为地理位置数据设计数据库：关键考虑因素

地理位置数据是一种数据类型，包括有关特定对象的地理位置的信息。 为了有效地存储和管理地理定位数据，了解如何为此类数据构建数据库非常重要。 在为地理定位数据设计数据库时，需要牢记一些关键注意事项。 首先要考虑的是数据存储的粒度级别。 例如，数据将存储在国家级别、州级别还是城市级别？ 粒度级别将影响数据库的总体大小以及可针对数据运行的查询的复杂性。 第二个考虑因素是数据的存储格式。 有几种不同的选项可用于存储地理位置数据，包括纬度/经度对、GeoJSON 和 KML。 每个选项都有自己的优点和缺点，因此选择最适合应用程序特定需求的格式非常重要。 最后，重要的是要考虑将用于数据的索引策略。 出于性能原因，索引很重要，但它也会影响数据库的整体结构。 对于地理定位数据，一种常见的索引策略是使用四叉树索引。 通过牢记这些考虑因素，可以有效地设计用于存储地理定位数据的数据库。

许多主流科技公司正在基于位置的服务领域尝试NoSQL数据库。 结构化查询语言（如 SQL）和关系数据库（如 MySQL）的工作方式相反。 NoSQL 数据库之间没有共同的特征，其中许多不需要固定的表模式或连接操作。 MongoDB（开源）、BigTable（Google 专有）和 Google Earth（可通过 Google Earth 获得）只是少数可以处理空间数据的 NoSQL 数据库。 Cassandra（Facebook 开发的 NoSQL 数据库）和 CouchDB（Facebook 开发的 NoSQL 数据库）也是开源软件平台。 可以使用 Web 服务 Amazon SimpleDB。 NoSQL 框架不仅仅是数据存储的容器； 它是它们的集合。

大量开发人员使用 NoSQL 技术来解决空间问题，而不是依赖于数据库。 相反，他们将使用本地或托管服务。 期望有更多的数据库选项，而不是更少。 感谢 Paul Ramsey 和他在宾夕法尼亚州立大学 Geog897g 的学生的投入。

Nosql 数据库是如何构建的？

SQL 数据库（也称为 NoSQL 数据库）存储数据的方式与传统数据库不同，因为它们具有非表格性质。 NoSQL 数据库根据其数据模型由多种类型组成。 文档类型包括图表、图形和宽列，以及键值类型。

与传统的关系数据库相比，NoSQL 数据库以其独有的格式存储数据。 文档、键值、宽列和图形类型是最常见的。 存储数据的成本在过去十年中急剧下降，这使得 NoSQL 数据库应运而生。 开发人员可以存储大量非结构化数据，因为他们可以将这些系统用于各种目的。 文档数据库、键值数据库、宽列存储和图形数据库都是 NoSQL 数据库的示例。 当不需要加入时，查询时间会缩短。 物联网解决方案的用例范围从关键（例如财务数据）到更有趣和荒谬（例如存储智能猫砂盒中的物联网读数）。

在本教程中，您将学习如何选择和使用 NoSQL 数据库。 此外，我们还将深入了解一些关于 NoSQL 数据库的常见误解。 根据 DB-Engines 的说法，MongoDB 是地球上最流行的非关系数据库。 本教程的目的是教您如何在不在计算机上安装任何东西的情况下查询 MongoDB 数据库。 MongoDB 集群是您存储数据库的位置。 Atlas 的存储容量可以在为集群配置后增加。 Atlas Data Explorer、MongoDB Shell 或 MongoDB Compass 都是手动创建数据库的可能方法。

结果，Atlas 的示例数据将导入到此脚本中。 NoSQL 数据库为开发人员提供了多种优势，包括能够并行建模和缩放数据、快速查询数据以及使用闪电般快速的查询。 Data Explorer 是插入新文档、编辑现有文档和删除文档的最便捷方式。 您可以使用聚合框架分析您的数据，这是可用的最强大的工具之一。 Chart 是在 Atlas 和 Atlas Data Lake 中可视化数据的最简单方法之一。

