Progettazione di un database per i dati di geolocalizzazione: considerazioni chiave

I dati di geolocalizzazione sono un tipo di dati che include informazioni sulla posizione geografica di un oggetto specifico. Per archiviare e gestire in modo efficace i dati di geolocalizzazione, è importante capire come strutturare un database per questo tipo di dati. Ci sono alcune considerazioni chiave da tenere a mente quando si progetta un database per i dati di geolocalizzazione. La prima considerazione è il livello di granularità a cui verranno archiviati i dati. Ad esempio, i dati verranno archiviati a livello di paese, di stato o di città? Il livello di granularità influirà sulla dimensione complessiva del database e sulla complessità delle query che possono essere eseguite sui dati. La seconda considerazione riguarda il formato in cui verranno archiviati i dati. Esistono diverse opzioni per l'archiviazione dei dati di geolocalizzazione, tra cui coppie latitudine/longitudine, GeoJSON e KML. Ogni opzione ha i suoi vantaggi e svantaggi, quindi è importante scegliere il formato più adatto alle esigenze specifiche dell'applicazione. Infine, è importante considerare la strategia di indicizzazione che verrà utilizzata per i dati. L'indicizzazione è importante per motivi di prestazioni, ma può anche influire sulla struttura complessiva del database. Per i dati di geolocalizzazione, una strategia di indicizzazione comune consiste nell'utilizzare un indice quadtree. Tenendo presenti queste considerazioni, è possibile progettare efficacemente un database per l'archiviazione dei dati di geolocalizzazione.

Diverse aziende tecnologiche tradizionali stanno sperimentando i database NoSQL nelle aree dei servizi basati sulla posizione. Un linguaggio di interrogazione strutturato, come SQL, e un database relazionale, come MySQL, funzionano in modo opposto. Non esistono caratteristiche comuni tra i database NoSQL e molti di essi non richiedono schemi di tabelle fissi o operazioni di join. MongoDB (open source), BigTable (proprietario di Google) e Google Earth (disponibile tramite Google Earth) sono solo alcuni dei database NoSQL in grado di gestire dati spaziali. Anche Cassandra (un database NoSQL sviluppato da Facebook) e CouchDB (un database NoSQL sviluppato da Facebook) sono piattaforme software open source. È possibile utilizzare Amazon SimpleDB, un servizio Web. Il framework NoSQL non è semplicemente un contenitore di data store; ne è una raccolta.

Un gran numero di sviluppatori utilizza le tecnologie NoSQL per affrontare i problemi spaziali, piuttosto che fare affidamento su un database. Utilizzeranno invece un servizio locale o ospitato. Aspettatevi più opzioni per i database, non meno. Questo è un ringraziamento a Paul Ramsey e ai suoi studenti del Geog897g della Penn State per il loro contributo.

Come sono strutturati i database Nosql?

I database SQL (noti anche come database NoSQL) memorizzano i dati in modo diverso rispetto ai database tradizionali a causa della loro natura non tabellare. Un database NoSQL è composto da diversi tipi in base al suo modello di dati. I tipi di documento includono diagrammi, grafici e colonne larghe, nonché tipi di valore-chiave.

A differenza dei database relazionali tradizionali, i database NoSQL memorizzano i dati in un formato unico. I tipi di documento, valore-chiave, colonna larga e grafico sono i più comuni. Il costo dell'archiviazione dei dati è diminuito drasticamente nell'ultimo decennio, consentendo l'emergere di database NoSQL. Gli sviluppatori possono archiviare grandi quantità di dati non strutturati perché possono utilizzare questi sistemi per una varietà di scopi. Database di documenti, database di valori-chiave, archivi a colonne larghe e database a grafo sono tutti esempi di database NoSQL. Quando l'adesione non è richiesta, i tempi di query migliorano. La varietà di casi d'uso per le soluzioni IoT spazia da quelli critici (come i dati finanziari) a quelli più giocosi e assurdi (come l'archiviazione delle letture IoT da una lettiera intelligente per gatti).

