位置情報データ用のデータベースの設計: 重要な考慮事項

公開: 2022-12-29

位置情報データは、特定のオブジェクトの地理的位置に関する情報を含むデータの一種です。地理位置情報データを効果的に保存および管理するには、このタイプのデータのデータベースを構築する方法を理解することが重要です。位置情報データ用のデータベースを設計する際に留意すべき重要な考慮事項がいくつかあります。最初の考慮事項は、データが格納される粒度のレベルです。たとえば、データは国レベル、州レベル、または都市レベルで保存されますか? 粒度のレベルは、データベースの全体的なサイズと、データに対して実行できるクエリの複雑さに影響します。 2 番目の考慮事項は、データが格納される形式です。緯度/経度のペア、GeoJSON、KML など、位置情報データを格納するためのいくつかの異なるオプションがあります。各オプションには独自の長所と短所があるため、アプリケーションの特定のニーズに最適な形式を選択することが重要です。最後に、データに使用されるインデックス作成戦略を検討することが重要です。インデックス作成はパフォーマンス上の理由から重要ですが、データベースの全体的な構造にも影響を与える可能性があります。位置情報データの場合、一般的なインデックス作成戦略は、quadtree インデックスを使用することです。これらの考慮事項を念頭に置くことで、地理位置情報データを格納するためのデータベースを効果的に設計することができます。

多くの主流テクノロジー企業が、位置情報サービスの分野で NoSQL データベースの実験を行っています。 SQL などの構造化クエリ言語と、MySQL などのリレーショナルデータベースは、反対の方法で機能します。 NoSQL データベースに共通する特性はなく、その多くは固定テーブルスキーマや結合操作を必要としません。 MongoDB (オープンソース)、BigTable (Google 独自仕様)、および Google Earth (Google Earth から入手可能) は、空間データを処理できる NoSQL データベースのほんの一部です。 Cassandra (Facebook が開発した NoSQL データベース) と CouchDB (Facebook が開発した NoSQL データベース) もオープンソースソフトウェアプラットフォームです。ウェブサービスであるAmazon SimpleDBが利用できます。 NoSQL フレームワークは、単なるデータストアのコンテナーではありません。それはそれらのコレクションです。

多くの開発者は、データベースに依存するのではなく、NoSQL テクノロジを使用して空間的な問題に対処しています。代わりに、ローカルまたはホストされたサービスを使用します。データベースの選択肢が増えることを期待してください。これは、ペンシルベニア州立大学 Geog897g の Paul Ramsey と彼の学生の意見に感謝します。

Nosql データベースはどのように構成されていますか?

SQL データベース (NoSQL データベースとも呼ばれます) は、表形式ではないため、従来のデータベースとは異なる方法でデータを格納します。 NoSQL データベースは、そのデータモデルに基づいていくつかのタイプで構成されています。ドキュメントの種類には、キーと値の種類だけでなく、チャート、グラフ、幅の広い列が含まれます。

従来のリレーショナルデータベースとは対照的に、NoSQL データベースは独自の形式でデータを保存します。ドキュメント、キー値、ワイドカラム、およびグラフのタイプが最も一般的です。過去 10 年間でデータの保存コストが劇的に低下したため、NoSQL データベースが登場しました。開発者は、これらのシステムをさまざまな目的で使用できるため、大量の非構造化データを格納できます。ドキュメントデータベース、キー値データベース、ワイドカラムストア、グラフデータベースはすべて、NoSQL データベースの例です。結合が不要な場合、クエリ時間は改善されます。 IoT ソリューションのさまざまなユースケースは、重要なもの (財務データなど) から、遊び心のあるばかげたもの (スマートな猫用トイレからの IoT 測定値の保存など) までさまざまです。