由于 NoSQL 数据库的灵活性，它们可以处理非结构化和半结构化数据。 这允许更快和更多的迭代开发，因为不需要在数据库中重建数据。 NoSQL 数据库还可以扩展以处理大量数据，因为它们支持可扩展性。 最后，NoSQL 数据库的数据结构允许它们以全新的方式处理数据，这是它们独有的。 NoSQL 数据库是大规模数据集的理想选择，因为它们可以被修改以满足独特的需求。

哪种类型的 Nosql 数据库用于跟踪实体关系？

这个问题没有明确的答案，因为它取决于应用程序的特定需求。 然而，用于跟踪实体关系的一些最流行的 nosql 数据库包括 MongoDB、Couchbase 和 Cassandra。

任何使用替代 SQL 数据库的系统都称为 NoSQL。 与关系数据库管理系统中使用的传统行列表不同，此应用程序中使用的数据模型由不同的结构组成。 NoSQL 数据库彼此之间有很大的不同。 具有横向扩展架构的文档数据库通常用于实现最广泛采用的文档数据库。 电子商务平台、交易平台和移动应用程序开发只是用例的几个示例。 我们详细研究了 MongoDB 和 PostgreSQL，并将它们相互比较。 使用列式数据库可以在几秒钟内收集到这些数据。

由于他们写入数据的方法，他们无法一致地写入数据。 图形数据库经过优化以捕获和搜索数据元素之间的连接，作为其搜索和捕获功能的一部分。 使用这些方法可以更有效地在 SQL 中连接多个表。

哪种 Nosql 数据库类型最适合存储具有复杂关系的数据？

文档数据库是无架构的数据库，允许您定义架构而无需事先遵循它。 我们可以使用该系统以 XML 和 JSON 等文档格式存储复杂数据。

哪种类型的 Nosql 数据库在其结构中使用边和关系？

有向图结构用于表示 Graph Base NoSQL 数据库中的数据。 图由节点和边组成。 图是一组对象的表示，某些对象对通过某种类型的链接链接到这些对象。

Nosql地理空间

地理空间数据是包含地理成分（例如纬度和经度）的数据。 Nosql 数据库非常适合存储和查询地理空间数据。 许多 nosql 数据库内置了对地理空间数据类型和操作的支持。

空间数据（文件、数据库、Web 服务）是一种存储地理信息的数据，可用于位置感知应用程序。 来自空间图层的数据可用于表示地图上的图形图层，但也可用于分析地理特征和位置。 它是一种特殊类型的数据库管理系统，仅支持空间对象，主要由空间分析师使用。 我们将空间数据称为制图信息的点、线和区域，因为它是为存储和处理它们而构建的。 通常，图形专业人员使用 ESRI 的桌面制图软件来创建（静态）地图。 除了导入数据之外，Web 开发人员还可以利用空间数据库通过位置感知的 Web 映射应用程序层查询数据。 在访问空间数据时，开发人员最常见的做法是制作地图，无论是在线地图、移动应用程序中还是桌面计算机上。

当您开始将空间数据用作另一个带坐标的对象时，您会注意到它与 NoSQL 数据库的配合情况。 基于集群的计算的使用允许空间数据随着时间的推移而增长，查询资源随时可用。 这些应用程序可以轻松隐藏幕后常用的更复杂的空间查询。 空间数据库通常会简单地计算数据集中每个要素周围的矩形，并将其用作粗略索引来查询它。 他们使用 MBR 来确定特征的接近程度，以便他们可以忽略相距太远而不重要的特征。 可以使用基于 N1QL/SQL 的 NoSQL 软件（例如 Couchbase）执行文档请求。 在地理空间对象的帮助下，下游应用程序可以直接连接到它们。

