Coğrafi Konum Verileri İçin Bir Veritabanı Tasarlamak: Önemli Hususlar

Coğrafi konum verileri , belirli bir nesnenin coğrafi konumu hakkında bilgi içeren bir veri türüdür. Coğrafi konum verilerini etkili bir şekilde depolamak ve yönetmek için, bu tür veriler için bir veritabanının nasıl yapılandırılacağını anlamak önemlidir. Coğrafi konum verileri için bir veritabanı tasarlarken akılda tutulması gereken birkaç önemli husus vardır. İlk husus, verilerin depolanacağı ayrıntı düzeyidir. Örneğin, veriler ülke düzeyinde mi, eyalet düzeyinde mi yoksa şehir düzeyinde mi depolanacak? Ayrıntı düzeyi, veritabanının genel boyutunu ve verilere karşı çalıştırılabilecek sorguların karmaşıklığını etkileyecektir. İkinci husus, verilerin depolanacağı biçimdir. Coğrafi konum verilerini depolamak için enlem/boylam çiftleri, GeoJSON ve KML gibi birkaç farklı seçenek vardır. Her seçeneğin kendi avantajları ve dezavantajları vardır, bu nedenle uygulamanın özel gereksinimlerine en uygun biçimi seçmek önemlidir. Son olarak, veriler için kullanılacak indeksleme stratejisini dikkate almak önemlidir. İndeksleme, performans nedenleriyle önemlidir, ancak veritabanının genel yapısını da etkileyebilir. Coğrafi konum verileri için, ortak bir indeksleme stratejisi, bir dörtlü ağaç indeksi kullanmaktır. Bu hususları akılda tutarak, coğrafi konum verilerini depolamak için etkin bir veritabanı tasarlamak mümkündür.

Bir dizi ana akım teknoloji şirketi, konum tabanlı hizmetler alanlarında NoSQL veritabanları ile deneyler yapıyor. SQL gibi yapılandırılmış bir sorgu dili ve MySQL gibi ilişkisel bir veritabanı zıt şekillerde çalışır. NoSQL veritabanlarında ortak özellikler yoktur ve birçoğu sabit tablo şemaları veya birleştirme işlemleri gerektirmez. MongoDB (açık kaynak), BigTable (Google'a özel) ve Google Earth (Google Earth aracılığıyla kullanılabilir), uzamsal verileri işleyebilen NoSQL veritabanlarından yalnızca birkaçıdır. Cassandra (Facebook tarafından geliştirilen bir NoSQL veritabanı) ve CouchDB (Facebook tarafından geliştirilen bir NoSQL veritabanı) da açık kaynaklı yazılım platformlarıdır. Bir web hizmeti olan Amazon SimpleDB kullanılabilir. NoSQL çerçevesi, yalnızca bir veri depoları kabı değildir; onların bir koleksiyonudur.

Çok sayıda geliştirici, bir veritabanına güvenmek yerine mekansal sorunları çözmek için NoSQL teknolojilerini kullanır. Bunun yerine yerel veya barındırılan bir hizmet kullanacaklardır. Veritabanları için daha fazla seçenek bekleyin, daha az değil. Bu, Penn State Geog897g'deki Paul Ramsey ve öğrencilerine katkıları için bir teşekkürdür.

Nosql Veritabanları Nasıl Yapılandırılır?

SQL veritabanları (NoSQL veritabanları olarak da bilinir), tablo biçiminde olmayan yapıları nedeniyle verileri geleneksel veritabanlarından farklı şekilde depolar. Bir NoSQL veritabanı, veri modeline bağlı olarak birkaç türden oluşur. Belge türleri çizelgeleri, grafikleri ve geniş sütunları ve ayrıca anahtar/değer türlerini içerir.

Geleneksel ilişkisel veritabanlarının aksine, NoSQL veritabanları verileri kendilerine özgü bir biçimde depolar. Belge, anahtar/değer çifti, geniş sütun ve grafik türleri en yaygın olanlarıdır. Veri depolama maliyeti son on yılda önemli ölçüde düşerek NoSQL veritabanlarının ortaya çıkmasına olanak sağladı. Geliştiriciler, bu sistemleri çeşitli amaçlar için kullanabildikleri için büyük miktarlarda yapılandırılmamış veri depolayabilirler. Belge veritabanları, anahtar-değer veritabanları, geniş sütun depoları ve grafik veritabanlarının tümü NoSQL veritabanlarına örnektir. Birleştirme gerekli olmadığında sorgulama süreleri iyileşir. IoT çözümleri için çeşitli kullanım durumları, kritik (finansal veriler gibi) ile daha eğlenceli ve saçma (örneğin, akıllı kedi çöp kutusundan IoT okumalarını depolamak gibi) arasında değişir.

