Projetando um banco de dados para dados de geolocalização: principais considerações

Os dados de geolocalização são um tipo de dado que inclui informações sobre a localização geográfica de um objeto específico. Para armazenar e gerenciar dados de geolocalização de maneira eficaz, é importante entender como estruturar um banco de dados para esse tipo de dados. Há algumas considerações importantes a serem lembradas ao projetar um banco de dados para dados de geolocalização. A primeira consideração é o nível de granularidade em que os dados serão armazenados. Por exemplo, os dados serão armazenados no nível do país, no nível do estado ou no nível da cidade? O nível de granularidade afetará o tamanho geral do banco de dados e a complexidade das consultas que podem ser executadas nos dados. A segunda consideração é o formato no qual os dados serão armazenados. Existem algumas opções diferentes para armazenar dados de geolocalização, incluindo pares de latitude/longitude, GeoJSON e KML. Cada opção tem suas próprias vantagens e desvantagens, por isso é importante escolher o formato que melhor se adapta às necessidades específicas da aplicação. Por fim, é importante considerar a estratégia de indexação que será utilizada para os dados. A indexação é importante por motivos de desempenho, mas também pode afetar a estrutura geral do banco de dados. Para dados de geolocalização, uma estratégia de indexação comum é usar um índice quadtree. Ao manter essas considerações em mente, é possível projetar efetivamente um banco de dados para armazenar dados de geolocalização.

Várias empresas de tecnologia tradicionais estão experimentando bancos de dados NoSQL nas áreas de serviços baseados em localização. Uma linguagem de consulta estruturada, como SQL, e um banco de dados relacional, como MySQL, funcionam de maneiras opostas. Não há características comuns entre os bancos de dados NoSQL e muitos deles não requerem esquemas de tabela fixos ou operações de junção. MongoDB (código aberto), BigTable (proprietário do Google) e Google Earth (disponível por meio do Google Earth) são apenas alguns dos bancos de dados NoSQL que podem lidar com dados espaciais. Cassandra (um banco de dados NoSQL desenvolvido pelo Facebook) e CouchDB (um banco de dados NoSQL desenvolvido pelo Facebook) também são plataformas de software de código aberto. Amazon SimpleDB, um serviço da web, pode ser usado. A estrutura NoSQL não é simplesmente um contêiner de armazenamentos de dados; é uma coleção deles.

Um grande número de desenvolvedores usa tecnologias NoSQL para resolver problemas espaciais, em vez de depender de um banco de dados. Em vez disso, eles usarão um serviço local ou hospedado. Espere mais opções para bancos de dados, não menos. Este é um agradecimento a Paul Ramsey e seus alunos do Geog897g da Penn State por suas contribuições.

Como os bancos de dados Nosql são estruturados?

Os bancos de dados SQL (também conhecidos como bancos de dados NoSQL) armazenam dados de maneira diferente dos bancos de dados tradicionais devido à sua natureza não tabular. Um banco de dados NoSQL é composto de vários tipos com base em seu modelo de dados. Os tipos de documento incluem tabelas, gráficos e colunas largas, bem como tipos de valor-chave.

Ao contrário dos bancos de dados relacionais tradicionais , os bancos de dados NoSQL armazenam dados em um formato exclusivo para eles. Os tipos de documento, valor-chave, coluna larga e gráfico são os mais comuns. O custo de armazenamento de dados caiu drasticamente na última década, permitindo o surgimento de bancos de dados NoSQL. Os desenvolvedores podem armazenar grandes quantidades de dados não estruturados porque podem usar esses sistemas para diversos fins. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de valores-chave, armazenamentos de colunas largas e bancos de dados de gráficos são exemplos de bancos de dados NoSQL. Quando a associação não é necessária, os tempos de consulta melhoram. A variedade de casos de uso para soluções de IoT varia de crítico (como dados financeiros) a mais lúdico e absurdo (como armazenar leituras de IoT de uma caixa de areia inteligente para gatos).

