การออกแบบฐานข้อมูลสำหรับข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์: ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ

ข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์เป็นข้อมูล ประเภทหนึ่งที่รวมข้อมูลเกี่ยวกับตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของวัตถุเฉพาะ เพื่อให้จัดเก็บและจัดการข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจวิธีจัดโครงสร้างฐานข้อมูลสำหรับข้อมูลประเภทนี้ มีข้อควรพิจารณาที่สำคัญบางประการที่ต้องคำนึงถึงเมื่อออกแบบฐานข้อมูลสำหรับข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ ข้อพิจารณาประการแรกคือระดับความละเอียดของข้อมูลที่จะถูกจัดเก็บ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลจะถูกจัดเก็บในระดับประเทศ ระดับรัฐ หรือระดับเมืองหรือไม่ ระดับความละเอียดจะส่งผลต่อขนาดโดยรวมของฐานข้อมูลและความซับซ้อนของแบบสอบถามที่สามารถเรียกใช้กับข้อมูลได้ ข้อพิจารณาประการที่สองคือรูปแบบที่จะจัดเก็บข้อมูล มีตัวเลือกที่แตกต่างกันเล็กน้อยสำหรับการจัดเก็บข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ รวมถึงคู่ละติจูด/ลองจิจูด, GeoJSON และ KML แต่ละตัวเลือกมีข้อดีและข้อเสียของตัวเอง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเลือกรูปแบบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชัน สุดท้าย สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณากลยุทธ์การจัดทำดัชนีที่จะใช้กับข้อมูล การจัดทำดัชนีมีความสำคัญต่อประสิทธิภาพการทำงาน แต่อาจส่งผลต่อโครงสร้างโดยรวมของฐานข้อมูลด้วย สำหรับข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ กลยุทธ์การจัดทำดัชนีทั่วไปคือการใช้ดัชนีควอดทรี โดยคำนึงถึงข้อควรพิจารณาเหล่านี้ จึงเป็นไปได้ที่จะออกแบบฐานข้อมูลสำหรับจัดเก็บข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บริษัทเทคโนโลยีหลักหลายแห่งกำลังทดลองใช้ฐานข้อมูล NoSQL ในด้านบริการตามตำแหน่ง ภาษาคิวรีที่มีโครงสร้าง เช่น SQL และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น MySQL ทำงานในลักษณะตรงข้ามกัน ไม่มีลักษณะทั่วไปในฐานข้อมูล NoSQL และส่วนใหญ่ไม่ต้องการสคีมาตารางแบบตายตัวหรือการดำเนินการรวม MongoDB (โอเพ่นซอร์ส), BigTable (กรรมสิทธิ์ของ Google) และ Google Earth (ให้บริการผ่าน Google Earth) เป็นเพียงฐานข้อมูล NoSQL บางส่วนที่สามารถจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ได้ Cassandra (ฐานข้อมูล NoSQL ที่พัฒนาโดย Facebook) และ CouchDB (ฐานข้อมูล NoSQL ที่พัฒนาโดย Facebook) เป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สเช่นกัน สามารถใช้ Amazon SimpleDB ซึ่งเป็นบริการบนเว็บได้ กรอบงาน NoSQL ไม่ได้เป็นเพียงที่เก็บข้อมูลเท่านั้น มันเป็นคอลเลกชันของพวกเขา

นักพัฒนาจำนวนมากใช้เทคโนโลยี NoSQL เพื่อแก้ไขปัญหาเชิงพื้นที่ แทนที่จะพึ่งพาฐานข้อมูล แต่จะใช้บริการในพื้นที่หรือโฮสต์แทน คาดว่าจะมีตัวเลือกมากขึ้นสำหรับฐานข้อมูล ไม่น้อยไปกว่านี้ ขอขอบคุณ Paul Ramsey และนักเรียนของเขาที่ Penn State's Geog897g สำหรับความคิดเห็นของพวกเขา

