تصميم قاعدة بيانات لبيانات تحديد الموقع الجغرافي: الاعتبارات الرئيسية

بيانات تحديد الموقع الجغرافي هي نوع من البيانات التي تتضمن معلومات حول الموقع الجغرافي لكائن معين. من أجل تخزين بيانات تحديد الموقع الجغرافي وإدارتها بشكل فعال ، من المهم فهم كيفية بناء قاعدة بيانات لهذا النوع من البيانات. هناك بعض الاعتبارات الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار عند تصميم قاعدة بيانات لبيانات تحديد الموقع الجغرافي. الاعتبار الأول هو مستوى التفاصيل التي سيتم تخزين البيانات عندها. على سبيل المثال ، هل سيتم تخزين البيانات على مستوى الدولة أم على مستوى الولاية أم على مستوى المدينة؟ سيؤثر مستوى الدقة على الحجم الكلي لقاعدة البيانات ومدى تعقيد الاستعلامات التي يمكن تشغيلها على البيانات. الاعتبار الثاني هو التنسيق الذي سيتم تخزين البيانات به. هناك عدد قليل من الخيارات المختلفة لتخزين بيانات الموقع الجغرافي ، بما في ذلك أزواج خطوط الطول / العرض و GeoJSON و KML. لكل خيار مزاياه وعيوبه ، لذلك من المهم اختيار التنسيق الأنسب للاحتياجات المحددة للتطبيق. أخيرًا ، من المهم مراعاة استراتيجية الفهرسة التي سيتم استخدامها للبيانات. الفهرسة مهمة لأسباب تتعلق بالأداء ، لكنها يمكن أن تؤثر أيضًا على الهيكل العام لقاعدة البيانات. بالنسبة لبيانات تحديد الموقع الجغرافي ، تتمثل إحدى إستراتيجيات الفهرسة الشائعة في استخدام فهرس الشجرة الرباعية. من خلال وضع هذه الاعتبارات في الاعتبار ، من الممكن تصميم قاعدة بيانات بشكل فعال لتخزين بيانات تحديد الموقع الجغرافي.

يقوم عدد من شركات التكنولوجيا السائدة بتجربة قواعد بيانات NoSQL في مجالات الخدمات المستندة إلى الموقع. تعمل لغة الاستعلام المهيكلة ، مثل SQL ، وقاعدة البيانات العلائقية ، مثل MySQL ، بطرق معاكسة. لا توجد خصائص مشتركة عبر قواعد بيانات NoSQL ، والعديد منها لا يتطلب مخططات جدول ثابتة أو عمليات ربط. تعد MongoDB (مفتوحة المصدر) و BigTable (مملوكة لشركة Google) و Google Earth (متوفرة من خلال Google Earth) مجرد عدد قليل من قواعد بيانات NoSQL التي يمكنها التعامل مع البيانات المكانية. Cassandra (قاعدة بيانات NoSQL تم تطويرها على Facebook) و CouchDB (قاعدة بيانات NoSQL مطورة على Facebook) هي أيضًا منصات برامج مفتوحة المصدر. يمكن استخدام Amazon SimpleDB ، وهي خدمة ويب. إن إطار عمل NoSQL ليس مجرد حاوية لمخازن البيانات ؛ إنها مجموعة منهم.

يستخدم عدد كبير من المطورين تقنيات NoSQL لمعالجة المشكلات المكانية ، بدلاً من الاعتماد على قاعدة بيانات. بدلاً من ذلك ، سوف يستخدمون خدمة محلية أو مستضافة. توقع المزيد من الخيارات لقواعد البيانات ، وليس أقل. هذا شكر لبول رامزي وطلابه في Geog897g في ولاية بنسلفانيا على مساهماتهم.

