Proiectarea unei baze de date pentru date de geolocalizare: considerații cheie

Datele de geolocalizare sunt un tip de date care includ informații despre locația geografică a unui anumit obiect. Pentru a stoca și gestiona în mod eficient datele de geolocalizare, este important să înțelegeți cum să structurați o bază de date pentru acest tip de date. Există câteva considerații cheie de care trebuie să țineți cont atunci când proiectați o bază de date pentru datele de geolocalizare. Primul aspect este nivelul de granularitate la care vor fi stocate datele. De exemplu, datele vor fi stocate la nivel de țară, la nivel de stat sau la nivel de oraș? Nivelul de granularitate va afecta dimensiunea totală a bazei de date și complexitatea interogărilor care pot fi executate împotriva datelor. Al doilea aspect este formatul în care vor fi stocate datele. Există câteva opțiuni diferite pentru stocarea datelor de localizare geografică, inclusiv perechi de latitudine/longitudine, GeoJSON și KML. Fiecare opțiune are propriile avantaje și dezavantaje, de aceea este important să alegeți formatul care este cel mai potrivit pentru nevoile specifice ale aplicației. În cele din urmă, este important să se ia în considerare strategia de indexare care va fi utilizată pentru date. Indexarea este importantă din motive de performanță, dar poate afecta și structura generală a bazei de date. Pentru datele de localizare geografică, o strategie comună de indexare este utilizarea unui index quadtree. Ținând cont de aceste considerații, este posibilă proiectarea eficientă a unei baze de date pentru stocarea datelor de geolocalizare.

O serie de companii de tehnologie mainstream experimentează cu baze de date NoSQL în domeniile serviciilor bazate pe locație. Un limbaj de interogare structurat, cum ar fi SQL, și o bază de date relațională, cum ar fi MySQL, funcționează în moduri opuse. Nu există caracteristici comune în bazele de date NoSQL și multe dintre ele nu necesită scheme de tabele fixe sau operațiuni de alăturare. MongoDB (sursă deschisă), BigTable (proprietatea Google) și Google Earth (disponibil prin Google Earth) sunt doar câteva dintre bazele de date NoSQL care pot gestiona date spațiale. Cassandra (o bază de date NoSQL dezvoltată de Facebook) și CouchDB (o bază de date NoSQL dezvoltată de Facebook) sunt, de asemenea, platforme software open source. Amazon SimpleDB, un serviciu web, poate fi utilizat. Cadrul NoSQL nu este doar un container de depozite de date; este o colecție a acestora.

Un număr mare de dezvoltatori folosesc tehnologii NoSQL pentru a aborda problemele spațiale, mai degrabă decât să se bazeze pe o bază de date. În schimb, vor folosi un serviciu local sau găzduit. Așteptați-vă mai multe opțiuni pentru baze de date, nu mai puține. Acesta este un mulțumire lui Paul Ramsey și studenților săi de la Geog897g din Penn State pentru contribuția lor.

Cum sunt structurate bazele de date Nosql?

Bazele de date SQL (cunoscute și ca baze de date NoSQL) stochează date diferit de bazele de date tradiționale, datorită naturii lor netabulare. O bază de date NoSQL este alcătuită din mai multe tipuri pe baza modelului său de date. Tipurile de documente includ diagrame, grafice și coloane largi, precum și tipuri de cheie-valoare.

Spre deosebire de bazele de date relaționale tradiționale , bazele de date NoSQL stochează date într-un format unic pentru ele. Tipurile de document, cheie-valoare, coloană largă și grafice sunt cele mai comune. Costul stocării datelor a scăzut dramatic în ultimul deceniu, permițând apariția bazelor de date NoSQL. Dezvoltatorii pot stoca cantități mari de date nestructurate, deoarece pot folosi aceste sisteme pentru o varietate de scopuri. Bazele de date de documente, bazele de date cheie-valoare, depozitele cu coloane largi și bazele de date grafice sunt toate exemple de baze de date NoSQL. Când conectarea nu este necesară, timpul de interogare se îmbunătățește. Varietatea de cazuri de utilizare pentru soluțiile IoT variază de la critice (cum ar fi datele financiare) la mai jucăușe și absurde (cum ar fi stocarea citirilor IoT dintr-o cutie inteligentă pentru așternut pentru pisici).