このチュートリアルでは、NoSQL データベースを選択して使用する方法を学習します。さらに、NoSQL データベースに関するいくつかのよくある誤解を詳しく見ていきます。 DB-Engines によると、MongoDB は地球上で最も人気のある非リレーショナルデータベースです。このチュートリアルの目的は、コンピューターに何もインストールせずに MongoDB データベースにクエリを実行する方法を説明することです。 MongoDB クラスターは、データベースを格納する場所です。 Atlas のストレージ容量は、クラスター用に構成した後に増やすことができます。 Atlas Data Explorer、MongoDB Shell、または MongoDB Compass はすべて、データベースを手動で作成するための可能な方法です。

結果として、Atlas のサンプルデータがこのスクリプトにインポートされます。 NoSQL データベースには、開発者にとってさまざまな利点があります。たとえば、データを並行してモデル化およびスケーリングしたり、データをすばやくクエリしたり、超高速クエリを使用したりできます。データエクスプローラーは、新しいドキュメントの挿入、既存のドキュメントの編集、およびドキュメントの削除を行う最も便利な方法です。利用可能な最も強力なツールの 1 つである集計フレームワークを使用して、データを分析できます。チャートは、Atlas と Atlas Data Lake でデータを視覚化する最も簡単な方法の 1 つです。

NoSQL データベースの柔軟性により、非構造化データと半構造化データを処理できます。これにより、データベースでデータを再構築する必要がないため、より迅速で反復的な開発が可能になります。 NoSQL データベースはスケーラビリティに対応しているため、大量のデータを処理するために拡張することもできます。最後に、NoSQL データベースのデータ構造により、NoSQL データベースに固有のまったく新しい方法でデータを処理できます。 NoSQL データベースは、独自の要件を満たすように変更できるため、大規模なデータセットに最適です。

エンティティ関係を追跡するために使用される Nosql データベースのタイプはどれですか?

アプリケーションの特定のニーズに依存するため、この質問に対する決定的な答えはありません。ただし、エンティティ関係の追跡に使用される最も一般的な nosql データベースには、MongoDB、Couchbase、Cassandra などがあります。

代替 SQL データベースで動作するシステムは、NoSQL と呼ばれます。リレーショナルデータベース管理システムで使用される従来の行と列のテーブルとは対照的に、このアプリケーションで使用されるデータモデルはさまざまな構造で構成されています。 NoSQL データベースは、互いにかなり異なります。スケールアウトアーキテクチャを備えたドキュメントデータベースは、最も広く採用されているドキュメントデータベースを実装するためによく使用されます。 e コマースプラットフォーム、取引プラットフォーム、モバイルアプリ開発は、ユースケースのほんの一例です。 MongoDB と PostgreSQL を詳細に調べ、相互に比較します。このデータは、カラムナデータベースを使用して数秒で収集できます。

データを書き込む方法が原因で、一貫してデータを書き込むことができません。グラフデータベースは、検索およびキャプチャ機能の一部として、データ要素間の接続をキャプチャおよび検索するように最適化されています。これらの方法を使用すると、SQL で複数のテーブルをより効率的に結合できます。

複雑な関係を持つデータを格納するのに最適な Nosql データベースの種類はどれですか?

ドキュメントデータベースはスキーマフリーデータベースであり、事前にスキーマに従わなくてもスキーマを定義できます。このシステムを使用して、複雑なデータを XML や JSON などのドキュメント形式で格納できます。

構造にエッジとリレーションを利用する Nosql データベースのタイプはどれですか?

有向グラフ構造は、Graph Base NoSQL データベース内のデータを表すために使用されます。グラフはノードとエッジで構成されます。グラフは、オブジェクトのいくつかのペアが何らかのタイプのリンクによってリンクされている一連のオブジェクトの表現です。

Nosql地理空間

地理空間データは、緯度や経度などの地理的要素を含むデータです。 Nosql データベースは、地理空間データの保存とクエリに適しています。多くの nosql データベースには、地理空間データ型と操作のサポートが組み込まれています。