كيف يتم هيكلة قواعد بيانات Nosql؟

تخزن قواعد بيانات SQL (المعروفة أيضًا باسم قواعد بيانات NoSQL) البيانات بشكل مختلف عن قواعد البيانات التقليدية نظرًا لطبيعتها غير المعيارية. تتكون قاعدة بيانات NoSQL من عدة أنواع بناءً على نموذج البيانات الخاص بها. تتضمن أنواع المستندات المخططات والرسوم البيانية والأعمدة العريضة بالإضافة إلى أنواع قيم المفاتيح.

على عكس قواعد البيانات العلائقية التقليدية ، تقوم قواعد بيانات NoSQL بتخزين البيانات بتنسيق فريد بالنسبة لها. تعد أنواع المستندات وقيمة المفتاح والعمود العريض والرسم البياني هي الأكثر شيوعًا. انخفضت تكلفة تخزين البيانات بشكل كبير خلال العقد الماضي ، مما سمح لقواعد بيانات NoSQL بالظهور. يمكن للمطورين تخزين كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة لأنهم يستطيعون استخدام هذه الأنظمة لمجموعة متنوعة من الأغراض. تعد قواعد بيانات المستندات وقواعد بيانات القيمة الرئيسية ومخازن الأعمدة العريضة وقواعد بيانات الرسم البياني كلها أمثلة لقواعد بيانات NoSQL. عندما لا يكون الانضمام مطلوبًا ، تتحسن أوقات الاستعلام. مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام لحلول إنترنت الأشياء تتراوح من الحرجة (مثل البيانات المالية) إلى أكثر مرحًا وعبثية (مثل تخزين قراءات إنترنت الأشياء من صندوق فضلات القطط الذكي).

في هذا البرنامج التعليمي ، ستتعلم كيفية اختيار قاعدة بيانات NoSQL واستخدامها. بالإضافة إلى ذلك ، سننظر في بعض المفاهيم الخاطئة الشائعة حول قواعد بيانات NoSQL بعمق. وفقًا لـ DB-Engines ، تعد MongoDB قاعدة البيانات غير العلائقية الأكثر شيوعًا على هذا الكوكب. الهدف من هذا البرنامج التعليمي هو تعليمك كيفية الاستعلام عن قاعدة بيانات MongoDB دون تثبيت أي شيء على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. كتلة MongoDB هي مكان تخزن فيه قواعد البيانات الخاصة بك. يمكن زيادة سعة تخزين Atlas بمجرد تكوينها لمجموعة. يعد مستكشف بيانات أطلس أو MongoDB Shell أو MongoDB Compass جميعًا طرقًا ممكنة لإنشاء قاعدة بيانات يدويًا.

ونتيجة لذلك ، سيتم استيراد بيانات نموذج أطلس إلى هذا البرنامج النصي. تتمتع قواعد بيانات NoSQL بمجموعة متنوعة من المزايا للمطورين ، بما في ذلك القدرة على نمذجة البيانات وقياسها بالتوازي ، والاستعلام عن البيانات بسرعة ، واستخدام الاستعلامات بسرعة البرق. يعد Data Explorer الطريقة الأكثر ملاءمة لإدراج مستندات جديدة وتحرير المستندات الموجودة وحذف المستندات. يمكنك تحليل بياناتك باستخدام إطار عمل التجميع ، وهو أحد أقوى الأدوات المتاحة. يعد الرسم البياني أحد أبسط الطرق لتصور البيانات في Atlas و Atlas Data Lake.

نظرًا لمرونة قواعد بيانات NoSQL ، يمكنها التعامل مع البيانات غير المهيكلة وشبه المنظمة. هذا يسمح بتطوير أسرع وأكثر تكرارا لأن البيانات ليست مطلوبة لإعادة بنائها في قاعدة البيانات. يمكن أيضًا أن تتسع قواعد بيانات NoSQL للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات ، حيث إنها مُمكّنة لقابلية التوسع. أخيرًا ، تسمح بنية بيانات قواعد بيانات NoSQL لهم بمعالجة البيانات بطريقة جديدة تمامًا ، وهي فريدة بالنسبة لهم. تعد قواعد بيانات NoSQL مثالية لمجموعات البيانات واسعة النطاق لأنه يمكن تعديلها لتلبية المتطلبات الفريدة.