În acest tutorial, veți învăța cum să alegeți și să utilizați o bază de date NoSQL. În plus, vom analiza în profunzime câteva concepții greșite comune despre bazele de date NoSQL. Potrivit DB-Engines, MongoDB este cea mai populară bază de date non-relațională de pe planetă. Scopul acestui tutorial este să vă învețe cum să interogați o bază de date MongoDB fără a instala nimic pe computer. Un cluster MongoDB este o locație în care vă stocați bazele de date. Capacitatea de stocare a Atlas poate fi mărită odată ce a fost configurată pentru un cluster. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell sau MongoDB Compass sunt toate metode posibile pentru crearea manuală a unei baze de date.

Ca rezultat, eșantionul de date Atlas va fi importat în acest script. Bazele de date NoSQL au o varietate de avantaje pentru dezvoltatori, inclusiv capacitatea de a modela și scala date în paralel, de a interoga rapid datele și de a utiliza interogări foarte rapide. Data Explorer este cel mai convenabil mod de a introduce documente noi, de a edita documente existente și de a șterge documente. Vă puteți analiza datele folosind cadrul de agregare, care este unul dintre cele mai puternice instrumente disponibile. Diagrama este una dintre cele mai simple moduri de a vizualiza datele în Atlas și Atlas Data Lake.

Datorită flexibilității bazelor de date NoSQL, acestea pot gestiona date nestructurate și semi-structurate. Acest lucru permite o dezvoltare mai rapidă și mai iterativă, deoarece datele nu trebuie să fie reconstruite în baza de date. Bazele de date NoSQL se pot scala, de asemenea, pentru a gestiona cantități mari de date, deoarece sunt activate pentru scalabilitate. În cele din urmă, structura de date a bazelor de date NoSQL le permite să gestioneze datele într-un mod complet nou, care este unic pentru ei. Bazele de date NoSQL sunt ideale pentru seturi de date la scară mare, deoarece pot fi modificate pentru a îndeplini cerințele unice.

Ce tip de bază de date Nosql este folosită pentru a urmări relațiile dintre entități?

Nu există un răspuns definitiv la această întrebare, deoarece depinde de nevoile specifice ale aplicației. Cu toate acestea, unele dintre cele mai populare baze de date nosql utilizate pentru urmărirea relațiilor dintre entități includ MongoDB, Couchbase și Cassandra.

Orice sistem care funcționează cu baze de date alternative SQL este denumit NoSQL. Spre deosebire de tabelele tradiționale cu rânduri și coloane utilizate în sistemele de gestionare a bazelor de date relaționale, modelele de date utilizate în această aplicație sunt alcătuite din structuri diferite. Bazele de date NoSQL sunt destul de diferite unele de altele. Bazele de date de documente cu o arhitectură scalabilă sunt utilizate în mod obișnuit pentru a implementa cele mai utilizate baze de date de documente. Platformele de comerț electronic, platformele de tranzacționare și dezvoltarea de aplicații mobile sunt doar câteva exemple de cazuri de utilizare. Examinăm MongoDB și PostgreSQL în detaliu, comparându-le unul cu celălalt. Aceste date pot fi adunate în câteva secunde folosind o bază de date în coloană.

Ei nu pot scrie în mod constant date din cauza metodei lor de scriere a datelor. Bazele de date grafice sunt optimizate pentru a capta și a căuta conexiuni între elementele de date, ca parte a capabilităților lor de căutare și captare. Mai multe tabele pot fi unite în SQL mai eficient prin utilizarea acestor metode.

Ce tip de bază de date Nosql este cel mai potrivit pentru stocarea datelor cu relații complexe?

O bază de date de documente este o bază de date fără schemă, permițându-vă să definiți o schemă fără a fi nevoie să o urmați în prealabil. Putem stoca date complexe în formate de document precum XML și JSON folosind acest sistem.

Ce tip de bază de date Nosql folosește muchii și relații în structura sa?

O structură grafică direcționată este utilizată pentru a reprezenta datele într-o bază de date NoSQL Graph Base. Un grafic este format din noduri și muchii. Un grafic este o reprezentare a unui set de obiecte la care unele perechi de obiecte sunt legate printr-un anumit tip de legătură.

Nosql Geospatial

Datele geospațiale sunt date care includ o componentă geografică, cum ar fi latitudinea și longitudinea. Bazele de date Nosql sunt potrivite pentru stocarea și interogarea datelor geospațiale. Multe baze de date nosql au suport încorporat pentru tipuri și operațiuni de date geospațiale .