In questo tutorial imparerai come scegliere e utilizzare un database NoSQL. Inoltre, esamineremo in profondità alcuni malintesi comuni sui database NoSQL. Secondo DB-Engines, MongoDB è il database non relazionale più popolare del pianeta. L'obiettivo di questo tutorial è insegnarti come interrogare un database MongoDB senza installare nulla sul tuo computer. Un cluster MongoDB è una posizione in cui memorizzi i tuoi database. La capacità di archiviazione di Atlas può essere aumentata dopo che è stata configurata per un cluster. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell o MongoDB Compass sono tutti metodi possibili per creare manualmente un database.

Di conseguenza, i dati di esempio di Atlas verranno importati in questo script. I database NoSQL offrono una serie di vantaggi per gli sviluppatori, tra cui la capacità di modellare e ridimensionare i dati in parallelo, di interrogare i dati rapidamente e di utilizzare query velocissime. Esplora dati è il modo più conveniente per inserire nuovi documenti, modificare documenti esistenti ed eliminare documenti. Puoi analizzare i tuoi dati utilizzando il framework di aggregazione, che è uno degli strumenti più potenti disponibili. Il grafico è uno dei modi più semplici per visualizzare i dati in Atlas e Atlas Data Lake.

Grazie alla flessibilità dei database NoSQL, possono gestire dati non strutturati e semi-strutturati. Ciò consente uno sviluppo più rapido e più iterativo poiché non è necessario ricostruire i dati nel database. I database NoSQL possono anche essere ridimensionati per gestire grandi quantità di dati, poiché sono abilitati per la scalabilità. Infine, la struttura dei dati dei database NoSQL consente loro di gestire i dati in un modo completamente nuovo, unico per loro. I database NoSQL sono ideali per set di dati su larga scala perché possono essere modificati per soddisfare requisiti specifici.

Quale tipo di database Nosql viene utilizzato per tenere traccia delle relazioni tra entità?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende dalle esigenze specifiche dell'applicazione. Tuttavia, alcuni dei database nosql più popolari utilizzati per tenere traccia delle relazioni tra entità includono MongoDB, Couchbase e Cassandra.

Qualsiasi sistema che funziona con database SQL alternativi viene definito NoSQL. A differenza delle tradizionali tabelle riga e colonna utilizzate nei sistemi di gestione di database relazionali, i modelli di dati utilizzati in questa applicazione sono costituiti da strutture diverse. I database NoSQL sono abbastanza diversi l'uno dall'altro. I database di documenti con un'architettura scale-out sono comunemente usati per implementare i database di documenti più diffusi. Piattaforme di e-commerce, piattaforme di trading e sviluppo di app mobili sono solo alcuni esempi di casi d'uso. Esaminiamo dettagliatamente MongoDB e PostgreSQL, confrontandoli l'uno con l'altro. Questi dati possono essere raccolti in pochi secondi utilizzando un database a colonne.

Non sono in grado di scrivere dati in modo coerente a causa del loro metodo di scrittura dei dati. I database a grafo sono ottimizzati per acquisire e cercare connessioni tra elementi di dati come parte delle loro capacità di ricerca e acquisizione. È possibile unire più tabelle in SQL in modo più efficiente utilizzando questi metodi.

Quale tipo di database Nosql è più adatto per l'archiviazione di dati con relazioni complesse?

Un database di documenti è un database privo di schemi, che consente di definire uno schema senza doverlo seguire in anticipo. Possiamo archiviare dati complessi in formati di documenti come XML e JSON utilizzando questo sistema.

Quale tipo di database Nosql utilizza bordi e relazioni nella sua struttura?

Una struttura a grafo diretto viene utilizzata per rappresentare i dati in un database NoSQL Graph Base. Un grafo è formato da nodi e spigoli. Un grafico è una rappresentazione di un insieme di oggetti a cui alcune coppie di oggetti sono collegate da un qualche tipo di collegamento.

Geospaziale Nosql

I dati geospaziali sono dati che includono una componente geografica, come latitudine e longitudine. I database Nosql sono adatti per l'archiviazione e l'interrogazione di dati geospaziali. Molti database nosql hanno il supporto integrato per tipi di dati e operazioni geospaziali .