โครงสร้างฐานข้อมูล Nosql เป็นอย่างไร

ฐานข้อมูล SQL (หรือที่เรียกว่าฐานข้อมูล NoSQL) จัดเก็บข้อมูลที่แตกต่างจาก ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม เนื่องจากลักษณะที่ไม่เป็นตาราง ฐานข้อมูล NoSQL ประกอบด้วยหลายประเภทตามแบบจำลองข้อมูล ประเภทเอกสาร ได้แก่ แผนภูมิ กราฟ และคอลัมน์กว้าง ตลอดจนประเภทคีย์-ค่า

ตรงกันข้ามกับ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบดั้งเดิม ฐานข้อมูล NoSQL จัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่ไม่เหมือนใคร ประเภทเอกสาร คีย์-ค่า คอลัมน์กว้าง และกราฟเป็นประเภทที่พบบ่อยที่สุด ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลลดลงอย่างมากในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ทำให้ฐานข้อมูล NoSQL เกิดขึ้น นักพัฒนาสามารถจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากได้เนื่องจากสามารถใช้ระบบเหล่านี้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย ฐานข้อมูลเอกสาร ฐานข้อมูลคีย์-ค่า ร้านค้าแบบคอลัมน์กว้าง และฐานข้อมูลกราฟ คือตัวอย่างทั้งหมดของฐานข้อมูล NoSQL เมื่อไม่จำเป็นต้องเข้าร่วม เวลาค้นหาจะดีขึ้น กรณีการใช้งานที่หลากหลายสำหรับโซลูชัน IoT มีตั้งแต่ข้อมูลสำคัญ (เช่น ข้อมูลทางการเงิน) ไปจนถึงความสนุกสนานและไร้สาระ (เช่น การเก็บการอ่านค่า IoT จากกล่องทิ้งขยะแมวอัจฉริยะ)

ในบทช่วยสอนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเลือกและใช้ฐานข้อมูล NoSQL นอกจากนี้ เราจะพิจารณาความเข้าใจผิดที่พบบ่อยบางประการเกี่ยวกับฐานข้อมูล NoSQL ในเชิงลึก จากข้อมูลของ DB-Engines MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก เป้าหมายของบทช่วยสอนนี้คือการสอนวิธีสืบค้นฐานข้อมูล MongoDB โดยไม่ต้องติดตั้งอะไรบนคอมพิวเตอร์ของคุณ MongoDB คลัสเตอร์คือตำแหน่งที่คุณจัดเก็บฐานข้อมูลของคุณ ความจุพื้นที่เก็บข้อมูลของ Atlas สามารถเพิ่มขึ้นได้เมื่อกำหนดค่าสำหรับคลัสเตอร์แล้ว Atlas Data Explorer, MongoDB Shell หรือ MongoDB Compass เป็นวิธีการที่เป็นไปได้ทั้งหมดในการสร้างฐานข้อมูลด้วยตนเอง

ข้อมูลตัวอย่างของ Atlas จะถูกนำเข้าไปยังสคริปต์นี้ ฐานข้อมูล NoSQL มีข้อดีหลายประการสำหรับนักพัฒนา รวมถึงความสามารถในการสร้างแบบจำลองและปรับขนาดข้อมูลแบบขนาน การสืบค้นข้อมูลอย่างรวดเร็ว และใช้การสืบค้นที่รวดเร็วปานสายฟ้าแลบ Data Explorer เป็นวิธีที่สะดวกที่สุดในการแทรกเอกสารใหม่ แก้ไขเอกสารที่มีอยู่ และลบเอกสาร คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลของคุณโดยใช้เฟรมเวิร์กการรวม ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดที่มีอยู่ แผนภูมิเป็นหนึ่งในวิธีที่ง่ายที่สุดในการแสดงภาพข้อมูลใน Atlas และ Atlas Data Lake

เนื่องจากความยืดหยุ่นของฐานข้อมูล NoSQL จึงสามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างได้ ซึ่งช่วยให้สามารถพัฒนาซ้ำได้รวดเร็วขึ้น เนื่องจากไม่จำเป็นต้องสร้างข้อมูลใหม่ในฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL ยังสามารถปรับขนาดเพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมากได้ ประการสุดท้าย โครงสร้างข้อมูลของฐานข้อมูล NoSQL ช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลด้วยวิธีใหม่ทั้งหมด ซึ่งเป็นเอกลักษณ์เฉพาะสำหรับฐานข้อมูลเหล่านี้ ฐานข้อมูล NoSQL เหมาะอย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากสามารถปรับเปลี่ยนให้ตรงตามความต้องการเฉพาะได้