Datele spațiale (fișiere, baze de date, servicii web) sunt un tip de date care stochează informații geografice și pot fi utilizate în aplicații care știe locația. Datele dintr-un strat spațial pot fi folosite pentru a reprezenta un strat grafic pe o hartă, dar pot fi folosite și pentru a analiza caracteristicile și locațiile geografice. Era un tip special de sistem de gestionare a bazelor de date care accepta doar obiecte spațiale și era folosit în principal de analiștii spațiali. Ne referim la date spațiale ca puncte, linii și zone de informații cartografice, deoarece sunt construite pentru a le stoca și gestiona. În general, profesioniștii în grafică au folosit software-ul de cartografiere desktop al ESRI pentru a crea hărți (statice). Pe lângă importul datelor, dezvoltatorii web le-ar putea interoga cu un strat de aplicație de cartografiere web care știe locația, utilizând o bază de date spațială. Când accesează date spațiale, este cel mai obișnuit ca dezvoltatorii să facă o hartă, fie online, într-o aplicație mobilă sau pe un computer desktop.

Când începeți să utilizați datele spațiale ca un alt obiect cu coordonate, veți observa cât de bine funcționează cu bazele de date NoSQL. Utilizarea calculatoarelor bazate pe cluster permite ca datele spațiale să crească în timp, cu resurse de interogare ușor disponibile. Aceste aplicații simplifică ascunderea interogărilor spațiale mai complexe, care sunt utilizate în mod obișnuit în spatele scenei. Este obișnuit ca bazele de date spațiale să calculeze pur și simplu un dreptunghi în jurul fiecărei caracteristici dintr-un set de date și să-l folosească ca index brut pentru a-l interoga. Ei folosesc MBR-ul pentru a determina cât de apropiate sunt caracteristicile, astfel încât să poată ignora caracteristicile care sunt prea îndepărtate pentru a fi importante. Cererile de documente folosind software-ul NoSQL bazat pe N1QL/SQL, cum ar fi Couchbase, pot fi efectuate. Cu ajutorul obiectelor geospațiale, aplicațiile din aval pot fi conectate direct la acestea.

Scopul acestui blog este de a demonstra modul în care limbajul de programare R, precum și pachetul de cartografiere Leaflet, pot solicita cu ușurință date și pot trage rezultate. Adevărata bătălie se dă pe dinafară cu întrebări. Aplicațiile GIS cu drepturi depline și bazele de date spațiale sunt, de asemenea, capabile să genereze cantități mari de date. Specificația include multe tipuri și funcții diferite pentru caracteristicile spațiale. O altă formă populară de îmbinare spațială este conectarea punctelor, în special gruparea punctelor în poligoane. Cel mai dificil aspect este proiectarea unui sistem bazat pe geometrie computațională, care presupune crearea de noi caracteristici. Importanța managementului resurselor nu poate fi exagerată, deoarece este dificil să faceți acest lucru.

Care este relația dintre Nosql și datele spațiale?

Deoarece NoSQL este construit pentru a gestiona sarcini de lucru cu volum mare, bazarea pe acesta pentru aplicațiile GIS adaugă întotdeauna un strat suplimentar de lux datorită naturii sale de calcul distribuite. Când sunt utilizate clustere, datele spațiale cresc în timp, iar resursele de interogare pot fi extinse cu ușurință.

Beneficiile utilizării unui index geospațial

Trebuie să creați un index aspațial în MongoDB pentru a utiliza datele spațiale în MongoDB. Acest index vă permite să interogați o colecție de forme și puncte spațiale mai eficient utilizându-l ca index de interogare spațială. Un index geospațial, care utilizează o varietate de criterii, cum ar fi latitudinea și longitudinea, poate fi utilizat pentru a localiza toate locurile dintr-un document. Care sunt beneficiile utilizării unui index de cartografiere? Un index de hartă poate accelera procesul de localizare a obiectelor în documente, deoarece poate folosi un index geografic pentru a le localiza. Următorul exemplu ar fi un loc pentru a găsi toate restaurantele din orașul dvs. Deoarece un index geospațial se bazează pe latitudine și longitudine, este simplu să găsiți documente care corespund criteriilor dvs. În mod similar, utilizarea unui index geospațial vă poate ajuta să localizați obiecte care nu sunt neapărat situate în aceeași zonă. Poate doriți să căutați toate documentele cu latitudine și longitudine care se află într-o anumită zonă geografică. Este simplu să găsiți toate documentele de care aveți nevoie, care au latitudine și longitudine, pe baza criteriilor dvs., folosind un index geospațial. Cum creezi un index geospațial? Pentru a crea un index geospațial, trebuie mai întâi să creați o colecție de date care conține datele pe care doriți să le indexați. Este necesar un index spațial, urmat de colecție. Ca pas final, trebuie să generați o interogare care utilizează indexul geospațial pentru a localiza obiecte. Care sunt lucrurile cheie de care trebuie să țineți cont atunci când lucrați cu psy GIS? Următoarele indicații trebuie urmate atunci când lucrați cu date spațiale. Când căutați obiecte într-un document, este întotdeauna de preferat să utilizați un index geospațial. Când faceți GIS, asigurați-vă că documentele sunt în formatul corect. La interogarea obiectelor, trebuie furnizate întotdeauna coordonatele de referință. Nu este niciodată o idee bună să presupunem că un document conține informații geografice. Înainte de a utiliza indexul, este întotdeauna o idee bună să revizuiți formatul datelor.

