最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
在GIS数据处理时,我们最熟悉的就是ArcGIS了,它的功能十分强大,但同时对电脑性能要求也挺高,而且很多功能我们其实用不上;其他类似的GIS软件还有:GeoDa、LocaSpace图新地球、uDig、OpenJump、QGIS、gVSIG、Whitebox GAT、SAGA GIS、GRASS GIS、MapWindow、ILWIS、Diva GIS。
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!
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。
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。
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。
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!
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。
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。
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。
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。
相信如果提起地理数据的处理,首先想起的数据库就是postgis, 对大名鼎鼎的postgresql + 插件的方式来将POSTGRESQL 变成纯纯的地理数据处理的数据库,这是人尽皆知和童叟无欺的功能。
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。
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?
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。
|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。
因为一些缘故,工作中了解了一下 GIS。本文算是菜鸟的学习笔记吧,如有错误,衷心希望专业的 GIS 同学指正~
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。
在数据库的世界里,有一种神器,它以其无与伦比的灵活性和强大的功能,赢得了全球开发者的青睐。它就是——PostgreSQL,一个真正的多模型数据库管理系统。
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。
此前从未接触过ArcGIS,对Oracle和postGre SQL也比较陌生。本文介绍了从零开始,到搭建环境,再到发布第一个ArcGIS地图服务的完整过程。
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。
随着技术的发展和人类的进步,人们的生活节奏越来越快,每一天都淹没在“数据”的海洋中。我们在享受先进技术、快捷网络以及城市便捷性的同时,越来越追求精神层面的享受。但同样的,在我们中常常会有一些人,他们难以适应日新月异的快节奏生活,于是越来越多的面对这个忙碌的世界感到迷茫,不知道一天都做了什么,不知道一天这么多事情该如何处理。随着时代的发展,我们每一天都有越来越多的事情等待完成,人们的步伐越来越快,渐渐的忘记了我们去过那里,忘记了我们去做过什么,忽略了我们的生活结构是怎样。“复盘”是帮助一个人进步很好的方式,但快节奏的生活让越来越多的人忘记了自己的轨迹,更难以去优化自己的生活轨迹;换句话说,我们将自己有限的精力放在了更重要的地方,可记录并优化生活结构这样非常有助于我们提高生活效率的方式却常常无法完成。 于是,我们想到了开发“智能生活管家”系统,以用户APP的方式和用户交互并提供相关功能,我们希望将自己所学专业知识,运用到实际生活中,甚至能够帮助人们更好的生活!
QGIS(原称Quantum GIS)是一个自由软件的桌面GIS软件。它提供数据的显示、编辑和分析功能。
千算万算,思维缜密,语言上前后思考,上一篇文章终究还是没有逃过一劫。上一篇文章是啥?---《持续搞【附近】---听说MongoDB是专业的(三)》
以前在处理gis数据的时候,都是直接导入本地shp素材、本地geojson素材,本地topojson素材,自从接触postgis数据之后,深感使用规范的存储系统来统一管理gis数据的好处,特别是数据量大了之后,优势便更加明显,你可以选择将很多需要做空间计算的步骤转移到Postgis数据库内进行计算,要知道Postgis提供的空间计算能力与R和Python这种应用导向的工具相比,优势要大得多。
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。
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。
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
postgresql中文社区:http://www.postgres.cn/v2/document
顺便安装postgresql-devel、libxml2-devel,后边编译安装PostGIS会用到。
https://www.enterprisedb.com/downloads/postgres-postgresql-downloads
企业级地理数据库(ArcSD Enterprise,sde)是和 arcGIS 套件集成程度最高的地理数据库;创建时需要用到安装 arcGIS Server 时的 【ecp 证书】。他是 arcGIS 在第三方数据库的基础上采用了自定义的存储结构而搭建起来的数据库,所以,你虽然可以在 postgreSQL 的 pgAdmin III 中看到 sde 的存储信息,但是无法通过 arcGIS Desktop 之外的软件解析这些数据。
QGIS是一个开放源码的地理信息系统。该项目诞生于2002年5月,并于同年6月作为SourceForge上的一个项目建立。我们一直在努力使GIS软件(传统上是昂贵的专有软件)成为任何人都可以使用个人电脑的可行前景。QGIS目前运行在大多数Unix平台、Windows和macOS上。QGIS是使用Qt工具包和c++开发的。这意味着QGIS有一个清爽、易于使用的图形用户界面(GUI)。
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:
最近在工作中需要postgresql + postgis的离线安装。安装有两种方式:
原作者 Billy Charlton 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 Uber 和 Lyft 是美国主要的两个打车应用。数据科学家对其在旧金山的出行数据进行了可视化,发现每日行程超过20万人次。 我叫 Billy Charlton,Because LLC 公司的创始人,西雅图的普吉特区域理事会的前数据总监。我擅长交通规划领域,因为这对我们的城市和日常生活有直接的影响。 最近,旧金山交通管理局发布了 Uber 和 Lyft 的城市出行数据,这是史无前例的。加在一起,
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。
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。
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。
前言 软件下载官网:https://www.postgresql.org/download/
PostgreSQL 和 PostGIS 已经是热门的开源工程,已经收录在各大 Linux 发行版的 yum 或 apt 包中。Ubuntu 为例,安装以下包即可:
谷歌今天开源了Kartta Labs,这是一个基于 Google Cloud 和 Kubernetes 的开源可扩展系统,可从历史地图和照片中重建过去的城市。
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