I dati spaziali (file, database, servizi Web) sono un tipo di dati che memorizza informazioni geografiche e possono essere utilizzati in applicazioni che riconoscono la posizione. I dati di un livello spaziale possono essere utilizzati per rappresentare un livello grafico su una mappa, ma possono anche essere utilizzati per analizzare le caratteristiche e le posizioni geografiche. Era un tipo speciale di sistema di gestione del database che supportava solo oggetti spaziali ed era utilizzato principalmente dagli analisti spaziali. Ci riferiamo ai dati spaziali come punti, linee e aree di informazioni cartografiche perché sono costruiti per memorizzarli e gestirli. In generale, i professionisti della grafica utilizzavano il software di mappatura desktop di ESRI per creare mappe (statiche). Oltre a importare i dati, gli sviluppatori Web potrebbero interrogarli con un livello di applicazione di mappatura Web in grado di rilevare la posizione utilizzando un database spaziale. Quando si accede ai dati spaziali, è più comune per gli sviluppatori creare una mappa, online, in un'app mobile o su un computer desktop.

Quando inizi a utilizzare i dati spaziali solo come un altro oggetto con coordinate, noterai quanto funziona bene con i database NoSQL. L'uso dell'elaborazione basata su cluster consente ai dati spaziali di crescere nel tempo, con risorse di query prontamente disponibili. Queste applicazioni rendono semplice nascondere query spaziali più complesse che vengono comunemente utilizzate dietro le quinte. È comune per i database spaziali calcolare semplicemente un rettangolo attorno a ciascuna delle caratteristiche in un set di dati e utilizzarlo come indice approssimativo per interrogarlo. Usano l'MBR per determinare quanto sono vicine le caratteristiche, in modo che possano ignorare le caratteristiche che sono troppo distanti per essere importanti. È possibile eseguire richieste di documenti utilizzando il software NoSQL basato su N1QL/SQL, come Couchbase. Con l'aiuto degli oggetti geospaziali, le applicazioni a valle possono essere collegate direttamente ad essi.

L'obiettivo di questo blog è dimostrare come il linguaggio di programmazione R, così come il pacchetto di mappatura Leaflet, possa facilmente richiedere dati e ottenere risultati. La vera battaglia si combatte all'esterno con le domande. Le applicazioni GIS e i database spaziali completi sono anche in grado di generare grandi quantità di dati. La specifica include molti tipi e funzioni diversi per le caratteristiche spaziali. Un'altra forma popolare di unione spaziale è la connessione di punti, in particolare il raggruppamento di punti in poligoni. L'aspetto più difficile è la progettazione di un sistema basato sulla geometria computazionale, che comporta la creazione di nuove funzionalità. L'importanza della gestione delle risorse non può essere sopravvalutata perché farlo è difficile.

Qual è la relazione tra Nosql e dati spaziali?

Poiché NoSQL è progettato per gestire carichi di lavoro ad alto volume, fare affidamento su di esso per le applicazioni GIS aggiunge sempre un ulteriore livello di lusso a causa della sua natura di elaborazione distribuita. Quando si utilizzano i cluster, i dati spaziali crescono nel tempo e le risorse di query possono essere facilmente espanse.

I vantaggi dell'utilizzo di un indice geospaziale

È necessario creare un indice spaziale in MongoDB per utilizzare i dati spaziali in MongoDB. Questo indice consente di interrogare una raccolta di forme e punti spaziali in modo più efficiente utilizzandolo come indice di query spaziale. Un indice geospaziale, che utilizza una varietà di criteri come latitudine e longitudine, può essere utilizzato per individuare tutti i luoghi in un documento. Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di un indice di mappatura? Un indice cartografico può accelerare il processo di individuazione degli oggetti nei documenti perché può utilizzare un indice geografico per localizzarli. L'esempio seguente sarebbe un posto dove trovare tutti i ristoranti della tua città. Poiché un indice geospaziale si basa su latitudine e longitudine, è semplice trovare documenti che corrispondono ai tuoi criteri. Allo stesso modo, l'utilizzo di un indice geospaziale può aiutarti a localizzare oggetti che non si trovano necessariamente nella stessa area. Potresti voler cercare tutti i documenti con latitudine e longitudine che si trovano all'interno di un'area geografica specifica. È semplice trovare tutti i documenti richiesti che hanno latitudine e longitudine in base ai tuoi criteri utilizzando un indice geospaziale. Come si crea un indice geospaziale? Per creare un indice geospaziale, devi prima creare una raccolta di dati che contenga i dati che desideri indicizzare. È richiesto un indice spaziale, seguito dalla raccolta. Come passaggio finale, è necessario generare una query che utilizzi l'indice geospaziale per individuare gli oggetti. Quali sono le cose fondamentali da tenere a mente quando si lavora con psy GIS? I seguenti suggerimenti devono essere seguiti quando si lavora con i dati spaziali. Quando si cercano oggetti in un documento, è sempre preferibile utilizzare un indice geospaziale. Quando fai GIS, assicurati che i tuoi documenti siano nel formato corretto. Quando si interrogano gli oggetti, devono essere fornite sempre le coordinate di riferimento. Non è mai una buona idea presumere che un documento contenga informazioni geografiche. Prima di utilizzare l'indice, è sempre consigliabile rivedere il formato dei dati.