ฐานข้อมูล Nosql ประเภทใดที่ใช้ในการติดตามความสัมพันธ์ของเอนทิตี

ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม ฐานข้อมูล nosql ที่ได้รับความนิยม สูงสุดบางส่วนที่ใช้สำหรับติดตามความสัมพันธ์ของเอนทิตี ได้แก่ MongoDB, Couchbase และ Cassandra

ระบบใดๆ ที่ทำงานกับฐานข้อมูล SQL ทางเลือกจะเรียกว่า NoSQL ตรงกันข้ามกับตารางแถวและคอลัมน์แบบดั้งเดิมที่ใช้ในระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โมเดลข้อมูลที่ใช้ในแอปพลิเคชันนี้ประกอบด้วยโครงสร้างที่แตกต่างกัน ฐานข้อมูล NoSQL นั้นค่อนข้างแตกต่างจากฐานข้อมูลอื่น ฐานข้อมูลเอกสารที่มีสถาปัตยกรรมแบบสเกลเอาท์มักใช้เพื่อใช้งานฐานข้อมูลเอกสารที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางที่สุด แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ แพลตฟอร์มการซื้อขาย และการพัฒนาแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของกรณีการใช้งาน เราตรวจสอบ MongoDB และ PostgreSQL อย่างละเอียด โดยเปรียบเทียบระหว่างกัน ข้อมูลนี้สามารถรวบรวมได้ในไม่กี่วินาทีโดยใช้ฐานข้อมูลแบบคอลัมน์

พวกเขาไม่สามารถเขียนข้อมูลได้อย่างสม่ำเสมอเนื่องจากวิธีการเขียนข้อมูล ฐานข้อมูลกราฟได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อบันทึกและค้นหาการเชื่อมต่อระหว่างองค์ประกอบข้อมูลซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความสามารถในการค้นหาและบันทึก หลายตารางสามารถเข้าร่วมใน SQL ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้วิธีการเหล่านี้

ประเภทฐานข้อมูล Nosql ใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน

ฐานข้อมูลเอกสารเป็นฐานข้อมูลที่ไม่มีสคีมา ทำให้คุณสามารถกำหนดสคีมาได้โดยไม่ต้องทำตามล่วงหน้า เราสามารถจัดเก็บข้อมูลที่ซับซ้อนในรูปแบบเอกสาร เช่น XML และ JSON โดยใช้ระบบนี้

ฐานข้อมูล Nosql ประเภทใดใช้ประโยชน์จากขอบและความสัมพันธ์ในโครงสร้าง

โครงสร้างกราฟกำกับใช้เพื่อแสดงข้อมูลในฐานข้อมูล NoSQL ของฐานกราฟ กราฟประกอบด้วยโหนดและขอบ กราฟคือการแสดงชุดของออบเจกต์ที่ออบเจกต์บางคู่เชื่อมโยงกันด้วยลิงก์บางประเภท

Nosql เชิงพื้นที่

ข้อมูลเชิงพื้นที่เป็นข้อมูลที่มีส่วนประกอบทางภูมิศาสตร์ เช่น ละติจูดและลองจิจูด ฐานข้อมูล Nosql เหมาะสมอย่างยิ่งในการจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลเชิงพื้นที่ ฐานข้อมูล nosql จำนวนมากมีการสนับสนุนในตัวสำหรับ ประเภทข้อมูลเชิงพื้นที่ และการดำเนินการ