ما نوع قاعدة بيانات Nosql المستخدمة لتتبع علاقات الكيانات؟

لا توجد إجابة محددة لهذا السؤال لأنه يعتمد على الاحتياجات المحددة للتطبيق. ومع ذلك ، فإن بعض قواعد بيانات nosql الأكثر شيوعًا المستخدمة لتتبع علاقات الكيانات تشمل MongoDB و Couchbase و Cassandra.

يشار إلى أي نظام يعمل مع قواعد بيانات SQL البديلة باسم NoSQL. على عكس جداول الصفوف والأعمدة التقليدية المستخدمة في أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية ، تتكون نماذج البيانات المستخدمة في هذا التطبيق من هياكل مختلفة. تختلف قواعد بيانات NoSQL تمامًا عن بعضها البعض. تُستخدم قواعد بيانات المستندات ذات الهندسة المعمارية المتدرجة بشكل شائع لتنفيذ قواعد بيانات المستندات الأكثر اعتمادًا على نطاق واسع. تعد منصات التجارة الإلكترونية ومنصات التداول وتطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة مجرد أمثلة قليلة لحالات الاستخدام. ندرس MongoDB و PostgreSQL بالتفصيل ، ونقارنهما ببعضهما البعض. يمكن جمع هذه البيانات في ثوانٍ باستخدام قاعدة بيانات عمودية.

إنهم غير قادرين على كتابة البيانات باستمرار بسبب أسلوبهم في كتابة البيانات. تم تحسين قواعد بيانات الرسم البياني لالتقاط وبحث الاتصالات بين عناصر البيانات كجزء من إمكانات البحث والالتقاط. يمكن ضم جداول متعددة في SQL بشكل أكثر كفاءة باستخدام هذه الطرق.

ما نوع قاعدة بيانات Nosql الأنسب لتخزين البيانات بعلاقات معقدة؟

قاعدة بيانات المستندات هي قاعدة بيانات خالية من المخططات ، مما يسمح لك بتعريف مخطط دون الحاجة إلى متابعته مسبقًا. يمكننا تخزين البيانات المعقدة في تنسيقات المستندات مثل XML و JSON باستخدام هذا النظام.

ما نوع قاعدة بيانات Nosql التي تستخدم الحواف والعلاقات في هيكلها؟

يتم استخدام هيكل الرسم البياني الموجه لتمثيل البيانات في قاعدة بيانات Graph Base NoSQL. يتكون الرسم البياني من العقد والحواف. الرسم البياني هو تمثيل لمجموعة من الكائنات ترتبط بها بعض أزواج الكائنات بواسطة نوع من الارتباط.

Nosql Geospatial

البيانات الجغرافية المكانية هي البيانات التي تتضمن مكونًا جغرافيًا ، مثل خطوط الطول والعرض. قواعد بيانات Nosql مناسبة تمامًا لتخزين والاستعلام عن البيانات الجغرافية المكانية. تحتوي العديد من قواعد بيانات nosql على دعم مدمج لأنواع وعمليات البيانات الجغرافية المكانية .

البيانات المكانية (الملفات ، قواعد البيانات ، خدمات الويب) هي نوع من البيانات التي تخزن المعلومات الجغرافية ويمكن استخدامها في التطبيقات المدركة للموقع. يمكن استخدام البيانات من الطبقة المكانية لتمثيل طبقة رسومية على الخريطة ، ولكن يمكن أيضًا استخدامها لتحليل الخصائص والمواقع الجغرافية. لقد كان نوعًا خاصًا من نظام إدارة قواعد البيانات الذي يدعم الكائنات المكانية فقط وكان يستخدمه بشكل أساسي المحللون المكانيون. نشير إلى البيانات المكانية بالنقاط والخطوط ومناطق المعلومات الخرائطية لأنها مصممة لتخزينها ومعالجتها. بشكل عام ، استخدم محترفو الرسومات برنامج ESRI لرسم خرائط سطح المكتب لإنشاء خرائط (ثابتة). بالإضافة إلى استيراد البيانات ، يمكن لمطوري الويب الاستعلام عنها باستخدام طبقة تطبيق خرائط الويب المدركة للموقع من خلال استخدام قاعدة بيانات مكانية. عند الوصول إلى البيانات المكانية ، من الشائع أن يقوم المطورون بعمل خريطة ، سواء عبر الإنترنت ، أو في تطبيق جوال ، أو على كمبيوتر سطح المكتب.

