Проектирование базы данных для данных геолокации: основные соображения

Данные геолокации — это тип данных, который включает информацию о географическом местоположении определенного объекта. Чтобы эффективно хранить данные о геолокации и управлять ими, важно понимать, как структурировать базу данных для этого типа данных. Есть несколько ключевых соображений, которые следует учитывать при разработке базы данных для данных геолокации. Первое соображение — это уровень детализации, с которым будут храниться данные. Например, будут ли данные храниться на уровне страны, штата или города? Уровень детализации повлияет на общий размер базы данных и сложность запросов, которые можно выполнять с данными. Второе соображение — это формат, в котором будут храниться данные. Существует несколько различных вариантов хранения данных геолокации, включая пары широта/долгота, GeoJSON и KML. У каждого варианта есть свои преимущества и недостатки, поэтому важно выбрать тот формат, который лучше всего подходит для конкретных нужд приложения. Наконец, важно учитывать стратегию индексации, которая будет использоваться для данных. Индексирование важно с точки зрения производительности, но оно также может повлиять на общую структуру базы данных. Для данных геолокации распространенной стратегией индексирования является использование индекса дерева квадрантов. Помня об этих соображениях, можно эффективно спроектировать базу данных для хранения данных геолокации.

Ряд ведущих технологических компаний экспериментируют с базами данных NoSQL в сфере услуг на основе определения местоположения. Язык структурированных запросов, такой как SQL, и реляционная база данных, такая как MySQL, работают противоположным образом. У баз данных NoSQL нет общих характеристик, и многие из них не требуют фиксированных схем таблиц или операций соединения. MongoDB (с открытым исходным кодом), BigTable (собственная собственность Google) и Google Earth (доступна через Google Earth) — это лишь некоторые из баз данных NoSQL, которые могут обрабатывать пространственные данные. Cassandra (база данных NoSQL, разработанная Facebook) и CouchDB (база данных NoSQL, разработанная Facebook) также являются программными платформами с открытым исходным кодом. Можно использовать веб-сервис Amazon SimpleDB. Платформа NoSQL — это не просто контейнер хранилищ данных; это их совокупность.

Большое количество разработчиков используют технологии NoSQL для решения пространственных проблем, а не полагаются на базу данных. Вместо этого они будут использовать локальную или размещенную службу. Ожидайте больше вариантов для баз данных, а не меньше. Это благодарность Полу Рэмси и его студентам из Университета штата Пенсильвания Geog897g за их вклад.

Как устроены базы данных Nosql?

Базы данных SQL (также известные как базы данных NoSQL) хранят данные иначе, чем традиционные базы данных , из-за их нетабличного характера. База данных NoSQL состоит из нескольких типов в зависимости от ее модели данных. Типы документов включают диаграммы, графики и широкие столбцы, а также типы «ключ-значение».

В отличие от традиционных реляционных баз данных , базы данных NoSQL хранят данные в уникальном для них формате. Типы документа, ключ-значение, широкие столбцы и графы являются наиболее распространенными. Стоимость хранения данных резко упала за последнее десятилетие, что привело к появлению баз данных NoSQL. Разработчики могут хранить большие объемы неструктурированных данных, потому что они могут использовать эти системы для различных целей. Базы данных документов, базы данных типа «ключ-значение», хранилища с широкими столбцами и базы данных графов — все это примеры баз данных NoSQL. Когда присоединение не требуется, время запроса сокращается. Разнообразие вариантов использования решений IoT варьируется от критических (например, финансовые данные) до более забавных и абсурдных (например, хранение показаний IoT из умного кошачьего туалета).

В этом руководстве вы узнаете, как выбрать и использовать базу данных NoSQL. Кроме того, мы подробно рассмотрим некоторые распространенные заблуждения о базах данных NoSQL. По данным DB-Engines, MongoDB — самая популярная нереляционная база данных на планете. Цель этого руководства — научить вас делать запросы к базе данных MongoDB, не устанавливая ничего на свой компьютер. Кластер MongoDB — это место, где вы храните свои базы данных. Емкость хранилища Atlas можно увеличить после его настройки для кластера. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell или MongoDB Compass — все это возможные методы создания базы данных вручную.

В результате образцы данных Atlas будут импортированы в этот сценарий. Базы данных NoSQL имеют множество преимуществ для разработчиков, включая возможность параллельного моделирования и масштабирования данных, быстрого запроса данных и использования молниеносных запросов. Проводник данных — это наиболее удобный способ вставки новых документов, редактирования существующих документов и удаления документов. Вы можете анализировать свои данные, используя структуру агрегации, которая является одним из самых мощных доступных инструментов. Диаграмма — это один из самых простых способов визуализации данных в Atlas и Atlas Data Lake.