空間データ (ファイル、データベース、Web サービス) は、地理情報を格納するデータの一種であり、位置認識アプリケーションで使用できます。空間レイヤーからのデータは、マップ上のグラフィックレイヤーを表すために使用できますが、地理的特性と位置を分析するためにも使用できます。これは、空間オブジェクトのみをサポートする特別なタイプのデータベース管理システムであり、主に空間アナリストによって使用されていました。空間データは、それらを格納および処理するように構築されているため、地図情報のポイント、ライン、およびエリアと呼ばれます。一般に、グラフィックスの専門家は、ESRI のデスクトップマッピングソフトウェアを使用して (静的) マップを作成していました。データをインポートするだけでなく、Web 開発者は、空間データベースを利用して、位置を認識する Web マッピングアプリケーションレイヤーでデータをクエリできます。空間データにアクセスする場合、開発者がオンライン、モバイルアプリ、またはデスクトップコンピューターでマップを作成するのが最も一般的です。

空間データを座標を持つ単なる別のオブジェクトとして使用し始めると、NoSQL データベースでうまく機能することに気付くでしょう。クラスタベースのコンピューティングを使用すると、クエリリソースをすぐに利用できるようにして、空間データを時間の経過とともに増大させることができます。これらのアプリケーションにより、舞台裏で一般的に使用されるより複雑な空間クエリを簡単に隠すことができます。 空間データベースでは、データセット内の各フィーチャを囲む四角形を単純に計算し、それを大まかなインデックスとして使用してクエリを実行するのが一般的です。 MBR を使用してフィーチャがどれだけ近いかを判断し、離れすぎて重要ではないフィーチャを無視できるようにします。 Couchbase などの N1QL/SQL ベースの NoSQL ソフトウェアを使用したドキュメントリクエストを実行できます。地理空間オブジェクトの助けを借りて、ダウンストリームアプリケーションをそれらに直接接続できます。

このブログの目的は、R プログラミング言語と Leaflet マッピングパッケージがどのようにデータを簡単に要求し、結果を描画できるかを示すことです。本当の戦いは外部でのクエリで行われます。本格的な GIS アプリケーションと空間データベースは、大量のデータを生成することもできます。仕様には、空間フィーチャのさまざまなタイプと関数が含まれています。空間結合のもう 1 つの一般的な形式は、ポイントの接続、特にポイントをポリゴンにグループ化することです。最も困難な側面は、計算幾何学に基づくシステムの設計であり、これには新しい機能の作成が伴います。リソース管理の重要性はいくら強調してもしすぎることはありません。

Nosql と空間データの関係は?

NoSQL は大量のワークロードを処理するように構築されているため、GIS アプリケーションに NoSQL を使用すると、その分散コンピューティングの性質により、常に贅沢なレイヤーが追加されます。クラスタを使用すると、空間データが時間の経過とともに増大し、クエリリソースを簡単に拡張できます。

地理空間インデックスを使用する利点

MongoDB で空間データを使用するには、MongoDB で空間インデックスを作成する必要があります。このインデックスを空間クエリインデックスとして利用することで、空間形状とポイントのコレクションをより効率的にクエリできます。緯度や経度などのさまざまな基準を使用する地理空間インデックスを使用して、ドキュメント内のすべての場所を特定できます。マッピングインデックスを使用する利点は何ですか? マップインデックスは、地理インデックスを使用してオブジェクトを検索できるため、ドキュメント内のオブジェクトを検索するプロセスを高速化できます。次の例は、あなたの街のすべてのレストランを検索する場所です。地理空間インデックスは緯度と経度に基づいているため、条件に一致するドキュメントを簡単に見つけることができます。同様に、地理空間インデックスを使用すると、必ずしも同じエリアにあるとは限らないオブジェクトを見つけるのに役立ちます。特定の地理的領域内にある緯度と経度を含むすべてのドキュメントを検索したい場合があります。地理空間インデックスを使用して、条件に基づいた緯度と経度を持つ、必要なすべてのドキュメントを簡単に見つけることができます。地理空間インデックスはどのように作成しますか? 地理空間インデックスを作成するには、最初に、インデックスを作成するデータを含むデータのコレクションを作成する必要があります。空間インデックスとそれに続くコレクションが必要です。最後の手順として、地理空間インデックスを使用してオブジェクトを検索するクエリを生成する必要があります。 psy GIS を使用する際に留意すべき重要事項は何ですか? 空間データを操作するときは、次の指針に従う必要があります。ドキュメント内のオブジェクトを検索するときは、常に地理空間インデックスを使用することをお勧めします。 GIS を使用しているときは、ドキュメントが正しい形式であることを確認してください。オブジェクトを照会するときは、常に参照座標を提供する必要があります。ドキュメントに地理情報が含まれていると想定することは、決して良い考えではありません。インデックスを使用する前に、データの形式を確認することをお勧めします。

