지리적 위치 데이터를 위한 데이터베이스 설계: 주요 고려 사항

지리적 위치 데이터 는 특정 개체의 지리적 위치에 대한 정보를 포함하는 데이터 유형입니다. 지리적 위치 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하려면 이러한 유형의 데이터에 대해 데이터베이스를 구성하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 지리적 위치 데이터용 데이터베이스를 설계할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 고려 사항이 있습니다. 첫 번째 고려 사항은 데이터가 저장되는 세분화 수준입니다. 예를 들어 데이터가 국가 수준, 주 수준 또는 도시 수준에 저장됩니까? 세분성 수준은 데이터베이스의 전체 크기와 데이터에 대해 실행할 수 있는 쿼리의 복잡성에 영향을 미칩니다. 두 번째 고려 사항은 데이터가 저장되는 형식입니다. 위도/경도 쌍, GeoJSON 및 KML을 포함하여 지리적 위치 데이터를 저장하기 위한 몇 가지 다른 옵션이 있습니다. 각 옵션에는 고유한 장점과 단점이 있으므로 응용 프로그램의 특정 요구 사항에 가장 적합한 형식을 선택하는 것이 중요합니다. 마지막으로 데이터에 사용할 인덱싱 전략을 고려하는 것이 중요합니다. 인덱싱은 성능상의 이유로 중요하지만 데이터베이스의 전체 구조에도 영향을 줄 수 있습니다. 지리적 위치 데이터의 경우 일반적인 인덱싱 전략은 쿼드트리 인덱스를 사용하는 것입니다. 이러한 고려 사항을 염두에 두고 지리 위치 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스를 효과적으로 설계할 수 있습니다.

많은 주류 기술 회사가 위치 기반 서비스 분야에서 NoSQL 데이터베이스를 실험하고 있습니다. SQL과 같은 구조화된 쿼리 언어와 MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 반대 방식으로 작동합니다. NoSQL 데이터베이스에는 공통된 특성이 없으며 대부분은 고정 테이블 스키마나 조인 작업이 필요하지 않습니다. MongoDB(오픈 소스), BigTable(Google 독점) 및 Google Earth(Google Earth를 통해 사용 가능)는 공간 데이터를 처리할 수 있는 NoSQL 데이터베이스 중 일부에 불과합니다. Cassandra(Facebook에서 개발한 NoSQL 데이터베이스) 및 CouchDB(Facebook에서 개발한 NoSQL 데이터베이스)도 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼입니다. 웹 서비스인 Amazon SimpleDB를 사용할 수 있습니다. NoSQL 프레임워크는 단순히 데이터 저장소의 컨테이너가 아닙니다. 그것들의 모음입니다.

많은 개발자가 NoSQL 기술을 사용하여 데이터베이스에 의존하지 않고 공간 문제를 해결합니다. 대신 로컬 또는 호스팅 서비스를 사용합니다. 더 적은 데이터베이스가 아니라 더 많은 데이터베이스 옵션을 기대하십시오. Penn State의 Geog897g에 있는 Paul Ramsey와 그의 학생들의 의견에 감사드립니다.

Nosql 데이터베이스는 어떻게 구성되어 있습니까?

SQL 데이터베이스(NoSQL 데이터베이스라고도 함)는 비표 형식 특성으로 인해 기존 데이터베이스 와 다르게 데이터를 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델을 기반으로 여러 유형으로 구성됩니다. 문서 유형에는 키-값 유형뿐만 아니라 차트, 그래프, 넓은 열이 포함됩니다.

기존의 관계형 데이터베이스 와 달리 NoSQL 데이터베이스는 고유한 형식으로 데이터를 저장합니다. 문서, 키-값, 넓은 열 및 그래프 유형이 가장 일반적입니다. 데이터 저장 비용은 지난 10년 동안 크게 감소하여 NoSQL 데이터베이스가 등장했습니다. 개발자는 이러한 시스템을 다양한 목적으로 사용할 수 있기 때문에 많은 양의 비정형 데이터를 저장할 수 있습니다. 문서 데이터베이스, 키-값 데이터베이스, 와이드 컬럼 저장소 및 그래프 데이터베이스는 모두 NoSQL 데이터베이스의 예입니다. 조인이 필요하지 않으면 쿼리 시간이 향상됩니다. IoT 솔루션의 다양한 사용 사례는 중요한 것(예: 금융 데이터)에서 보다 재미있고 터무니없는 것(예: 스마트 고양이 화장실에서 IoT 판독값 저장)에 이르기까지 다양합니다.