ข้อมูลเชิงพื้นที่ (ไฟล์ ฐานข้อมูล บริการเว็บ) เป็นข้อมูลประเภทหนึ่งที่เก็บข้อมูลทางภูมิศาสตร์และสามารถนำไปใช้ในแอปพลิเคชันระบุตำแหน่งได้ ข้อมูลจากเลเยอร์เชิงพื้นที่สามารถใช้เพื่อแสดงเลเยอร์กราฟิกบนแผนที่ แต่ยังสามารถใช้ในการวิเคราะห์ลักษณะทางภูมิศาสตร์และตำแหน่งได้อีกด้วย เป็นระบบจัดการฐานข้อมูลประเภทพิเศษที่รองรับเฉพาะวัตถุเชิงพื้นที่และใช้งานโดยนักวิเคราะห์เชิงพื้นที่เป็นหลัก เราอ้างถึงข้อมูลเชิงพื้นที่ว่าเป็นจุด เส้น และพื้นที่ของข้อมูลการทำแผนที่ เนื่องจากข้อมูลดังกล่าวสร้างขึ้นเพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลเหล่านี้ โดยทั่วไป ผู้เชี่ยวชาญด้านกราฟิกใช้ซอฟต์แวร์แผนที่บนเดสก์ท็อปของ ESRI เพื่อสร้างแผนที่ (คงที่) นอกเหนือจากการนำเข้าข้อมูลแล้ว นักพัฒนาเว็บสามารถสอบถามข้อมูลนั้นด้วยเลเยอร์แอปพลิเคชันการทำแผนที่เว็บที่รับรู้ตำแหน่งได้โดยใช้ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ เมื่อเข้าถึงข้อมูลเชิงพื้นที่ เป็นเรื่องปกติที่นักพัฒนาจะสร้างแผนที่ ไม่ว่าจะออนไลน์ ในแอพมือถือ หรือบนคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป

เมื่อคุณเริ่มใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่เป็นเพียงวัตถุอื่นที่มีพิกัด คุณจะสังเกตเห็นว่ามันทำงานร่วมกับฐานข้อมูล NoSQL ได้ดีเพียงใด การใช้การประมวลผลแบบคลัสเตอร์ช่วยให้ข้อมูลเชิงพื้นที่เติบโตเมื่อเวลาผ่านไป โดยมีทรัพยากรการสืบค้นพร้อมใช้งาน แอปพลิเคชันเหล่านี้ทำให้การปกปิดข้อความค้นหาเชิงพื้นที่ที่ซับซ้อนมากขึ้นที่ใช้กันทั่วไปอยู่เบื้องหลังเป็นเรื่องง่าย เป็นเรื่องปกติที่ ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ จะคำนวณสี่เหลี่ยมผืนผ้ารอบๆ คุณลักษณะแต่ละอย่างในชุดข้อมูลและใช้สิ่งนั้นเป็นดัชนีคร่าวๆ เพื่อสอบถาม พวกเขาใช้ MBR เพื่อกำหนดว่าคุณลักษณะต่างๆ อยู่ใกล้กันเพียงใด เพื่อให้พวกเขาสามารถละเว้นคุณลักษณะที่อยู่ห่างกันเกินกว่าจะมีความสำคัญได้ คำขอเอกสารโดยใช้ซอฟต์แวร์ NoSQL ที่ใช้ N1QL/SQL เช่น Couchbase สามารถดำเนินการได้ ด้วยความช่วยเหลือของวัตถุเชิงพื้นที่ แอปพลิเคชันดาวน์สตรีมสามารถเชื่อมต่อโดยตรงกับวัตถุเหล่านั้นได้

เป้าหมายของบล็อกนี้คือเพื่อแสดงให้เห็นว่าภาษาการเขียนโปรแกรม R รวมถึงแพ็คเกจการแมป Leaflet สามารถขอข้อมูลและดึงผลลัพธ์ได้อย่างไร การต่อสู้ที่แท้จริงกำลังต่อสู้อยู่ข้างนอกพร้อมกับคำถาม แอปพลิเคชัน GIS เต็มรูปแบบและฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ยังสามารถสร้างข้อมูลจำนวนมากได้อีกด้วย ข้อมูลจำเพาะประกอบด้วยประเภทและฟังก์ชันต่างๆ มากมายสำหรับคุณลักษณะเชิงพื้นที่ อีกรูปแบบหนึ่งของการรวมเชิงพื้นที่ที่เป็นที่นิยมคือการเชื่อมจุด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การจัดกลุ่มของจุดเป็นรูปหลายเหลี่ยม ส่วนที่ยากที่สุดคือการออกแบบระบบตามเรขาคณิตเชิงคำนวณ ซึ่งนำมาซึ่งการสร้างคุณสมบัติใหม่ ความสำคัญของการจัดการทรัพยากรไม่สามารถพูดเกินจริงได้เนื่องจากการทำเช่นนั้นเป็นเรื่องยาก

ความสัมพันธ์ระหว่าง Nosql และข้อมูลเชิงพื้นที่คืออะไร?

