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！
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。
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。
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。
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。
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。
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。
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
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。
Hey！探险家们，猫头虎博主再次与你相聚！最近，有不少伙伴在搜索“PostgreSQL 扩展推荐”、“PostgreSQL插件增效” 等词条，想要找到一些能够增强自己数据库能力的利器。好吧，这篇《增强你的PostgreSQL：最佳扩展和插件推荐》应该能满足你的好奇心！
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。
Spring Boot是一个用于简化和加速Spring应用程序开发的开源框架。它是基于Spring框架的，但旨在更容易地创建独立的、生产级别的应用程序。以下是关于Spring Boot的简要介绍：
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。
（1）保证被volatile修饰的共享变量对所有线程总是可见的，也就是当一个线程修改了一个被volatile修饰共享变量的值，新值总是可以被其他线程立即得知。
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。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
最近正在进行从Spring Boot往Spring Cloud上改造升级。之前部署的应用程序比较少，还没什么问题。当Spring Cloud项目逐步新增之后，问题就爆发了，服务器内存不够用了。而现有的用户体量也没必要对服务器再次进行升级，于是就开始着手Spring Boot启动时JVM内存配置的优化。
在Spring Boot中，"bean" 是一个非常重要的概念，它代表了一个由Spring容器管理的对象实例。这些对象通常用于组成应用程序的各个部分，并且可以在整个应用程序中共享和重用。Spring Boot的Bean管理是基于Spring框架的IoC（控制反转）和DI（依赖注入）原理构建的。
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
SQL (stands for Structured Query Language)
在项目开发过程中通常使用SWD、JTAG等工具进行程序烧录和仿真，若产品节点较少还是比较方便，但是当设备节点量产时，就需要使用IAP的方式进行程序烧录。
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。
索引的值是按照一定顺序排列的，因此，使用索引键对文档进行排序非常快。然而，只有在首先使用索引键进行排序时，索引才有用。
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。
1.什么是面向对象？面向对象有哪些特征？ 以事物为驱动的编程思想。封装、继承、多态 封装：将抽象出来的数据（属性和方法）封装到一起，private get set 继承：子类具有父类的属性与方法（extends super this）重写 重载 多态：一个实体具有多种状态（三个条件： 1、继承: 在多态中必须存在有继承关系的子类和父类。基于继承的实现机制主要表现在父类和继承该父类的一个或多个子类对某些方法的重写,多个子类对同一方法的重写可以表现出不同的行为。 2、重写: 子类对父类中某些方法进行重新定义,在调用这些方法时就会调用子类的方法。 3、向上转型: 在多态中需要将子类的引用赋给父类对象,只有这样该引用才能够具备技能调用父类的方法和子类的方法。） 2.说一下什么是 javaBean 规范： (1)javabean 类必须是一个公共类，用 public 修饰 (2)属性都是私有的–private (3)提供无参构造器 (4)属性应该通过一组存取方法（setXXX 和 getXXX 方法）来访问 (5)实现序列化接口（Serializable）
在Java中，可以通过字节码增强技术来实现面向切面编程（AOP）。AOP可以通过在编译期、类加载期或运行期对字节码进行修改，从而在不修改源代码的情况下给程序动态地添加功能和行为。常见的字节码增强技术包括AspectJ、ASM（Java字节码操作框架）、Javassist等。下面以ASM为例，介绍如何通过字节码增强技术实现AOP。
首先，Spring Boot 2.0 需要 Java 8 或更高版本。不再支持 Java 6 和 7 了。
借着这个周末的时间，总结一下我的2014年，同时也计划一下2015年。
PS：ACK、SYN和FIN这些大写的单词表示标志位，其值要么是1，要么是0；ack、seq小写的单词表示序号。
首先，Spring Boot 2.0需要Java 8或更高版本。Java 6 和 7 不再受支持。
GeoSpark是一个用于处理大规模空间数据的开源内存集群计算系统。是传统GIS与Spark的结合。GeoSpark由三层组成:Apache Spark层、Spatial RDD层和空间查询处理层。
由于是个人凭着自己理解总结的，因此可能不一定精确，但是毋庸置疑的是，在当代，各大公司机构部门的数据都是维护在数据库当中的。数据库作为数据存储介质发展的最新产物，必然是具有许多优点的，其中一个很大的优点就是存储在数据库中的数据访问速度非常快。数据库访问速度快的一个很重要的原因就在于索引index的作用。也就是这篇文章的主要想介绍的内容，为什么索引可以让数据库查询变快？
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。
9.5–11.13，经过了长达70天的面试，终于有了结果。期间崩溃过无数次，很多次面试都被虐到怀疑人生，也有三面被刷掉无奈，一次次整装重新出发，一次次从头再来。今天有时间整理最近面试过程中涉及到的问题和经验，希望可以帮助到正在面试中或即将面试的同行们。
因为 @AutoConfiguration 注解本身是以 @Configuration 注解的，所以自动配置类可以算是一个标准的基于 @Configuration 注解的类。
image.png 网络 三次握手的原因？ 三次握手TCP协议建立连接的过程。 原因或目的是为了证明客户端和服务端都有发送和接收的能力。原理： 第一次：客户端发送SYN包给服务端 第二次：服务端接收后在SYN包中的序列号+1 (即SYN+ACK包) 发送给客户端 第三次：客户端收到服务端的SYN包后，在SYN包中的序列号+1后 (ACK包) 发送给服务端 为啥四次挥手？ 四次挥手是TCP释放连接的过程。 原因：客户端和服务端会各自发送1次和回复1次，共4次 tcp/udp分别的应用场景？ tcp准确度高
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
论坛原始地址（持续更新）：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=99514 第9章 ThreadX任务管理 对于初学者，特别是对于没有
在本篇文章开始之前，我想先来回答一个问题：我为什么要写这样一篇关于面试的文章？原因有三个：第一，我想为每一个为梦想时刻准备着的“有心人”，尽一份自己的力量，提供一份高度精华的 Java 面试清单；第二，目前市面上的面试题不是答案不准确就是内容覆盖面太窄，所以提供一份经典而又准确的面试题是非常有必要的；第三，本文会对部分面试题提供详细解读和代码案例，让读者知其然并知其所以然，从而学到更多的知识。
因为首页接口对应获取的首页数据变化不大，但访问量较大，所以就有必要将首页接口数据缓存到redis缓存中，减少数据库压力和提高访问速度
PS：今天主要说说配置相关的，没有用yml的方式其实大相径庭吧，yml文件在写的时候层次感强，而且少写了代码。所以现在很多人都使用yml配置文件。这里没用yml，基本的思路都是一样的。
由于处理器使用缓存和读 / 写缓冲区，这使得加载和存储操作看上去可能是在乱序执行。
什么是Bitmap Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value（若元素存在bit位置为1，不存在则置为0）。可创建一个整型数组（如byte数组，int数组，long数组）来表示
力求让大家彻底学会使用redis的bit位操作并掌握其底层实现原理！主要包含以下内容：
Java 面试不可能不问 Redis，问到 Redis 不可能不问 Redis 的常用数据类型，问到 Redis 的常用数据类型，不可能不问跳跃表，当问到跳跃表经常会被问到跳跃表的查询和添加流程，所以接下来我们一起来看这道题的答案吧。
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