Archiviazione dati geospaziali

L' archiviazione dei dati geospaziali si riferisce al processo di archiviazione dei dati digitali associati a una posizione fisica. Questo tipo di dati può essere utilizzato per creare mappe e altre visualizzazioni che aiutano le persone a comprendere il mondo che le circonda. Esistono diversi modi per archiviare i dati geospaziali, incluso l'utilizzo di database, file e servizi Web.

I dati geospaziali open source, come Internet of Things (IoT), Voluntary Geographic Information (VGI) e Open Geospatial Data, stanno diventando sempre più popolari. Il processo di importazione del database PostgreSQL/PostGIS è semplificato con HOGS, un'utilità della riga di comando. È stato sviluppato con l'obiettivo di dimostrare le prestazioni di un layout di archiviazione tradizionale e di un archivio di documenti NoSQL. Sebbene la promessa di velocità di NoSQL possa sembrare allettante, ci sono anche degli svantaggi. Di conseguenza, per capire se possiamo davvero abbandonare i principi dei sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS), dobbiamo prima considerare questo. HOGS è un'utilità a riga di comando open source che utilizza la libreria GDAL/OGR open source per automatizzare l'importazione di dati geospaziali eterogenei in database a/postGIS. Gli archivi di documenti, i database a grafo, i database orientati agli oggetti e gli archivi di valori-chiave sono tutti esempi di archivi di dati NoSQL.

Gli archivi di documenti memorizzano i dati come documenti anziché tabelle in un database relazionale perché non dispongono di uno schema esplicito. A causa della loro facilità d'uso, vengono spesso utilizzati insieme a set di dati open source. Lo standard GeoJSON, utilizzato sia da MongoDB che da CouchDB, viene utilizzato per fornire funzionalità spaziali. Amrian et al. studia i modelli orientati ai documenti il ​​19% più velocemente dei modelli relazionali per i dati spaziali di grandi poligoni. Amirian e colleghi hanno testato tre diverse strategie di archiviazione per i " big data geospaziali " utilizzando Microsoft SQL Server 2012, con il contributo degli utenti. Il layout del documento XML (archivio documenti NoSQL) ha fornito le migliori prestazioni e scalabilità durante la configurazione.

Molti dei risultati della loro ricerca mostrano che i modelli basati su documenti dovrebbero essere considerati in un'ampia gamma di scenari di flusso di lavoro. L'utilizzo di MongoDB per interrogare punti e dati composti produce prestazioni tre volte superiori rispetto a PostGIS a una velocità sei volte superiore. Nonostante ciò, PostgIS supera MongoDB di oltre 3 volte nelle query di raggio quando il raggio della query aumenta. Nonostante ciò, gli autori riconoscono che i database NoSQL mancano di alcune funzionalità simili agli RDBMS, ma affermano che ciò cambierà in futuro. Python è stato scelto come linguaggio per implementare il sistema HOGS grazie alla sua disponibilità multipiattaforma e all'integrazione con librerie open source come GDAL/OGR e GEOS, nonché alla sua integrazione multipiattaforma. Il database viene archiviato in due modi diversi: funzionalità e archiviazione del set di dati. Una tabella delle caratteristiche ha righe per ogni attributo, una colonna della geometria e una colonna dell'ID della caratteristica; ogni riga contiene una caratteristica con un set di dati.