Bu öğreticide, bir NoSQL veritabanını nasıl seçeceğinizi ve kullanacağınızı öğreneceksiniz. Ek olarak, NoSQL veritabanları hakkında bazı yaygın yanılgıları derinlemesine inceleyeceğiz. DB-Engines'e göre MongoDB, gezegendeki en popüler ilişkisel olmayan veritabanıdır. Bu öğreticinin amacı, bilgisayarınıza hiçbir şey yüklemeden bir MongoDB veritabanını nasıl sorgulayacağınızı öğretmektir. Bir MongoDB kümesi, veritabanlarınızı depoladığınız bir konumdur. Atlas'ın depolama kapasitesi, bir küme için yapılandırıldıktan sonra artırılabilir. Atlas Data Explorer, MongoDB Shell veya MongoDB Compass, manuel olarak bir veritabanı oluşturmak için olası yöntemlerdir.

Sonuç olarak Atlas'ın örnek verileri bu komut dosyasına aktarılacaktır. NoSQL veritabanlarının, geliştiriciler için verileri paralel olarak modelleme ve ölçeklendirme, verileri hızlı bir şekilde sorgulama ve ışık hızında sorgular kullanma gibi çeşitli avantajları vardır. Veri Gezgini, yeni belgeler eklemenin, mevcut belgeleri düzenlemenin ve belgeleri silmenin en uygun yoludur. Mevcut en güçlü araçlardan biri olan toplama çerçevesini kullanarak verilerinizi analiz edebilirsiniz. Grafik, Atlas ve Atlas Data Lake'te verileri görselleştirmenin en basit yollarından biridir.

NoSQL veritabanlarının esnekliği nedeniyle yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış verileri işleyebilirler. Bu, verilerin veritabanında yeniden oluşturulması gerekmediğinden daha hızlı ve daha yinelemeli geliştirme sağlar. NoSQL veritabanları, ölçeklenebilirlik etkin oldukları için büyük miktarda veriyi işlemek için de ölçeklenebilir. Son olarak, NoSQL veritabanlarının veri yapısı, verileri kendilerine özgü tamamen yeni bir şekilde işlemelerine olanak tanır. NoSQL veritabanları, benzersiz gereksinimleri karşılamak üzere değiştirilebildikleri için büyük ölçekli veri kümeleri için idealdir.

Varlık İlişkilerini İzlemek İçin Hangi Tür Nosql Veritabanı Kullanılır?

Uygulamanın özel gereksinimlerine bağlı olduğundan bu sorunun kesin bir yanıtı yoktur. Bununla birlikte, varlık ilişkilerini izlemek için kullanılan en popüler nosql veritabanlarından bazıları MongoDB, Couchbase ve Cassandra'dır.

Alternatif SQL veritabanlarıyla çalışan herhangi bir sisteme NoSQL denir. İlişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde kullanılan geleneksel satır sütun tablolarının aksine, bu uygulamada kullanılan veri modelleri farklı yapılardan oluşur. NoSQL veritabanları birbirinden oldukça farklıdır. Ölçeklendirme mimarisine sahip belge veritabanları, en yaygın şekilde benimsenen belge veritabanlarını uygulamak için yaygın olarak kullanılır. E-ticaret platformları, ticaret platformları ve mobil uygulama geliştirme, kullanım örneklerinden yalnızca birkaçıdır. MongoDB ve PostgreSQL'i detaylı bir şekilde inceliyor ve birbirleri ile karşılaştırıyoruz. Bu veriler sütunlu bir veri tabanı kullanılarak saniyeler içinde toplanabilir.