Благодаря гибкости баз данных NoSQL они могут обрабатывать неструктурированные и частично структурированные данные. Это обеспечивает более быструю и итеративную разработку, поскольку данные не требуется перестраивать в базе данных. Базы данных NoSQL также могут масштабироваться для обработки больших объемов данных, поскольку они поддерживают масштабируемость. Наконец, структура данных баз данных NoSQL позволяет им обрабатывать данные совершенно новым способом, уникальным для них. Базы данных NoSQL идеально подходят для крупномасштабных наборов данных, поскольку их можно модифицировать в соответствии с уникальными требованиями.

Какой тип базы данных Nosql используется для отслеживания отношений сущностей?

На этот вопрос нет однозначного ответа, поскольку он зависит от конкретных потребностей приложения. Однако некоторые из самых популярных баз данных nosql, используемых для отслеживания отношений сущностей, включают MongoDB, Couchbase и Cassandra.

Любая система, работающая с альтернативными базами данных SQL, называется NoSQL. В отличие от традиционных таблиц строк и столбцов, используемых в системах управления реляционными базами данных, модели данных, используемые в этом приложении, состоят из разных структур. Базы данных NoSQL сильно отличаются друг от друга. Базы данных документов с масштабируемой архитектурой обычно используются для реализации наиболее распространенных баз данных документов. Платформы электронной коммерции, торговые платформы и разработка мобильных приложений — это лишь несколько примеров использования. Мы подробно изучаем MongoDB и PostgreSQL, сравнивая их друг с другом. Эти данные можно собрать за считанные секунды с помощью столбцовой базы данных.

Они не могут последовательно записывать данные из-за своего метода записи данных. Базы данных графов оптимизированы для захвата и поиска связей между элементами данных в рамках своих возможностей поиска и захвата. Используя эти методы, можно более эффективно объединить несколько таблиц в SQL.

Какой тип базы данных Nosql лучше всего подходит для хранения данных со сложными отношениями?

База данных документов — это база данных без схемы, позволяющая определить схему без необходимости следовать ей заранее. С помощью этой системы мы можем хранить сложные данные в форматах документов, таких как XML и JSON.

Какой тип базы данных Nosql использует ребра и отношения в своей структуре?

Структура направленного графа используется для представления данных в базе данных Graph Base NoSQL. Граф состоит из узлов и ребер. Граф — это представление набора объектов, с которыми некоторые пары объектов связаны связью определенного типа.

Геопространственный Nosql

Геопространственные данные — это данные, включающие географический компонент, например широту и долготу. Базы данных Nosql хорошо подходят для хранения и запроса геопространственных данных. Многие базы данных nosql имеют встроенную поддержку типов геопространственных данных и операций.

Пространственные данные (файлы, базы данных, веб-сервисы) — это тип данных, которые хранят географическую информацию и могут использоваться в приложениях с учетом местоположения. Данные пространственного слоя можно использовать для представления графического слоя на карте, а также для анализа географических характеристик и местоположений. Это был особый тип системы управления базами данных, которая поддерживала только пространственные объекты и в основном использовалась пространственными аналитиками. Мы называем пространственные данные точками, линиями и областями картографической информации, потому что они созданы для их хранения и обработки. Как правило, профессионалы в области графики использовали настольное картографическое программное обеспечение ESRI для создания (статических) карт. В дополнение к импорту данных, веб-разработчики могут запрашивать их с помощью слоя приложения веб-картографии с учетом местоположения, используя пространственную базу данных. При доступе к пространственным данным разработчики чаще всего создают карту в Интернете, в мобильном приложении или на настольном компьютере.

Когда вы начнете использовать пространственные данные как еще один объект с координатами, вы заметите, насколько хорошо они работают с базами данных NoSQL. Использование кластерных вычислений позволяет со временем увеличивать объем пространственных данных, при этом ресурсы запросов всегда доступны. Эти приложения упрощают сокрытие более сложных пространственных запросов, которые обычно используются за кулисами. Пространственные базы данных часто просто вычисляют прямоугольник вокруг каждого объекта в наборе данных и используют его в качестве грубого индекса для запроса. Они используют MBR, чтобы определить, насколько близки функции, чтобы игнорировать функции, которые слишком далеко друг от друга, чтобы быть важными. Запросы документов могут выполняться с использованием программного обеспечения NoSQL на основе N1QL/SQL, такого как Couchbase. С помощью геопространственных объектов к ним могут быть напрямую подключены последующие приложения.

Цель этого блога — продемонстрировать, как язык программирования R, а также пакет сопоставления Leaflet могут легко запрашивать данные и получать результаты. Настоящая битва ведется снаружи с помощью запросов. Полноценные ГИС-приложения и пространственные базы данных также способны генерировать большие объемы данных. Спецификация включает множество различных типов и функций для пространственных объектов. Другой популярной формой пространственного соединения является соединение точек, в частности группировка точек в многоугольники. Самым сложным аспектом является проектирование системы на основе вычислительной геометрии, что влечет за собой создание новых функций. Важность управления ресурсами невозможно переоценить, потому что это сложно.