เนื่องจาก NoSQL ถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการเวิร์กโหลดปริมาณมาก การใช้ NoSQL สำหรับแอปพลิเคชัน GIS จึงเพิ่มความหรูหราเป็นพิเศษเสมอ เนื่องจากลักษณะการประมวลผลแบบกระจาย เมื่อใช้คลัสเตอร์ ข้อมูลเชิงพื้นที่จะเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป และทรัพยากรการสืบค้นสามารถขยายได้อย่างง่ายดาย

ประโยชน์ของการใช้ดัชนีเชิงพื้นที่

คุณต้องสร้างดัชนี aspatial ใน MongoDB เพื่อใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่ใน MongoDB ดัชนีนี้ทำให้คุณสามารถสืบค้นคอลเลกชันของรูปร่างและจุดเชิงพื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้เป็นดัชนีการสืบค้นเชิงพื้นที่ สามารถใช้ดัชนีเชิงพื้นที่ซึ่งใช้เกณฑ์ต่างๆ เช่น ละติจูดและลองจิจูด เพื่อค้นหาสถานที่ทั้งหมดในเอกสาร ประโยชน์ของการใช้ดัชนีการแมปคืออะไร? ดัชนีแผนที่สามารถเร่งกระบวนการระบุตำแหน่งวัตถุในเอกสารได้ เนื่องจากสามารถใช้ดัชนีทางภูมิศาสตร์เพื่อระบุตำแหน่งได้ ตัวอย่างต่อไปนี้จะเป็นสถานที่สำหรับค้นหาร้านอาหารทั้งหมดในเมืองของคุณ เนื่องจากดัชนีภูมิสารสนเทศอิงตามละติจูดและลองจิจูด จึงเป็นเรื่องง่ายที่จะค้นหาเอกสารที่ตรงกับเกณฑ์ของคุณ ในทำนองเดียวกัน การใช้ดัชนีเชิงพื้นที่อาจช่วยคุณในการระบุตำแหน่งวัตถุที่ไม่จำเป็นต้องอยู่ในบริเวณเดียวกัน คุณอาจต้องการค้นหาเอกสารทั้งหมดที่มีละติจูดและลองจิจูดที่อยู่ในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง การค้นหาเอกสารทั้งหมดที่คุณต้องการซึ่งมีละติจูดและลองจิจูดตามเกณฑ์ของคุณเป็นเรื่องง่ายโดยใช้ดัชนีเชิงพื้นที่ คุณจะสร้างดัชนีเชิงพื้นที่ได้อย่างไร ในการสร้างดัชนีเชิงพื้นที่ ก่อนอื่นคุณต้องสร้างชุดข้อมูลที่มีข้อมูลที่คุณต้องการจัดทำดัชนี จำเป็นต้องมีดัชนีเชิงพื้นที่ตามด้วยการรวบรวม ในขั้นตอนสุดท้าย คุณต้องสร้างแบบสอบถามที่ใช้ดัชนีเชิงพื้นที่เพื่อค้นหาวัตถุ สิ่งสำคัญที่ควรทราบเมื่อทำงานกับ psy GIS คืออะไร ควรปฏิบัติตามคำแนะนำต่อไปนี้เมื่อทำงานกับข้อมูลเชิงพื้นที่ เมื่อค้นหาวัตถุในเอกสาร ควรใช้ดัชนีเชิงพื้นที่เสมอ เมื่อคุณทำ GIS ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเอกสารของคุณอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง เมื่อค้นหาออบเจกต์ จะต้องระบุพิกัดอ้างอิงเสมอ ไม่ควรถือว่าเอกสารมีข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ก่อนใช้ดัชนี ควรทบทวนรูปแบบของข้อมูลเสมอ