地理空間データストレージ

地理空間データストレージとは、物理的な場所に関連付けられたデジタルデータを格納するプロセスを指します。このタイプのデータを使用して、人々が周囲の世界を理解するのに役立つマップやその他の視覚化を作成できます。データベース、ファイル、および Web サービスを使用するなど、地理空間データを格納するさまざまな方法があります。

Internet of Things (IoT)、Voluntary Geographic Information (VGI)、Open Geospatial Data などのオープンソースの地理空間データの人気が高まっています。 PostgreSQL/PostGIS データベースのインポートプロセスは、コマンドラインユーティリティである HOGS によって簡素化されます。これは、従来のストレージレイアウトと NoSQL ドキュメントストアのパフォーマンスを実証することを目的として開発されました。 NoSQL の約束する速度は魅力的に見えるかもしれませんが、欠点もあります。その結果、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) の原則を本当に放棄できるかどうかを理解するには、まずこれを考慮する必要があります。 HOGS は、オープンソースの GDAL/OGR ライブラリを使用して、異種の地理空間データの a/postGIS データベースへのインポートを自動化するオープンソースのコマンドラインユーティリティです。ドキュメントストア、グラフデータベース、オブジェクト指向データベース、およびキー値ストアはすべて、NoSQL データストアの例です。

ドキュメントストアは、明示的なスキーマを持たないため、データをリレーショナルデータベースのテーブルではなくドキュメントとして格納します。使いやすいため、オープンソースデータセットと組み合わせて使用されることがよくあります。 MongoDB と CouchDB の両方で使用される GeoJSON 標準は、空間機能を提供するために使用されます。アミリアンら。大規模なポリゴン空間データのリレーショナルモデルよりも 19% 高速にドキュメント指向モデルを研究できます。 Amirian と同僚は、Microsoft SQL Server 2012 を使用して、ユーザーからの情報を基に、「地理空間ビッグデータ」の 3 つの異なるストレージ戦略をテストしました。 XML ドキュメント (NoSQL ドキュメントストア) レイアウトは、セットアップ中に最高のパフォーマンスとスケーラビリティを提供しました。

彼らの調査結果のいくつかは、ドキュメントベースのモデルを幅広いワークフローシナリオで考慮する必要があることを示しています。 MongoDB を使用してポイントと複合データをクエリすると、PostGIS の 3 倍のパフォーマンスと 6 倍の速度が得られます。それにもかかわらず、PostgIS は、クエリの半径が大きくなると、半径クエリで MongoDB の 3 倍以上のパフォーマンスを発揮します。それにもかかわらず、著者は、NoSQL データベースには RDBMS と同様の機能がいくつか欠けていることを認めていますが、これは将来変更されると述べています。 Python は、マルチプラットフォームの可用性と、GDAL/OGR や GEOS などのオープンソースライブラリとの統合、およびマルチプラットフォーム統合により、HOGS システムを実装する言語として選択されました。データベースは、フィーチャストレージとデータセットストレージの 2 つの異なる方法で格納されます。フィーチャテーブルには、各属性の行、ジオメトリ列、およびフィーチャ ID 列があります。各行には、データセットを含む特徴があります。