Какая связь между Nosql и пространственными данными?

Поскольку NoSQL создан для обработки больших объемов рабочих нагрузок, использование его для приложений ГИС всегда добавляет дополнительный уровень роскоши из-за его распределенной вычислительной природы. При использовании кластеров объем пространственных данных со временем увеличивается, а ресурсы запросов могут быть легко расширены.

Преимущества использования геопространственного индекса

Вы должны создать пространственный индекс в MongoDB, чтобы использовать пространственные данные в MongoDB. Этот индекс позволяет более эффективно запрашивать набор пространственных фигур и точек, используя его в качестве индекса пространственного запроса. Геопространственный индекс, использующий различные критерии, такие как широта и долгота, может использоваться для определения местоположения всех мест в документе. Каковы преимущества использования индекса сопоставления? Индекс карты может ускорить процесс поиска объектов в документах, поскольку он может использовать для их поиска географический индекс. В следующем примере можно найти все рестораны в вашем городе. Поскольку геопространственный индекс основан на широте и долготе, найти документы, соответствующие вашим критериям, несложно. Точно так же использование геопространственного индекса может помочь вам найти объекты, которые не обязательно находятся в одной и той же области. Возможно, вы захотите найти все документы с широтой и долготой, которые находятся в определенной географической области. Найти все необходимые документы с указанием широты и долготы на основе ваших критериев с помощью геопространственного индекса несложно. Как создать геопространственный индекс? Чтобы создать геопространственный индекс, вы должны сначала создать коллекцию данных, содержащую данные, которые вы хотите индексировать. Требуется пространственный индекс, за которым следует коллекция. В качестве последнего шага вы должны сгенерировать запрос, использующий геопространственный индекс для поиска объектов. Что важно помнить при работе с psy GIS? При работе с пространственными данными необходимо соблюдать следующие указания. При поиске объектов в документе всегда предпочтительнее использовать геопространственный индекс. Когда вы работаете с ГИС, убедитесь, что ваши документы имеют правильный формат. При запросе объектов всегда должны предоставляться опорные координаты. Никогда не рекомендуется предполагать, что документ содержит географическую информацию. Перед использованием индекса всегда полезно проверить формат данных.

Хранение геопространственных данных

Хранение геопространственных данных относится к процессу хранения цифровых данных, связанных с физическим местоположением. Этот тип данных можно использовать для создания карт и других визуализаций, помогающих людям понять окружающий их мир. Существует множество способов хранения геопространственных данных, включая использование баз данных, файлов и веб-сервисов.

Геопространственные данные с открытым исходным кодом, такие как Интернет вещей (IoT), Добровольная географическая информация (VGI) и Открытые геопространственные данные, становятся все более популярными. Процесс импорта базы данных PostgreSQL/PostGIS упрощается с помощью HOGS, утилиты командной строки. Он был разработан с целью демонстрации производительности традиционной схемы хранения и хранилища документов NoSQL. Хотя обещание скорости NoSQL может показаться привлекательным, у него есть и недостатки. В результате, чтобы понять, можем ли мы действительно отказаться от принципов систем управления реляционными базами данных (RDBMS), мы должны сначала рассмотреть это. HOGS — это утилита командной строки с открытым исходным кодом, которая использует библиотеку GDAL/OGR с открытым исходным кодом для автоматизации импорта гетерогенных геопространственных данных в базы данных a/postGIS. Хранилища документов, графовые базы данных, объектно-ориентированные базы данных и хранилища ключей-значений — все это примеры хранилищ данных NoSQL.

Хранилища документов хранят данные в виде документов, а не таблиц в реляционной базе данных, поскольку они не имеют явной схемы. Из-за простоты использования они часто используются в сочетании с наборами данных с открытым исходным кодом. Стандарт GeoJSON, который используется как MongoDB, так и CouchDB, используется для предоставления пространственных возможностей. Амириан и др. изучайте документо-ориентированные модели на 19 % быстрее, чем реляционные модели, для больших многоугольников пространственных данных. Амириан и его коллеги протестировали три разные стратегии хранения « больших геопространственных данных » с использованием Microsoft SQL Server 2012 при участии пользователей. Макет документа XML (хранилище документов NoSQL) обеспечил наилучшую производительность и масштабируемость во время их установки.