Neste tutorial, você aprenderá como escolher e usar um banco de dados NoSQL. Além disso, veremos alguns equívocos comuns sobre bancos de dados NoSQL em profundidade. De acordo com a DB-Engines, o MongoDB é o banco de dados não relacional mais popular do planeta. O objetivo deste tutorial é ensinar como consultar um banco de dados MongoDB sem instalar nada em seu computador. Um cluster MongoDB é um local onde você armazena seus bancos de dados. A capacidade de armazenamento do Atlas pode ser aumentada depois de configurada para um cluster. O Atlas Data Explorer, o MongoDB Shell ou o MongoDB Compass são métodos possíveis para criar um banco de dados manualmente.

Como resultado, os dados de amostra do Atlas serão importados para este script. Os bancos de dados NoSQL têm várias vantagens para os desenvolvedores, incluindo a capacidade de modelar e dimensionar dados em paralelo, consultar dados rapidamente e usar consultas ultrarrápidas. O Data Explorer é a maneira mais conveniente de inserir novos documentos, editar documentos existentes e excluir documentos. Você pode analisar seus dados usando a estrutura de agregação, que é uma das ferramentas mais poderosas disponíveis. O gráfico é uma das maneiras mais simples de visualizar dados no Atlas e no Atlas Data Lake.

Devido à flexibilidade dos bancos de dados NoSQL, eles podem lidar com dados não estruturados e semiestruturados. Isso permite um desenvolvimento mais rápido e iterativo porque os dados não precisam ser reconstruídos no banco de dados. Os bancos de dados NoSQL também podem ser dimensionados para lidar com grandes quantidades de dados, pois são habilitados para escalabilidade. Por fim, a estrutura de dados dos bancos de dados NoSQL permite que eles manipulem os dados de uma maneira completamente nova, exclusiva deles. Os bancos de dados NoSQL são ideais para conjuntos de dados em larga escala porque podem ser modificados para atender a requisitos exclusivos.

Que tipo de banco de dados Nosql é usado para rastrear relacionamentos de entidades?

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende das necessidades específicas do aplicativo. No entanto, alguns dos bancos de dados nosql mais populares usados ​​para rastrear relacionamentos entre entidades incluem MongoDB, Couchbase e Cassandra.

Qualquer sistema que funcione com bancos de dados SQL alternativos é chamado de NoSQL. Em contraste com as tradicionais tabelas de linha e coluna usadas em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional, os modelos de dados usados ​​neste aplicativo são compostos de diferentes estruturas. Os bancos de dados NoSQL são bastante diferentes uns dos outros. Bancos de dados de documentos com uma arquitetura de expansão são comumente usados ​​para implementar os bancos de dados de documentos mais amplamente adotados. Plataformas de comércio eletrônico, plataformas de negociação e desenvolvimento de aplicativos móveis são apenas alguns exemplos de casos de uso. Examinamos o MongoDB e o PostgreSQL em detalhes, comparando-os entre si. Esses dados podem ser coletados em segundos usando um banco de dados colunar.

Eles são incapazes de gravar dados de forma consistente devido ao seu método de gravação de dados. Os bancos de dados gráficos são otimizados para capturar e pesquisar conexões entre elementos de dados como parte de seus recursos de pesquisa e captura. Várias tabelas podem ser unidas no SQL com mais eficiência usando esses métodos.

Qual tipo de banco de dados Nosql é mais adequado para armazenar dados com relacionamentos complexos?

Um banco de dados de documentos é um banco de dados sem esquema, permitindo que você defina um esquema sem ter que segui-lo antecipadamente. Podemos armazenar dados complexos em formatos de documento como XML e JSON usando este sistema.

Qual tipo de banco de dados Nosql faz uso de arestas e relações em sua estrutura?

Uma estrutura de grafo direcionado é usada para representar dados em um banco de dados Graph Base NoSQL. Um grafo é formado por nós e arestas. Um grafo é uma representação de um conjunto de objetos aos quais alguns pares de objetos estão ligados por algum tipo de link.

Nosql Geoespacial

Dados geoespaciais são dados que incluem um componente geográfico, como latitude e longitude. Os bancos de dados Nosql são adequados para armazenar e consultar dados geoespaciais. Muitos bancos de dados nosql possuem suporte integrado para operações e tipos de dados geoespaciais .