이 자습서에서는 NoSQL 데이터베이스를 선택하고 사용하는 방법을 배웁니다. 또한 NoSQL 데이터베이스에 대한 몇 가지 일반적인 오해를 자세히 살펴보겠습니다. DB-Engines에 따르면 MongoDB는 지구상에서 가장 인기 있는 비관계형 데이터베이스입니다. 이 자습서의 목표는 컴퓨터에 아무것도 설치하지 않고 MongoDB 데이터베이스를 쿼리하는 방법을 가르치는 것입니다. MongoDB 클러스터는 데이터베이스를 저장하는 위치입니다. Atlas의 스토리지 용량은 클러스터용으로 구성되면 늘릴 수 있습니다. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell 또는 MongoDB Compass는 모두 수동으로 데이터베이스를 생성할 수 있는 방법입니다.

결과적으로 Atlas의 샘플 데이터를 이 스크립트로 가져옵니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터를 병렬로 모델링 및 확장하고, 데이터를 빠르게 쿼리하고, 초고속 쿼리를 사용하는 기능을 포함하여 개발자에게 다양한 이점을 제공합니다. 데이터 탐색기는 새 문서를 삽입하고 기존 문서를 편집하고 문서를 삭제하는 가장 편리한 방법입니다. 사용 가능한 가장 강력한 도구 중 하나인 집계 프레임워크를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 차트는 Atlas 및 Atlas Data Lake에서 데이터를 시각화하는 가장 간단한 방법 중 하나입니다.

NoSQL 데이터베이스의 유연성으로 인해 비정형 및 반정형 데이터를 처리할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 데이터베이스에 다시 작성할 필요가 없기 때문에 더 빠르고 반복적인 개발이 가능합니다. NoSQL 데이터베이스는 확장성을 지원하므로 많은 양의 데이터를 처리하도록 확장할 수도 있습니다. 마지막으로, NoSQL 데이터베이스의 데이터 구조를 통해 완전히 새로운 고유한 방식으로 데이터를 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 고유한 요구 사항을 충족하도록 수정할 수 있기 때문에 대규모 데이터 세트에 이상적입니다.

엔티티 관계를 추적하는 데 사용되는 Nosql 데이터베이스 유형은 무엇입니까?

응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 엔터티 관계를 추적하는 데 사용되는 가장 인기 있는 nosql 데이터베이스 에는 MongoDB, Couchbase 및 Cassandra가 있습니다.

대체 SQL 데이터베이스와 함께 작동하는 모든 시스템을 NoSQL이라고 합니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서 사용되는 기존의 행 및 열 테이블과 달리 이 애플리케이션에서 사용되는 데이터 모델은 서로 다른 구조로 구성됩니다. NoSQL 데이터베이스는 서로 상당히 다릅니다. 스케일 아웃 아키텍처가 있는 문서 데이터베이스는 일반적으로 가장 널리 채택된 문서 데이터베이스를 구현하는 데 사용됩니다. 전자상거래 플랫폼, 거래 플랫폼 및 모바일 앱 개발은 사용 사례의 몇 가지 예에 불과합니다. MongoDB와 PostgreSQL을 자세히 살펴보고 서로 비교합니다. 이 데이터는 컬럼형 데이터베이스를 사용하여 몇 초 만에 수집할 수 있습니다.

데이터를 쓰는 방식 때문에 일관성 있게 데이터를 쓸 수 없습니다. 그래프 데이터베이스는 검색 및 캡처 기능의 일부로 데이터 요소 간의 연결을 캡처하고 검색하도록 최적화되어 있습니다. 이러한 방법을 사용하여 SQL에서 여러 테이블을 보다 효율적으로 조인할 수 있습니다.