การจัดเก็บข้อมูลเชิงพื้นที่

การจัดเก็บข้อมูลเชิงพื้นที่ หมายถึงกระบวนการจัดเก็บข้อมูลดิจิทัลที่เกี่ยวข้องกับตำแหน่งทางกายภาพ ข้อมูลประเภทนี้สามารถใช้เพื่อสร้างแผนที่และการแสดงภาพอื่นๆ ที่ช่วยให้ผู้คนเข้าใจโลกรอบตัวพวกเขา มีหลายวิธีในการจัดเก็บข้อมูลภูมิสารสนเทศ รวมถึงการใช้ฐานข้อมูล ไฟล์ และบริการเว็บ

ข้อมูลภูมิสารสนเทศแบบโอเพ่นซอร์ส เช่น Internet of Things (IoT), Voluntary Geographic Information (VGI) และ Open Geospatial Data กำลังได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้น กระบวนการนำเข้าฐานข้อมูล PostgreSQL/PostGIS ง่ายขึ้นด้วย HOGS ซึ่งเป็นยูทิลิตี้บรรทัดคำสั่ง ได้รับการพัฒนาโดยมีเป้าหมายเพื่อแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของเค้าโครงพื้นที่เก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมและที่เก็บเอกสาร NoSQL แม้ว่าคำมั่นสัญญาเรื่องความเร็วของ NoSQL อาจดูน่าสนใจ แต่ก็มีข้อเสียเช่นกัน ด้วยเหตุนี้ เพื่อให้เข้าใจว่าเราสามารถละทิ้งหลักการของระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) ได้จริงหรือไม่ เราต้องพิจารณาสิ่งนี้ก่อน HOGS เป็นยูทิลีตีบรรทัดคำสั่งแบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้ไลบรารีโอเพ่นซอร์ส GDAL/OGR เพื่อทำให้การนำเข้าข้อมูลเชิงพื้นที่ต่างกันไปยังฐานข้อมูล a/postGIS โดยอัตโนมัติ ที่เก็บเอกสาร ฐานข้อมูลกราฟ ฐานข้อมูลเชิงวัตถุ และที่เก็บคีย์-ค่า คือตัวอย่างทั้งหมดของที่เก็บข้อมูล NoSQL

เอกสารจัดเก็บข้อมูลเป็นเอกสารแทนที่จะเป็นตารางในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เนื่องจากไม่มีสคีมาที่ชัดเจน เนื่องจากใช้งานง่าย จึงมักใช้ร่วมกับชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์ส มาตรฐาน GeoJSON ซึ่งใช้โดยทั้ง MongoDB และ CouchDB ใช้เพื่อมอบความสามารถเชิงพื้นที่ อามิเรียนและคณะ ศึกษาแบบจำลองเชิงเอกสารเร็วกว่าแบบจำลองเชิงสัมพันธ์ 19% สำหรับข้อมูลเชิงพื้นที่รูปหลายเหลี่ยมขนาดใหญ่ Amirian และเพื่อนร่วมงานทดสอบกลยุทธ์การจัดเก็บข้อมูลที่แตกต่างกันสามแบบสำหรับ " ข้อมูลเชิงพื้นที่ขนาดใหญ่ " โดยใช้ Microsoft SQL Server 2012 โดยป้อนข้อมูลจากผู้ใช้ เค้าโครงเอกสาร XML (ที่เก็บเอกสาร NoSQL) ให้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดได้ดีที่สุดในระหว่างการตั้งค่า