Una colonna contiene l'id. Entrambe le colonne Geometria e ID sono colonne separate che, oltre alla tabella, sono organizzate in colonne. La distinzione principale è che tutti gli attributi sono archiviati in una singola colonna di tipo jsonb. HOGS può essere utilizzato per supportare il controllo delle versioni dei set di dati utilizzando numeri di versione incrementali e timestamp associati. HOGS utilizza sia un NoSQL che un tradizionale layout di archiviazione basato su tabelle. Durante la fase di importazione, i file di ogni set di dati vengono letti e analizzati prima di essere scritti in un database tramite un'istruzione COPY. Poiché ogni file in un'importazione è un file a sé stante, questa fase può essere eseguita contemporaneamente ad altri file. La velocità di importazione, la velocità delle query e le dimensioni del database sono state tutte misurate per ogni layout di archiviazione dei dati.

L'autorità norvegese per la mappatura, nota come N50, ha fornito un set di dati aperto per ciascun benchmark. Un set di dati in scala 1:50.000 della terraferma norvegese contiene otto sotto-set di dati (raccolte di caratteristiche) con più livelli topologici. Dopo aver estratto i dati nel set di dati completo, ci sono 3415 file con una dimensione totale di 7,9 GB. Il metodo di importazione basato su tabella è il 44% più veloce del metodo di importazione jsonb. L'importazione del layout tabella richiede circa un'ora e 19 minuti, mentre il layout jstrelb richiede circa tre ore. Abbiamo ottenuto 840 geometrie di query dai log delle query di questo sistema utilizzando la velocità di importazione del layout di tabella. Questi poligoni coprono la terraferma norvegese in un raggio da 1 a 100 metri.

Tutte le metriche mostrano che il layout basato su tabella offre prestazioni migliori rispetto al layout NoSQL in stile jsonb. A causa del modo in cui gli attributi vengono archiviati e del numero di tabelle utilizzate, questo potrebbe essere un problema. PostgreSQL/PostGIS è utilizzato da entrambi i database ed entrambi i database utilizzano i tipi di geometria PostGIS. La differenza principale tra query di dati e file jsonb è la dimensione della tabella; la tabella comune nei file jsonb è più grande della tabella comune nelle query di dati. Molti set di dati possono essere suddivisi in set di dati separati in base ai tipi di funzionalità che includono. Rispetto a un layout di tabella combinata dell'archivio di documenti NoSQL, abbiamo scoperto che un layout tradizionale a una tabella per set di dati supera le prestazioni di un layout di tabella combinata dell'archivio di documenti NoSQL per set di dati omogenei. HOGS può essere automatizzato e non introduce alcuna complessità aggiuntiva sfruttando GDAL/OGR in un sistema GDAL/OGR.

Una singola tabella di vari set di dati con un mix eterogeneo di funzionalità sembra più facile da utilizzare, ma questo tipo di layout non funziona con altri pacchetti GIS. Il passaggio successivo consiste nello stabilire una configurazione di benchmark più approfondita, che includa un set di dati più ampio. Non è consigliabile utilizzare il tipo di dati jsonb in Postgres per archiviare set di dati omogenei nel contesto dei metadati per i dati geosincroni . Se i requisiti di spazio di archiviazione per una singola istanza di database non superano quelli di un'altra istanza di database, l'istruzione viene mantenuta. Le tradizionali tecnologie RDBMS possono essere utilizzate per archiviare e interrogare in modo efficiente grandi quantità di dati geospaziali. Il manuale per MongoDB 2018. Il tipo di dati JSONB in ​​PostgresQL rende le operazioni più veloci, secondo Del Alba.

Pensi che Nosql possa gestire i dati sull'uso del suolo e sulla copertura del suolo? Nat Ecodin. Questo libro è stato pubblicato tra le 11:438 e le 4426. È possibile pubblicare questo articolo purché si segua la licenza Creative Commons (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) su qualsiasi supporto si desideri. Secondo l'autore, non ci sono interessi concorrenti. Nonostante il fatto che le mappe pubblicate e le affiliazioni istituzionali contengano rivendicazioni giurisdizionali, Springer Nature è ancora neutrale.

I molti usi di Gis

I sistemi informativi geografici (GIS) possono essere utilizzati per una varietà di scopi, tra cui la mappatura della scena del crimine, la ricerca sui cambiamenti climatici e la gestione del territorio. Sono disponibili diversi tipi di software GIS, ognuno dei quali è più adatto a un'attività specifica. ESRI, MapInfo e TopoGIS sono esempi di popolari pacchetti software GIS.