복잡한 관계가 있는 데이터를 저장하는 데 가장 적합한 Nosql 데이터베이스 유형은 무엇입니까?

문서 데이터베이스는 스키마가 없는 데이터베이스이므로 미리 따를 필요 없이 스키마를 정의할 수 있습니다. 이 시스템을 사용하여 복잡한 데이터를 XML 및 JSON과 같은 문서 형식으로 저장할 수 있습니다.

어떤 유형의 Nosql 데이터베이스가 구조에서 에지와 관계를 사용합니까?

방향성 그래프 구조는 Graph Base NoSQL 데이터베이스의 데이터를 나타내는 데 사용됩니다. 그래프는 노드와 에지로 구성됩니다. 그래프는 일부 개체 쌍이 특정 유형의 링크로 연결된 개체 집합을 표현한 것입니다.

Nosql 지리 공간

지리 공간 데이터는 위도 및 경도와 같은 지리적 구성 요소를 포함하는 데이터입니다. Nosql 데이터베이스는 지리 공간 데이터를 저장하고 쿼리하는 데 매우 적합합니다. 많은 nosql 데이터베이스에는 지리 공간 데이터 유형 및 작업에 대한 지원 기능이 내장되어 있습니다.

공간 데이터(파일, 데이터베이스, 웹 서비스)는 지리 정보를 저장하고 위치 인식 응용 프로그램에서 사용할 수 있는 데이터 유형입니다. 공간 레이어의 데이터는 맵에서 그래픽 레이어를 나타내는 데 사용할 수 있지만 지리적 특성과 위치를 분석하는 데에도 사용할 수 있습니다. 공간 객체만 지원하는 특수한 유형의 데이터베이스 관리 시스템으로 주로 공간 분석가들이 사용했습니다. 공간 데이터는 지도 제작 정보의 점, 선 및 영역으로 참조합니다. 공간 데이터는 이를 저장하고 처리하도록 만들어졌기 때문입니다. 일반적으로 그래픽 전문가는 ESRI의 데스크톱 매핑 소프트웨어를 사용하여 (정적) 지도를 만들었습니다. 데이터 가져오기 외에도 웹 개발자는 공간 데이터베이스를 활용하여 위치 인식 웹 매핑 응용 프로그램 계층으로 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 공간 데이터에 액세스할 때 온라인, 모바일 앱 또는 데스크톱 컴퓨터에서 개발자가 맵을 만드는 것이 가장 일반적입니다.

공간 데이터를 좌표가 있는 또 다른 개체로 사용하기 시작하면 NoSQL 데이터베이스와 얼마나 잘 작동하는지 알 수 있습니다. 클러스터 기반 컴퓨팅을 사용하면 공간 데이터가 시간이 지남에 따라 증가하고 쿼리 리소스를 쉽게 사용할 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램을 사용하면 배후에서 일반적으로 사용되는 보다 복잡한 공간 쿼리를 간단하게 숨길 수 있습니다. 공간 데이터베이스 는 데이터 세트의 각 피처 주위에 사각형을 단순히 계산하고 이를 대략적인 인덱스로 사용하여 쿼리하는 것이 일반적입니다. MBR을 사용하여 기능이 얼마나 가까운지 확인하므로 중요하기에는 너무 멀리 떨어져 있는 기능을 무시할 수 있습니다. Couchbase와 같은 N1QL/SQL 기반 NoSQL 소프트웨어를 사용하여 문서 요청을 수행할 수 있습니다. 지리 공간 객체의 도움으로 다운스트림 애플리케이션을 직접 연결할 수 있습니다.