عندما تبدأ في استخدام البيانات المكانية ككائن آخر له إحداثيات ، ستلاحظ مدى نجاحها مع قواعد بيانات NoSQL. يسمح استخدام الحوسبة القائمة على الكتلة بنمو البيانات المكانية بمرور الوقت ، مع توفر موارد الاستعلام بسهولة. تجعل هذه التطبيقات من السهل إخفاء الاستعلامات المكانية الأكثر تعقيدًا والتي يشيع استخدامها خلف الكواليس. من الشائع لقواعد البيانات المكانية أن تحسب ببساطة مستطيلًا حول كل ميزة في مجموعة بيانات وتستخدم ذلك كمؤشر تقريبي للاستعلام عنه. يستخدمون MBR لتحديد مدى قرب الميزات ، بحيث يمكنهم تجاهل الميزات البعيدة جدًا عن كونها مهمة. يمكن تنفيذ طلبات المستندات باستخدام برنامج NoSQL القائم على N1QL / SQL ، مثل Couchbase. بمساعدة الكائنات الجغرافية المكانية ، يمكن ربط تطبيقات المصب مباشرة بها.

الهدف من هذه المدونة هو توضيح كيف يمكن للغة البرمجة R ، بالإضافة إلى حزمة تعيين Leaflet ، طلب البيانات بسهولة واستخلاص النتائج. المعركة الحقيقية تدور في الخارج مع الاستفسارات. تطبيقات نظم المعلومات الجغرافية الكاملة وقواعد البيانات المكانية قادرة أيضًا على توليد كميات كبيرة من البيانات. تتضمن المواصفات العديد من الأنواع والوظائف المختلفة للسمات المكانية. شكل آخر شائع من الوصلات المكانية هو ربط النقاط ، على وجه الخصوص ، تجميع النقاط في مضلعات. أصعب جانب هو تصميم نظام يعتمد على الهندسة الحسابية ، مما يستلزم إنشاء ميزات جديدة. لا يمكن المبالغة في أهمية إدارة الموارد لأن القيام بذلك أمر صعب.

ما هي العلاقة بين Nosql والبيانات المكانية؟

نظرًا لأن NoSQL مصمم للتعامل مع أعباء العمل الكبيرة الحجم ، فإن الاعتماد عليها في تطبيقات نظم المعلومات الجغرافية يضيف دائمًا طبقة إضافية من الرفاهية نظرًا لطبيعة الحوسبة الموزعة. عند استخدام المجموعات ، تنمو البيانات المكانية بمرور الوقت ، ويمكن توسيع موارد الاستعلام بسهولة.