Veri yazma yöntemleri nedeniyle tutarlı bir şekilde veri yazamazlar. Grafik veritabanları, arama ve yakalama yeteneklerinin bir parçası olarak veri öğeleri arasındaki bağlantıları yakalamak ve aramak için optimize edilmiştir. Bu yöntemler kullanılarak birden çok tablo SQL'de daha verimli bir şekilde birleştirilebilir.

Hangi Nosql Veritabanı Türü Karmaşık İlişkilerle Verileri Depolamak İçin En Uygundur?

Belge veritabanı, şemadan bağımsız bir veritabanıdır ve bir şemayı önceden takip etmek zorunda kalmadan tanımlamanıza olanak tanır. Bu sistemi kullanarak karmaşık verileri XML ve JSON gibi belge formatlarında saklayabiliriz.

Hangi Tip Nosql Veritabanı Yapısında Kenarlardan ve İlişkilerden Faydalanır?

Bir Grafik Tabanlı NoSQL Veritabanındaki verileri temsil etmek için yönlendirilmiş bir grafik yapısı kullanılır. Bir grafik düğümlerden ve kenarlardan oluşur. Grafik, bazı nesne çiftlerinin bir tür bağlantıyla bağlandığı bir dizi nesnenin temsilidir.

Nosql Geospatial

Jeo-uzamsal veriler, enlem ve boylam gibi bir coğrafi bileşen içeren verilerdir. Nosql veritabanları, jeo-uzamsal verileri depolamak ve sorgulamak için çok uygundur. Birçok nosql veritabanı, jeo- uzamsal veri türleri ve işlemleri için yerleşik desteğe sahiptir.

Mekansal veriler (dosyalar, veritabanları, web servisleri), coğrafi bilgileri depolayan ve konuma duyarlı uygulamalarda kullanılabilen bir veri türüdür. Uzamsal bir katmandan gelen veriler, bir harita üzerinde bir grafik katmanı temsil etmek için kullanılabilir, ancak aynı zamanda coğrafi özellikleri ve konumları analiz etmek için de kullanılabilir. Yalnızca uzamsal nesneleri destekleyen ve öncelikle uzamsal analistler tarafından kullanılan özel bir veritabanı yönetim sistemiydi. Uzamsal verilere, bunları depolamak ve işlemek için inşa edildiğinden, kartografik bilgilerin noktaları, çizgileri ve alanları olarak atıfta bulunuyoruz. Genel olarak grafik uzmanları, (statik) haritalar oluşturmak için ESRI'nin masaüstü haritalama yazılımını kullandı. Verileri içe aktarmanın yanı sıra, web geliştiricileri, konumsal bir veritabanı kullanarak, konuma duyarlı bir web haritalama uygulama katmanıyla verileri sorgulayabilir. Uzamsal verilere erişirken, geliştiricilerin çevrimiçi, mobil uygulamada veya masaüstü bilgisayarda bir harita oluşturması en yaygın olanıdır.

Uzamsal verileri koordinatları olan başka bir nesne olarak kullanmaya başladığınızda, NoSQL veritabanlarıyla ne kadar iyi çalıştığını fark edeceksiniz. Küme tabanlı bilgi işlemin kullanımı, uzamsal verilerin, hazır sorgu kaynaklarıyla birlikte zaman içinde büyümesini sağlar. Bu uygulamalar, perde arkasında yaygın olarak kullanılan daha karmaşık uzamsal sorguları gizlemeyi kolaylaştırır. Uzamsal veritabanlarının bir veri kümesindeki her bir özelliğin etrafında bir dikdörtgen hesaplaması ve bunu sorgulamak için kabaca bir dizin olarak kullanması yaygın bir durumdur. Özelliklerin ne kadar yakın olduğunu belirlemek için MBR'yi kullanırlar, böylece önemli olamayacak kadar birbirinden uzak olan özellikleri göz ardı edebilirler. Couchbase gibi N1QL/SQL tabanlı NoSQL yazılımları kullanılarak belge talepleri gerçekleştirilebilir. Jeo-uzamsal nesnelerin yardımıyla, aşağı yöndeki uygulamalar doğrudan bunlara bağlanabilir.