ผลการวิจัยหลายชิ้นแสดงให้เห็นว่าควรพิจารณาแบบจำลองตามเอกสารในสถานการณ์เวิร์กโฟลว์ที่หลากหลาย การใช้ MongoDB เพื่อเคียวรีพอยต์และข้อมูลแบบผสมให้ประสิทธิภาพมากกว่า PostGIS ถึงสามเท่าด้วยความเร็วหกเท่า อย่างไรก็ตาม เรื่องนี้ PostgIS มีประสิทธิภาพเหนือกว่า MongoDB มากกว่า 3 เท่าในการสืบค้นแบบรัศมี เมื่อรัศมีการสืบค้นเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ผู้เขียนรับทราบว่าฐานข้อมูล NoSQL ขาดความสามารถบางอย่างที่คล้ายกับ RDBMSes แต่ระบุว่าสิ่งนี้จะเปลี่ยนแปลงในอนาคต Python ได้รับเลือกให้เป็นภาษาที่จะใช้ระบบ HOGS เนื่องจากความพร้อมใช้งานหลายแพลตฟอร์มและการรวมเข้ากับไลบรารีโอเพ่นซอร์สเช่น GDAL/OGR และ GEOS ตลอดจนการรวมหลายแพลตฟอร์ม ฐานข้อมูลถูกจัดเก็บในสองวิธีที่แตกต่างกัน: คุณลักษณะและการจัดเก็บชุดข้อมูล ตารางคุณลักษณะมีแถวสำหรับแต่ละแอตทริบิวต์ คอลัมน์รูปทรงเรขาคณิต และคอลัมน์รหัสคุณลักษณะ แต่ละแถวมีคุณสมบัติในชุดข้อมูล

คอลัมน์ประกอบด้วยรหัส ทั้งคอลัมน์เรขาคณิตและ ID เป็นคอลัมน์แยกกัน ซึ่งนอกเหนือจากตารางแล้ว ยังถูกจัดระเบียบเป็นคอลัมน์ ข้อแตกต่างที่สำคัญคือแอตทริบิวต์ทั้งหมดถูกจัดเก็บไว้ในคอลัมน์เดียวประเภท jsonb สามารถใช้ HOGS เพื่อสนับสนุนการกำหนดเวอร์ชันชุดข้อมูลโดยใช้หมายเลขเวอร์ชันที่เพิ่มขึ้นและการประทับเวลาที่เกี่ยวข้อง HOGS ใช้ทั้ง NoSQL และรูปแบบการจัดเก็บแบบตารางแบบดั้งเดิม ระหว่างขั้นตอนการนำเข้า ไฟล์ของชุดข้อมูลแต่ละชุดจะถูกอ่านและแยกวิเคราะห์ก่อนที่จะเขียนลงในฐานข้อมูลโดยใช้คำสั่ง COPY เนื่องจากแต่ละไฟล์ในการนำเข้าเป็นไฟล์ของตัวเอง ระยะนี้จึงสามารถดำเนินการพร้อมกันกับไฟล์อื่นได้ ความเร็วในการนำเข้า ความเร็วในการสืบค้น และขนาดฐานข้อมูลถูกวัดทั้งหมดสำหรับเค้าโครงที่จัดเก็บข้อมูลแต่ละแบบ

หน่วยงานการทำแผนที่ของนอร์เวย์หรือที่เรียกว่า N50 ได้จัดเตรียมชุดข้อมูลแบบเปิดสำหรับเกณฑ์มาตรฐานแต่ละรายการ ชุดข้อมูลมาตราส่วน 1:50,000 ของแผ่นดินใหญ่ของนอร์เวย์ประกอบด้วยชุดข้อมูลย่อย 8 ชุด (คอลเลกชันคุณลักษณะ) ที่มีเลเยอร์โทโพโลยีหลายชั้น หลังจากแยกข้อมูลในชุดข้อมูลที่สมบูรณ์แล้ว มีไฟล์ 3415 ไฟล์ที่มีขนาดรวม 7.9 GB วิธีการนำเข้าแบบตารางนั้นเร็วกว่าวิธีการนำเข้า jsonb ถึง 44% เค้าโครงตารางใช้เวลาประมาณหนึ่งชั่วโมง 19 นาทีในการนำเข้า ในขณะที่เค้าโครง jstrelb ใช้เวลาประมาณสามชั่วโมง เราได้รับรูปทรงเรขาคณิตของแบบสอบถาม 840 รายการจากบันทึกแบบสอบถามของระบบนี้โดยใช้ความเร็วในการนำเข้าเค้าโครงตาราง รูปหลายเหลี่ยมเหล่านี้ครอบคลุมแผ่นดินใหญ่ของนอร์เวย์ในระยะ 1 ถึง 100 เมตร