فوائد استخدام الفهرس الجغرافي المكاني

يجب عليك إنشاء فهرس مكاني في MongoDB من أجل استخدام البيانات المكانية في MongoDB. يسمح لك هذا الفهرس بالاستعلام عن مجموعة من الأشكال والنقاط المكانية بشكل أكثر كفاءة من خلال استخدامها كمؤشر استعلام مكاني. يمكن استخدام الفهرس الجغرافي المكاني ، الذي يستخدم مجموعة متنوعة من المعايير مثل خطوط الطول والعرض ، لتحديد جميع الأماكن في المستند. ما هي فوائد استخدام مؤشر الخرائط؟ يمكن لفهرس الخريطة تسريع عملية تحديد موقع الكائنات في المستندات لأنه يمكن أن يستخدم فهرسًا جغرافيًا لتحديد موقعها. سيكون المثال التالي مكانًا للعثور على جميع المطاعم في مدينتك. نظرًا لأن الفهرس الجغرافي المكاني يعتمد على خطوط الطول والعرض ، فمن السهل العثور على المستندات التي تتوافق مع المعايير الخاصة بك. وبالمثل ، فإن استخدام مؤشر جغرافي مكاني قد يساعدك في تحديد موقع الأشياء التي لا توجد بالضرورة في نفس المنطقة. قد ترغب في البحث عن جميع المستندات ذات خطوط الطول والعرض الموجودة داخل منطقة جغرافية معينة. من السهل العثور على جميع المستندات التي تطلبها والتي تحتوي على خطوط الطول والعرض بناءً على معاييرك باستخدام مؤشر جغرافي مكاني. كيف تنشئ فهرسًا جغرافيًا؟ لإنشاء فهرس جغرافي مكاني ، يجب عليك أولاً إنشاء مجموعة من البيانات التي تحتوي على البيانات التي تريد فهرستها. مطلوب فهرس مكاني ، متبوعًا بالمجموعة. كخطوة أخيرة ، يجب عليك إنشاء استعلام يستخدم الفهرس الجغرافي المكاني لتحديد موقع الكائنات. ما هي الأشياء الأساسية التي يجب مراعاتها عند العمل مع نظام المعلومات الجغرافية psy؟ يجب اتباع المؤشرات التالية عند التعامل مع البيانات المكانية. عند البحث عن كائنات في مستند ، من الأفضل دائمًا استخدام فهرس جغرافي مكاني. عندما تقوم بعمل GIS ، تأكد من أن المستندات الخاصة بك بالتنسيق الصحيح. عند الاستعلام عن الكائنات ، يجب دائمًا توفير الإحداثيات المرجعية. ليس من الجيد أبدًا افتراض أن المستند يحتوي على معلومات جغرافية. قبل استخدام الفهرس ، من الأفضل دائمًا مراجعة تنسيق البيانات.

تخزين البيانات الجغرافية المكانية

يشير تخزين البيانات الجغرافية المكانية إلى عملية تخزين البيانات الرقمية المرتبطة بموقع مادي. يمكن استخدام هذا النوع من البيانات لإنشاء خرائط وتصورات أخرى تساعد الأشخاص على فهم العالم من حولهم. توجد طرق متنوعة لتخزين البيانات الجغرافية المكانية ، بما في ذلك استخدام قواعد البيانات والملفات وخدمات الويب.

تزداد شعبية البيانات الجغرافية المكانية مفتوحة المصدر ، مثل إنترنت الأشياء (IoT) والمعلومات الجغرافية الطوعية (VGI) والبيانات الجغرافية المكانية المفتوحة. تم تبسيط عملية استيراد قاعدة بيانات PostgreSQL / PostGIS باستخدام HOGS ، وهي أداة مساعدة لسطر الأوامر. تم تطويره بهدف إظهار أداء تخطيط التخزين التقليدي ومتجر مستندات NoSQL. على الرغم من أن وعد NoSQL بالسرعة قد يبدو جذابًا ، إلا أن هناك عيوبًا أيضًا. نتيجة لذلك ، من أجل فهم ما إذا كان بإمكاننا حقًا التخلي عن مبادئ أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية (RDBMS) ، يجب علينا أولاً النظر في هذا الأمر. HOGS هي أداة سطر أوامر مفتوحة المصدر تستخدم مكتبة GDAL / OGR مفتوحة المصدر لأتمتة استيراد البيانات الجغرافية المكانية غير المتجانسة إلى قواعد بيانات / postGIS. مخازن المستندات وقواعد بيانات الرسم البياني وقواعد البيانات الموجهة للكائنات ومخازن القيمة الرئيسية كلها أمثلة على مخازن بيانات NoSQL.