Bu blogun amacı, R programlama dilinin yanı sıra Leaflet eşleme paketinin nasıl kolayca veri isteyebileceğini ve sonuçları çizebileceğini göstermektir. Gerçek savaş, sorgularla dışarıda verilir. Tam teşekküllü CBS uygulamaları ve mekansal veritabanları da büyük miktarda veri üretebilir. Spesifikasyon, mekansal özellikler için birçok farklı tip ve fonksiyon içerir. Bir başka popüler uzamsal birleştirme biçimi, noktaların bağlanması, özellikle de noktaların çokgenler halinde gruplandırılmasıdır. En zor yön, yeni özellikler oluşturmayı gerektiren hesaplamalı geometriye dayalı bir sistem tasarlamaktır. Kaynak yönetiminin önemi abartılamaz çünkü bunu yapmak zordur.

Nosql ve Mekansal Veri Arasındaki İlişki Nedir?

NoSQL, yüksek hacimli iş yüklerini işlemek için tasarlandığından, GIS uygulamaları için ona güvenmek, dağıtılmış bilgi işlem yapısı nedeniyle her zaman ekstra bir lüks katmanı ekler. Kümeler kullanıldığında, uzamsal veriler zamanla büyür ve sorgu kaynakları kolayca genişletilebilir.

Jeo-uzaysal İndeks Kullanmanın Faydaları

MongoDB'de mekansal verileri kullanabilmek için MongoDB'de mekansal olmayan indeks oluşturmalısınız. Bu dizin, bir uzamsal şekiller koleksiyonunu sorgulamanıza ve onu bir uzamsal sorgu dizini olarak kullanarak daha verimli bir şekilde noktalamanıza olanak tanır. Bir belgedeki tüm yerleri bulmak için enlem ve boylam gibi çeşitli ölçütler kullanan bir jeo uzamsal dizin kullanılabilir. Eşleme dizini kullanmanın faydaları nelerdir? Bir harita dizini, nesnelerin yerini belirlemek için coğrafi bir dizin kullanabildiğinden, belgelerdeki nesnelerin yerini belirleme sürecini hızlandırabilir. Aşağıdaki örnek, şehrinizdeki tüm restoranları bulabileceğiniz bir yer olacaktır. Bir jeo-uzamsal dizin enlem ve boylamı temel aldığından, kriterlerinize karşılık gelen belgeleri bulmak kolaydır. Benzer şekilde, jeo-uzamsal bir dizin kullanmak, aynı alanda olması gerekmeyen nesnelerin yerini belirlemenize yardımcı olabilir. Belirli bir coğrafi alan içindeki enlem ve boylamlara sahip tüm belgelere bakmak isteyebilirsiniz. Jeo-uzamsal bir dizin kullanarak, kriterlerinize göre enlem ve boylamı olan ihtiyacınız olan tüm belgeleri bulmak kolaydır. Jeo-uzamsal bir indeksi nasıl yaratırsınız? Jeo-uzamsal bir dizin oluşturmak için, önce dizine eklemek istediğiniz verileri içeren bir veri koleksiyonu oluşturmanız gerekir. Koleksiyon tarafından takip edilen bir uzamsal dizin gereklidir. Son adım olarak, nesneleri bulmak için jeo uzamsal dizini kullanan bir sorgu oluşturmalısınız. psy GIS ile çalışırken akılda tutulması gereken önemli şeyler nelerdir? Uzamsal verilerle çalışırken aşağıdaki işaretçilere uyulmalıdır. Bir belgede nesneleri ararken jeo uzamsal dizin kullanmak her zaman tercih edilir. GIS yaparken belgelerinizin doğru formatta olduğundan emin olun. Nesneleri sorgularken her zaman referans koordinatları sağlanmalıdır. Bir belgenin coğrafi bilgi içerdiğini varsaymak asla iyi bir fikir değildir. Dizini kullanmadan önce, veri biçimini gözden geçirmek her zaman iyi bir fikirdir.

Coğrafi Veri Depolama

Jeo-uzamsal veri depolama , fiziksel bir konumla ilişkili dijital verilerin saklanması sürecini ifade eder. Bu tür veriler, insanların çevrelerindeki dünyayı anlamalarına yardımcı olan haritalar ve diğer görselleştirmeler oluşturmak için kullanılabilir. Jeo-uzamsal verileri depolamanın veritabanlarını, dosyaları ve web servislerini kullanmak gibi çeşitli yolları vardır.