Stocarea datelor geospațiale

Stocarea datelor geospațiale se referă la procesul de stocare a datelor digitale care este asociată cu o locație fizică. Acest tip de date poate fi folosit pentru a crea hărți și alte vizualizări care îi ajută pe oameni să înțeleagă lumea din jurul lor. Există o varietate de modalități de stocare a datelor geospațiale, inclusiv utilizarea bazelor de date, fișierelor și serviciilor web.

Datele geospațiale cu sursă deschisă, cum ar fi Internetul lucrurilor (IoT), Informațiile geografice voluntare (VGI) și Datele geospațiale deschise, sunt toate în creștere în popularitate. Procesul de import al bazei de date PostgreSQL/PostGIS este simplificat cu HOGS, un utilitar de linie de comandă. A fost dezvoltat cu scopul de a demonstra performanța unui aspect de stocare tradițional și a unui depozit de documente NoSQL. Deși promisiunea NoSQL de viteză poate părea atrăgătoare, există și dezavantaje. Ca urmare, pentru a înțelege dacă putem abandona cu adevărat principiile sistemelor de management al bazelor de date relaționale (RDBMS), trebuie mai întâi să luăm în considerare acest lucru. HOGS este un utilitar de linie de comandă open source care utilizează biblioteca open source GDAL/OGR pentru a automatiza importul de date geospațiale eterogene în bazele de date a/postGIS. Magazinele de documente, bazele de date grafice, bazele de date orientate pe obiecte și depozitele cheie-valoare sunt toate exemple de depozite de date NoSQL.

Depozitele de documente stochează datele ca documente, mai degrabă decât tabele într-o bază de date relațională, deoarece nu au o schemă explicită. Datorită ușurinței lor de utilizare, acestea sunt frecvent utilizate împreună cu seturi de date open source. Standardul GeoJSON, care este folosit atât de MongoDB, cât și de CouchDB, este folosit pentru a oferi capabilități spațiale. Amirian et al. studiați modele orientate pe documente cu 19% mai rapid decât modelele relaționale pentru date spațiale cu poligoane mari. Amirian și colegii săi au testat trei strategii diferite de stocare pentru „ datele mari geospațiale ” folosind Microsoft SQL Server 2012, cu informații din partea utilizatorilor. Aspectul documentului XML (magazin de documente NoSQL) a oferit cea mai bună performanță și scalabilitate în timpul configurării lor.

Mai multe dintre constatările cercetării lor arată că modelele bazate pe documente ar trebui luate în considerare într-o gamă largă de scenarii de flux de lucru. Folosind MongoDB pentru a interoga punctele și datele compuse, obține o performanță de trei ori mai mare a PostGIS cu o viteză de șase ori mai mare. În ciuda acestui fapt, PostgIS depășește MongoDB cu mai mult de 3 ori în interogările cu rază atunci când raza interogării crește. În ciuda acestui fapt, autorii recunosc că bazele de date NoSQL nu au unele capabilități similare RDBMS-urilor, dar afirmă că acest lucru se va schimba în viitor. Python a fost ales ca limbaj pentru implementarea sistemului HOGS datorită disponibilității sale multiplatforme și integrării cu biblioteci open source precum GDAL/OGR și GEOS, precum și integrării sale multiplatforme. Baza de date este stocată în două moduri diferite: stocarea caracteristicilor și a setului de date. Un tabel de caracteristici are rânduri pentru fiecare atribut, o coloană de geometrie și o coloană de identificare a caracteristicilor; fiecare rând are o caracteristică în el cu un set de date.