列には ID が含まれます。 Geometry 列と ID 列はどちらも個別の列であり、テーブルに加えて列に編成されています。主な違いは、すべての属性が jsonb 型の単一の列に格納されることです。 HOGS を使用すると、増分バージョン番号と関連するタイムスタンプを使用して、データセットのバージョン管理をサポートできます。 HOGS は、NoSQL と従来のテーブルベースのストレージレイアウトの両方を使用します。インポートフェーズでは、各データセットのファイルが読み取られて解析されてから、COPY ステートメントを使用してデータベースに書き込まれます。インポート内の各ファイルは独自のファイルであるため、このフェーズは他のファイルと同時に実行できます。インポート速度、クエリ速度、およびデータベースサイズはすべて、データストレージレイアウトごとに測定されました。

N50 として知られるノルウェーのマッピング機関は、各ベンチマークのオープンデータセットを提供しました。ノルウェー本土の 1:50,000 縮尺のデータセットには、複数のトポロジレイヤーを持つ 8 つのサブデータセット (フィーチャコレクション) が含まれています。完全なデータセットのデータを抽出すると、合計サイズが 7.9 GB の 3415 個のファイルが存在します。テーブルベースのインポート方法は、jsonb インポート方法よりも 44% 高速です。テーブルレイアウトのインポートには約 1 時間 19 分かかりますが、jstrelb レイアウトのインポートには約 3 時間かかります。テーブルレイアウトインポート速度を使用して、このシステムのクエリログから 840 のクエリジオメトリを取得しました。これらのポリゴンは、ノルウェー本土を 1 ～ 100 メートルの範囲でカバーしています。

すべてのメトリックは、テーブルベースのレイアウトが jsonb スタイルの NoSQL レイアウトよりも優れていることを示しています。属性が格納される方法と使用されるテーブルの数が原因で、これが問題になる可能性があります。 PostgreSQL/PostGIS は両方のデータベースで使用され、両方のデータベースは PostGIS ジオメトリタイプを使用します。データクエリと jsonb ファイルの主な違いはテーブルサイズです。 jsonb-files の共通テーブルは、データクエリの共通テーブルよりも大きくなります。多くのデータセットは、含まれるフィーチャのタイプに基づいて個別のデータセットに分割できます。 NoSQL ドキュメントストアの結合テーブルレイアウトと比較して、従来のデータセットごとに 1 つのテーブルのレイアウトは、同種のデータセットの NoSQL ドキュメントストア結合テーブルレイアウトよりも優れていることがわかりました。 HOGS は自動化することができ、GDAL/OGR システムで GDAL/OGR を活用することで余分な複雑さを導入することはありません。

異種のフィーチャが混在するさまざまなデータセットの 1 つのテーブルは操作が簡単に見えますが、この種のレイアウトは他の GIS パッケージでは機能しません。次のステップは、より大規模なデータセットを含む、より完全なベンチマーク設定を確立することです。 Postgres で jsonb-datatype を使用して、 geosynchronous dataのメタデータのコンテキストで同種のデータセットを保存することはお勧めしません。 1 つのデータベースインスタンスの記憶域要件が別のデータベースインスタンスの記憶域要件を超えない場合、ステートメントは保持されます。従来の RDBMS テクノロジを使用して、大量の地理空間データを効率的に格納およびクエリできます。 MongoDB 2018 のマニュアル。Del Alba によると、PostgresQL の JSONB データ型は操作を高速化します。

Nosql は土地利用と土地被覆データを処理できると思いますか? ナット・エコディンこの本は 11:438 ～ 4426 に出版されました。この記事は、クリエイティブコモンズライセンス (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) に従っている限り、任意の媒体で公開できます。著者によると、競合する利益はありません。公開された地図や所属機関には管轄権の主張が含まれているという事実にもかかわらず、シュプリンガー・ネイチャーは依然として中立です。

Gis の多くの用途

地理情報システム(GIS) は、犯罪現場のマッピング、気候変動の研究、土地管理など、さまざまな目的に使用できます。利用可能な GIS ソフトウェアにはいくつかの種類があり、それぞれが特定のタスクに合わせて調整されています。 ESRI、MapInfo、および TopoGIS は、一般的な GIS ソフトウェアパッケージの例です。