Nesnelerin İnterneti (IoT), Gönüllü Coğrafi Bilgi (VGI) ve Açık Jeo-uzamsal Veri gibi açık kaynaklı jeo-uzamsal verilerin popülaritesi artıyor. PostgreSQL/PostGIS veritabanı içe aktarma işlemi, bir komut satırı yardımcı programı olan HOGS ile basitleştirilmiştir. Geleneksel bir depolama düzeninin ve bir NoSQL belge deposunun performansını göstermek amacıyla geliştirilmiştir. NoSQL'in hız vaadi çekici görünse de dezavantajları da vardır. Sonuç olarak, ilişkisel veri tabanı yönetim sistemlerinin (RDBMS) ilkelerinden gerçekten vazgeçip vazgeçemeyeceğimizi anlamak için önce bunu düşünmeliyiz. HOGS, Heterojen jeo-uzamsal verilerin a/postGIS veritabanlarına içe aktarılmasını otomatikleştirmek için açık kaynak GDAL/OGR kitaplığını kullanan bir Açık kaynak komut satırı yardımcı programıdır. Belge depoları, grafik veritabanları, nesne yönelimli veritabanları ve anahtar/değer depolarının tümü NoSQL veri depolarına örnektir.

Belge, açık bir şemaları olmadığı için verileri ilişkisel bir veritabanında tablolar yerine belgeler olarak depolar. Kullanım kolaylıkları nedeniyle sıklıkla açık kaynak veri kümeleri ile birlikte kullanılırlar. Hem MongoDB hem de CouchDB tarafından kullanılan GeoJSON standardı, mekansal yetenekler sağlamak için kullanılır. Amirian ve ark. büyük çokgen uzamsal veriler için belge yönelimli modelleri ilişkisel modellerden %19 daha hızlı inceleyin. Amirian ve meslektaşları, Microsoft SQL Server 2012'yi kullanarak kullanıcılardan gelen girdilerle " jeo uzamsal büyük veri " için üç farklı depolama stratejisini test etti. XML belgesi (NoSQL belge deposu) düzeni, kurulumları sırasında en iyi performansı ve ölçeklenebilirliği sağladı.

Araştırmalarının bulgularının birçoğu, belge tabanlı modellerin çok çeşitli iş akışı senaryolarında dikkate alınması gerektiğini göstermektedir. Noktaları ve bileşik verileri sorgulamak için MongoDB kullanmak, PostGIS'in performansının üç katını ve altı kat daha hızlı olmasını sağlar. Buna rağmen PostgIS, sorgunun yarıçapı arttığında yarıçap sorgularında MongoDB'den 3 kattan fazla daha iyi performans gösterir. Buna rağmen yazarlar, NoSQL veritabanlarının RDBMS'lere benzer bazı yeteneklerden yoksun olduğunu kabul ediyor, ancak bunun gelecekte değişeceğini belirtiyor. Python, çoklu platform kullanılabilirliği ve GDAL/OGR ve GEOS gibi açık kaynak kitaplıklarıyla entegrasyonu ve çoklu platform entegrasyonu nedeniyle HOGS sistemini uygulamak için dil olarak seçildi. Veritabanı iki farklı şekilde depolanır: özellik ve veri kümesi depolama. Bir özellik tablosunda her özellik için satırlar, bir geometri sütunu ve bir özellik kimliği sütunu bulunur; her satırın içinde bir veri kümesi bulunan bir özelliği vardır.

Bir sütun kimliği içerir. Hem Geometri hem de Kimlik sütunları, tabloya ek olarak sütunlar halinde düzenlenen ayrı sütunlardır. Ana fark, tüm özniteliklerin jsonb türünde tek bir sütunda saklanmasıdır. HOGS, artımlı sürüm numaralarını ve ilgili zaman damgalarını kullanarak veri kümesi sürüm oluşturmayı desteklemek için kullanılabilir. HOGS, hem NoSQL hem de geleneksel tablo tabanlı bir depolama düzeni kullanır. İçe aktarma aşamasında, her veri kümesinin dosyaları bir COPY deyimi kullanılarak bir veritabanına yazılmadan önce okunur ve ayrıştırılır. Bir içe aktarmadaki her dosya kendi dosyası olduğundan, bu aşama diğer dosyalarla eşzamanlı olarak yürütülebilir. Her bir veri depolama düzeni için içe aktarma hızı, sorgu hızı ve veritabanı boyutu ölçülmüştür.