이 블로그의 목표는 R 프로그래밍 언어와 Leaflet 매핑 패키지가 어떻게 쉽게 데이터를 요청하고 결과를 도출할 수 있는지 보여 주는 것입니다. 실제 전투는 쿼리와 함께 외부에서 진행됩니다. 본격적인 GIS 애플리케이션과 공간 데이터베이스도 대량의 데이터를 생성할 수 있습니다. 사양에는 공간 기능에 대한 다양한 유형과 기능이 포함됩니다. 널리 사용되는 또 다른 공간 조인 형식은 포인트 연결, 특히 포인트를 폴리곤으로 그룹화하는 것입니다. 가장 어려운 측면은 계산 기하학을 기반으로 시스템을 설계하는 것으로 새로운 기능을 생성해야 합니다. 자원 관리의 중요성은 그렇게 하기가 어렵기 때문에 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

Nosql과 공간 데이터의 관계는 무엇입니까?

NoSQL은 대용량 워크로드를 처리하도록 구축되었기 때문에 GIS 애플리케이션에 NoSQL을 사용하면 분산 컴퓨팅 특성으로 인해 항상 고급스러움이 추가됩니다. 클러스터를 사용하면 시간이 지남에 따라 공간 데이터가 커지고 쿼리 리소스를 쉽게 확장할 수 있습니다.

지리 공간 인덱스 사용의 이점

MongoDB에서 공간 데이터를 사용하기 위해서는 MongoDB에 Aspatial 인덱스를 생성해야 합니다. 이 인덱스를 사용하면 공간 쿼리 인덱스로 활용하여 공간 셰이프 및 점 모음을 보다 효율적으로 쿼리할 수 있습니다. 위도 및 경도와 같은 다양한 기준을 사용하는 지리 공간 색인을 사용하여 문서의 모든 위치를 찾을 수 있습니다. 매핑 인덱스를 사용하면 어떤 이점이 있습니까? 지도 색인은 지리적 색인을 사용하여 개체를 찾을 수 있으므로 문서에서 개체를 찾는 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다. 다음 예는 귀하의 도시에 있는 모든 레스토랑을 찾을 수 있는 장소입니다. 지리 공간 인덱스는 위도와 경도를 기반으로 하므로 기준에 해당하는 문서를 쉽게 찾을 수 있습니다. 마찬가지로 지리 공간 색인을 사용하면 같은 영역에 있지 않아도 되는 개체를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 특정 지리적 영역 내에 있는 위도와 경도가 있는 모든 문서를 조회할 수 있습니다. 지리 공간 색인을 사용하여 기준에 따라 위도와 경도가 있는 필요한 모든 문서를 찾는 것은 간단합니다. 지리공간 인덱스는 어떻게 만듭니까? 지리공간 색인을 만들려면 먼저 색인을 생성하려는 데이터가 포함된 데이터 컬렉션을 만들어야 합니다. 컬렉션 뒤에 오는 공간 인덱스가 필요합니다. 마지막 단계로 지리 공간 인덱스를 사용하여 개체를 찾는 쿼리를 생성해야 합니다. psy GIS로 작업할 때 염두에 두어야 할 핵심 사항은 무엇입니까? 공간 데이터로 작업할 때 다음 지침을 따라야 합니다. 문서에서 개체를 검색할 때는 항상 지리공간 인덱스를 사용하는 것이 좋습니다. GIS를 수행할 때 문서가 올바른 형식인지 확인하십시오. 개체를 쿼리할 때 항상 참조 좌표를 제공해야 합니다. 문서에 지리적 정보가 포함되어 있다고 가정하는 것은 결코 좋은 생각이 아닙니다. 인덱스를 사용하기 전에 항상 데이터 형식을 검토하는 것이 좋습니다.

지리 공간 데이터 스토리지

지리 공간 데이터 스토리지 는 물리적 위치와 관련된 디지털 데이터를 저장하는 프로세스를 말합니다. 이러한 유형의 데이터는 사람들이 주변 세계를 이해하는 데 도움이 되는 지도 및 기타 시각화를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 데이터베이스, 파일 및 웹 서비스 사용을 포함하여 지리 공간 데이터를 저장하는 다양한 방법이 있습니다.