Dados espaciais (arquivos, bancos de dados, serviços da Web) são um tipo de dados que armazenam informações geográficas e podem ser usados ​​em aplicativos com reconhecimento de localização. Os dados de uma camada espacial podem ser usados ​​para representar uma camada gráfica em um mapa, mas também podem ser usados ​​para analisar características e localizações geográficas. Era um tipo especial de sistema de gerenciamento de banco de dados que suportava apenas objetos espaciais e era usado principalmente por analistas espaciais. Referimo-nos aos dados espaciais como pontos, linhas e áreas de informações cartográficas porque são construídos para armazená-los e manipulá-los. Em geral, os profissionais gráficos usaram o software de mapeamento de desktop da ESRI para criar mapas (estáticos). Além de importar os dados, os desenvolvedores da Web podem consultá-los com uma camada de aplicativo de mapeamento da Web com reconhecimento de localização, utilizando um banco de dados espacial. Ao acessar dados espaciais, é mais comum que os desenvolvedores façam um mapa, seja online, em um aplicativo móvel ou em um computador desktop.

Ao começar a usar dados espaciais como apenas mais um objeto com coordenadas, você notará como ele funciona bem com bancos de dados NoSQL. O uso de computação baseada em cluster permite que os dados espaciais cresçam ao longo do tempo, com recursos de consulta prontamente disponíveis. Esses aplicativos simplificam a ocultação de consultas espaciais mais complexas que são comumente usadas nos bastidores. É comum que os bancos de dados espaciais simplesmente calculem um retângulo ao redor de cada um dos recursos em um conjunto de dados e o usem como um índice aproximado para consultá-lo. Eles usam o MBR para determinar o quão próximos os recursos estão, para que possam ignorar os recursos que estão muito distantes para serem importantes. Solicitações de documentos usando software NoSQL baseado em N1QL/SQL, como Couchbase, podem ser realizadas. Com a ajuda dos objetos geoespaciais, os aplicativos downstream podem ser conectados diretamente a eles.

O objetivo deste blog é demonstrar como a linguagem de programação R, bem como o pacote de mapeamento Leaflet, podem facilmente solicitar dados e desenhar resultados. A verdadeira batalha é travada do lado de fora com perguntas. Aplicativos GIS completos e bancos de dados espaciais também são capazes de gerar grandes quantidades de dados. A especificação inclui muitos tipos e funções diferentes para recursos espaciais. Outra forma popular de junção espacial é a conexão de pontos, em particular, o agrupamento de pontos em polígonos. O aspecto mais difícil é projetar um sistema baseado em geometria computacional, o que implica a criação de novos recursos. A importância do gerenciamento de recursos não pode ser exagerada porque isso é difícil.

Qual é a relação entre Nosql e dados espaciais?

Como o NoSQL foi criado para lidar com cargas de trabalho de alto volume, contar com ele para aplicativos GIS sempre adiciona uma camada extra de luxo devido à sua natureza de computação distribuída. Quando clusters são usados, os dados espaciais crescem com o tempo e os recursos de consulta podem ser facilmente expandidos.

Os benefícios de usar um índice geoespacial

Você deve criar um índice espacial no MongoDB para usar dados espaciais no MongoDB. Esse índice permite consultar uma coleção de formas e pontos espaciais com mais eficiência, utilizando-o como um índice de consulta espacial. Um índice geoespacial, que usa vários critérios, como latitude e longitude, pode ser usado para localizar todos os lugares em um documento. Quais são os benefícios de usar um índice de mapeamento? Um índice de mapa pode acelerar o processo de localização de objetos em documentos porque pode usar um índice geográfico para localizá-los. O exemplo a seguir seria um local para encontrar todos os restaurantes da sua cidade. Como um índice geoespacial é baseado em latitude e longitude, é simples encontrar documentos que correspondam aos seus critérios. Da mesma forma, usar um índice geoespacial pode ajudá-lo a localizar objetos que não estão necessariamente localizados na mesma área. Você pode procurar todos os documentos com latitude e longitude que estão dentro de uma área geográfica específica. É simples encontrar todos os documentos necessários que tenham latitude e longitude com base em seus critérios usando um índice geoespacial. Como você cria um índice geoespacial? Para criar um índice geoespacial, você deve primeiro criar uma coleção de dados que contenha os dados que deseja indexar. É necessário um índice espacial, seguido da coleção. Como etapa final, deve-se gerar uma consulta que utilize o índice geoespacial para localizar objetos. Quais são as principais coisas a ter em mente ao trabalhar com psy GIS? Os seguintes ponteiros devem ser seguidos ao trabalhar com dados espaciais. Ao pesquisar objetos em um documento, é sempre preferível usar um índice geoespacial. Quando estiver fazendo GIS, certifique-se de que seus documentos estejam no formato correto. Ao consultar objetos, sempre devem ser fornecidas coordenadas de referência. Nunca é uma boa ideia presumir que um documento contém informações geográficas. Antes de usar o índice, é sempre bom revisar o formato dos dados.