N50 olarak bilinen Norveç Haritalama otoritesi, her kıyaslama için açık bir veri seti sağladı. Norveç anakarasının 1:50.000 ölçekli bir veri seti, çoklu topolojik katmanlara sahip sekiz alt veri seti (özellik koleksiyonu) içerir. Tüm veri kümesindeki verileri çıkardıktan sonra, toplam boyutu 7,9 GB olan 3415 dosya vardır. Tablo tabanlı içe aktarma yöntemi, jsonb içe aktarma yönteminden %44 daha hızlıdır. Tablo düzeninin içe aktarılması yaklaşık bir saat 19 dakika sürerken, jstrelb düzeninin içe aktarılması yaklaşık üç saat sürer. Tablo düzeni içe aktarma hızını kullanarak bu sistemin sorgu günlüklerinden 840 sorgu geometrisi elde ettik. Bu çokgenler, Norveç anakarasını 1 ila 100 metre aralığında kaplar.

Tüm ölçümler, tablo tabanlı düzenin jsonb stili NoSQL düzeninden daha iyi performans gösterdiğini gösteriyor. Niteliklerin saklanma şekli ve kullanılan tablo sayısı nedeniyle bu bir sorun olabilir. PostgreSQL/PostGIS, her iki veritabanı tarafından kullanılır ve her iki veritabanı da PostGIS geometri türlerini kullanır. Veri sorguları ile jsonb dosyaları arasındaki birincil fark, tablo boyutudur; jsonb dosyalarındaki ortak tablo, veri sorgularındaki ortak tablodan daha büyüktür. Birçok veri kümesi, içerdikleri özellik türlerine göre ayrı veri kümelerine bölünebilir. NoSQL belge deposu birleşik tablo düzeniyle karşılaştırıldığında, veri kümesi başına geleneksel tek tablo düzeninin homojen veri kümeleri için NoSQL belge deposu birleşik tablo düzeninden daha iyi performans gösterdiğini keşfettik. HOGS otomatikleştirilebilir ve bir GDAL/OGR sisteminde GDAL/OGR'den yararlanılarak ekstra karmaşıklık getirmez.

Heterojen özellik karışımına sahip çeşitli veri kümelerinden oluşan tek bir tabloyla çalışmak daha kolay görünür, ancak bu tür bir düzen diğer CBS paketleriyle çalışmaz. Bir sonraki adım, daha geniş bir veri kümesi kümesi içeren daha kapsamlı bir kıyaslama kurulumu oluşturmaktır. Jeosenkronize veriler için meta veriler bağlamında homojen veri kümelerini depolamak için Postgres'te jsonb-datatype kullanılması önerilmez. Tek bir veritabanı örneğinin depolama alanı gereksinimleri, başka bir veritabanı örneğininkini aşmıyorsa, ifade yerinde tutulur. Geleneksel RDBMS teknolojileri, büyük miktarda jeo-uzamsal veriyi verimli bir şekilde depolamak ve sorgulamak için kullanılabilir. MongoDB 2018 kılavuzu. PostgresQL'deki JSONB veri türü, Del Alba'ya göre işlemleri daha hızlı hale getiriyor.

Nosql'nin arazi kullanımı ve arazi örtüsü verilerini işleyebileceğini düşünüyor musunuz? Nat Ecodyn. Bu kitap 11:438'den 4426'ya yayınlanmıştır. Creative Commons lisansına (https://creativecommons.org/licenses/by/ 4.0/) uyduğunuz sürece bu makaleyi dilediğiniz ortamda yayınlayabilirsiniz. Yazara göre, rekabet eden çıkarlar yoktur. Yayınlanan haritaların ve kurumsal bağlantıların yetki iddiaları içermesine rağmen, Springer Nature hala tarafsızdır.

Gis'in Birçok Kullanımı

Coğrafi bilgi sistemleri (CBS), olay yeri haritalama, iklim değişikliği araştırması ve arazi yönetimi dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Her biri belirli bir göreve göre uyarlanmış çeşitli GIS yazılımı türleri mevcuttur. ESRI, MapInfo ve TopoGIS, popüler CBS yazılım paketlerine örnektir.