IoT(Internet of Things), VGI(Voluntary Geographic Information) 및 Open Geospatial Data와 같은 오픈 소스 지리 공간 데이터가 모두 인기를 얻고 있습니다. PostgreSQL/PostGIS 데이터베이스 가져오기 프로세스는 명령줄 유틸리티인 HOGS로 간소화됩니다. 기존 스토리지 레이아웃과 NoSQL 문서 저장소의 성능을 입증하는 것을 목표로 개발되었습니다. 속도에 대한 NoSQL의 약속이 매력적으로 보일 수 있지만 단점도 있습니다. 결과적으로 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 원칙을 진정으로 버릴 수 있는지 이해하기 위해서는 먼저 이것을 고려해야 합니다. HOGS는 오픈 소스 GDAL/OGR 라이브러리를 사용하여 이기종 지리 공간 데이터를 a/postGIS 데이터베이스로 가져오는 작업을 자동화하는 오픈 소스 명령줄 유틸리티입니다. 문서 저장소, 그래프 데이터베이스, 개체 지향 데이터베이스 및 키-값 저장소는 모두 NoSQL 데이터 저장소의 예입니다.

문서 저장소는 명시적 스키마가 없기 때문에 관계형 데이터베이스의 테이블이 아닌 문서로 데이터를 저장합니다. 사용하기 쉽기 때문에 오픈 소스 데이터 세트와 함께 자주 사용됩니다. MongoDB와 CouchDB 모두에서 사용되는 GeoJSON 표준은 공간 기능을 제공하는 데 사용됩니다. Amirianet al. 대규모 폴리곤 공간 데이터에 대해 관계형 모델보다 문서 지향 모델을 19% 더 빠르게 연구합니다. Amirian과 동료들은 Microsoft SQL Server 2012를 사용하여 사용자의 입력을 받아 " 지형 공간 빅 데이터 "에 대한 세 가지 스토리지 전략을 테스트했습니다. XML 문서(NoSQL 문서 저장소) 레이아웃은 설정 중에 최고의 성능과 확장성을 제공했습니다.

연구 결과 중 일부는 광범위한 워크플로우 시나리오에서 문서 기반 모델을 고려해야 한다는 것을 보여줍니다. MongoDB를 사용하여 포인트 및 복합 데이터를 쿼리하면 PostGIS보다 6배 빠른 속도로 3배의 성능을 얻을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 PostgIS는 쿼리 반경이 증가하면 반경 쿼리에서 MongoDB를 3배 이상 능가합니다. 그럼에도 불구하고 작성자는 NoSQL 데이터베이스에 RDBMS와 유사한 일부 기능이 부족하다는 점을 인정하지만 향후 변경될 것이라고 말합니다. Python은 다중 플랫폼 가용성 및 GDAL/OGR 및 GEOS와 같은 오픈 소스 라이브러리와의 통합 및 다중 플랫폼 통합으로 인해 HOGS 시스템을 구현하는 언어로 선택되었습니다. 데이터베이스는 기능 및 데이터 세트 저장이라는 두 가지 방법으로 저장됩니다. 기능 테이블에는 각 속성에 대한 행, 지오메트리 열 및 기능 ID 열이 있습니다. 각 행에는 데이터 세트와 함께 기능이 있습니다.

열에는 ID가 포함됩니다. Geometry 및 ID 열은 모두 별도의 열이며 테이블 외에 열로 구성됩니다. 주요 차이점은 모든 속성이 jsonb 유형의 단일 열에 저장된다는 것입니다. HOGS는 증분 버전 번호 및 관련 타임스탬프를 사용하여 데이터 세트 버전 관리를 지원하는 데 사용할 수 있습니다. HOGS는 NoSQL과 전통적인 테이블 기반 스토리지 레이아웃을 모두 사용합니다. 가져오기 단계에서 COPY 문을 사용하여 데이터베이스에 쓰기 전에 각 데이터 세트의 파일을 읽고 구문 분석합니다. 가져오기의 각 파일은 자체 파일이므로 이 단계는 다른 파일과 동시에 실행할 수 있습니다. 각 데이터 저장소 레이아웃에 대해 가져오기 속도, 쿼리 속도 및 데이터베이스 크기를 모두 측정했습니다.