يقوم المستند بتخزين البيانات كمستندات بدلاً من جداول في قاعدة بيانات علائقية لأنها لا تحتوي على مخطط واضح. نظرًا لسهولة استخدامها ، يتم استخدامها بشكل متكرر مع مجموعات البيانات مفتوحة المصدر. يتم استخدام معيار GeoJSON ، الذي يستخدمه كل من MongoDB و CouchDB ، لتوفير القدرات المكانية. أميريان وآخرون. دراسة النماذج الموجهة بالوثائق أسرع بنسبة 19٪ من النماذج العلائقية للبيانات المكانية الكبيرة للمضلع. اختبر أميران وزملاؤه ثلاث استراتيجيات تخزين مختلفة لـ " البيانات الجغرافية المكانية الضخمة " باستخدام Microsoft SQL Server 2012 ، مع مدخلات من المستخدمين. يوفر تخطيط مستند XML (متجر مستندات NoSQL) أفضل أداء وقابلية للتوسع أثناء الإعداد.

تظهر العديد من نتائج أبحاثهم أنه ينبغي النظر في النماذج المستندة إلى المستندات في مجموعة واسعة من سيناريوهات سير العمل. يؤدي استخدام MongoDB للاستعلام عن النقاط والبيانات المركبة إلى ثلاثة أضعاف أداء PostGIS بمعدل ستة أضعاف السرعة. على الرغم من ذلك ، يتفوق PostgIS على MongoDB بأكثر من 3x في استعلامات نصف القطر عندما يزداد نصف قطر الاستعلام. على الرغم من ذلك ، يقر المؤلفون بأن قواعد بيانات NoSQL تفتقر إلى بعض القدرات المشابهة لـ RDBMSes ، لكنهم يذكرون أن هذا سيتغير في المستقبل. تم اختيار Python كلغة لتنفيذ نظام HOGS نظرًا لتوفرها متعدد المنصات وتكاملها مع مكتبات مفتوحة المصدر مثل GDAL / OGR و GEOS ، بالإضافة إلى تكاملها مع الأنظمة الأساسية المتعددة. يتم تخزين قاعدة البيانات بطريقتين مختلفتين: تخزين الميزات ومجموعة البيانات. يحتوي جدول المعالم على صفوف لكل سمة وعمود هندسي وعمود معرّف الميزة ؛ يحتوي كل صف على ميزة مع مجموعة بيانات.

عمود يحتوي على المعرف. كل من عمودي الهندسة والمعرف هما أعمدة منفصلة ، بالإضافة إلى الجدول ، يتم تنظيمها في أعمدة. الاختلاف الرئيسي هو أن جميع السمات مخزنة في عمود واحد من النوع jsonb. يمكن استخدام HOGS لدعم إصدار مجموعة البيانات باستخدام أرقام الإصدارات المتزايدة والطوابع الزمنية المرتبطة. يستخدم HOGS كلاً من NoSQL وتصميم التخزين التقليدي المستند إلى الجدول. أثناء مرحلة الاستيراد ، تتم قراءة ملفات كل مجموعة بيانات وتحليلها قبل كتابتها إلى قاعدة بيانات باستخدام عبارة COPY. نظرًا لأن كل ملف في الاستيراد هو ملف خاص به ، يمكن تنفيذ هذه المرحلة بشكل متزامن مع الملفات الأخرى. تم قياس سرعة الاستيراد وسرعة الاستعلام وحجم قاعدة البيانات لكل تخطيط تخزين بيانات.

قدمت هيئة رسم الخرائط النرويجية ، المعروفة باسم N50 ، مجموعة بيانات مفتوحة لكل معيار. تحتوي مجموعة البيانات بمقياس 1: 50000 من البر الرئيسي النرويجي على ثماني مجموعات بيانات فرعية (مجموعات ميزات) مع طبقات طوبولوجية متعددة. بعد استخراج البيانات في مجموعة البيانات الكاملة ، يوجد 3415 ملفًا بحجم إجمالي 7.9 جيجابايت. طريقة الاستيراد المبنية على الجدول أسرع بنسبة 44٪ من طريقة الاستيراد jsonb. يستغرق تخطيط الجدول حوالي ساعة و 19 دقيقة للاستيراد ، بينما يستغرق تخطيط jstrelb حوالي ثلاث ساعات. لقد حصلنا على 840 هندسة استعلام من سجلات الاستعلام لهذا النظام باستخدام سرعة استيراد تخطيط الجدول. تغطي هذه المضلعات البر الرئيسي للنرويج في نطاق من 1 إلى 100 متر.