Armazenamento de Dados Geoespaciais

O armazenamento de dados geoespaciais refere-se ao processo de armazenamento de dados digitais associados a um local físico. Esse tipo de dados pode ser usado para criar mapas e outras visualizações que ajudam as pessoas a entender o mundo ao seu redor. Há uma variedade de maneiras de armazenar dados geoespaciais, incluindo o uso de bancos de dados, arquivos e serviços da web.

Dados geoespaciais de código aberto, como Internet das Coisas (IoT), Informação Geográfica Voluntária (VGI) e Dados Geoespaciais Abertos, estão crescendo em popularidade. O processo de importação de banco de dados PostgreSQL/PostGIS é simplificado com o HOGS, um utilitário de linha de comando. Foi desenvolvido com o objetivo de demonstrar o desempenho de um layout de armazenamento tradicional e um armazenamento de documentos NoSQL. Embora a promessa de velocidade do NoSQL possa parecer atraente, também há desvantagens. Como resultado, para entender se podemos realmente abandonar os princípios dos sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS), devemos primeiro considerar isso. HOGS é um utilitário de linha de comando de código aberto que usa a biblioteca GDAL/OGR de código aberto para automatizar a importação de dados geoespaciais heterogêneos para bancos de dados a/postGIS. Armazenamentos de documentos, bancos de dados gráficos, bancos de dados orientados a objetos e armazenamentos de valor-chave são exemplos de armazenamentos de dados NoSQL.

As lojas de documentos armazenam dados como documentos em vez de tabelas em um banco de dados relacional porque não possuem um esquema explícito. Devido à sua facilidade de uso, eles são freqüentemente usados ​​em conjunto com conjuntos de dados de código aberto. O padrão GeoJSON, usado tanto pelo MongoDB quanto pelo CouchDB, é usado para fornecer recursos espaciais. Amirian e cols. estude modelos orientados a documentos 19% mais rápido do que modelos relacionais para grandes dados espaciais de polígonos. Amirian e seus colegas testaram três estratégias diferentes de armazenamento para “ big data geoespacial ” usando o Microsoft SQL Server 2012, com informações dos usuários. O layout do documento XML (armazenamento de documentos NoSQL) forneceu o melhor desempenho e escalabilidade durante sua configuração.

Várias das descobertas de suas pesquisas mostram que os modelos baseados em documentos devem ser considerados em uma ampla variedade de cenários de fluxo de trabalho. O uso do MongoDB para consultar pontos e dados compostos gera três vezes o desempenho do PostGIS com seis vezes a velocidade. Apesar disso, o PostgIS supera o MongoDB em mais de 3x em consultas de raio quando o raio da consulta aumenta. Apesar disso, os autores reconhecem que os bancos de dados NoSQL carecem de alguns recursos semelhantes aos RDBMSes, mas afirmam que isso mudará no futuro. O Python foi escolhido como a linguagem para implementar o sistema HOGS devido à sua disponibilidade multiplataforma e integração com bibliotecas de código aberto como GDAL/OGR e GEOS, bem como sua integração multiplataforma. O banco de dados é armazenado de duas maneiras diferentes: armazenamento de recursos e conjunto de dados. Uma tabela de recursos possui linhas para cada atributo, uma coluna de geometria e uma coluna de identificação de recursos; cada linha tem um recurso com um conjunto de dados.

