么说。 编写有效的SQL查询是企业软件世界中最大的难题之一。 每个公司在数据库开发项目中所面临的最根本的问题，在于开发环境中实现的性能不能在生产环境中实现。一般来说，存在性能损失是因为生产环境中的数据量要大得多。 这些问题（运行缓慢的数据库操作）可能有各种各样的原因。本文将解释如何在编写查询时进行思考，如何思考是最基本的问题，也是解决此类问题的起点。 观察发现SQL开发人员常使用过程方法编写查询。事
SQL非常强大，且具有多种功能。然而，当涉及到数据科学面试时，大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多，而最常出现。
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。
在SQL Server中视图定义了一个SQL查询，一个查询中可以查询一个表也可以查询多个表，在PD中定义视图与在SQL Server中定义查询相似。例如要创几个所有学生的所有选课结果的视图，那么在工具栏中选择视图按钮，然后在设计面板中单击鼠标一次便可添加一个空白的视图，切换到鼠标指针模式，双击该视图便可打开视图的属性窗口。在General选项卡中，可以设置视图的名字和其他属性。
亲爱的CodeIdea读者朋友们，欢迎来到本公众号。今天，我们将深入讨论在Java应用程序中常常引发争议的话题：JPA和MyBatis这两种持久化框架。选择正确的持久化框架对于项目的成功至关重要。本文将为您提供全面的信息，帮助您明智地选择适合您项目需求的工具。
随着工作上的专业化分工越来越明细化，对一个业务导向的普通用户来说，能够掌握到足够多的Excel普通技能才是投资回报率最高的选择。
这一次的实验课关于SQL处理，对应作业12。如果之前错过了的小伙伴刚好可以这一次补上。这节课的内容非常扎实，基本上涵盖了SQL当中常用的所有语法，虽然说通过一篇文章或者是一节课入门某个技术有些夸张。但至少打下一个比较扎实的基础还是没有问题的。
在任何以数据为中心的工作中，对SQL有深刻的理解都是成功的关键，尽管这不是工作中最有趣的部分。事实上，除了SELECT FROM WHERE GROUP BY ORDER BY之外，还有更多的SQL方法。你知道的功能越多，操作和查询所需的内容就越容易。
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
1.什么是SQL Stream Builder Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供了一个易于使用的交互式SQL Stream Builder(SSB)作为服务，用于通过 SQL创建对数据流的查询。 SQL Stream Builder (SSB)是一个功能全面的交互式UI工具，可以使用SQL创建有状态的流处理作业。通过使用 SQL，您可以简单轻松地声明过滤、聚合、路由和以其他方式改变数据流的表达式。SSB 是一个作业管理接口，可用于在流上编写和运行 SQL，以及为结果创
在这篇博客文章中，我将与大家分享我在学习过程中编写的JPA原生SQL查询代码。这段代码演示了如何使用JPA进行数据库查询，而无需将数据绑定到实体对象。通过本文，你将了解如何使用原生SQL查询从数据库中高效地检索数据。
在这里主要记录系统缓存的一些简单概念， 并没有涉及原理。其中会涉及Mybatis的相关配置以及生命周期等。 主要参考资料：《深入浅出Mybatis基础原理与实战》，http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/index.html
现代的Web应用程序已经不太容易实现SQL注入，因为开发者通常都会使用成熟的框架和ORM。程序员只需要拿过来用即可,无需考虑太多SQL注入的问题，而在专业的框架下安全研究者们已经做了很多的防御，但是我们仍然会在一些意外的情况下发现一些注入漏洞。
结构化查询语言（SQL）是数据挖掘分析行业不可或缺的一项技能，总的来说，学习这个技能是比较容易的。对于SQL来说，编写查询语句只是第一步，确保查询语句高效并且适合于你的数据库操作工作，才是最重要的。这个教程将会提供给你一些步骤，来评估你的查询语句。 首先，应该了解学习SQL对于数据挖掘分析这个工作的重要性; 接下来，应该先学习SQL查询语句的处理和执行过程，以便可以更好的了解到，编写高质量的查询有多重要。具体说来就是，应该了解查询是如何被解析、重写、优化和最终评估的; 掌握了上面一点之后，你不仅需要重温初学
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
上面其实是比较原始的开发方式，我们需要编写dao类，针对mapper.xml中的每个SQL标签，做一次封装，SQL标签的id要以字符串的形式传递给SqlSession的相关方法，容易出错，非常不方便；为了简化开发，mybatis提供了mapper接口代理的开发方式，不需要再编写dao类，只需要编写一个mapper接口，一个mapper的接口和一个mapper.xml相对应，只需要调用SqlSession对象上的getMapper()，传入mapper接口的class信息，即可获得一个mapper代理对象，直接调用mapper接口中的方法，即相当于调用mapper.xml中的各个SQL标签，此时就不需要指定SQL标签的id字符串了，mapper接口中的一个方法，就对应了mapper.xml中的一个SQL标签
大家好，前面介绍了Access数据库表部分的内容，后面开始介绍Access数据库查询部分的内容。
本章介绍如何在InterSystems IRIS®数据平台管理门户上执行SQL操作。 管理门户界面使用动态SQL，这意味着在运行时准备和执行查询。 Management Portal界面旨在帮助针对小型数据集开发和测试SQL代码。 它不打算用作在生产环境中执行SQL的接口。
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。
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！
作为一名数据分析师，我整天编写SQL查询。我的任务之一是充当公司数据库和需要随时使用数据的同事之间的翻译。根据他们的需求定制提取的数据后，他们就能够进行自己的分析并得出面向业务的结论。与对数据一无所知的同事一起工作，我发现拥有SQL的基本知识——或者在工作中获得它——通常会让他们受益。
-coordination and management（协调与管理） -query（查询） -data piping（数据管道） -core hadoop（核心hadoop） -machine learning（机器学习） -nosql database（nosql数据库）
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理关系型数据库的强大编程语言。它提供了各种命令和语句，用于执行各种操作，包括数据查询、插入、更新和删除。本文将深入探讨SQL查询语言（DQL），它是SQL语言的一个重要组成部分，用于从数据库中检索数据。
PostgreSQL是一个功能强大的开源数据库系统。经过长达15年以上的积极开发和不断改进，PostgreSQL已在可靠性、稳定性、数据一致性等获得了业内极高的声誉。目前PostgreSQL可以运行在所有主流操作系统上，包括Linux、Unix（AIX、BSD、HP-UX、SGI IRIX、Mac OS X、Solaris和Tru64）和Windows。PostgreSQL是完全的事务安全性数据库，完整地支持外键、联合、视图、触发器和存储过程（并支持多种语言开发存储过程）。它支持了大多数的SQL:2008标准的数据类型，包括整型、数值值、布尔型、字节型、字符型、日期型、时间间隔型和时间型，它也支持存储二进制的大对像，包括图片、声音和视频。PostgreSQL对很多高级开发语言有原生的编程接口，如C/C++、Java、.Net、Perl、Python、Ruby、Tcl 和ODBC以及其他语言等，也包含各种文档。
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》，作者羊艺超，经出版方授权发布，转载请标明文章出处。
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