本博客的目的是演示如何使用 R 编程语言以及 Leaflet 映射包轻松请求数据并绘制结果。 真正的战斗是在外部与查询进行的。 成熟的 GIS 应用程序和空间数据库也能够生成大量数据。 该规范包括空间特征的许多不同类型和功能。 另一种流行的空间连接形式是点的连接，特别是将点分组为多边形。 最困难的方面是设计一个基于计算几何的系统，这需要创建新的特征。 资源管理的重要性怎么强调都不过分，因为这样做很困难。

Nosql和空间数据有什么关系？

由于 NoSQL 是为处理大量工作负载而构建的，因此依赖它的 GIS 应用程序总是会因为其分布式计算特性而增加额外的奢侈。 使用集群时，空间数据会随着时间的推移而增长，并且可以轻松扩展查询资源。

使用地理空间索引的好处

您必须在 MongoDB 中创建空间索引才能在 MongoDB 中使用空间数据。 通过将此索引用作空间查询索引，您可以更有效地查询空间形状和点的集合。 使用纬度和经度等多种标准的地理空间索引可用于定位文档中的所有位置。 使用映射索引有什么好处？ 地图索引可以加快在文档中定位对象的过程，因为它可以使用地理索引来定位它们。 以下示例将是一个可以找到您所在城市的所有餐馆的地方。 因为地理空间索引是基于纬度和经度的，所以很容易找到符合您的条件的文档。 同样，使用地理空间索引可以帮助您定位不一定位于同一区域的对象。 您可能想要查找具有特定地理区域内的纬度和经度的所有文档。 使用地理空间索引可以根据您的标准轻松找到您需要的所有具有纬度和经度的文档。 如何创建地理空间索引？ 要创建地理空间索引，您必须首先创建一个数据集合，其中包含要索引的数据。 需要空间索引，后跟集合。 作为最后一步，您必须生成一个使用地理空间索引来定位对象的查询。 使用 psy GIS 时要记住哪些关键事项？ 使用空间数据时应遵循以下指示。 在文档中搜索对象时，最好使用地理空间索引。 在进行 GIS 时，请确保您的文档格式正确。 查询对象时，必须始终提供参考坐标。 假设文档包含地理信息绝不是一个好主意。 在使用索引之前，最好检查一下数据的格式。

地理空间数据存储

地理空间数据存储是指存储与物理位置相关联的数字数据的过程。 此类数据可用于创建地图和其他可视化效果，帮助人们了解周围的世界。 有多种方法可以存储地理空间数据，包括使用数据库、文件和 Web 服务。

物联网 (IoT)、自愿地理信息 (VGI) 和开放地理空间数据等开源地理空间数据都越来越受欢迎。 PostgreSQL/PostGIS 数据库导入过程使用命令行实用程序 HOGS 进行了简化。 它的开发目的是展示传统存储布局和 NoSQL 文档存储的性能。 虽然 NoSQL 的速度承诺可能看起来很有吸引力，但也有缺点。 因此，为了了解我们是否可以真正放弃关系数据库管理系统（RDBMS）的原则，我们必须首先考虑这一点。 HOGS 是一个开源命令行实用程序，它使用开源 GDAL/OGR 库自动将异构地理空间数据导入 a/postGIS 数据库。 文档存储、图形数据库、面向对象的数据库和键值存储都是 NoSQL 数据存储的示例。

文档存储将数据存储为文档而不是关系数据库中的表，因为它们没有明确的模式。 由于它们的易用性，它们经常与开源数据集结合使用。 MongoDB 和 CouchDB 使用的 GeoJSON 标准用于提供空间功能。 阿米里安等人。 研究面向文档的模型比大型多边形空间数据的关系模型快 19%。 Amirian 及其同事使用 Microsoft SQL Server 2012 根据用户的输入测试了三种不同的“地理空间大数据”存储策略。 XML 文档（NoSQL 文档存储）布局在其设置期间提供了最佳性能和可扩展性。