N50으로 알려진 노르웨이 매핑 기관은 각 벤치마크에 대한 개방형 데이터 세트를 제공했습니다. 노르웨이 본토의 1:50,000 축척 데이터 세트에는 여러 토폴로지 레이어가 있는 8개의 하위 데이터 세트(피처 모음)가 포함되어 있습니다. 전체 데이터 세트에서 데이터를 추출한 후 총 크기가 7.9GB인 3415개의 파일이 있습니다. 테이블 기반 가져오기 방법은 jsonb 가져오기 방법보다 44% 더 빠릅니다. 테이블 레이아웃은 가져오는 데 약 1시간 19분이 걸리는 반면 jstrelb 레이아웃은 약 3시간이 걸립니다. 테이블 레이아웃 가져오기 속도를 사용하여 이 시스템의 쿼리 로그에서 840개의 쿼리 기하학을 얻었습니다. 이 다각형은 노르웨이 본토를 1~100미터 범위로 덮습니다.

모든 메트릭은 테이블 기반 레이아웃이 jsonb 스타일 NoSQL 레이아웃보다 성능이 더 우수함을 보여줍니다. 속성이 저장되는 방식과 사용되는 테이블 수 때문에 문제가 될 수 있습니다. PostgreSQL/PostGIS는 두 데이터베이스 모두에서 사용되며 두 데이터베이스 모두 PostGIS 지오메트리 유형을 사용합니다. 데이터 쿼리와 jsonb 파일의 주요 차이점은 테이블 크기입니다. jsonb 파일의 공통 테이블은 데이터 쿼리의 공통 테이블보다 큽니다. 많은 데이터 세트는 포함된 기능 유형에 따라 별도의 데이터 세트로 나눌 수 있습니다. NoSQL 문서 저장소 결합 테이블 레이아웃과 비교할 때 기존의 데이터 세트당 테이블 1개 레이아웃이 동종 데이터 세트에 대한 NoSQL 문서 저장소 결합 테이블 레이아웃보다 성능이 우수하다는 사실을 발견했습니다. HOGS는 자동화될 수 있으며 GDAL/OGR 시스템에서 GDAL/OGR을 활용하여 추가적인 복잡성을 도입하지 않습니다.

다양한 기능이 혼합된 다양한 데이터 세트의 단일 테이블은 작업하기 쉬워 보이지만 이러한 종류의 레이아웃은 다른 GIS 패키지에서 작동하지 않습니다. 다음 단계는 더 큰 데이터 집합을 포함하는 보다 철저한 벤치마크 설정을 설정하는 것입니다. Postgres에서 jsonb-datatype을 사용하여 지리 동기 데이터 용 메타데이터 컨텍스트에서 동종 데이터세트를 저장하는 것은 권장되지 않습니다. 단일 데이터베이스 인스턴스에 대한 스토리지 공간 요구 사항이 다른 데이터베이스 인스턴스의 요구 사항을 초과하지 않으면 명령문이 그대로 유지됩니다. 기존 RDBMS 기술을 사용하여 대량의 지리 공간 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있습니다. MongoDB 2018 매뉴얼. Del Alba에 따르면 PostgresQL의 JSONB 데이터 유형은 작업을 더 빠르게 만듭니다.

Nosql이 토지 사용 및 토지 피복 데이터를 처리할 수 있다고 생각하십니까? 냇 에코딘. 이 책은 11:438~4426에 출판되었습니다. 원하는 매체에서 Creative Commons 라이선스(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)를 따르는 한 이 기사를 게시할 수 있습니다. 저자에 따르면 경쟁하는 이해 관계는 없습니다. 출판된 지도와 제휴 기관에 관할권 주장이 포함되어 있음에도 불구하고 Springer Nature는 여전히 중립적입니다.

Gis의 다양한 용도

지리 정보 시스템 (GIS)은 범죄 현장 매핑, 기후 변화 연구, 토지 관리 등 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. 여러 유형의 GIS 소프트웨어를 사용할 수 있으며 각 유형은 특정 작업에 더 적합합니다. ESRI, MapInfo 및 TopoGIS는 널리 사용되는 GIS 소프트웨어 패키지의 예입니다.