توضح جميع المقاييس أن التخطيط المستند إلى الجدول يؤدي بشكل أفضل من تخطيط NoSQL بنمط jsonb. بسبب الطريقة التي يتم بها تخزين السمات وعدد الجداول المستخدمة ، قد يكون هذا مشكلة. يتم استخدام PostgreSQL / PostGIS بواسطة قاعدتي البيانات ، وكلا قاعدتي البيانات تستخدمان أنواع هندسة PostGIS. الاختلاف الأساسي بين استعلامات البيانات وملفات jsonb هو حجم الجدول ؛ الجدول المشترك في ملفات jsonb أكبر من الجدول الشائع في استعلامات البيانات. يمكن تقسيم العديد من مجموعات البيانات إلى مجموعات بيانات منفصلة بناءً على أنواع الميزات التي تتضمنها. بالمقارنة مع تخطيط الجدول المدمج لمتجر مستندات NoSQL ، اكتشفنا أن تخطيط الجدول الواحد التقليدي لكل مجموعة بيانات يتفوق في الأداء على تخطيط الجدول المجمع لمتجر مستندات NoSQL لمجموعات البيانات المتجانسة. يمكن أتمتة HOGS ولا تقدم أي تعقيد إضافي من خلال الاستفادة من GDAL / OGR في نظام GDAL / OGR.

يبدو من الأسهل التعامل مع جدول واحد من مجموعات البيانات المختلفة مع مزيج غير متجانس من الميزات ، ولكن هذا النوع من التخطيط لا يعمل مع حزم نظم المعلومات الجغرافية الأخرى. تتمثل الخطوة التالية في إنشاء إعداد معياري أكثر شمولاً ، والذي يتضمن مجموعة أكبر من مجموعات البيانات. لا يوصى باستخدام نوع البيانات jsonb في Postgres لتخزين مجموعات البيانات المتجانسة في سياق البيانات الوصفية للبيانات المتزامنة مع الأرض . إذا كانت متطلبات مساحة التخزين لطبعة قاعدة بيانات واحدة لا تتجاوز تلك الخاصة بطبعة قاعدة بيانات أخرى ، فسيتم الاحتفاظ بالبيان في مكانه. يمكن استخدام تقنيات RDBMS التقليدية لتخزين كميات كبيرة من البيانات الجغرافية المكانية والاستعلام عنها بكفاءة. دليل MongoDB 2018. نوع بيانات JSONB في PostgresQL يجعل العمليات أسرع ، وفقًا لـ Del Alba.

هل تعتقد أن نصقل يمكنها التعامل مع بيانات استخدامات الأراضي والغطاء الأرضي؟ نات ايكودين. تم نشر هذا الكتاب في 11: 438 إلى 4426. يمكنك نشر هذه المقالة طالما أنك تتبع رخصة المشاع الإبداعي (https://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0 /) بأي وسيلة تريدها. وفقا للمؤلف ، لا توجد مصالح متنافسة. على الرغم من حقيقة أن الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية تحتوي على مطالبات قضائية ، إلا أن Springer Nature لا تزال محايدة.

الاستخدامات العديدة لنظم المعلومات الجغرافية

يمكن استخدام أنظمة المعلومات الجغرافية (GIS) لمجموعة متنوعة من الأغراض ، بما في ذلك رسم خرائط مسرح الجريمة ، وأبحاث تغير المناخ ، وإدارة الأراضي. هناك عدة أنواع متاحة من برامج نظم المعلومات الجغرافية ، كل منها مصمم بشكل أكبر لمهمة معينة. ESRI و MapInfo و TopoGIS هي أمثلة على حزم برامج GIS الشائعة.