他们的一些研究结果表明，应在广泛的工作流场景中考虑基于文档的模型。 使用 MongoDB 查询点和复合数据的性能是 PostGIS 的三倍，速度是 PostGIS 的六倍。 尽管如此，当查询半径增加时，PostgIS 在半径查询方面的性能优于 MongoDB 超过 3 倍。 尽管如此，作者承认 NoSQL 数据库缺乏一些类似于 RDBMS 的功能，但声明这将在未来改变。 Python 被选为实现 HOGS 系统的语言是因为它的多平台可用性和与 GDAL/OGR 和 GEOS 等开源库的集成，以及它的多平台集成。 数据库以两种不同的方式存储：特征和数据集存储。 要素表包含每个属性的行、一个几何列和一个要素 ID 列； 每行都有一个带有数据集的特征。

一列包含 id。 Geometry 和 ID 列都是单独的列，除了表格之外，它们被组织成列。 主要区别在于所有属性都存储在 jsonb 类型的单个列中。 HOGS 可用于通过使用增量版本号和相关时间戳来支持数据集版本控制。 HOGS 同时使用 NoSQL 和传统的基于表的存储布局。 在导入阶段，每个数据集的文件在使用 COPY 语句写入数据库之前被读取和解析。 因为导入中的每个文件都是它自己的文件，所以这个阶段可以与其他文件同时执行。 导入速度、查询速度和数据库大小都针对每个数据存储布局进行了测量。

挪威测绘局（称为 N50）为每个基准提供了一个开放数据集。 一个比例为 1:50,000 的挪威大陆数据集包含八个具有多个拓扑层的子数据集（要素集合）。 完整数据集中提取数据后，共有 3415 个文件，总大小为 7.9 GB。 基于表的导入方式比jsonb导入方式快44%。 导入表格布局大约需要 1 小时 19 分钟，而 jstrelb 布局大约需要三个小时。 我们使用表布局导入速度从该系统的查询日志中获得了 840 个查询几何。 这些多边形覆盖了挪威大陆 1 到 100 米的范围。

所有指标都表明基于表的布局比 jsonb 风格的 NoSQL 布局表现更好。 由于存储属性的方式和使用的表的数量，这可能是一个问题。 两个数据库都使用 PostgreSQL/PostGIS，并且两个数据库都使用 PostGIS 几何类型。 数据查询和 jsonb 文件之间的主要区别在于表的大小； jsonb-files 中的公用表比数据查询中的公用表大。 许多数据集可以根据它们包含的特征类型分为单独的数据集。 与 NoSQL 文档存储组合表布局相比，我们发现传统的每个数据集一个表布局优于同类数据集的 NoSQL 文档存储组合表布局。 通过在 GDAL/OGR 系统中利用 GDAL/OGR，HOGS 可以自动化并且不会引入额外的复杂性。

具有异构特征混合的各种数据集的单个表似乎更易于使用，但这种布局不适用于其他 GIS 包。 下一步是建立更全面的基准设置，其中包括更大的数据集。 不建议使用 Postgres 中的 jsonb-datatype 在地球同步数据的元数据上下文中存储同质数据集。 如果单个数据库实例的存储空间要求不超过另一个数据库实例的存储空间要求，则该语句将保持原样。 传统的 RDBMS 技术可用于高效存储和查询大量地理空间数据。 MongoDB 2018 手册。根据 Del Alba 的说法，PostgresQL 中的 JSONB 数据类型使操作更快。

你认为 Nosql 可以处理土地利用和土地覆盖数据吗？ 自然生态。 本书出版时间为 11:438 至 4426。只要您遵循知识共享许可 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)，您就可以在任何您希望的媒体中发表这篇文章。 据提交人称，没有相互竞争的利益。 尽管已发布的地图和机构隶属关系包含管辖权声明，施普林格·自然仍然保持中立。

Gis 的多种用途

地理信息系统(GIS) 可用于多种用途，包括犯罪现场制图、气候变化研究和土地管理。 有多种类型的 GIS 软件可用，每种软件都更适合特定任务。 ESRI、MapInfo 和 TopoGIS 是流行的 GIS 软件包的示例。