Uma coluna contém o id. As colunas Geometria e ID são colunas separadas que, além da tabela, são organizadas em colunas. A principal distinção é que todos os atributos são armazenados em uma única coluna do tipo jsonb. O HOGS pode ser usado para oferecer suporte à versão do conjunto de dados usando números de versão incrementais e registros de data e hora associados. O HOGS usa um NoSQL e um layout de armazenamento baseado em tabela tradicional. Durante a fase de importação, os arquivos de cada conjunto de dados são lidos e analisados ​​antes de serem gravados em um banco de dados usando uma instrução COPY. Como cada arquivo em uma importação é seu próprio arquivo, essa fase pode ser executada simultaneamente com outros arquivos. Velocidade de importação, velocidade de consulta e tamanho do banco de dados foram medidos para cada layout de armazenamento de dados.

A autoridade norueguesa de mapeamento, conhecida como N50, forneceu um conjunto de dados aberto para cada benchmark. Um conjunto de dados em escala 1:50.000 do continente norueguês contém oito subconjuntos de dados (coleções de recursos) com várias camadas topológicas. Depois de extrair os dados no conjunto de dados completo, existem 3415 arquivos com um tamanho total de 7,9 GB. O método de importação baseado em tabela é 44% mais rápido que o método de importação jsonb. O layout da tabela leva aproximadamente uma hora e 19 minutos para ser importado, enquanto o layout jstrelb leva aproximadamente três horas. Obtivemos 840 geometrias de consulta dos logs de consulta desse sistema usando a velocidade de importação de layout de tabela. Esses polígonos cobrem o continente norueguês em uma faixa de 1 a 100 metros.

Todas as métricas mostram que o layout baseado em tabela tem um desempenho melhor do que o layout NoSQL estilo jsonb. Devido à forma como os atributos são armazenados e ao número de tabelas usadas, isso pode ser um problema. PostgreSQL/PostGIS é usado por ambos os bancos de dados, e ambos os bancos de dados usam tipos de geometria PostGIS. A principal diferença entre consultas de dados e arquivos jsonb é o tamanho da tabela; a tabela comum em arquivos jsonb é maior que a tabela comum em consultas de dados. Muitos conjuntos de dados podem ser divididos em conjuntos de dados separados com base nos tipos de recursos que eles incluem. Em comparação com um layout de tabela combinada de armazenamento de documentos NoSQL, descobrimos que um layout tradicional de uma tabela por conjunto de dados supera um layout de tabela combinada de armazenamento de documentos NoSQL para conjuntos de dados homogêneos. O HOGS pode ser automatizado e não apresenta nenhuma complexidade extra ao alavancar o GDAL/OGR em um sistema GDAL/OGR.

Uma única tabela de vários conjuntos de dados com uma mistura heterogênea de recursos parece mais fácil de trabalhar, mas esse tipo de layout não funciona com outros pacotes GIS. A próxima etapa é estabelecer uma configuração de benchmark mais completa, que inclua um conjunto maior de conjuntos de dados. Não é recomendado usar o tipo de dados jsonb no Postgres para armazenar conjuntos de dados homogêneos no contexto de metadados para dados geossíncronos . Se os requisitos de espaço de armazenamento para uma única instância de banco de dados não excederem os de outra instância de banco de dados, a instrução será mantida. As tecnologias RDBMS tradicionais podem ser usadas para armazenar e consultar com eficiência grandes quantidades de dados geoespaciais. O manual do MongoDB 2018. O tipo de dados JSONB no PostgresQL torna as operações mais rápidas, de acordo com Del Alba.

Você acha que o Nosql pode lidar com dados de uso e cobertura da terra? Nat Ecodyn. Este livro foi publicado em 11:438 a 4426. Você pode publicar este artigo desde que siga a licença Creative Commons (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) em qualquer meio que desejar. Segundo o autor, não há interesses conflitantes. Apesar do fato de mapas publicados e afiliações institucionais conterem reivindicações jurisdicionais, a Springer Nature ainda é neutra.

Os muitos usos de Gis

Os sistemas de informações geográficas (GIS) podem ser usados ​​para uma variedade de propósitos, incluindo mapeamento de cenas de crime, pesquisa de mudanças climáticas e gerenciamento de terras. Existem vários tipos de software GIS disponíveis, cada um dos quais é mais adequado para uma tarefa específica. ESRI, MapInfo e TopoGIS são exemplos de pacotes de software GIS populares.