เมตริกทั้งหมดแสดงว่าเค้าโครงแบบตารางทำงานได้ดีกว่าเค้าโครง NoSQL แบบ jsonb เนื่องจากวิธีจัดเก็บแอ็ตทริบิวต์และจำนวนตารางที่ใช้ นี่อาจเป็นปัญหาได้ ทั้งสองฐานข้อมูลใช้ PostgreSQL/PostGIS และทั้งสองฐานข้อมูลใช้ประเภทเรขาคณิต PostGIS ข้อแตกต่างหลักระหว่างการสืบค้นข้อมูลและไฟล์ jsonb คือขนาดตาราง ตารางทั่วไปในไฟล์ jsonb มีขนาดใหญ่กว่าตารางทั่วไปในการสืบค้นข้อมูล ชุดข้อมูลจำนวนมากสามารถแบ่งออกเป็นชุดข้อมูลที่แยกจากกันตามประเภทของคุณสมบัติที่รวมอยู่ในนั้น เมื่อเปรียบเทียบกับเค้าโครงตารางแบบรวมของที่เก็บเอกสาร NoSQL เราพบว่าเค้าโครงแบบตารางเดียวต่อชุดข้อมูลแบบดั้งเดิมมีประสิทธิภาพดีกว่าเค้าโครงตารางแบบรวมของที่เก็บเอกสาร NoSQL สำหรับชุดข้อมูลที่เป็นเนื้อเดียวกัน HOGS สามารถทำงานอัตโนมัติและไม่มีความซับซ้อนเพิ่มเติมโดยใช้ประโยชน์จาก GDAL/OGR ในระบบ GDAL/OGR

ตารางเดี่ยวของชุดข้อมูลต่างๆ ที่มีคุณลักษณะต่างๆ ผสมกันดูเหมือนจะใช้งานได้ง่ายกว่า แต่เค้าโครงประเภทนี้ใช้ไม่ได้กับแพ็กเกจ GIS อื่นๆ ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างการตั้งค่าเกณฑ์มาตรฐานที่ละเอียดยิ่งขึ้น ซึ่งรวมถึงชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น ไม่แนะนำให้ใช้ประเภทข้อมูล jsonb ใน Postgres เพื่อจัดเก็บชุดข้อมูลที่เป็นเนื้อเดียวกันในบริบทของข้อมูลเมตาสำหรับ ข้อมูล จีโอซิงโครนัส หากความต้องการพื้นที่จัดเก็บสำหรับอินสแตนซ์ฐานข้อมูลเดียวไม่เกินอินสแตนซ์ฐานข้อมูลอื่น คำสั่งจะถูกระงับ เทคโนโลยี RDBMS แบบดั้งเดิมสามารถใช้ในการจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลภูมิสารสนเทศจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ คู่มือสำหรับ MongoDB 2018 ประเภทข้อมูล JSONB ใน PostgresQL ทำให้การทำงานเร็วขึ้น ตามข้อมูลของ Del Alba

คุณคิดว่า Nosql สามารถจัดการกับข้อมูลการใช้ที่ดินและสิ่งปกคลุมดินได้หรือไม่? แนท อีโคดิน. หนังสือเล่มนี้ตีพิมพ์ใน 11:438 ถึง 4426 คุณสามารถเผยแพร่บทความนี้ได้ตราบเท่าที่คุณปฏิบัติตามสัญญาอนุญาต Creative Commons (https://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/) ในสื่อใดก็ได้ที่คุณต้องการ ตามที่ผู้เขียนไม่มีการแข่งขันกัน แม้จะมีความจริงที่ว่าแผนที่ที่เผยแพร่และความร่วมมือของสถาบันมีการอ้างสิทธิ์ในศาล แต่ Springer Nature ยังคงเป็นกลาง

ประโยชน์มากมายของ Gis

ระบบ สารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) สามารถนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย รวมถึงการทำแผนที่สถานที่เกิดเหตุ การวิจัยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ และการจัดการที่ดิน มีซอฟต์แวร์ GIS หลายประเภทให้เลือก ซึ่งแต่ละประเภทจะปรับให้เหมาะกับงานเฉพาะมากขึ้น ESRI, MapInfo และ TopoGIS เป็นตัวอย่างของแพ็คเกจซอฟต์แวร์ GIS ที่ได้รับความนิยม