O coloană conține id-ul. Atât coloanele Geometrie, cât și ID sunt coloane separate care, pe lângă tabel, sunt organizate în coloane. Principala distincție este că toate atributele sunt stocate într-o singură coloană de tip jsonb. HOGS poate fi utilizat pentru a sprijini versiunea setului de date prin utilizarea numerelor de versiune incrementale și a marcajelor de timp asociate. HOGS utilizează atât un NoSQL, cât și un aspect tradițional de stocare bazat pe tabel. În timpul fazei de import, fișierele fiecărui set de date sunt citite și analizate înainte de a fi scrise într-o bază de date folosind o instrucțiune COPY. Deoarece fiecare fișier dintr-un import este propriul său fișier, această fază poate fi executată concomitent cu alte fișiere. Viteza de import, viteza de interogare și dimensiunea bazei de date au fost măsurate pentru fiecare aspect de stocare a datelor.

Autoritatea norvegiană de cartografiere, cunoscută sub numele de N50, a furnizat un set de date deschis pentru fiecare benchmark. Un set de date la scară 1:50.000 al Norvegiei continentale conține opt sub-seturi de date (colecții de caracteristici) cu mai multe straturi topologice. După extragerea datelor din setul de date complet, există 3415 fișiere cu o dimensiune totală de 7,9 GB. Metoda de import bazată pe tabel este cu 44% mai rapidă decât metoda de import jsonb. Importarea aspectului tabelului durează aproximativ o oră și 19 minute, în timp ce aspectul jstrelb durează aproximativ trei ore. Am obținut 840 de geometrii de interogare din jurnalele de interogări ale acestui sistem utilizând viteza de import a aspectului tabelului. Aceste poligoane acoperă continentul norvegian într-un interval de la 1 la 100 de metri.

Toate valorile arată că aspectul bazat pe tabel are performanțe mai bune decât aspectul NoSQL în stil jsonb. Din cauza modului în care sunt stocate atributele și a numărului de tabele utilizate, aceasta ar putea fi o problemă. PostgreSQL/PostGIS este folosit de ambele baze de date, iar ambele baze de date folosesc tipuri de geometrie PostGIS. Diferența principală dintre interogările de date și fișierele jsonb este dimensiunea tabelului; tabelul comun din fișierele jsonb este mai mare decât tabelul comun din interogările de date. Multe seturi de date pot fi împărțite în seturi de date separate în funcție de tipurile de caracteristici pe care le includ în ele. În comparație cu un aspect de tabel combinat al depozitului de documente NoSQL, am descoperit că un aspect tradițional cu un singur tabel per set de date depășește un aspect al tabelului combinat al depozitului de documente NoSQL pentru seturi de date omogene. HOGS poate fi automatizat și nu introduce o complexitate suplimentară prin valorificarea GDAL/OGR într-un sistem GDAL/OGR.

Un singur tabel cu diverse seturi de date cu un amestec eterogen de caracteristici pare mai ușor de lucrat, dar acest tip de aspect nu funcționează cu alte pachete GIS. Următorul pas este stabilirea unei configurații de referință mai amănunțite, care include un set mai mare de seturi de date. Nu este recomandat să folosiți jsonb-datatype în Postgres pentru a stoca seturi de date omogene în contextul metadatelor pentru datele geosincrone . Dacă cerințele de spațiu de stocare pentru o singură instanță de bază de date nu le depășesc pe cele ale unei alte instanțe de bază de date, instrucțiunea este menținută. Tehnologiile tradiționale RDBMS pot fi utilizate pentru a stoca și a interoga eficient cantități mari de date geospațiale. Manualul pentru MongoDB 2018. Tipul de date JSONB din PostgresQL face operațiunile mai rapide, potrivit Del Alba.

Crezi că Nosql poate gestiona datele privind utilizarea terenului și acoperirea terenului? Nat Ecodyn. Această carte a fost publicată între 11:438 și 4426. Puteți publica acest articol cu ​​condiția să respectați licența Creative Commons (https://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/) în orice mediu doriți. Potrivit autorului, nu există interese concurente. În ciuda faptului că hărțile publicate și afilierile instituționale conțin pretenții jurisdicționale, Springer Nature este încă neutră.

Multe utilizări ale Gis

Sistemele de informații geografice (GIS) pot fi utilizate pentru o varietate de scopuri, inclusiv cartografierea locului crimei, cercetarea schimbărilor climatice și managementul terenurilor. Există mai multe tipuri de software GIS disponibile, fiecare dintre acestea fiind mai adaptat unei sarcini specifice. ESRI, MapInfo și TopoGIS sunt exemple de pachete software GIS populare.