Несколько результатов их исследования показывают, что модели на основе документов следует рассматривать в широком диапазоне сценариев рабочего процесса. Использование MongoDB для запроса точек и составных данных позволяет в три раза повысить производительность PostGIS при шестикратной скорости. Несмотря на это, PostgIS превосходит MongoDB более чем в 3 раза в запросах радиуса, когда радиус запроса увеличивается. Несмотря на это, авторы признают, что в базах данных NoSQL отсутствуют некоторые возможности, аналогичные РСУБД, но заявляют, что это изменится в будущем. Python был выбран в качестве языка для реализации системы HOGS из-за его многоплатформенной доступности и интеграции с библиотеками с открытым исходным кодом, такими как GDAL/OGR и GEOS, а также его многоплатформенной интеграции. База данных хранится двумя разными способами: хранилище объектов и наборов данных. В таблице объектов есть строки для каждого атрибута, столбец геометрии и столбец идентификатора объекта; в каждой строке есть функция с набором данных.

Столбец содержит идентификатор. Столбцы Geometry и ID — это отдельные столбцы, которые, помимо таблицы, организованы в столбцы. Основное отличие состоит в том, что все атрибуты хранятся в одном столбце типа jsonb. HOGS можно использовать для поддержки версий наборов данных, используя добавочные номера версий и связанные метки времени. HOGS использует как NoSQL, так и традиционную схему хранения на основе таблиц. На этапе импорта файлы каждого набора данных считываются и анализируются перед записью в базу данных с помощью оператора COPY. Поскольку каждый файл в импорте является отдельным файлом, этот этап может выполняться одновременно с другими файлами. Скорость импорта, скорость запросов и размер базы данных измерялись для каждой схемы хранения данных.

Норвежское картографическое управление, известное как N50, предоставило открытый набор данных для каждого эталона. Набор данных о материковой части Норвегии в масштабе 1:50 000 содержит восемь поднаборов данных (наборов объектов) с несколькими топологическими слоями. После извлечения данных в полном наборе данных осталось 3415 файлов общим размером 7,9 ГБ. Табличный метод импорта на 44% быстрее, чем метод импорта jsonb. Импорт макета таблицы занимает примерно один час 19 минут, а макета jstrelb — около трех часов. Мы получили 840 геометрий запросов из журналов запросов этой системы, используя скорость импорта макета таблицы. Эти полигоны охватывают материковую часть Норвегии в диапазоне от 1 до 100 метров.

Все метрики показывают, что макет на основе таблиц работает лучше, чем макет NoSQL в стиле jsonb. Из-за способа хранения атрибутов и количества используемых таблиц это может быть проблемой. PostgreSQL/PostGIS используется обеими базами данных, и обе базы данных используют типы геометрии PostGIS. Основное различие между запросами данных и jsonb-файлами заключается в размере таблицы; общая таблица в jsonb-файлах больше, чем общая таблица в запросах данных. Многие наборы данных можно разделить на отдельные наборы данных в зависимости от типов объектов, которые они включают в себя. По сравнению с макетом комбинированной таблицы хранилища документов NoSQL мы обнаружили, что традиционный макет с одной таблицей для каждого набора данных превосходит макет комбинированной таблицы хранилища документов NoSQL для однородных наборов данных. HOGS можно автоматизировать и не создавать дополнительных сложностей за счет использования GDAL/OGR в системе GDAL/OGR.

С одной таблицей различных наборов данных с разнородным сочетанием объектов работать проще, но такой макет не работает с другими пакетами ГИС. Следующим шагом является создание более тщательной настройки эталонного теста, которая включает в себя больший набор наборов данных. Не рекомендуется использовать тип данных jsonb в Postgres для хранения однородных наборов данных в контексте метаданных для геосинхронных данных . Если требования к дисковому пространству для одного экземпляра базы данных не превышают требований для другого экземпляра базы данных, оператор остается в силе. Традиционные технологии РСУБД могут использоваться для эффективного хранения и запроса больших объемов геопространственных данных. Руководство по MongoDB 2018. По словам Дель Альбы, тип данных JSONB в PostgresQL ускоряет выполнение операций.

Как вы думаете, может ли Nosql обрабатывать данные о землепользовании и растительном покрове? Нат Экодин. Эта книга была опубликована в период с 11:438 по 4426. Вы можете публиковать эту статью, если вы следуете лицензии Creative Commons (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) на любом носителе по вашему желанию. По мнению автора, здесь нет конкурирующих интересов. Несмотря на то, что опубликованные карты и институциональная принадлежность содержат юрисдикционные претензии, Springer Nature по-прежнему занимает нейтральную позицию.

Множество применений Гиса

Географические информационные системы (ГИС) могут использоваться для различных целей, включая картографирование места преступления, исследование изменения климата и управление земельными ресурсами. Доступно несколько типов программного обеспечения ГИС, каждое из которых более приспособлено к конкретной задаче. ESRI, MapInfo и TopoGIS являются примерами популярных программных пакетов ГИС.